[發(fā)明專利]基于仿射變換與行為樹的機器人任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310384507.0
• 申請日: 2023-04-12
• 公開（公告）號: CN116117826B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉孟;朱文博;羅陸鋒;盧清華;王愷
• 申請（專利權(quán)）人: 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 深圳科潤知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44724
• 代理人: 孫長虹

本發(fā)明公開了基于仿射變換與行為樹的機器人任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取機器人的行為動作信息并進行組合，構(gòu)建動作基元庫；根據(jù)動作基元庫獲取人工示教的軌跡數(shù)據(jù)；結(jié)合動作基元庫中動作基元的邏輯關(guān)系、人工示教的軌跡數(shù)據(jù)與任務(wù)執(zhí)行邏輯，構(gòu)建初步的行為樹模型；基于仿射變換技術(shù)，對初步的行為樹模型進行泛化處理，得到行為樹模型；根據(jù)行為樹模型的執(zhí)行邏輯對機器人進行任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃。通過使用本發(fā)明，能夠通過基于仿射變換技術(shù)的行為樹控制策略實現(xiàn)精準(zhǔn)的控制機器人執(zhí)行動作。本發(fā)明作為基于仿射變換與行為樹的機器人任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)，可廣泛應(yīng)用于機器人技能學(xué)習(xí)與運動規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器人技能學(xué)習(xí)與運動規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于仿射變換與行為樹的機器人任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

機器人在一些特定的領(lǐng)域有比較廣泛的應(yīng)用，例如手機零件裝配、水果采摘等，很大程度上協(xié)助人類提高了生產(chǎn)力及工作效率，作為制造業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)交叉的3C行業(yè)目前自動化水平較低，由于其產(chǎn)品眾多、尺寸較小、組裝過程繁瑣，再由于其產(chǎn)品更新?lián)Q代較快，迫切需要智能技術(shù)實現(xiàn)自主生產(chǎn)，讓生產(chǎn)線上的智能系統(tǒng)達到通用性；在工業(yè)生產(chǎn)線上，由于機械臂的復(fù)雜技能是由若干個更低層次的技能排列組合構(gòu)成的，通過任務(wù)-技能-技能基元的分層解析，枚舉出常用的基本的技能基元，例如推、拉、提、壓、旋轉(zhuǎn)等，構(gòu)建基本技能基元庫，在面對新環(huán)境、新任務(wù)的時候，可以將技能快速重組以適應(yīng)新的操作環(huán)境與任務(wù)，并且近幾年來，服務(wù)型機器人已經(jīng)成為研究熱點，如何讓機器人從單一且固定的任務(wù)設(shè)定進化到復(fù)雜多變的環(huán)境下，這不僅需要機器人系統(tǒng)擁有對外界高維感知信息的融合與處理的能力，并且需要機器人擁有快速的自主決策與技能學(xué)習(xí)的能力，現(xiàn)有的技術(shù)應(yīng)對環(huán)境改變的魯棒性較差，并且技能學(xué)習(xí)的模型復(fù)雜，沒有將問題模塊化。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供基于仿射變換與行為樹的機器人任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)，能夠通過基于仿射變換技術(shù)的行為樹控制策略實現(xiàn)精準(zhǔn)的控制機器人執(zhí)行動作。

本發(fā)明所采用的第一技術(shù)方案是：基于仿射變換與行為樹的機器人任務(wù)規(guī)劃方法，包括以下步驟：

獲取機器人的行為動作信息并進行組合，構(gòu)建動作基元庫；

根據(jù)動作基元庫獲取人工示教的軌跡數(shù)據(jù)；

結(jié)合動作基元庫中動作基元的邏輯關(guān)系、人工示教的軌跡數(shù)據(jù)與任務(wù)執(zhí)行邏輯，構(gòu)建初步的行為樹模型；

基于仿射變換技術(shù)，對初步的行為樹模型進行泛化處理，得到行為樹模型；

根據(jù)行為樹模型的執(zhí)行邏輯對機器人進行任務(wù)執(zhí)行規(guī)劃。

進一步，所述獲取機器人的行為動作信息并進行組合，構(gòu)建動作基元庫這一步驟，其具體包括：

獲取3C生產(chǎn)線上機器人的常用操作；

對機器人的常用操作進行分割處理，得到機器人的行為動作信息；

所述機器人的行為動作信息包括剛體幾何中心的位移向量、末端執(zhí)行器的夾持力或機械臂對外界輸出的彈力、末端執(zhí)行期夾爪的開合角與末端旋轉(zhuǎn)角的開合速度、機械臂末端執(zhí)行器旋轉(zhuǎn)的扭矩和更換末端執(zhí)行器操作所引起的末端坐標(biāo)重置；

對機器人的行為動作信息進行組合，構(gòu)建動作基元庫，所述動作基元庫包括機器人的移動基元、機械臂末端執(zhí)行器的平移基元、作用力平移基元、回位基元、打開或關(guān)閉末端執(zhí)行器基元、壓基元、旋轉(zhuǎn)基元和夾取與更換末端執(zhí)行器基元。

進一步，所述根據(jù)動作基元庫獲取人工示教的軌跡數(shù)據(jù)這一步驟，其具體包括：

對動作基元庫中的基元數(shù)據(jù)進行人工示教處理，得到示教軌跡數(shù)據(jù)；

通過舍棄突變軌跡法對示教軌跡數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理后的示教軌跡數(shù)據(jù)；