CN109408157A

CN109408157A - 一种多机器人协同任务的确定方法及装置

Info

Publication number: CN109408157A
Application number: CN201811295007.5A
Authority: CN
Inventors: 周兴社; 张森; 杨刚; 姚远; 刘智聪; 武文亮; 王飞龙; 寇凯
Original assignee: Northwestern Polytechnical University
Current assignee: Northwestern Polytechnical University
Priority date: 2018-11-01
Filing date: 2018-11-01
Publication date: 2019-03-01
Anticipated expiration: 2038-11-01
Also published as: CN109408157B

Abstract

本发明公开了一种多机器人协同任务的确定方法及装置，涉及机器人应用领域。用以解决现有技术中多机器人操作描述单一，存在不统一的情况，容易导致多机器人协同任务比较复杂的问题。包括：按照执行对象将整体任务划分为不同的子任务；对每个所述子任务进行参数化描述，当根据所述子任务的参数确认所述子任务为PN型子任务时，对所述PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述以及建立多个所述MP型子任务的PetriNet模型，其中，所述PN型子任务包括多个MP型子任务；根据变迁规则确定所述PetriNet模型的包括的多个所述MP型子任务的变迁规则，所述变迁规则包括输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。

Description

一种多机器人协同任务的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及机器人应用领域，更具体的涉及一种多机器人协同任务的确定方法及装置。

背景技术

机器人应用领域的发展以及生产需求的增加，机器人任务交互复杂性在工业自动化生产***不断增加。机器人任务交互的复杂性决定了机器人任务执行过程中需要多个子任务协同控制，现有的方法基本思想把复杂的机器人任务分解为可以独立执行的子任务，通过建立多个操作原语的逻辑关系模型，利用底层框架实现复杂任务在具体机器人上执行。上述方法旨在建立复杂任务的抽象模型，建立子任务之间的逻辑关系，大多的子任务的具体实现依赖于底层框架，缺乏灵活性，同时任务模型的建立决定了任务执行的逻辑，任务完成的效率受到模型的制约。

近年来，随着机器人在工业生产中的广泛应用，机器人任务的高层任务建模越来越受到业界的关注。状态机、操作原语网等模型不断提出用于复杂的机器人任务建模，但是这些方法只是从任务层面进行抽象，缺乏对具体机器人执行操作的统一化描述。

综上所述，现有的多机器人操作描述单一，存在不统一的情况，容易导致多机器人协同任务比较复杂的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种多机器人协同任务的确定方法及装置，用以解决现有技术中多机器人操作描述单一，存在不统一的情况，容易导致多机器人协同任务比较复杂的问题。

本发明实施例提供一种多机器人协同任务的确定方法，包括：

按照执行对象将整体任务划分为不同的子任务，每个所述子任务对应一个所述执行对象；

对每个所述子任务进行参数化描述，当根据所述子任务的参数确认所述子任务为PN型子任务时，对所述PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述以及建立多个所述MP型子任务的PetriNet模型，其中，所述PN型子任务包括多个MP型子任务；

根据变迁规则确定所述PetriNet模型的包括的多个所述MP型子任务的变迁规则，所述变迁规则包括输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。

优选地，还包括：当根据所述子任务的参数确认所述子任务为MP型子任务时，对所述MP型子任务进行参数化描述以及建立所述MP型子任务的PetriNet模型。

优选地，所述MP型子任务的参数描述为：

MP＝{M，TF，T，D}

TF＝{RF，ANC，FFC}

D＝{DD|SD}

其中，M表示所述执行对象；TF表示所述MP型子任务的任务参考系；T表示所述执行对象的命令类型；D表示所述MP型子任务的参数格式；RF表示所述MP型子任务的的参考坐标系；ANC表述活动坐标系；FFC表示补偿坐标系；DD表示指定的位置信息；SD表示某一传感器坐标系下的定位信息。

优选地，所述子任务的参数描述为：

MT＝{α，S，{MP|PN}，β，ω}

其中，α表示所述子任务的开始条件；S表示所述子任务所需的资源条件；{MP|PN}中MP表示所述子任务包括一个所述MP型子任务，PN表示所述子任务包括多个所述MP型子任务；β表示所述子任务的任务参数；ω表示所述子任务的结束条件。

优选地，所述PetriNet模型为：

PN＝{P，T，F，R，M}

其中，P表示所述子任务的集合；T表示变迁的集合；F表示所述子任务之间的转换关系；R表示变迁规则的集合；M表示初始时含有标记的所述子任务的集合。

优选地，所述变迁规则为：

其中，∩表示逻辑与运算，p_i表示变迁规则t_k对应的输入库所集合；p_j表示变迁规则t_k对应的输出库所集合；表示该变迁规则的外部条件；表示变迁规则的内部条件。

本发明实施例还提供了一种多机器人协同任务的确定装置，包括：

划分单元，用于按照执行对象将整体任务划分为不同的子任务，每个所述子任务对应一个所述执行对象；

第一描述单元，用于对每个所述子任务进行参数化描述，当根据所述子任务的参数确认所述子任务为PN型子任务时，对所述PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述以及建立多个所述MP型子任务的PetriNet模型，其中，所述PN型子任务包括多个MP型子任务；

确定单元，用于根据变迁规则确定所述PetriNet模型的包括的多个所述MP型子任务的变迁规则，所述变迁规则包括输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。

优选地，还包括：第二描述单元，用于当根据所述子任务的参数确认所述子任务为MP型子任务时，对所述MP型子任务进行参数化描述以及建立所述MP型子任务的PetriNet模型。

本发明实施例提供一种多机器人协同任务的确定方法，包括：按照执行对象将整体任务划分为不同的子任务，每个所述子任务对应一个所述执行对象；对每个所述子任务进行参数化描述，当根据所述子任务的参数确认所述子任务为PN型子任务时，对所述PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述以及建立多个所述MP型子任务的PetriNet模型，其中，所述PN型子任务包括多个MP型子任务；根据变迁规则确定所述PetriNet模型的包括的多个所述MP型子任务的变迁规则，所述变迁规则包括输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。该方法提供了参数化描述方法，能够简化复杂多机器人任务的复杂性；将整体任务划分为多个子任务，利用PetriNet建立多个子任务之间的顺序和并发关系，能够清晰的表述多个子任务之间的逻辑关系，基于上述逻辑关系能够实现对多机器人任务的协同控制；再者，多个子任务通过PetriNet模型和变迁规则的约束，能够实现任务之间多种关系的简洁表示。通过本发明实施例提供的方法，可以解决现有技术中多机器人操作描述单一，存在不统一的情况，容易导致多机器人协同任务比较复杂的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。

图1为本发明实施例提供的一种多机器人协同任务的确定方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的整体任务划分示意图；

图3为本发明实施例提供的子任务PetriNet模型示意图；

图4为本发明实施例提供的变迁规则触发前和触发后示意图；

图5为本发明实施例提供一种多机器人协同任务的确定装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示例性的示出了本发明实施例提供的一种多机器人协同任务的确定方法流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101，按照执行对象将整体任务划分为不同的子任务，每个所述子任务对应一个所述执行对象；

步骤102，对每个所述子任务进行参数化描述，当根据所述子任务的参数确认所述子任务为PN型子任务时，对所述PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述以及建立多个所述MP型子任务的PetriNet模型，其中，所述PN型子任务包括多个MP型子任务；

步骤103，根据变迁规则确定所述PetriNet模型的包括的多个所述MP型子任务的变迁规则，所述变迁规则包括输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。

在步骤101中对应复杂的多机器人协同任务，在本发明实施例中，根据整体任务的执行对象进行任务划分，即把整体任务划分为不同的子任务，且每一个子任务都只有一个单一的执行对象。图2为本发明实施例提供的整体任务划分示意图，如图2所示，其中子任务R1，R2，R3代表不同的执行对象，MT1，MT2，MT3表示不同的子任务。

在步骤102中，先对每个子任务进行参数化描述，然后根据子任务的参数确认该子任务的类型，在本发明实施例中，子任务的类型可以包括MP型子任务和PN型子任务两类。

在本发明实施例中，通过下列形式对子任务进行参数化描述：

具体的，每个子任务都可以通过以下五元组进行表示：

MT＝{α，S，{MP|PN}，β，ω}

其中，α表示所述子任务的开始条件，其中，开始条件可以是传感器的值或者MT执行的信号调节等，需要说明的是，这里的MT表示子任务；S表示所述子任务所需的资源条件，该参数主要用于任务的协同控制；{MP|PN}中MP表示所述子任务包括一个所述MP型子任务，PN表示所述子任务包括多个所述MP型子任务，即MP表示该子任务时简单操作的原语类型的任务，而PN表示该子任务时由多个MP型子任务组成的复杂任务；β表示所述子任务的任务参数，可以在MT任务执行时使用；ω表示所述子任务的结束条件，一旦任务结束条件满足，MT执行结束。

举例来说，对于一个具体的子任务进行参数化描述，就是让上述五元组用实际的任务参数来描述该子任务。具体地，对于起始条件而言，假如一个机械臂的移动操作可以是一个简单的子任务，该机械臂的移动操作任务可能需要满足一定的条件才能执行，如传感器识别到具体的抓取对对象时，机器臂才能进行移动操作，该条件就可以确认为子任务的起始条件；对于资源条件，子任务执行时需要具体的资源条件，机械臂的移动操作其必须需要相应的***资源，比如机器人和操作空间，因此子任务参数化是指明机械臂移动操作时所需的资源，以便***执行该任务时能够分配该资源；对于{MP|PN}主要是指明该子任务是简单的MP型子任务还是多个MP型子任务组成的PN型子任务，例如机器人的一次移动，则类型是MP型子任务，但如果是一个机器人抓取任务包括机器人移动，机器人抓取等多个MP型子任务，则该类型是PN型子任务；对于子任务参数，表示子任务执行过程中的具体参数，比如一次机器人任务可能有执行时间约束，因此该参数可以通过此参数指明；结束条件是指子任务结束的标志，例如机器人移动操作，任务执行结束的条件可能是机器人到达指定位置，传感器可能通过动态的定位告知***移动操作完成。

一个完整的机器人移动操作可以用XML进行描述，其具体描述如下所示：

进一步地，当完成了子任务的参数化描述之后，可以确认子任务的任务类型。

由于子任务的类型包括有PN型子任务和MP型子任务两类，则在确认子任务的类型时，可以分为两种情况：

一种情况：当确认子任务的类型为PN型子任务时，则需要对PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述，并且建立多个MP型子任务的PetriNet模型。

另一种情况，当确认子任务的类型为MP型子任务时，则需要对MP型子任务进行参数化描述，并且建立MP型子任务的PetriNet模型。

根据上述描述可以确定，无论子任务的类型为哪种，当确认子任务的类型之后，都需要对MP型子任务进行参数描述。以下先介绍MP型子任务的参数描述。

需要说明的是，在实际中，PN型子任务包括有多个MP型子任务，即对PN型子任务进行参数化描述即对MP型子任务进行参数描述。在实际中，能够在单一机器上独立执行具体操作定义为操作原语MP，MP型子任务能够通过以下四元组表示，该表示方式能够使得机器人动作能够统一化的表示，其具体的形式化描述如下：

MP＝{M，TF，T，D}

其中，M表示执行对象，即为该MP的执行者；TF表示MP型子任务的任务参考系，TF是D参数取值的依据，其形式化描述为TF＝{RF，ANC，FFC}；T表示执行对象的命令类型，T指定形应机器人的命令类型，例如机器人移动、机器人抓取等类型；D表示MP型子任务的参数格式，该参数定义依赖于TF，一般情况下D参数表示操作对象的位置信息，该信息可以通过***中的任意传感器获取或指定已知位置参数，其形式化描述为D＝{DD|SD}。

TF＝{RF，ANC，FFC}中的RF表示MP型子任务的的参考坐标系；ANC表述活动坐标系，通常选取与执行对象操作相关的坐标系，例如机器人末端关节、机器人基座等坐标系，ANC主要实现TF和RF之间的转换，通过TFTANC以及ANCTRF能够建立TF与RF间的变换关系；FFC表示补偿坐标系，通常用于运动的***中，由于坐标***的动态变化，需要在MT执行过程中进行参数补偿。

D＝{DD|SD}中DD表示指定的位置信息，可以用{dx，dy，dz，θx，θy，θz，θw}表示，dx，dy，dz表示TF坐标系下的位置坐标，θx，θy，θz，θw表示TF坐标系下的姿态坐标；SD表示某一传感器坐标系下的定位信息，可动态获取，其描述形式和指定数值的描述类型相同。

举例来说，对于一个具体MP型子任务其实例化其实就是对{M，TF，T，D}四元组确定具体的参数值，例如一个MP类型的机器人移动操作任务，该任务的执行者就是***中的某一具体的机器人，比如机器人名称为UR5；TF参数其实和后面的D相关，TF指明了D是在某个坐标系下的参考值，TF的三个参数分别为RF，ANC，和FFC，对于机器人移动操作而言，一般RF是机器人的基座坐标系，即RF＝robot_base，为了任务编程时D的参数可能是依据某个传感器sensor_base坐标系下给出的定位数据，因此ANC＝sensor_base，在实际***中只需要给出robot_base和sensor_base的转换关系就能把sensor_base下的D坐标参数变换成robot_base下的坐标参数，FFC在动态***中才会出现，比如抓取的对象在一个旋转的圆盘上，在任务执行时抓取对象也在动态改变，因此FFC表示运动补偿坐标系，描述***中的这种动态属性，但是如果MP任务不存在这种动态属性，FFC属性可以为空；T表示该任务是机器人移动任务或者是抓取任务等，不同的任务可能对D参数的解析有所不同；D参数就是某一坐标系下的位置信息，{dx，dy，dz}表示TF坐标系下的位置坐标，例如{1，1，1}，{θx，θy，θz，θw}表示TF坐标系下的姿态信息，例如{0，0，0，1}，所以一个完整的空间位姿可以表示为{1，1，1，0，0，0，1}。

上述一个MP类型的机器人移动操作任务可以用XML进行描述，其具体描述如下所示：

进一步的，建立MP型子任务的PetriNet模型，在本发明实施例中，对于整体任务或者PN类型的子任务，其包括有多个子任务，且多个子任务之间的关系可以用PetriNet描述，PetriNet具体形式化可以如下表示：

PN＝{P，T，F，R，M}

其中，P表示所述子任务的集合，每一个子任务所表示一个机器人任务；T表示变迁的集合，表示任务执行过程中的临时状态；F表示所述子任务之间的转换关系，即表示子任务之间的转换关系，每一个有向边表示当前任务到下一个任务的转换；R表示变迁规则的集合；M表示初始时含有标记的所述子任务的集合。

图3为本发明实施例提供的子任务PetriNet模型示意图，利用上述形式化描述，不同的子任务之间可以建立如图3所示的PetriNet模型。

在步骤103中，对于每一个变迁规则，其指明了不同子任务之间的转换关系，如顺序、选择、并发等关系，一旦变迁规则满足条件，相应的子任务进入使能状态。对于每一个变迁规则由输入库所集合、输出库所集合、外部条件和内部条件等组成。在本发明实施例中，根据变迁规则，可以确定PetriNet模型内包括的多个MP型子任务的变迁规则。

具体地，如图3所示，该PetriNet模型中只是指明了任务之间的连接关系，但是一个任务执行结束，下一个可执行的任务是哪个任务，其能否执行其实靠变迁规则来实现。

图4为本发明实施例提供的变迁规则触发前和触发后示意图，如图4所示，变迁规则包含四元组，分别为：输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。比如，图3中的输入库所集合为{MT3}，输出库所集合为{MT4}，表明MT3任务执行结束，在满足内部条件和外部条件的情况下，下一个可执行的任务为MT4，该变迁规则其实是一种任务顺序关系；再比如输入库所集合为{MT2，MT4}，输出库所集合为{MT5}，表明在MT2和MT4都执行结束，同时满足指定的内部条件和外部条件，下一个可执行任务为MT5，该变迁规则其实是一种任务的同步关系；因此一个PetriNet任务需要多个这样的变迁规则来描述任务执行关系。

具体的，变迁规则可以按照如下公式(1)表示：

需要说明的是，对于变迁规则触发时输入库所和输出库所的令牌变化情况可用以下逻辑运算描述，通过以下逻辑运算能够判断变迁规则的激活、触发以及令牌变化等PetriNet的状态变化。

对于其中I表示变迁涉及的输入库所集合；对于p_j∈O,p_j＝t_k+p_j，其中O表示变迁涉及的输入库所集合。

综上所述，本发明实施例提供一种多机器人协同任务的确定方法，该方法提供了参数化描述方法，能够简化复杂多机器人任务的复杂性；将整体任务划分为多个子任务，利用PetriNet建立多个子任务之间的顺序和并发关系，能够清晰的表述多个子任务之间的逻辑关系，基于上述逻辑关系能够实现对多机器人任务的协同控制；再者，多个子任务通过PetriNet模型和变迁规则的约束，能够实现任务之间多种关系的简洁表示。通过本发明实施例提供的方法，可以解决现有技术中多机器人操作描述单一，存在不统一的情况，容易导致多机器人协同任务比较复杂的问题。

基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种多机器人协同任务的确定装置，由于该装置解决技术问题的原理与一种多机器人协同任务的确定方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

图5为本发明实施例提供一种多机器人协同任务的确定装置结构示意图，如图5所示，该装置主要包括：划分单元501，第一描述单元502，确定单元503和第二描述单元504。

划分单元501，用于按照执行对象将整体任务划分为不同的子任务，每个所述子任务对应一个所述执行对象；

第一描述单元502，用于对每个所述子任务进行参数化描述，当根据所述子任务的参数确认所述子任务为PN型子任务时，对所述PN型子任务包括的多个MP型子任务进行参数化描述以及建立多个所述MP型子任务的PetriNet模型，其中，所述PN型子任务包括多个MP型子任务；

确定单元503，用于根据变迁规则确定所述PetriNet模型的包括的多个所述MP型子任务的变迁规则，所述变迁规则包括输入库所集合，输出库所集合，外部条件和内部条件。

优选地，还包括：第二描述单元504，用于当根据所述子任务的参数确认所述子任务为MP型子任务时，对所述MP型子任务进行参数化描述以及建立所述MP型子任务的PetriNet模型。

应当理解，以上一种多机器人协同任务的确定装置包括的单元仅为根据该设备装置实现的功能进行的逻辑划分，实际应用中，可以进行上述单元的叠加或拆分。并且该实施例提供的一种多机器人协同任务的确定装置所实现的功能与上述实施例提供的一种多机器人协同任务的确定方法一一对应，对于该装置所实现的更为详细的处理流程，在上述方法实施例一中已做详细描述，此处不再详细描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种多机器人协同任务的确定方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当根据所述子任务的参数确认所述子任务为MP型子任务时，对所述MP型子任务进行参数化描述以及建立所述MP型子任务的PetriNet模型。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述MP型子任务的参数描述为：

MP＝{M，TF，T，D}

TF＝{RF，ANC，FFC}

D＝{DD|SD}

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子任务的参数描述为：

MT＝{α，S，{MP|PN}，β，ω}

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述PetriNet模型为：

PN＝{P，T，F，R，M}

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变迁规则为：

7.一种多机器人协同任务的确定装置，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：第二描述单元，用于当根据所述子任务的参数确认所述子任务为MP型子任务时，对所述MP型子任务进行参数化描述以及建立所述MP型子任务的PetriNet模型。