一种基于GD-RRT的焊接机器人路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GD

【技术实现步骤摘要】
一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法


[0001]本专利技术属于焊接机器人路径规划领域，具体涉及一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法。

技术介绍

[0002]船舶中小组立结构件较为复杂，零件形式、尺寸各异，由于其无批量化加工的特点，因此在应用焊接装备进行中小组立焊接过程中，需要对每个零件进行路径规划。常见的路径规划算法包括：A*算法、Dijkstra算法、遗传算法(Genetic Algorithm，GA)、快速搜索随机树算法(Rapidly
‑
Exploring Random Tree，RRT)等。A*算法引入启发函数避免了路径规划问题中常常产生的大量无效搜索路径；Dijkstra算法主要特点是由中心向外扩散，直到扩展到终点为止，但它遍历计算的节点很多，效率较低；遗传算法得到的路径较符合现实中智能体的路径选择方式，但运算量大，耗时长，无法满足实时性要求。LaValle于1998年首次提出基于节点采样的快速随机搜索树算法，RRT算法是从构型空间一初始点出发，通过随机采样扩展增加新节点，生成一个随机扩展树，当随机树中的新节点包含目标点或进入目标区域时，初始点到目标点间至少形成一条以随机树新节点组成的路径。相比于其他路径规划算法，该算法因其参数少、结构简单、搜索能力强、能解决复杂约束等优点而被广泛使用。然而RRT算法存在运行效率较低、复杂度较高的问题。随机采样扩展增加新节点漫无目的，虽然能够保证对整个构型空间有效的探索，但是在得到路径解之前，随机树经常扩展到一些离目标很远的地方。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提出一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，减少了大量冗余节点的生成，大大减少规划时间，降低算法复杂度提升算法效率。
[0004]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，包括：
[0005]采用D
‑
H表示法对焊接机器人进行建模；
[0006]采用栅格法建模的方式，建立焊接环境模型，确定焊接环境中的障碍物对象及构型空间；
[0007]判断焊接机器人的末端姿态是否满足约束条件，若不满足约束条件则调整末端姿态；
[0008]基于焊接环境中的障碍物对象及构型空间，通过GD
‑
RRT寻找无碰撞转移轨迹。
[0009]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术的路径规划方法，增加引力分量引导随机树生长方向，无需对全局环境进行准确的建模，减少了大量冗余节点的生成，大大减少规划时间；本专利技术摒弃传统的RRT算法舍弃所有碰撞点的思想，通过梯度下降法将碰撞点从障碍构型空间移动到自由构型空间，节省了碰撞检测的时间，提升了算法的运行效率；本方法也可用于从RRT派生的其他算法，如RRT
‑
Connect、RRT*等。
附图说明
[0010]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0011]图1为本专利技术GD
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RRT的焊接机器人路径规划方法示意图。
[0012]图2为实施例中GD
‑
RRT路径规划算法具体流程图。
具体实施方式
[0013]下面将结合附图对本专利技术加以详细说明，应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0014]针对RRT算法完全的随机性和大量冗余点生成导致算法效率较低的缺点，本专利技术提出一种基于GD
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RRT的焊接机器人路径规划方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0015]S1、焊接机器人建模
[0016]本专利技术中焊接机器人的建模基于三菱RV
‑
13F机器人。机器人本体具有六个自由度,各个关节均为旋转关节。为方便求取运动学正解，采用D
‑
H表示法对该机器人进行建模。将基座记为连杆0，然后，将与基座直接进行连接的连杆记为关节1，以此类推，而关节i表示的为连杆i
‑
1和i之间的关节；首先在每个关节处建立相应的坐标系，从基座处开始直至最后一个关节，将所有的变换结合起来，最终得到总的变换矩阵。
[0017]基于D
‑
H参数法建立关节坐标系：
[0018](1)z
i
轴的确定：如果关节轴是滑动的，z
i
轴为沿直线运动的方向，此时关节变量是x
i
‑1与x
i
之间的距离d
i
。如果关节轴是转动的，z
i
轴遵循右手规则，垂直于旋转方向，此时的关节变量是旋转角θ
i
。
[0019](2)x
i
轴的确定：如果两相邻轴线相交，x
i
的方向与两矢量的叉积z
i
‑1×
z
i
同轴。如果两相邻轴线平行，此时有无数条公垂线，挑选一条与前一条公垂线共线的直线。如果两相邻轴线既不相交也不平行时，必定能在两条直线之间找到一条距离最短的公垂线，此时x
i
沿着公垂线的方向。
[0020](3)y
i
轴的确定：遵循右手定则。
[0021](4)特殊情况：对于基坐标系0来说，只能确定z
i
轴的方向，x0轴可以任意选择。
[0022]当按照上述原则建立坐标系以后，便可列出机械臂各D
‑
H参数如下：
[0023](1)θ
i
：绕z
i
轴的旋转角，x
i
‑1与x
i
之间的夹角，当绕轴z
i
‑1逆时针转动时取正方向。
[0024](2)d
i
：沿z
i
轴方向，长度为轴两侧公垂线之间的距离，即x
i
‑1与x
i
之间的距离。
[0025](3)a
i
：沿x
i
‑1轴，称为关节偏移量，长度为从z
i
‑1到z
i
之间公垂线的距离。
[0026](4)α
i
：称为关节扭转，z
i
‑1轴与z
i
轴之间的角度，当按顺时针方向绕轴z
i
‑1旋转时设为负方向。
[0027]基于D
‑
H模型，建立焊接机器人的运动方程进而计算末端位姿；用D
‑
H参数法进行建模时，存在四个参数，其中两个参数取决于机器本身的状态，是一个常量，不随机器人的运动而变化。即a
i
与α
i
，取决于机器人关节安装时的状态。另外两个参数则是变化的，属本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，其特征在于，包括：采用D
‑
H表示法对焊接机器人进行建模；采用栅格法建模的方式，建立焊接环境模型，确定焊接环境中的障碍物对象及构型空间；判断焊接机器人的末端姿态是否满足约束条件，若不满足约束条件则调整末端姿态；基于焊接环境中的障碍物对象及构型空间，通过GD
‑
RRT寻找无碰撞转移轨迹。2.根据权利要求1所述的一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，其特征在于，所述采用D
‑
H表示法对焊接机器人进行建模具体包括：将基座记为连杆0，然后，将与基座直接进行连接的连杆记为关节1，以此类推，而关节i表示的为连杆i
‑
1和i之间的关节；随后在焊接机器人每个关节处建立相应的坐标系，从基座处开始直至最后一个关节，将所有的变换结合起来，得到总的变换矩阵；基于D
‑
H参数法建立关节坐标系；基于D
‑
H模型，建立焊接机器人的运动方程进而计算末端位姿。3.根据权利要求2所述的一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，其特征在于，所述在焊接机器人每个关节处建立相应的坐标系具体包括：(1)z
i
轴的确定：如果关节轴是滑动的，z
i
轴为沿直线运动的方向，此时关节变量是x
i
‑1与x
i
之间的距离d
i
；如果关节轴是转动的，z
i
轴遵循右手规则，垂直于旋转方向，此时的关节变量是旋转角θ
i
；(2)x
i
轴的确定：如果两相邻轴线相交，x
i
的方向与两矢量的叉积z
i
‑1×
z
i
同轴；如果两相邻轴线平行，此时有无数条公垂线，挑选一条与前一条公垂线共线的直线；如果两相邻轴线既不相交也不平行时，在两条直线之间找到一条距离最短的公垂线，此时x
i
沿着公垂线的方向；(3)y
i
轴的确定：遵循右手定则；(4)对于基坐标系0，只确定z
i
轴的方向，x0轴可以任意选择。4.根据权利要求3所述的一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，其特征在于，所述机械臂各D
‑
H参数包括：(1)关节角偏移量θ
i
：绕z
i
轴的旋转角，x
i
‑1与x
i
之间的夹角，当绕轴z
i
‑1逆时针转动时取正方向；(2)偏置量d
i
：沿z
i
轴方向，长度为轴两侧公垂线之间的距离，即x
i
‑1与x
i
之间的距离；(3)杆长a
i
：沿x
i
‑1轴，称为关节偏移量，长度为从z
i
‑1到z
i
之间公垂线的距离；(4)关节扭转角α
i
：z
i
‑1轴与z
i
轴之间的角度，当按顺时针方向绕轴z
i
‑1旋转时设为负方向。5.根据权利要求4所述的一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，其特征在于，所述焊接机器人具有六个连杆，相邻两杆的变换矩阵为
其中，R(*)旋转矩阵、T(*)是平移矩阵；所述焊接机器人的末端姿态为：6.根据权利要求1所述的一种基于GD
‑
RRT的焊接机器人路径规划方法，其特征在于，所述采用栅格法建模的方式，建立焊接环境模型具体包括：将焊接机器人的工作的外部环境划分成边长相等的栅格，将所划分的栅格归类为障碍栅格和自由栅格；假定整个路径规划的区域为A，用B表示障碍物，另构型空间C＝A/B表示A中的可行区域；路径规划即在C中找到一条可行的最短区域L；根据三维空间中利用焊接机器人的约束体条件：移位约束、避碰约束、运动约束以及目标函数建立焊接环境模型。7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏，张贝贝，刘鑫宇，孟祥慈，孟凡文，杨哲，朱彤，张政，王纪潼，邓博玮，
申请(专利权)人：江苏杰瑞科技集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：