CN112936279A - 一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法 - Google Patents
一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,属于移动作业机器人自主目标识别、抓取及人机协作技术领域。本发明首先建立全局栅格地图,然后求解移动作业机器人在目标物体附近能够作业的区间,对该作业的区间内的栅格增加Z方向的旋转姿态,得到移动作业机器人完成抓取任务的最终位姿集合;求解移动作业机器人运行至最终位姿集合所包含的每一个位姿的时间,得到一个移动作业机器人的运行时间集合,同时求解机械臂在位姿实施抓取的时间集合;然后合并两个时间集合为移动作业机器人运行到最终位姿并执行抓取动作所需要的时间集合;最后遍历集合总的时间集合查到得到最小的时间,其对应的坐标即为移动作业机器人所运到的最佳位置。
Description
技术领域
本发明属于移动作业机器人自主目标识别、抓取及人机协作技术领域,涉及到移动作业底盘与机械臂之间的联合作业,特别涉及到移动作业机器人对目标物体抓取时间的最短求解方法。
背景技术
移动作业机器人是由移动机器人底盘、安装在底盘上面的三维激光雷达和多自由度机械臂三个主要部件构成。移动作业机器人底盘可采用轮式、履带式及复合式驱动方式,从而保证在其在大范围工作场景中的移动。移动底盘上所带载多自由度机械臂,可与移动底盘配合以实现对可达作业空间内目标物体的抓取,其构成示意如图1所示。由于移动底盘与机械臂均具有良好的运动能力,因此移动作业机器人,可以实现移动底盘与机械臂的联合运动规划,而不是二者的分时运动与规划。
由于移动移动作业机器人具有联合作业规划的优势,因此为了保证高效的完成目标抓取任务,需要求解最短的作业时间。在移动作业机器人应用过程中,需要先将移动机器人底盘运动至目标物体附近,然后控制多自由度机械臂对目标物体实施抓取等操作,因此优化移动机器人底盘的运动路径与机械臂的运动路径,可以缩短其执行时间,从而提高移动作业机器人效率。国内外学者对此已经展开了大量的研究工作,并取得了一定的研究成果,但仍然具有一定的局限性与不确定想。文献(Shariati-Nia M,Ghayour M,MosayebiM.Optimal trajectory planning of a mobile robot with spatial manipulator forobstacle avoidance[C]International Conference on Control Automation&Systems.IEEE,2010.)提出了一种在存在障碍物的环境下,移动作业机器人生成轨迹的方法;该方法将一个3自由度机械臂固定在移动底盘上面,将障碍物加入到移动作业底盘的运动学约束中,从而求解移动作业机器人的运动轨迹。此方法重点在于有障碍物的环境中求解运动轨迹(移动底盘轨迹与机械臂轨迹)以满足作业需求,但是该方法所生产的轨迹并非时间最优轨迹,无法满足移动作业机器人高效率作业的需求。
文献(战茜,屠大维.移动机器人自主抓取作业[J].计算机应用,2016(S1):95-98.)提出一种降低移动作业机器人运动轨迹求解的方法;该方法将一个4自由度机械臂固定在两轮差动移动平台上面,从而构成七自由度冗余机械臂,采用固定水平抓取的姿态去抓取物体,从而降低了运动轨迹的求解难度,求解移动作业机器人的运动轨迹。但是该方法仅仅只是降低了求解难度以优化求解方法,但是仍然无法保证所获得的轨迹是时间最优轨迹,所以该方法仍然无法使移动作业机器人以最高效率作业。
发明内容
为了克服已有的移动作业机器人对物体抓取方法求解的缺陷与不足,本发明提供了一种移动作业底盘与多自由度机械臂之间的运动轨迹联合求解方法,最短作业时间求解方法。
本发明技术方案如下:
一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,首先建立全局栅格地图Pw{X,Y},X、Y即为栅格点的坐标值,然后求解移动作业机器人在目标物体附近能够作业的区间,作业的区间即移动作业机器人能够在此区间的任意位置完成抓取动作,对该作业的区间内的栅格增加Z方向的旋转姿态,得到移动作业机器人完成抓取任务的最终位姿集合其中为绕Z轴的旋转角度,的步进值为求解移动作业机器人运行至Pobj所包含的每一个位姿的时间,得到一个移动作业机器人的运行时间集合TA,同时求解机械臂在位姿Pobj实施抓取的时间集合TB;然后合并TA与TB得到TC,TC即为移动作业机器人运行到Pobj并执行抓取动作所需要的时间集合;最后遍历集合TC得到最小的时间Tmin,Tmin即为移动作业机器人抓取作业所对应的最短时间,其对应的坐标P′即为移动作业机器人所运到的最佳位置。
进一步地,建立全局作业栅格地图的过程:建立全局地图,并以面积N进行栅格划分,然后去除存在障碍物的栅格,得到有效的全局栅格地图Pw{X,Y}。以目标物体为圆心,以多自由度机械臂工作半径L为半径划分区域,该区域的栅格坐标集合为PA{X,Y},其中PA{X,Y}∈Pw{X,Y},以Z轴为旋转轴将栅格PA{X,Y}扩展一个自由度得到位姿集合
进一步地,移动作业机器人的运行时间求解过程:
设移动作业机器人线速度恒定为V,则只需要其移动作业机器人运动轨迹最短,即可使运动到最终位姿时间最短,然后除以移动作业机器人线速度V,则得到移动作业机器人运动到终点位姿Pobj的时间集合TA{T′A,P′pat h,P′|P′∈Pobj},其具体过程如下:
(1)选取终点位姿集合Pobj中的任一位姿P′为移动作业机器人的最终位姿,当前移动作业机器人坐标为起点,在栅格地图Pw{X,Y}中使用基于图搜索的混合A*算法进行路径搜索,每一个栅格即为一个节点。混合A*算法首先获取移动机器人的起始点与目标点,然后查找距离起始点最短路径的节点,如果该节点为目标点,则搜索完成,否则将该节点加入到路径中,且将该节点重新设置为起始点,重复搜索其最短路径的节点,直到该节点为目标节点,完成搜索,其搜索流程如图2所示;通过混合A*算法得到n个栅格点P′pat h{X,Y}∈Pw,栅格点集合P′pat h即为移动作业机器人的运动轨迹。
(2)遍历终点位姿点集合Pobj中的每一点,重复上述步骤(1),得到移动作业机器人的一组运动轨迹集合Ppat h{P′path,P′|P′∈Pobj}。
(3)通过公式(1)计算P′pat h轨迹的长度S′,
其中xi、yi为栅格点集合P′中的每一个栅格的坐标值。
(4)移动作业机器人运动至任一终点位姿P′的时间T′A=s′/v;遍历计算Ppat h中每一条轨迹的运动时间,即得到移动作业机器人运动至终点位姿点集合的时间集合TA{T′A,P′pat h,P′|P′∈Pobj},其中T′A为移动作业机器人运到终点位姿P′的时间,P′pat h为移动作业机器人运动至P′的轨迹,Pobj移动作业机器人所达到的最终位姿集合。
进一步地,机械臂在位姿Pobj实施抓取时间的计算过程:
选取坐标位姿P′∈Pobj为机械臂控制器基坐标,其中Pobj为移动作业机器人的最终位姿集合,目标物体为机械臂末端执行器坐标;通过开源运动规划库OMPL对机械臂关节进行轨迹规划,得到一个i×j数组,其中i表示机械臂运动过程中的i个姿态或者运动途经点,j表示机械臂每个姿态或运动途经点时j个关节对应的空间坐标。设连续相邻的2个姿态运动时间相等为tB,则以坐标位姿P′为控制器基坐标,机械臂末端执行器运动到目标物体的时间T′B=tB*i;以同样是方法遍历Pobj中每一个位姿,同时求取运动时间,则得到机械臂的运动时间集合TB{T′B,P′B,P′|P′∈Pobj},其中T′B为移动作业机器人在位姿P′搭载的机械臂完成抓取动作的时间,P′B为机械臂的运动途经点集合,Pobj为移动作业机器人所达到的最终位姿集合。
进一步地,计算移动作业机器人与机械臂运动轨迹
合并集合TA与TB,得到新的集合TC{T′C,P′pat h,P′B,P′|P′∈Pobj},其中T′C由公式(2)计算得到,
T′C=max{T′A,T′B} (2)
遍历T′C得到最短时间T,该时间T即为移动作业机器人的运动与抓取最短时间;与时间T对应的P′pat h即为移动作业机器人的运动轨迹,与时间T对应的P′B即为机械臂的运动路径。
本发明的有益效果:本发明方法可以求解移动作业机器人对目标物体实施抓取作业的最短时间,从而提高了移动作业机器人的工作效率,解决了传统方法只能完成抓取作业,而不是时间最优、效率最高的问题。
附图说明
图1是移动作业机器人组构成意图。
图2混合A*算法搜索路径流程图。
图3移动底盘运动轨迹示意图集合。
具体实施方法
本发明具体实施过程使用的移动底盘为带有运动约束的移动底盘,前轮负责转向,后轮负责驱动,机械臂为6自由度机器臂SRQ05A-6D以及其相应的控制器。本发明所提的方法同样适合于其他任意形式的底盘,以及其他自由度的机械臂。
以本发明所使用的移动底盘与6自由度机械臂为例,移动底盘移动线速度最高1.5m/s,前轮最大转角为+/-30度;6轴机械臂具有6个自由度,有效负载5kg,关节运行速度可达180°/S,工作半径50cm。
第一步,将全局地图以面积N进行栅格划分,同时剔除有障碍物的栅格,得到全局栅格地图Pw{X,Y};以目标物体为中心,L为半径,为步进值,可以得到坐标集合本实施方法栅格面积N为4cm2,L为机械臂的工作半径50cm,的步进值为5度。
第二步,使用混合A*算法遍历计算移动底盘运动至Pobj的轨迹集合,图3为以二维栅格地图为例生成的轨迹集合示意(用三条典型轨迹表示估计集合),遍历计算Pobj所包含的每一个轨迹长度,然后除以定速V,可以得到移动底盘运动到每一个点的时间集合TA。本实施方法中V取匀速为0.1m/s。
第三步,以Pobj中任意坐标位姿P为机械臂基底坐标,目标物体为机械臂末端执行器坐标,使用OMPL(开源运动规划库)进行机械臂轨迹规划,然后使用时间最优方法对该轨迹进行优化重新得到机械臂m个运动途经点,以使机械臂在连续相邻的2个姿态运动时间相等,假设运到时间为tB,则机械臂的运动时间为T′B=tB*m;遍历Pobj的所有位姿并重复上述方法,可以得到机械臂的执行时间集合TB。本实施方法中tB选取的时间间隔为1秒。
第三步,合并集合TA与TB得到TC=TA∪TB,合并执行时间原则为选取执行时间较大者为移动作业机器人的作业时间,遍历TC中最小的执行时间,该时间即为移动作业机器人的最短作业时间,其相对应的移动底盘的运动轨迹与机械臂运动轨迹即为最优运动轨迹。
Claims (6)
1.一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,其特征在于,首先建立全局栅格地图Pw{X,Y},X、Y即为栅格点的坐标值,然后求解移动作业机器人在目标物体附近能够作业的区间,作业的区间即移动作业机器人能够在此区间的任意位置完成抓取动作,对该作业的区间内的栅格增加Z方向的旋转姿态,得到移动作业机器人完成抓取任务的最终位姿集合 其中为绕Z轴的旋转角度,的步进值为求解移动作业机器人运行至Pobj所包含的每一个位姿的时间,得到一个移动作业机器人的运行时间集合TA,同时求解机械臂在位姿Pobj实施抓取的时间集合TB;然后合并TA与TB得到TC,TC即为移动作业机器人运行到Pobj并执行抓取动作所需要的时间集合;最后遍历集合TC得到最小的时间Tmin,Tmin即为移动作业机器人抓取作业所对应的最短时间,其对应的坐标P′即为移动作业机器人所运到的最佳位置。
3.根据权利要求1所述的一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,其特征在于,移动作业机器人的运行时间求解过程:
(1)选取终点位姿集合Pobj中的任一位姿P′为移动作业机器人的最终位姿,当前移动作业机器人坐标为起点,在栅格地图Pw{X,Y}中使用基于图搜索的混合A*算法进行路径搜索,通过混合A*算法得到n个栅格点P′pat h{X,Y}∈Pw,栅格点集合P′pat h即为移动作业机器人的运动轨迹;
(2)遍历终点位姿点集合Pobj中的每一点,重复上述步骤(1),得到移动作业机器人的一组运动轨迹集合Ppat h{P′path,P′|P′∈Pobj};
(3)通过公式(1)计算P′pat h轨迹的长度S′,
其中xi、yi为栅格点集合P′中的每一个栅格的坐标值;
(4)移动作业机器人运动至任一终点位姿P′的时间T′A=s′/v;遍历计算Ppat h中每一条轨迹的运动时间,即得到移动作业机器人运动至终点位姿点集合的时间集合TA{T′A,P′pat h,P′|P′∈Pobj},其中T′A为移动作业机器人运到终点位姿P′的时间,P′pat h为移动作业机器人运动至P′的轨迹,Pobj移动作业机器人所达到的最终位姿集合。
4.根据权利要求1所述的一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,其特征在于,机械臂在位姿Pobj实施抓取时间的计算过程:
选取坐标位姿P′∈Pobj为机械臂控制器基坐标,其中Pobj为移动作业机器人的最终位姿集合,目标物体为机械臂末端执行器坐标;通过开源运动规划库OMPL对机械臂关节进行轨迹规划,得到一个i×j数组,其中i表示机械臂运动过程中的i个姿态或者运动途经点,j表示机械臂每个姿态或运动途经点时j个关节对应的空间坐标;设连续相邻的2个姿态运动时间相等为tB,则以坐标位姿P′为控制器基坐标,机械臂末端执行器运动到目标物体的时间T′B=tB*i;以同样是方法遍历Pobj中每一个位姿,同时求取运动时间,则得到机械臂的运动时间集合TB{T′B,P′B,P′|P′∈Pobj},其中T′B为移动作业机器人在位姿P′搭载的机械臂完成抓取动作的时间,P′B为机械臂的运动途经点集合,Pobj为移动作业机器人所达到的最终位姿集合。
5.根据权利要求1所述的一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,其特征在于,计算移动作业机器人与机械臂运动轨迹
合并集合TA与TB,得到新的集合TC{T′C,P′pat h,P′B,P′|P′∈Pobj},其中T′C由公式(2)计算得到,
T′C=max{T′A,T′B} (2)
遍历T′C得到最短时间T,该时间T即为移动作业机器人的运动与抓取最短时间;与时间T对应的P′pat h即为移动作业机器人的运动轨迹,与时间T对应的P′B即为机械臂的运动路径。
6.根据权利要求3所述的一种移动作业机器人目标抓取作业最短时间求解方法,其特征在于,利用混合A*算法的路径搜索过程为:每一个栅格即为一个节点;混合A*算法首先获取移动机器人的起始点与目标点,然后查找距离起始点最短路径的节点,如果该节点为目标点,则搜索完成,否则将该节点加入到路径中,且将该节点重新设置为起始点,重复搜索其最短路径的节点,直到该节点为目标节点,完成搜索。
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