[发明专利]基于环境吸引域的机器手抓取策略规划方法

权利要求书

1.一种基于环境吸引域的机器手抓取策略规划方法，其特征在于，包括：

步骤A：根据机器手的类型和待抓取工件的结构，提取机器手的模型参数和待抓取工件的模型参数；

步骤B：基于机器手和待抓取工件的模型参数选取存在环境吸引域的约束函数的状态变量和输出变量；

步骤C：基于状态变量的取值范围获取状态变量的状态值，由状态变量的状态值获取对应的输出变量的输出值；

步骤D：基于状态变量的状态值和输出变量的输出值确定约束函数的环境吸引域；以及

步骤E：基于约束函数的环境吸引域规划机器手抓取策略；

所述步骤B具体包括：

子步骤B1：定义约束函数的环境吸引域；

子步骤B2：基于机器手和待抓取工件的模型参数选取约束函数的状态变量，其中，该状态变量X的元素包括：机器手的指间距离l、待抓取工件在水平面的投影凸多边形中心点横坐标x_c和投影凸多边形旋转角度θ；以及

子步骤B3：基于机器手和待抓取工件的模型参数选取约束函数的输出变量，其中，该输出变量为机器手的第一组手指和第二组手指均接触到待抓取工件时的两组手指间距d。

2.如权利要求1所述的机器手抓取策略规划方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

子步骤C1：设定状态变量的取值范围，并根据取值范围得到状态变量中各个变量的取值向量，将取值向量中的元素作为状态变量的状态值；以及

子步骤C2：基于状态变量的状态值获取对应的输出变量输出值。

3.如权利要求2所述的机器手抓取策略规划方法，其特征在于，所述子步骤C1具体包括：

选取指间距离l、投影凸多边形的中心点横坐标x_c和投影凸多边形旋转角度为θ的取值范围，等分各个状态变量的取值区间，得到上述三个状态变量的取值向量并记为L＝[l₁ l₂... l_m ... l_M]、X＝[x_c1 x_c2 ... x_cn ... x_cN]和ψ＝[θ₁ θ₂ ... θ_p ... θ_P]，取值向量L、X和ψ中的元素为状态变量的状态值，其中的任意一组(l_m,x_cn,θ_p)均对应状态变量的一组状态值。

4.如权利要求3所述的机器手抓取策略规划方法，其特征在于，所述子步骤C2具体包括：

子分步骤C2a：对于状态变量的任一组状态值，利用迭代法计算该组状态值对应的两组手指间距；

子分步骤C2b：判断迭代后的两组手指间距是否满足第一组手指和第二组手指均接触到待抓取工件，若满足，则将其作为该组状态值(l_m,x_cn,θ_p)对应的输出变量输出值d_i，并执行子分步骤C2c，否则，返回子分步骤C2a继续迭代计算；以及

子分步骤C2c：重复执行子分步骤C2a和C2b，获得所有M×N×P组状态值(l_m,x_cn,θ_p)对应的输出变量输出值d＝[d₁ d₂ ... d_i ... d_I]，其中I＝M×N×P。

5.如权利要求4所述的机器手抓取策略规划方法，其特征在于，所述子分步骤C2a具体包括：

对任一组状态值(l_m,x_cn,θ_p)，设定步长h和最大步数K，则对第k+1步，计算两组手指间距D如下：

D(k+1)＝D(k)-ηh

其中，η是下降系数，0<η<1，初始值D(0)大于将第一组手指和第二组手指均接触到待抓取工件时的两组手指间距。