CN116300918A - 六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质 - Google Patents
六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116300918A CN116300918A CN202310209065.6A CN202310209065A CN116300918A CN 116300918 A CN116300918 A CN 116300918A CN 202310209065 A CN202310209065 A CN 202310209065A CN 116300918 A CN116300918 A CN 116300918A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- preset
- robot
- planning
- unavailable
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 6
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本申请公开了六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质,应用于机器人技术领域,所述六轴机器人的路径规划包括:确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。本申请解决了现有技术中机器人对路径规划智能性低的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及机器人技术领域,尤其涉及一种六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质。
背景技术
随着科学技术的发展,机器人技术正在被广泛应用到各种场景。除了电子科技和汽车工厂等标准化制造业场景以外,机器人还可用于家庭、医院、超市等非结构化场景。与制造业场景不同的是,即使机器人的任务是重复不变的,但在任务场景中往往存在动态变化,使得机器人在运行时会碰到不可控的障碍,因此当前许多自动化方案无法对这些场景作出反应,一旦实际情况和预期有出入则需要花费大量时间重新规划,导致机器人对于自动化方案中的路径规划智能性低。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质,旨在解决现有技术中机器人对路径规划智能性低的技术问题。
为实现上述目的,本申请提供一种六轴机器人的路径规划,应用于机器人路径规划设备,所述六轴机器人的路径规划包括:
确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;
根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;
根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;
根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
可选地,所述确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息的步骤之后,还包括:
获取所述机器人的历史任务;
将所述目标任务与各所述历史任务进行识别,得到识别成功的目标历史任务;
获取所述目标历史任务的历史环境信息,并计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度;
若所述环境匹配度大于或等于预设环境匹配阈值,则将所述目标历史任务的历史路径作为所述目标任务的预设路径,将所述目标历史任务的历史环境信息作为所述目标任务的预设环境信息,并执行步骤:获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息。
可选地,所述计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度的步骤之后,还包括:
若所述环境匹配度小于预设环境阈值,则获取所述目标任务的起始姿态信息以及目标姿态信息,并根据所述起始姿态信息、所述目标姿态信息以及所述当前环境信息对所述目标任务进行路径规划。
可选地,所述根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段的步骤,包括:
建立所述新增障碍物对应的三维凸包模型;
若所述预设路径与所述三维凸包模型出现重合,则将所述三维凸包模型所在的区域作为不可用区域;
将位于所述不可用区域的预设路径的路径段作为不可用路径段。
可选地,所述根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点的步骤,包括:
将所述不可用路径段的两个端点分别作为第一端点和第二端点;
在所述第一端点以及所述第二端点之间确定至少一个未经过不可用区域的中间点;
将所述中间点作为所述不可用路径段的二次规划中间点。
可选地,所述根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划的步骤,包括:
将所述不可用路径段之外的预设路径作为第一段路径;
获取所述第一段路径的第一段路径端点,并将所述第一段路径端点与所述二次规划中间点以平滑的曲线连接,得到第二段路径;
将所述第一段路径以及所述第二段路径组合以进行二次路径规划。
可选地,所述根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划的步骤之后,还包括:
根据二次路径规划后的路径执行所述目标任务;
在执行所述目标任务的过程中,若检测到发生碰撞,则根据所述二次路径规划后的路径退回预设时间段之前的位置,并确定发生碰撞的动态障碍物,以所述位置为起始位置避开所述动态障碍物对所述目标任务进行三次路径规划。
为实现上述目的,本申请还提供一种机器人路径规划装置,所述机器人路径规划装置应用于机器人,所述机器人路径规划装置包括:
任务模块,用于确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;
障碍模块,用于根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;
中间模块,用于根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;
规划模块,用于根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
本申请还提供一种机器人,所述机器人包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述六轴机器人的路径规划的程序,所述六轴机器人的路径规划的程序被处理器执行时可实现如上述的六轴机器人的路径规划的步骤。
本申请还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质为计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有实现六轴机器人的路径规划的程序,所述六轴机器人的路径规划的程序被处理器执行时实现如上述的六轴机器人的路径规划的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的六轴机器人的路径规划的步骤。
本申请提供了一种六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质,也即,确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息,通过预设的路径缩短实际规划路径的时间,根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物,通过对当前环境信息的识别,确定新出现的障碍物,使得机器人在动态的环境中进行路径规划保持较高的实时性,根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点,只需将预设路径中个别路径段在预设路径的基础上进行重新规划,即提高了路径规划的效率,又能够避开环境中新出现的障碍,根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划,从而达到在预设路径的基础上进一步更新路径,以得到最优路径,提高了路径规划的智能性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请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,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请六轴机器人的路径规划第一实施例的流程示意图;
图2为本申请六轴机器人的路径规划第二实施例不可用路径段确定方法的流程示意图;
图3为本申请六轴机器人的路径规划第二实施例中间点规划方法的流程示意图;
图4为本申请机器人路径规划装置的结构组成示意图;
图5为本申请实施例中六轴机器人的路径规划涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,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作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例,均属于本发明保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供一种六轴机器人的路径规划,在本申请六轴机器人的路径规划的第一实施例中,参照图1,所述六轴机器人的路径规划包括:
步骤S10,确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;
步骤S20,根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;
步骤S30,根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;
步骤S40,根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
在本实施例中,需要说明的是,本实施例可以应用于六轴机器人。所述目标任务为机器人当前需要执行的任务,所述目标任务包括起始姿态信息、目标姿态信息,若目标任务为历史任务中执行过的任务,且环境信息类似,则可以将历史任务的历史路径作为目标任务的预设路径,其中,历史路径为之前执行历史任务时规划好的路径,预设路径对应的预设环境信息为历史任务执行时的环境信息,可能与当前环境信息存在微小差异,例如,在历史环境信息的基础上存在新增的固定障碍物,但大致的环境信息不会存在较大差异;所述新增障碍物为当前环境信息与预设环境信息中存在差异的部分,若在预设环境信息中未出现某物体,而当前环境信息中出现此物体,则此物体为新增障碍物,所述不可用路径段为预设路径与新增障碍物相重合的路径段,需要重新规划此段路径直至路径不会与障碍物相碰,可以将此段路径重新确定路径的中间点,使机器人可以根据二次规划中心点规划避开新增障碍物的路径。
示例性的,步骤S10至步骤S40包括:
获取需要机器人完成的目标任务,获取目标任务的预设路径以及预设路径对应的预设环境信息,采集当前执行目标任务的当前环境信息,与预设环境信息相比,将当前环境信息中存在冗余的环境结构作为新增障碍物,若根据当前环境信息建立三维环境地图,若在三维环境地图中,新增障碍物与预设路径存在重合部分,则将预设路径与新增障碍物重合的部分作为不可用路径段,根据不可用路径段确定此部分的路径段起始点以及终止点,在起始点以及终止点之间重新确定不与新增障碍物重合的二次规划中间点,根据二次规划中间点以及预设路径对目标任务进行二次路径规划,即,对不可用路径段部分重新进行路径规划。
在步骤S10中,所述确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息的步骤之后,还包括:
步骤A10,获取所述机器人的历史任务;
步骤A20,将所述目标任务与各所述历史任务进行识别,得到识别成功的目标历史任务;
步骤A30,获取所述目标历史任务的历史环境信息,并计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度;
步骤A40,若所述环境匹配度大于或等于预设环境匹配阈值,则将所述目标历史任务的历史路径作为所述目标任务的预设路径,将所述目标历史任务的历史环境信息作为所述目标任务的预设环境信息,并执行步骤:获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息。
在本实施例中,需要说明的是,所述历史任务为当前机器人曾经已经规划过路径的任务,当机器人根据一个任务规划好一条路径之后,会将路径以及环境信息存为历史记录,以供更快地计算出当前任务以及环境下最优的轨迹,所述识别成功的目标历史任务与机器人将要执行的目标任务具有相同的任务目标以及相似的工作环境,而当前环境信息与目标历史任务的历史环境信息在环境结构上存在共同点,但由于环境存在动态变化,因此,当前环境信息与历史环境信息相比,可能出现新的障碍,所述环境匹配度是指当前环境信息与历史环境信息在环境结构上的匹配度,若环境匹配度越高,则代表当前环境信息与历史环境信息之间的差异越小,通过环境匹配度以及预设环境匹配阈值可以判断,是否可以沿用目标历史任务的历史路径,若环境匹配度小于预设环境匹配阈值,则代表当前环境信息与历史环境信息之间差异过大,不能沿用历史路径。
示例性的,步骤A10至步骤A40包括:
获取机器人执行过的所有历史任务,将目标任务与各历史任务进行识别,将识别成功的历史任务作为目标历史任务;获取当前环境信息以及目标历史任务的历史环境信息,计算当前环境信息以及历史环境信息的环境匹配度;若环境匹配度大于或等于预设环境匹配阈值,则将目标历史任务的历史路径作为目标任务的预设路径,将目标历史任务的历史环境信息作为目标任务的预设环境信息,并执行下一步骤:获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息。由于对历史信息存在记忆,因此通过历史路径可以在一定程度上可以提高路径规划的效率,同时可以通过历史路径,根据发生了微小变换的环境进行实时的改变。
在步骤A30后,所述计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度的步骤之后,还包括:
步骤B10,若所述环境匹配度小于预设环境阈值,则获取所述目标任务的起始姿态信息以及目标姿态信息,并根据所述起始姿态信息、所述目标姿态信息以及所述当前环境信息对所述目标任务进行路径规划。
在本实施例中,需要说明的是,所述起始姿态信息为机器人机械臂的初始信息,包括起始位置,起始角度等,所述目标姿态信息为目标任务达成目的所需求的最终位置,最终角度等,根据起始姿态信息以及目标姿态信息可以用常规方法,例如基于图形特征的路径规划方法,不依靠历史任务以及历史路径,重新规划路径。
示例性的,步骤B10包括:
若环境匹配度小于预设环境阈值,则表示当前环境信息与历史环境信息的差异过大,不能沿用历史路径作为预设路径,需要根据起始姿态信息、目标姿态信息以及当前环境信息,通过常规路径规划方法对目标任务进行路径规划,补充了无法通过预设路径执行任务的情况。
在步骤S40中,所述根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划的步骤,包括:
步骤S41,将所述不可用路径段之外的预设路径作为第一段路径;
步骤S42,获取所述第一段路径的第一段路径端点,并将所述第一段路径端点与所述二次规划中间点以平滑的曲线连接,得到第二段路径;
步骤S43,将所述第一段路径以及所述第二段路径组合以进行二次路径规划。
在本实施例中,需要说明的是,所述第一段路径为预设路径的部分路径,此段路径由于不会位于不可用区域,因此可以直接沿用,以提高路径规划效率,所述第二段路径为根据场景中新出现的新增障碍物重新规划的路径,两端分别连接预设路径的切断点,经过连接之后,为不可用路径段两端点之间的最优的路径,连接第一段路径与第二段路径之后,可以得到一条从起始点到终点的完整的路径,其中部分路径为预设路径,部分路径为重新规划的路径。
示例性的,步骤S41至步骤S43包括:
将预设路径中,不可用路径之外的路径作为第一段路径,获取第一路径段截断的端点,将各端点与二次规划中间点以平滑曲线相连接,连接的路径段为两端点之间,避开新增障碍物的最优路径,将此最优路径作为第二段路径,将第一段路径与第二段路径组合,作为二次路径规划后的路径,其中,第一段路径可能存在头部可尾部两个路径段,第二段路径位于两个路径段之间。
在步骤S40中,所述根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划的步骤之后,还包括:
步骤S50,根据二次路径规划后的路径执行所述目标任务;
步骤S60,在执行所述目标任务的过程中,若检测到发生碰撞,则根据所述二次路径规划后的路径退回预设时间段之前的位置,并确定发生碰撞动态障碍物,以所述位置为起始位置避开所述动态障碍物对所述目标任务进行三次路径规划。
在本实施例中,需要说明的是,机器人对碰撞的检测可以通过机械臂上设置的碰撞传感器或激光传感器感应,机械臂的头部与尾部个设置一个传感器,在经过二次路径规划后得到的路径,已经避开环境中的新增障碍物,新增障碍物在环境中是固定不变的,而环境存在不可控的动态变化,在动态环境中,随时可能出现外来的障碍物,将此类障碍物作为动态障碍物,通过传感器可以在于动态障碍物发生碰撞之前或发生碰撞时感应到,并临时对路径进行重新规划,即,进行基于动态障碍物的三次路径规划。
示例性的,步骤S50至步骤S60包括:
根据二次规划后的路径执行目标任务,在执行目标任务的过程中,若通过碰撞传感器检测到发生碰撞,或通过激光传感器检测到即将发生碰撞,则根据二次路径规划后的路径,将机器人的位置退回到当前时间点的预设时间段之前的位置,同时确定发生碰撞或即将发生碰撞的动态障碍物,以退回后的位置为起始位置,避开动态障碍物,对目标任务进行三次路径规划,由于已经根据二次路径规划后的路线运行一段时间,虽然退回到了预设时间段之前的位置,但依旧运行了一段时间,从而以最小的代价对动态障碍物进行避障操作。
本申请实施例实际上可用于超市货架搬运机器人,可以为六轴机械臂,确定搬运机器人的目标任务以及搬运机器人周围的当前环境信息,任务目标可以是将超市货架上的物品从第一位置搬运至第二位置,获取目标任务中的预设路径以及与预设路径对应的预设环境信息;根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物,其中匹配的历史任务可能同为从超市货架上搬运物品,但搬运的环境中由于放置了其他物品,导致需要绕开已放置的物品,所以已放置的物品为新增障碍物;根据新增障碍物确定预设路径中的不可用路径段,即机器人机械臂穿过新增障碍物的路径段,并根据新增障碍物重新确定不可用路径段的二次规划中间点;根据预设路径以及二次规划中间点对目标任务进行二次路径规划,即在未与新增障碍物重合的地方为预设路径,在新增障碍物的地方为二次规划的路径,最终得到,大致为预设路径但绕开新增障碍物。
本申请实施例提供了一种六轴机器人的路径规划,也即,确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息,通过预设的路径缩短实际规划路径的时间,根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物,通过对当前环境信息的识别,确定新出现的障碍物,使得机器人在动态的环境中进行路径规划保持较高的实时性,根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点,只需将预设路径中个别路径段在预设路径的基础上进行重新规划,即提高了路径规划的效率,又能够避开环境中新出现的障碍,根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划,从而达到在预设路径的基础上进一步更新路径,以得到最优路径,提高了路径规划的智能性。
实施例二
进一步地,参照图2,基于本申请第一实施例,在本申请另一实施例中,与上述实施例一相同或相似的内容,可以参考上文介绍,后续不再赘述。在此基础上,在步骤S30中,所述根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段的步骤,包括:
步骤C10,建立所述新增障碍物对应的三维凸包模型;
步骤C20,若所述预设路径与所述三维凸包模型出现重合,则将所述三维凸包模型所在的区域作为不可用区域;
步骤C30,将位于所述不可用区域的预设路径的路径段作为不可用路径段。
在本实施例中,需要说明的是,所述三维凸包模型为将新增障碍物的原始模型以一个或多个凸多面体的集合完全包裹住的模型,所述不可用区域表示存在障碍物的区别,不能设置路径,所述不可用路径段为处于不可用区域的预设路径的部分路径段。
示例性的,步骤C10至步骤C30包括:
根据新增障碍物的虚拟模型建立对应的三维凸包模型将新增障碍物完全包裹住,判断预设路径是否与三维凸包模型出现重合或相交的部分,若预设路径与三维凸包模型出现重合,则将三维凸包模型在场景地图中的区域作为不可用区域,并将不可用区域的预设路径的路径段作为不可用路径段。
此外,为了使预设路径排除擦碰障碍物的情况,可以将三维凸包模型向外延伸预设距离,以使修正后的路径与障碍物存在空隙。
参照图3,在步骤S30中,所述根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点的步骤,包括:
步骤D10,将所述不可用路径段的两个端点分别作为第一端点和第二端点;
步骤D20,在所述第一端点以及所述第二端点之间确定至少一个未经过不可用区域的中间点;
步骤D30,将所述中间点作为所述不可用路径段的二次规划中间点。
在本实施例中,需要说明的是,所述不可用路径段位于预设路径中,存在一个近起始位置的第一端点以及一个近最终位置的第二端点,重新确定的中间点需要满足,连接第一端点、中间点、第二端点的路径不经过不可用区域,此外,为了得到一条最优路径,可以取从第一端点到第二端点避开不可用区域的最近路径上的点作为中间点。中间点的个数可以根据端点之间的距离确定。
示例性的,步骤D10至步骤D30包括:
将不可用路径段的两个端点分别作为第一端点和第二端点,其中,第一端点可以为近起始位置的端点,第二端点为近最终位置的端点,在第一端点以及第二端点之间确定若干个不经过不可用区域的中间点,将各中间点作为不可用路径段的二次规划中间点。
本申请实施例提供了一种避障路径二次规划方法,也即,建立所述新增障碍物对应的三维凸包模型;若所述预设路径与所述三维凸包模型出现重合,则将所述三维凸包模型所在的区域作为不可用区域;将位于所述不可用区域的预设路径的路径段作为不可用路径段;将所述不可用路径段的两个端点分别作为第一端点和第二端点;在所述第一端点以及所述第二端点之间确定至少一个未经过不可用区域的中间点;将所述中间点作为所述不可用路径段的二次规划中间点,根据新增障碍物对原有的预设路径不可用的部分重新进行规划,得到重新规划后的中间点,以提高避障的成功率。
实施例三
本申请实施例还提供一种如图4所示的机器人路径规划装置,所述机器人路径规划装置应用于机器人,所述机器人路径规划装置包括:
任务模块E10,用于确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;
障碍模块E20,用于根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;
中间模块E30,用于根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;
规划模块E40,用于根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
可选地,所述任务模块E10还用于:
获取所述机器人的历史任务;
将所述目标任务与各所述历史任务进行识别,得到识别成功的目标历史任务;
获取所述目标历史任务的历史环境信息,并计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度;
若所述环境匹配度大于或等于预设环境匹配阈值,则将所述目标历史任务的历史路径作为所述目标任务的预设路径,将所述目标历史任务的历史环境信息作为所述目标任务的预设环境信息,并执行步骤:获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息。
可选地,所述任务模块E10用于:
若所述环境匹配度小于预设环境阈值,则获取所述目标任务的起始姿态信息以及目标姿态信息,并根据所述起始姿态信息、所述目标姿态信息以及所述当前环境信息对所述目标任务进行路径规划。
可选地,所述中间模块E30还用于:
建立所述新增障碍物对应的三维凸包模型;
若所述预设路径与所述三维凸包模型出现重合,则将所述三维凸包模型所在的区域作为不可用区域;
将位于所述不可用区域的预设路径的路径段作为不可用路径段。
可选地,所述中间模块E30还用于:
将所述不可用路径段的两个端点分别作为第一端点和第二端点;
在所述第一端点以及所述第二端点之间确定至少一个未经过不可用区域的中间点;
将所述中间点作为所述不可用路径段的二次规划中间点。
可选地,所述规划模块E40还用于:
将所述不可用路径段之外的预设路径作为第一段路径;
获取所述第一段路径的第一段路径端点,并将所述第一段路径端点与所述二次规划中间点以平滑的曲线连接,得到第二段路径;
将所述第一段路径以及所述第二段路径组合以进行二次路径规划。
可选地,所述规划模块E40还用于:
根据二次路径规划后的路径执行所述目标任务;
在执行所述目标任务的过程中,若检测到发生碰撞,则根据所述二次路径规划后的路径退回预设时间段之前的位置,并确定发生碰撞的动态障碍物,以所述位置为起始位置避开所述动态障碍物对所述目标任务进行三次路径规划。
本发明提供的机器人路径规划装置,采用上述实施例一或实施例二中的六轴机器人的路径规划,解决了机器人对路径规划智能性低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的机器人路径规划装置的有益效果与上述实施例提供的六轴机器人的路径规划的有益效果相同,且该机器人路径规划装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同,在此不做赘述。
实施例四
本发明实施例提供一种机器人,机器人包括:至少一个处理器;以及,与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的六轴机器人的路径规划。
下面参考图5,其示出了适于用来实现本公开实施例的机器人的结构示意图。图5示出的机器人仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,机器人F90可以包括处理装置F10(例如中央处理器、图形处理器等),其可以根据存储在只读存储器F20(ROM)中的程序或者从存储装置F70加载到随机访问存储器F30(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAMF30中,还存储有机器人F90操作所需的各种程序和数据。处理装置F10、ROMF20以及RAMF30通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口F40也连接至总线。
通常,以下***可以连接至I/O接口F40:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置F50;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置F60;包括例如磁带、硬盘等的存储装置F70;以及通信装置F80。通信装置F80可以允许机器人与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种***的机器人,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的***。可以替代地实施或具备更多或更少的***。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装,或者从存储装置被安装,或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本发明提供的机器人,采用上述实施例一或实施例二中的六轴机器人的路径规划,解决了机器人对路径规划智能性低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的机器人的有益效果与上述实施例一提供的六轴机器人的路径规划的有益效果相同,且该机器人中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同,在此不做赘述。
应当理解,本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中,具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质,具有存储在其上的计算机可读程序指令,计算机可读程序指令用于执行上述实施例一中的机器人路径规划的方法。
本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘,但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、***或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、***或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是机器人中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入机器人中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被机器人执行时,使得机器人:确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本发明提供的计算机可读存储介质,存储有用于执行上述六轴机器人的路径规划的计算机可读程序指令,解决了机器人对路径规划智能性低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例一或实施例二提供的六轴机器人的路径规划的有益效果相同,在此不做赘述。
实施例六
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的六轴机器人的路径规划的步骤。
本申请提供的计算机程序产品解决了机器人对路径规划智能性低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例一或实施例二提供的六轴机器人的路径规划的有益效果相同,在此不做赘述。
以上仅为本申请的优选实施例,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利处理范围内。
Claims (10)
1.一种六轴机器人的路径规划,应用于机器人,其特征在于,所述六轴机器人的路径规划包括:
确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;
根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;
根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;
根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
2.如权利要求1所述的六轴机器人的路径规划,其特征在于,所述确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息的步骤之后,还包括:
获取所述机器人的历史任务;
将所述目标任务与各所述历史任务进行识别,得到识别成功的目标历史任务;
获取所述目标历史任务的历史环境信息,并计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度;
若所述环境匹配度大于或等于预设环境匹配阈值,则将所述目标历史任务的历史路径作为所述目标任务的预设路径,将所述目标历史任务的历史环境信息作为所述目标任务的预设环境信息,并执行步骤:获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息。
3.如权利要求2所述的六轴机器人的路径规划,其特征在于,所述计算所述当前环境信息与所述历史环境信息的环境匹配度的步骤之后,还包括:
若所述环境匹配度小于预设环境阈值,则获取所述目标任务的起始姿态信息以及目标姿态信息,并根据所述起始姿态信息、所述目标姿态信息以及所述当前环境信息对所述目标任务进行路径规划。
4.如权利要求1所述的六轴机器人的路径规划,其特征在于,所述根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段的步骤,包括:
建立所述新增障碍物对应的三维凸包模型;
若所述预设路径与所述三维凸包模型出现重合,则将所述三维凸包模型所在的区域作为不可用区域;
将位于所述不可用区域的预设路径的路径段作为不可用路径段。
5.如权利要求1所述的六轴机器人的路径规划,其特征在于,所述根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点的步骤,包括:
将所述不可用路径段的两个端点分别作为第一端点和第二端点;
在所述第一端点以及所述第二端点之间确定至少一个未经过不可用区域的中间点;
将所述中间点作为所述不可用路径段的二次规划中间点。
6.如权利要求1所述的六轴机器人的路径规划,其特征在于,所述根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划的步骤,包括:
将所述不可用路径段之外的预设路径作为第一段路径;
获取所述第一段路径的第一段路径端点,并将所述第一段路径端点与所述二次规划中间点以平滑的曲线连接,得到第二段路径;
将所述第一段路径以及所述第二段路径组合以进行二次路径规划。
7.如权利要求1所述的六轴机器人的路径规划,其特征在于,所述根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划的步骤之后,还包括:
根据二次路径规划后的路径执行所述目标任务;
在执行所述目标任务的过程中,若检测到发生碰撞,则根据所述二次路径规划后的路径退回预设时间段之前的位置,并确定发生碰撞的动态障碍物,以所述位置为起始位置避开所述动态障碍物对所述目标任务进行三次路径规划。
8.一种机器人路径规划装置,其特征在于,所述机器人路径规划装置包括:
任务模块,用于确定所述机器人的目标任务以及所述机器人周围的当前环境信息,获取所述目标任务中的预设路径以及与所述预设路径对应的预设环境信息;
障碍模块,用于根据所述当前环境信息以及所述预设环境信息确定新增障碍物;
中间模块,用于根据所述新增障碍物确定所述预设路径中的不可用路径段,并根据所述新增障碍物重新确定所述不可用路径段的二次规划中间点;
规划模块,用于根据所述预设路径以及所述二次规划中间点对所述目标任务进行二次路径规划。
9.一种机器人,其特征在于,所述机器人包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的六轴机器人的路径规划的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有实现六轴机器人的路径规划的程序,所述实现六轴机器人的路径规划的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述六轴机器人的路径规划的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310209065.6A CN116300918A (zh) | 2023-03-07 | 2023-03-07 | 六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310209065.6A CN116300918A (zh) | 2023-03-07 | 2023-03-07 | 六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116300918A true CN116300918A (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=86791893
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310209065.6A Pending CN116300918A (zh) | 2023-03-07 | 2023-03-07 | 六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116300918A (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106182019A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-12-07 | 中国科学技术大学 | 工业机器人抓取过程的动态避障***及其方法 |
CN106774312A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 遨博(北京)智能科技有限公司 | 一种为移动机器人确定移动轨迹的方法和装置 |
CN107315410A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-11-03 | 江苏科技大学 | 一种机器人自动排障方法 |
CN110682286A (zh) * | 2019-05-28 | 2020-01-14 | 广东省智能制造研究所 | 一种协作机器人实时避障方法 |
CN111515953A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-11 | 北京阿丘机器人科技有限公司 | 路径规划方法、装置及电子设备 |
CN113119109A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-07-16 | 上海交通大学 | 基于伪距离函数的工业机器人路径规划方法和*** |
CN113459090A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-01 | 中国农业大学 | 码垛机器人的智能避障方法、电子设备及介质 |
CN114502335A (zh) * | 2019-10-03 | 2022-05-13 | 三菱电机株式会社 | 用于具有几何约束的非线性机器人***的轨迹优化的方法和*** |
-
2023
- 2023-03-07 CN CN202310209065.6A patent/CN116300918A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106182019A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-12-07 | 中国科学技术大学 | 工业机器人抓取过程的动态避障***及其方法 |
CN106774312A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 遨博(北京)智能科技有限公司 | 一种为移动机器人确定移动轨迹的方法和装置 |
CN107315410A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-11-03 | 江苏科技大学 | 一种机器人自动排障方法 |
CN110682286A (zh) * | 2019-05-28 | 2020-01-14 | 广东省智能制造研究所 | 一种协作机器人实时避障方法 |
CN114502335A (zh) * | 2019-10-03 | 2022-05-13 | 三菱电机株式会社 | 用于具有几何约束的非线性机器人***的轨迹优化的方法和*** |
CN111515953A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-11 | 北京阿丘机器人科技有限公司 | 路径规划方法、装置及电子设备 |
CN113119109A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-07-16 | 上海交通大学 | 基于伪距离函数的工业机器人路径规划方法和*** |
CN113459090A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-01 | 中国农业大学 | 码垛机器人的智能避障方法、电子设备及介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
杨振,艾益民主编: "《工业机器人协作应用基础》", 北京理工大学出版社, pages: 108 - 113 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3410246B1 (en) | Robot obstacle avoidance control system and method, robot, and storage medium | |
Liu et al. | Provably safe motion of mobile robots in human environments | |
CN110146098B (zh) | 一种机器人地图扩建方法、装置、控制设备和存储介质 | |
EP3760505A1 (en) | Method and apparatus for avoidance control of vehicle, electronic device and storage medium | |
CN111752276A (zh) | 局部路径规划方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 | |
CN111805535A (zh) | 一种定位导航方法、装置以及计算机存储介质 | |
Chen et al. | An enhanced dynamic Delaunay triangulation-based path planning algorithm for autonomous mobile robot navigation | |
CN111401779B (zh) | 机器人的定位部署方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112558611B (zh) | 一种路径规划方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN113256716A (zh) | 一种机器人的控制方法及机器人 | |
US20200209876A1 (en) | Positioning method and apparatus with the same | |
CN113225090B (zh) | 一种压缩方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN110573979B (zh) | 作业路径调整方法及装置、可移动设备作业路径调整方法及设备、和记录介质 | |
CN116300918A (zh) | 六轴机器人的路径规划、装置、机器人及可读存储介质 | |
CN113848893A (zh) | 机器人导航方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111580530B (zh) | 一种定位方法、装置、自主移动设备及介质 | |
CN115488864B (zh) | 机器人示教轨迹优化方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111367278A (zh) | 机器人工作覆盖区域的确定方法及相关设备 | |
CN109917781A (zh) | 用于调度自动导引运输车的方法、装置及*** | |
CN114488853A (zh) | 一种机器人路径规划的场景仿真方法及装置 | |
KR20220040801A (ko) | 이동체, 이동체의 제어 방법 및 이동체의 이동경로 제어 시스템 | |
CN113848890A (zh) | 一种园区安防方法及设备 | |
CN111105480A (zh) | 一种楼宇语义地图建立方法、介质、终端和装置 | |
CN112257510A (zh) | 一种在区域地图中确定对象的方法、***及自移动机器人 | |
CN113485341B (zh) | 基于双机互扰的路径规划方法、装置及计算机设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230623 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |