CN113400303B - 基于rrt*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，该方法通过调整搜索半径范围，减少路径规划的时间和提高工作效率；限定六轴机器人的六轴运动角度，用以避免其机械臂运动到奇异点和自碰撞点，降低六轴机器人的碰撞危险度；优化了到达设定的终止点E距离范围内的抓取角度和范围；对更新后树的折线拐点进行平滑处理，避免六轴机器人在运动到折线的拐点处出现抖动现象，提高实时操作性。本发明综合考虑农业场景的复杂性、路径最短、六轴机器人可操纵性、安全性及可行性等因素规划路径，具有较好的实用性。

Description

基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法
技术领域
本发明属于机器人技术领域，涉及机器人路径算法优化以及效率的改进，具体为一种基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法。
背景技术
随着科技的发展，机器人在工业制造、果蔬采摘等场合应用越来越多。机器人的路径规划是影响机器人运行效果和工作效率的关键因素，而算法又是路径规划的基础。在路径规划中常见算法包括快速扩展随机树RRT算法、渐进最优的RRT*算法。果蔬采摘是农业生产链中最耗时、费力的一个环节，具有采摘季节性强、劳动强度大、费用高等特点。因此，改进果蔬采摘机器人的路径规划方法以及提高其操纵性能，对于提高果蔬采摘效率、降低成本和保证品质具有重要影响。
快速扩展随机树RRT算法以一个初始点为根结点，通过随机采样增加叶子结点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树中的叶子结点中包含了目标点或者进入了目标区域时，便可以在随机树中找到一条从初始点到目标点的路径。但该算法计算代价过大，其生成的路径是可行的但不是最优的。
RRT*算法是在原有RRT算法基础上，改进了父节点的选择方式，采用代价函数来选取扩展节点领域内代价最小的节点为父节点，同时，每次迭代后都会重新连接现有树上的节点，从而保证计算复杂度和渐进最优解。但该算法在搜索父节点和重新布线过程中使算法的效率大大降低。
六轴机器人果蔬采摘路径规划解决的是最优或路径最短问题，除此外，也需要综合考虑六轴机器人使用环境的复杂性、操纵性及能耗等因素，需要解决以下几方面的问题：
（1）六轴机器人在采摘果蔬过程中，需要静止等待路径规划完成，才会向目标点移动，采摘效率较低；
（2）由于果蔬距离树枝太近，在路径规划到达果蔬附近时，可能会碰到树枝，碰撞危险度较高；
（3）路径规划是折线，六轴机器人在采摘过程中在折线拐点处会出现抖动现象，实际操纵性能差；
（4）国内现有六轴机器人存在奇异点，机器人到达奇异点会出现机器人自碰撞或者剧烈抖动现象，同时还存在六轴之间的自碰撞现象，影响了机器人的正常使用；
（5）六轴机器人采摘果蔬的环境比较复杂、效率要求较高。
因此，依据传统的RRT算法、RRT*算法规划的果蔬采摘路径需要的时间较长、效率低，导致六轴机器人操纵性能较差、效率低、安全性差。
发明内容
本发明提供了一种基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，用于解决现有机器人果蔬采摘路径需要的时间较长、效率低的问题，提高了六轴机器人的操纵性、效率和安全性。
为了实现本发明的目的，采用以下技术方案：
基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，包括以下步骤：
步骤1、初始化：获取六轴机器人当前位置、果蔬中心位置数据，分别标记为起始点S、终止点E，设定搜索半径r以及节点落入终止点E范围内的值，并限定六轴机器人的六轴运动角度，用以避免其机械臂运动到奇异点和自碰撞点；
步骤2、在树上找到与起始点S最近的节点Xn，计算起始点S到节点Xn旧路径代价；
步骤3、以起始点S为中心、搜索半径r为范围，在六轴机器人的六轴运动角度内树上搜索节点；
步骤4、找出潜在父节点集合XP，并从潜在父节点集合XP中随机取一个父节点Xp_p；
步骤5、计算起始点S到父节点Xp_p新路径的代价；
步骤6、将新路径与旧路径的代价对比，如果新路径的代价小，则执行下一步；如果新路径的代价大，则返回步骤4更换为下一个潜在的父节点；
步骤7、判断节点是否落入终止点E范围内，如果落入，则调整搜索半径r的搜索角度，限定六轴机器人对果蔬的抓取范围，然后进行碰撞检测，如果未落入则直接进行碰撞检测；如果未通过碰撞检测，则返回执行步骤4到步骤7，直到碰撞检测通过；如果通过碰撞检测，则执行下一步；
步骤8、删掉树中之前的边；
步骤9、将新边添加到树上；
步骤10、遍历所有潜在父节点，得到更新后的树；
步骤11、对更新后树的折线拐点进行平滑处理；
步骤12、路径规划结束。
为了进一步实现本发明的目的，还可以采用以下技术方案：
如上所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，所述步骤1中，将该六轴机器人的六轴运动角度分别限定为：一轴到三轴为-175°∼175°，四轴到六轴为-170°∼170°；此时，奇异点位置有两个：五轴为0°，四轴平行6轴；三轴为0°，二轴平行4轴；自碰撞点为四轴到六轴运动到170°∼175°或-170°∼-175°范围内。
如上所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，所述步骤7中，节点落入终止点E的范围值为15-25cm。
进一步的，如上所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，当节点落入终止点E的范围值设定为20cm时，终止点E以20cm为半径、果蔬正上方为0°，则限制果蔬的抓取范围为120°∼180°和-120°∼180°。
如上所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，所述步骤12中，对更新后的树使用以下公式进行平滑处理，
B(t)=A0(1-t)3+3A1t(1-t)2+3A2t2(1-t)+A3t3+b,t
Figure DEST_PATH_IMAGE001
[0,1]；
其中，B(t)为平滑函数，A0、A1、A2、A3表示路径上相邻四个点，t为比例因子，b为矫正因子。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的方法可以减少六轴机器人果蔬采摘的路径规划时间，提高了果蔬采摘效率；避免六轴机器人在奇异点和自碰撞点抖动和碰撞，降低六轴机器人的碰撞危险度；平滑路径规划算法，避免六轴机器人在运动到折线的拐点处出现抖动现象，提高实时操作性。
本发明综合考虑农业场景的复杂性、路径最短、六轴机器人可操纵性、安全性及可行性等因素规划路径，具有较好的实用性；该方法已应用于农场进行实景苹果采摘测试，六轴机器人的采摘路径、效率以及操纵性能、安全性等均有显著提高。
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一简单地介绍。
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，本实施例公开一种基基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，包括以下步骤：
步骤1、初始化：获取六轴机器人当前位置、果蔬中心位置数据，分别标记为起始点S、终止点E，设定搜索半径r以及节点落入终止点E范围内的值，并限定六轴机器人的六轴运动角度，用以避免其机械臂运动到奇异点和自碰撞点；
步骤2、在树上找到与起始点S最近的节点Xn，计算起始点S到节点Xn旧路径代价；
步骤3、以起始点S为中心、搜索半径r为范围，在六轴机器人的六轴运动角度内树上搜索节点；
步骤4、找出潜在父节点集合XP，并从潜在父节点集合XP中随机取一个父节点Xp_p；
步骤5、计算起始点S到父节点Xp_p新路径的代价；
步骤6、将新路径与旧路径的代价对比，如果新路径的代价小，则执行下一步；如果新路径的代价大，则返回步骤4更换为下一个潜在的父节点；
步骤7、判断节点是否落入终止点E范围内，如果落入，则调整搜索半径r的搜索角度，限定六轴机器人对果蔬的抓取范围，然后进行碰撞检测，如果未落入则直接进行碰撞检测；如果未通过碰撞检测，则返回执行步骤4到步骤7，直到碰撞检测通过，如果通过碰撞检测，则执行下一步；
步骤8、删掉树中之前的边；
步骤9、将新边添加到树上；
步骤10、遍历所有潜在父节点，得到更新后的树；
步骤11、对更新后树的折线拐点进行平滑处理；
步骤12、路径规划结束。
其中，步骤1的具体操作：路径规划起始点S为六轴机器人当前位置，路径规划的终止点E为果蔬中心。
搜索半径r可以根据具体情况设定，本实施例中节点落入终止点E范围的值实验过程中定为20cm，也可以根据需要调节。
对六轴机器人的六个轴运动角度分别进行限制：一轴到三轴为-175°∼175°，四轴到六轴为-170°∼170°。
本实施例中该六轴机器人的奇异点位置有两个：五轴为0°，四轴平行六轴；三轴为0°，二轴平行四轴；自碰撞点为四轴到六轴运动到170°∼175°或-170°∼-175°。
根据实际情况和需要，上述角度可以调整。在算法中对上述角度进行限制，RRT*算法是对限制后的可运动角度进行规划。
步骤3的具体操作：六轴机器人搜索节点是在步骤1对角度限制后，在可运动角度内进行规划。
步骤7的具体操作：以终止点为圆心、20cm为半径，待抓取的果蔬正上方为0°，则限制抓取范围为120°∼180°，-120°∼180°，也就是说距离终止点20cm内，六轴机器人在设定的角度内运动，同时也只能在果蔬下方120°范围内抓取。
步骤12的具体操作：对更新后的树使用以下公式进行平滑处理，
B(t)=A0(1-t)3+3A1t(1-t)2+3A2t2(1-t)+A3t3+b,t
Figure 776021DEST_PATH_IMAGE001
[0,1]；
其中，B(t)为平滑函数，A0、A1、A2、A3表示路径上相邻四个点，t为比例因子，b为矫正因子。
以下以下用具体的实验对本发明的实施方式进行详细说明。
(1)仿真环境
本实验环境是在ubuntu16.04***的Rviz中进行仿真，***实时对六轴机器人以及果蔬周围环境进行建模。
仿真环境会实时显示六轴机器人当前位置以及双目摄像头中果蔬相对于六轴机器人的位置，也可以显示算法摘取果蔬的整个路径规划过程，其中包括固定在六轴机器人上的双目摄像头和抓手，建模过程中会对六轴机器人与果蔬进行同比例建模。
(2)真实农场环境
本实验正值苹果采摘季，在青岛市平度某农场进行的实景采摘，***首先进行初始化，即通过传感器获取六轴机器人当前位置作为初始点，通过双目摄像头获取苹果中心位置作为终止点，设置搜索半径r为20cm，距离终止点的距离设置为20cm。
初始化结束后六轴机器人会通过改进后的RRT*算法进行路径规划，六轴机器人首先从初始点运动到距离终止点距离20cm处，然后算法对抓取角度进行限制，最后六轴机器人的抓手会从果蔬斜下方进行抓取。
在实验过程中，果蔬采摘会有效避过树枝，避免六轴机器人本体、固定在机器人本体上的双目摄像头、抓手等硬件设备的损坏，经过统计计算平均8秒可以摘取一个苹果，抓取效率得到提高；六轴机器人摘取苹果时平滑流畅，无抖动现象。
本发明未详尽描述的技术内容均为公知技术。

Claims (5)

1.基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、初始化：获取六轴机器人当前位置、果蔬中心位置数据，分别标记为起始点S、终止点E，设定搜索半径r以及节点落入终止点E范围内的值，并限定六轴机器人的六轴运动角度，用以避免其机械臂运动到奇异点和自碰撞点；
步骤2、在树上找到与起始点S最近的节点Xn，计算起始点S到节点Xn旧路径代价；
步骤3、以起始点S为中心、搜索半径r为范围，在六轴机器人的六轴运动角度内树上搜索节点；
步骤4、找出潜在父节点集合XP，并从潜在父节点集合XP中随机取一个父节点Xp_p；
步骤5、计算起始点S到父节点Xp_p新路径的代价；
步骤6、将新路径与旧路径的代价对比，如果新路径的代价小，则执行下一步；如果新路径的代价大，则返回步骤4更换为下一个潜在的父节点；
步骤7、判断节点是否落入终止点E范围内，如果落入，则调整搜索半径r的搜索角度，限定六轴机器人对果蔬的抓取范围，然后进行碰撞检测，如果未落入则直接进行碰撞检测；如果未通过碰撞检测，则返回执行步骤4到步骤7，直到碰撞检测通过；如果通过碰撞检测，则执行下一步；
步骤8、删掉树中之前的边；
步骤9、将新边添加到树上；
步骤10、遍历所有潜在父节点，得到更新后的树；
步骤11、对更新后树的折线拐点进行平滑处理；
步骤12、路径规划结束。
2.根据权利要求1所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，其特征在于，所述步骤1中，将该六轴机器人的六轴运动角度分别限定为：一轴到三轴为-175°∼175°，四轴到六轴为-170°∼170°；此时，奇异点位置有两个：五轴为0°，四轴平行6轴；三轴为0°，二轴平行4轴；自碰撞点为四轴到六轴运动到170°∼175°或-170°∼-175°范围内。
3.根据权利要求1所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，其特征在于，所述步骤7中，节点落入终止点E的范围值为15-25cm。
4.根据权利要求3所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，其特征在于，当节点落入终止点E的范围值设定为20cm时，终止点E以20cm为半径、果蔬正上方为0°，则限制果蔬的抓取范围为120°∼180°和-120°∼180°。
5.根据权利要求1所述的基于RRT*算法的六轴机器人果蔬采摘路径规划方法，其特征在于，所述步骤12中，对更新后的树使用以下公式进行平滑处理，
B(t)=A0(1-t)3+3A1t(1-t)2+3A2t2(1-t)+A3t3+b,t
Figure 192059DEST_PATH_IMAGE002
[0,1]；
其中，B(t)为平滑函数，A0、A1、A2、A3表示路径上相邻四个点，t为比例因子，b为矫正因子。
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