一种机械臂轨迹规划方法、装置、系统和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种机械臂轨迹规划方法，所述方法包括：获取机器臂的当前位置和工作环境；根据所述机械臂的当前位置和工作环境，得到两段机械臂的规划运动轨迹，分别为快捷平滑轨迹段和无扰动轨迹段；分别基于粒子群算法和深度神经网络对所述快捷平滑轨迹段和基于笛卡尔空间的轨迹规划对所述无扰动轨迹段进行轨迹规划。通过本发明专利技术可以使轨迹规划算法的计算量更低，计算速度更快。计算速度更快。计算速度更快。

【技术实现步骤摘要】
一种机械臂轨迹规划方法、装置、系统和存储介质


[0001]本专利技术属于机器人边缘计算领域，具体涉及一种机械臂轨迹规划方法、装置、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]制药车间对洁净要求较高，操作人员进出需要穿戴防护服，特制防护服造价较高。且瓶子失效是个概率极低的偶然事件，人工穿着防护服不方便是其一，在洁净制药车间中待十小时有效工作时间可能不到一小时，效率不高。以此提出洁净车间机器人维护系统，可代替员工，实现流水线失效识别和处理智能化、自动化。现有机器人抓取的方法有使用夹爪抓取和使用吸盘吸取。洁净空间中的灌装流水线长度较长，每天的工作频率很低。根据以上特点，抓取运动系统采用单机械臂加运动平台的方案。
[0003]目前在基于遗传算法的机械臂轨迹规划方法提供了一种基于遗传算法的机械臂轨迹规划方法。此方法包括确定机械臂的约束条件，约束条件包括空间位置、速度、加速度。基于遗传算法，根据约束条件，按照预设的优化目标，对所述的机械臂进行运动轨迹规划。
[0004]但遗传算法本质上是一种启发式算法。该种方法使用在高维度的冗余度机器人系统的轨迹规划工作时，无法提供实时计算能力。基于遗传算法的机械臂轨迹规划方法没有针对轨迹特征进行深入分析。

技术实现思路

[0005]为此，本专利技术提供一种机械臂轨迹规划方法、装置、系统和存储介质，根据不同的轨迹特征，将轨迹分段。针对每段轨迹的特点，采用不同的轨迹规划策略，使得在满足使用需求的条件下，系统运动规划算法的计算量更低，计算速度更快。
[0006]为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供一种机械臂轨迹规划方法，所述方法包括：
[0008]获取机器臂的当前位置和工作环境；根据所述机械臂的当前位置和工作环境，得到两段机械臂的规划运动轨迹，分别为快捷平滑轨迹段和无扰动轨迹段；分别对所述快捷平滑轨迹段和所述无扰动轨迹段进行轨迹规划。
[0009]进一步地，所述对所述快捷平滑轨迹段进行轨迹规划，包括：
[0010]利用粒子群算法在所述快捷平滑轨迹段确定插值点的数量和所述插值点的位置，所述插值点包含机械臂的起点和终点；对所述插值点进行运动学逆解运算，得到预设数量组关节角度向量；对所述关节角度向量之间进行关节空间轨迹规划。
[0011]进一步地，所述快捷平滑轨迹段的机械臂运动过程中远离稀疏障碍物，且运动连贯流畅、启动和停止运动平稳、轨迹误差在预设范围内。
[0012]进一步地，所述对所述无扰动轨迹段进行轨迹规划，使用笛卡尔空间的轨迹规划。
[0013]进一步地，所述利用粒子群算法在所述快捷平滑轨迹段确定插值点的数量和所述插值点的位置，包括：
[0014]使用粒子群算法得到最优解，创建数据集；根据所述数据集，训练两个神经网络；利用所述两个神经网络确定所述插值点数量和位置。
[0015]进一步地，所述利用所述两个神经网络确定所述插值点数量和位置，包括：
[0016]所述两个神经网络包括第一神经网络和第二神经网络；将起点、终点的位姿和误差约束要求输入所述第一神经网络，输出插值点的数量；将起点和终点的位姿输入所述第二神经网络，输出插值点位姿，其中第一插值点到直线路径段上的第一投影点为起点，再次运行所述第二神经网络计算第二插值点的位置，以所述第二插值点在直线路径点上的第二投影点为起点，再次运行所述第二神经网络计算出下一次插值点的位置，直至所述第二神经网络的插值点数量等于所属第一神经网络输出的插值点个数。
[0017]第二方面，本专利技术提供一种机械臂轨迹规划装置，所述装置包括：
[0018]获取单元，用于获取机器臂的当前位置和工作环境；
[0019]轨迹规划单元，用于根据所述机械臂的当前位置和工作环境，得到两段机械臂的规划运动轨迹，分别为快捷平滑轨迹段和无扰动轨迹段；并分别对所述快捷平滑轨迹段和所述无扰动轨迹段进行轨迹规划。
[0020]第三方面，本专利技术提供一种机械臂轨迹规划系统，所述系统包括：
[0021]上位机，用于接收视觉系统提供的物品的位置和姿态，将参考坐标系由视觉系统世界坐标系转换为机器人基坐标系，根据所述机器人基坐标系和工作环境，规划运动轨迹，将轨迹规划结果发送至运动平台和机械臂，控制所述运动平台和机械臂联动，基于通讯接口控制抓取系统，执行抓取或吸取和释放动作；
[0022]运动平台，包括运动部件和支撑部件，机械臂安装在运动部件的末端，所述运动部件用于完成水平方向的移动和旋转轴垂直于地面的旋转运动；
[0023]机械臂，用于调整抓取系统的执行器以任意姿态接近所述物品，所述机械臂与所述运动平台运动部件末端连接，抓取系统的执行器安装在所述机械臂末端，视觉系统的摄像机安装在所述机械臂的末端；
[0024]视觉系统，包括所述机械臂末端的RGBD摄像机和环境周围放置的RGB摄像机阵列，所述RGB摄像机阵列用于实时监控满足预设条件的所述物品；
[0025]抓取系统，包括PLC、继电器、真空泵、吸盘，所述真空泵连接所述吸盘，所述PLC用于控制所述真空泵的开启和停止，完成对所述物品的吸取和释放。
[0026]第四方面，本专利技术提供一种机械臂轨迹规划装置，包括：
[0027]处理器；
[0028]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0029]其中，所述处理器被配置为：执行第一方面或第一方面任意一种实施方式中所述的方法。
[0030]第五方面，本专利技术提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行第一方面或第一方面任意一种实施方式中所述的方法。
[0031]本专利技术采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
[0032]通过本专利技术方案，获取机器臂的当前位置和工作环境；根据所述机械臂的当前位置和工作环境，得到两段机械臂的规划运动轨迹，分别为快捷平滑轨迹段和无扰动轨迹段；
分别对所述快捷平滑轨迹段和所述无扰动轨迹段进行轨迹规划。本专利技术根据不同的轨迹特征，将轨迹分段。针对每段轨迹的特点，采用不同的轨迹规划策略，使得在满足使用需求的条件下，系统运动规划算法的计算量更低，计算速度更快。
[0033]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1是本公开实施例提供的机械臂运动轨迹规划图。
[0036]图2是根据一示例性实施例示出的一种机械臂轨迹规划方法的流程图。
[0037]图3是根据一示例性实施例示出的一种机械臂轨迹规划方法的流程图。
[0038]图4是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机械臂轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取机器臂的当前位置和工作环境；根据所述机械臂的当前位置和工作环境，得到两段机械臂的规划运动轨迹，分别为快捷平滑轨迹段和无扰动轨迹段；分别对所述快捷平滑轨迹段和所述无扰动轨迹段进行轨迹规划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述快捷平滑轨迹段进行轨迹规划，包括：利用粒子群算法在所述快捷平滑轨迹段确定插值点的数量和所述插值点的位置，所述插值点包含机械臂的起点和终点；对所述插值点进行运动学逆解运算，得到预设数量组关节角度向量；对所述关节角度向量之间进行关节空间轨迹规划。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述快捷平滑轨迹段的机械臂运动过程中远离稀疏障碍物，且运动连贯流畅、启动和停止运动平稳、轨迹误差在预设范围内。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述无扰动轨迹段进行轨迹规划，使用笛卡尔空间的轨迹规划。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用粒子群算法在所述快捷平滑轨迹段确定插值点的数量和所述插值点的位置，包括：使用粒子群算法得到最优解，创建数据集；根据所述数据集，训练两个神经网络；利用所述两个神经网络确定所述插值点数量和位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述两个神经网络确定所述插值点数量和位置，包括：所述两个神经网络包括第一神经网络和第二神经网络；将起点、终点的位姿和误差约束要求输入所述第一神经网络，输出插值点的数量；将起点和终点的位姿输入所述第二神经网络，输出插值点位姿，其中第一插值点到直线路径段上的第一投影点为起点，再次运行所述第二神经网络计算第二插值点的位置，以所述第二插值点在直线路径点上的第二投影点为起点，再次运行所述第二神经网络计算出下一次插值点的位置，直至所述第二神经网络的插值点数...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺京杰，张文静，滕达，徐枫，刘强，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：