【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人。更具体地，本专利技术涉及一种基于数字仿真的机器人移动路径再现方法及系统。
技术介绍
1、随着工业化进程的推进，多轴机器人的发展越来越成熟，因多轴机器人能代替人工进行繁重的劳作而被广泛地使用。为了提高设计效率、降低成本、优化性能、保障安全，通常使用数字仿真系统对多轴机器人进行路径规划，再将规划好的路径再现到真实的多轴机器人上。
2、而运动规划可以分为路径规划和轨迹规划。路径规划关注于生成的路径，而轨迹规划是赋予路径时间信息，对于机械臂而言，其末端执行器为技术对象，在路径规划中主要技术是路径点寻迹问题，而在轨迹规划中根据作业任务要求，实现运动学反解(位姿反解，速度、加速度反解)的实际应用，所以一个系统的运动规划对于解决实际问题有重要意义。
3、相关技术中，例如授权公告号为cn110962130b的中国专利文件，公开了一种基于目标偏向寻优的启发式rrt机械臂运动规划方法，该方法通过算法结合启发式概率，以目标偏向因子进行路径规划，搜索路径长度也有明显减少，同时避免陷入局部最优值或在障碍附近震荡的现象。
4、上述文件中虽然通过目标偏向因子控制随机点产生方向以及距离，可以增加生长朝向目标点方向的路径的机会，在一定程度上可以加快路径朝向目标点生长的速度，但却忽略了起始点与目标点之间存在复杂障碍的情况，此时的目标偏向因子会不足以找到可行的路径，进而影响了在真实的多轴机器人上移动路径再现的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于数字仿
2、在第一方面中，本专利技术提供了基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，包括：确定机器人的工作空间，其中，所述工作空间为二维平面空间；计算机器人的起始点到目标点之间路径的困难程度，其中，所述困难程度与起始点到目标点之间路径的距离、路径上障碍物的次数和障碍物占据路径的长度呈正相关；利用rrt算法在工作空间中随机生成采样点，并计算路径树内第个结点的偏转角度，进而按照偏转角度生成新的结点，计算公式为：；式中，为起始点到目标点的困难程度，为路径树的初始生长步长，为最近结点与采样点之间连线和最近结点与目标点之间连线的夹角，为第个采样点与最近结点之间路径上的障碍物与最近结点之间的最小距离；重复上述路径树的生长过程，以得到所述机器人的移动路径。
3、根据起始点到目标点的困难程度、路径树与随机采样点之间的距离和该距离对应路径上的障碍物，计算在路径树上生成新的结点时的偏转角度，使得在路径树上生成新的结点时，不止是简单地依靠采样点和目标点的位置进行确定，还参考了局部的障碍物分布情况，确定在路径树上生成新的结点时的偏转角度，使得在确定路径树上生成新的结点的位置时参考了工作空间全局范围内的障碍物分布情况，使得在数字仿真系统中生成的路径更加合理。进一步的使在真实的多轴机器人上再现出的机器人移动路径更加参考真实工作空间中的障碍物信息，使再现出的路径更加合理可用。
4、在一实施例中，还包括：调整生成第个结点时使用的生长步长，所述生长步长的计算方式如下：
5、；式中，为路径树的初始生长步长，、分别表示为工作空间的长度和宽度，为生成第个结点时采样点、最近结点、目标点依次连接后所围成区域的面积，为生成第个结点时采样点、最近结点、目标点依次连接后所围成区域内障碍物的面积，为生成第个结点时采样点、最近结点、目标点依次连接后所围成区域内障碍物的数量，为工作空间中障碍物所占的面积，exp()为以自然常数e为底数的指数函数。
6、根据树内最近结点、目标点和采样点之间连线所围区域内的障碍物，确定生成新的结点时使用的步长，可以改变步长的大小，适应周围的环境，提高了生成路径的速度。
7、在一实施例中，还包括：重复上述路径树的生长过程，以得到所述机器人的移动路径，包括：响应于生成新的结点与目标点之间的距离小于等于路径树的生长步长时，停止路径树的生长，并确定从起始点到目标点的路径，从而得到所述机器人的移动路径。
8、在一实施例中，得到所述机器人的移动路径，还包括：对所述机器人的移动路径进行平滑处理，得到所述机器人的最终路径。
9、对机器人的路径进行平滑处理，提高了路径的可行性和安全性，并且可以去掉路径中的不必要的曲折和绕行，从而有效地缩短总路径长度。
10、在一实施例中，计算机器人的起始点到目标点之间路径的困难程度，包括：；式中，为工作空间的长度，为工作空间的宽度，为起始点与目标点之间的欧氏距离，为起始点与目标点之间的曼哈顿距离，为欧氏距离对应的路径上障碍物占据该路径的长度，为曼哈顿距离连线对应的横向路径上障碍物占据该路径的长度，为曼哈顿距离连线对应的纵向路径上障碍物占据该路径的长度，exp()为以自然常数e为底数的指数函数。
11、根据起始点与目标点之间的距离和障碍物，计算起始点到目标点的困难程度，并给出了具体的计算公式，使得后续生成新的结点时，结合了该困难程度，提高了生成的新的结点的准确性，提高了生成路径的速度。
12、在一实施例中，还包括：响应于所述新的结点使扩充的路径穿越障碍物，则舍弃该结点。
13、在一实施例中，对所述机器人的移动路径进行平滑处理，得到所述机器人的最终路径，包括：采用b样条平滑的方法对所述机器人的移动路径进行平滑处理。
14、采用b样条平滑的方法对其平滑处理，可以很好地消除路径中的尖锐转折和不连续点，使得路径更加平滑和自然。这对于许多机器人应用来说是非常重要的，因为突兀的转向可能会导致机器人运动不稳定或难以控制。
15、在一实施例中，对所述机器人的移动路径进行平滑处理，得到所述机器人的最终路径，包括：采用三次样条插值的方法对所述机器人的移动路径进行平滑处理。
16、本专利技术第二方面，还提供了一种基于数字仿真的机器人移动路径再现系统，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现以上任一项所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法。
17、有益效果：在路径树上生成新的结点时，不止是简单地依靠采样点和目标点的位置进行确定，还参考了局部的障碍物分布情况和困难程度，确定在路径树上生成新的结点时的偏转角度，使得在确定路径树上生成新的结点的位置时参考了工作空间全局范围内的障碍物分布情况，使得在数字仿真系统中生成的路径更加合理，进一步的，使在真实的多轴机器人上再现出的机器人移动路径更加参考真实工作空间中的障碍物信息，使再现出的路径更加合理可用。
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1.一种基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，还包括：调整生成第个结点时使用的生长步长，所述生长步长的计算方式如下：
3.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，重复上述路径树的生长过程，以得到所述机器人的移动路径，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，得到所述机器人的移动路径，还包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，计算机器人的起始点到目标点之间路径的困难程度，包括：
6.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求4所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，对所述机器人的移动路径进行平滑处理，得到所述机器人的最终路径，包括：
8.根据权利要求4所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，对所述机器人
9.一种基于数字仿真的机器人移动路径再现系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1-8任一项所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，还包括：调整生成第个结点时使用的生长步长，所述生长步长的计算方式如下：
3.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，重复上述路径树的生长过程，以得到所述机器人的移动路径，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，得到所述机器人的移动路径，还包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于数字仿真的机器人移动路径再现方法，其特征在于，计算机器人的起始点到目标点之间路径的困难程度，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨能，郑伟，何庆，
申请(专利权)人：广州市阳普机电工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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