【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，具体涉及一种柔顺避碰运动模型的构建方法、控制方法、系统及介质。
技术介绍
1、随着无人机空中作业广泛运用，无人机的安全高效飞行至关重要。现有技术中，带臂无人机的机械臂通常在复杂环境中，存在难以准确自主避障的问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的问题，本专利技术提出了一种柔顺避碰运动模型的构建方法、控制方法、系统及介质，旨在提高带臂无人机的机械臂的运动精度、安全性和智能化水平。
2、本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：
3、一方面，本专利技术提供一种机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，所述方法包括：
4、获取带臂无人机的机械臂运动至输电网中输电线上的目标物对应的运动轨迹规划；
5、搭建所述运动轨迹规划对应的多目标奖励函数；其中，所述多目标奖励函数至少包括：运动精度奖励函数、运动平滑度奖励函数、运动能耗奖励函数、额外奖励函数；
6、采用改进速度势场算法，搭建针对所述运动轨迹规划所处的运动区域内的障碍物的柔性避障函数；
7、采用近端策略优化算法，基于所述多目标奖励函数和所述柔性避障函数，构建所述机械臂运动至所述目标物对应的柔顺避碰运动模型。
8、可选的，所述获取带臂无人机的机械臂运动至输电网中输电线上的目标物对应的运动轨迹规划，包括：
9、获取所述目标物的位置信息和所述带臂无人机所处的环境信息；
10、基于所述机械臂在运动过程中受到的力和力矩、所述
11、可选的，所述障碍物包括：动态障碍物，所述采用改进速度势场算法，搭建针对所述运动轨迹规划所处的运动区域内的障碍物的柔性避障函数，包括：
12、采用所述改进速度势场算法，搭建表征所述机械臂的末端执行器与所述目标物之间的方向的第一函数、表征所述动态障碍物的运行速度的第二函数，及表征所述机械臂的末端执行器与所述目标物之间的切向速度的第三函数；
13、融合所述第一函数、所述第二函数及所述第三函数，得到所述柔性避障函数。
14、可选的，所述采用近端策略优化算法，基于所述多目标奖励函数和所述柔性避障函数，构建所述机械臂运动至所述目标物对应的柔顺避碰运动模型，包括：
15、获取训练数据集；其中，所述训练数据集至少包括：所述带臂无人机在执行历史基本任务对应的起飞数据、悬停数据、移动数据、旋转数据、抓取数据及降落数据；
16、采用所述近端策略优化算法，基于所述多目标奖励函数和所述柔性避障函数，构建初始运动模型；
17、采用所述训练数据集，对所述初始运动模型进行强化学习训练，得到所述柔顺避碰运动模型。
18、可选的，所述采用所述训练数据集，对所述初始运动模型进行强化学习训练，得到所述柔顺避碰运动模型，包括：
19、采用所述训练数据集，对所述初始运动模型进行强化学习训练，得到中间运动模型；
20、对所述中间运动模型进行线性化处理，得到所述柔顺避碰运动模型。
21、可选的，所述对所述中间运动模型进行线性化处理，得到所述柔顺避碰运动模型，包括：
22、对所述中间运动模型进行线性化处理，得到待调整运动模型；
23、基于具有碰撞检测与风险评估模块的仿真环境，对所述待调整运动模型进行性能评估，得到评估结果；
24、基于采集得到的所述机械臂的历史碰撞数据和所述评估结果，对所述待调整运动模型进行多轮迭代训练和性能评估，直至得到性能评估指标满足预设条件的所述柔顺避碰运动模型。
25、对应的，本专利技术提供一种机械臂的柔顺避碰运动模型的构建系统，所述系统包括：
26、第一获取模块，用于获取带臂无人机的机械臂运动至输电网中输电线上的目标物对应的运动轨迹规划；
27、第一搭建模块，用于搭建所述运动轨迹规划对应的多目标奖励函数；其中，所述多目标奖励函数至少包括：运动精度奖励函数、运动平滑度奖励函数、运动能耗奖励函数、额外奖励函数；
28、第二搭建模块，用于采用改进速度势场算法，搭建针对所述运动轨迹规划所处的运动区域内的障碍物的柔性避障函数；
29、构建模块，用于采用近端策略优化算法，基于所述多目标奖励函数和所述柔性避障函数，构建所述机械臂运动至所述目标物对应的柔顺避碰运动模型。
30、另一方面，本专利技术提供一种带臂无人机的控制方法，所述方法包括：
31、获取输电网中输电线上的当前目标物的当前位置、带臂无人机所处的当前环境信息；
32、将所述当前位置和所述当前环境信息，输入至上述任一项所述的方法构建的柔顺避碰运动模型，得到当前运动轨迹；
33、基于所述当前运动轨迹，控制所述带臂无人机的机械臂运动至所述当前位置。
34、对应的，本专利技术提供一种带臂无人机的控制系统，所述系统包括：
35、第二获取模块，用于获取输电网中输电线上的当前目标物的当前位置、带臂无人机所处的当前环境信息；
36、输入模块，用于将所述当前位置和所述当前环境信息，输入至如上述所述的系统构建的柔顺避碰运动模型，得到当前运动轨迹；
37、控制模块，用于基于所述当前运动轨迹，控制所述带臂无人机的机械臂运动至所述当前位置。
38、再一方面，本申请还提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器和处理器通过总线相连；
39、所述存储器，用于存储一个或多个程序；
40、当所述一个或多个程序被所述至少一个处理器执行时，实现如上述任一项所述的机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，及上述所述的带臂无人机的控制方法。
41、再一方面，本申请还提供了一种可读存储介质，其上存有执行程序，所述执行程序被执行时，实现如上述任一项所述的机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，及上述所述的带臂无人机的控制方法。
42、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
43、本专利技术提供的一种机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，首先，获取带臂无人机的机械臂运动至输电网中输电线上的目标物对应的运动轨迹规划；然后，搭建运动轨迹规划对应的多目标奖励函数、针对运动轨迹规划所处的运动区域内的障碍物的柔性避障函数；最后，采用ppo算法，结合多目标奖励函数和基于改进速度势场算法构建的柔性避障函数，搭建机械臂运动至目标物的柔顺避碰运动模型。如此，能够提供一种综合性高的柔顺避碰运动模型，即该柔顺避碰运动模型能够输出较高运动精度、安全性和智能化水平的运动轨迹，从而以确保采用柔顺避碰运动模型输出相关运动轨迹，能够引导带臂无人机在复杂和动态环境中的高精度、安全性和智能化水平的运动。
44、本专利技术提供的一种带臂无人机的控制方法，借助综合性高的柔顺避碰运动模型，即能够提高带臂无人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取带臂无人机的机械臂运动至输电网中输电线上的目标物对应的运动轨迹规划，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述障碍物包括：动态障碍物，所述采用改进速度势场算法，搭建针对所述运动轨迹规划所处的运动区域内的障碍物的柔性避障函数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用近端策略优化算法，基于所述多目标奖励函数和所述柔性避障函数，构建所述机械臂运动至所述目标物对应的柔顺避碰运动模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述训练数据集，对所述初始运动模型进行强化学习训练，得到所述柔顺避碰运动模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述中间运动模型进行线性化处理，得到所述柔顺避碰运动模型，包括：
7.一种机械臂的柔顺避碰运动模型的构建系统，其特征在于，所述系统包括：
8.一种带臂无人机的控制方法，其特征在于，所述
9.一种带臂无人机的控制系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，其上存有执行程序，所述执行程序被执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，及权利要求8中所述的带臂无人机的控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种机械臂的柔顺避碰运动模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取带臂无人机的机械臂运动至输电网中输电线上的目标物对应的运动轨迹规划，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述障碍物包括：动态障碍物，所述采用改进速度势场算法，搭建针对所述运动轨迹规划所处的运动区域内的障碍物的柔性避障函数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用近端策略优化算法，基于所述多目标奖励函数和所述柔性避障函数，构建所述机械臂运动至所述目标物对应的柔顺避碰运动模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵峰，赵林林，詹治国，王雅芳，龙昌敏，张洪冰，王乖强，赵健宇，陈刚，王誉博，张朔，费长顺，路亚梅，陈永圆，丁晨，龙长贵，
申请(专利权)人：国网思极数字科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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