[发明专利]一种应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法

说明书

本发明公开了一种应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法，包括以下步骤：S1、通过建立机械臂的D‑H矩阵获得机械臂的正运动学模型，并对其求导后建立速度层的目标轨迹等式约束指标；S2、建立基于矢量的障碍物躲避不等式约束指标；S3、将步骤S1建立的速度层的目标轨迹等式约束指标和步骤S2建立的基于矢量的障碍物躲避不等式约束指标写为统一形式的二次规划问题；S4、将步骤S3中统一形式的二次规划问题转化为线性变分不等式；S5、使用原对偶神经网络求解器求解步骤S4中的线性变分不等式；S6、将步骤S5中原对偶神经网络求解器求解出来的机械臂关节角控制变量输出到机械臂以实现控制冗余度机械臂障碍物躲避。

技术领域

本发明涉及冗余度机械臂领域，具体涉及一种应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法。

背景技术

冗余度机械臂是指机械臂的自由度数多余完成任务所必须的自由度数，由于具有更多的自由度，冗余度机械臂在完成末端执行器的主要任务时，还可以完成诸如躲避障碍物、关机极限位置、机械臂奇异状态等额外任务。近年来，冗余度机械臂在生活和工业上有着越来越多的应用。冗余度机械臂有着冗余的自由度，因此能在完成主任务(如轨迹跟踪)的同时能完成障碍物躲避的子任务，对于机械臂来说，在执行主任务时，躲避障碍物十分有必要。这是因为在机械臂一般的应用场景中几乎都存在着障碍物，如果在机械的工作环境中有障碍物，而机械臂在执行过程中无法避开障碍物时，与障碍物发生的碰撞将导致机械臂的损坏或障碍物的损坏。因此障碍物躲避算法十分有意义。传统的障碍物躲避算法有基于人工势场的障碍物躲避算法。但是，基于人工势场的障碍物躲避算法更适用于移动平台而不是冗余度机械臂。另外，目前有的障碍物躲避算法采用了基于障碍物-机械臂距离计算并设置避障距离的避障算法。这种算法是基于二次规划的，但是存在不能有效地避开障碍物、计算精度低、计算时间长的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供了一种应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法，所述方法通过设计基于矢量的障碍物躲避算法，实现了冗余度机械臂的障碍物躲避可行空间与理想的障碍物躲避空间的一致，不仅适用于固定的冗余度机械臂，同时适用于移动的冗余度机械臂。

本发明的目的可以通过如下技术方案实现：

一种应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法，所述方法包括以下步骤：

S1、通过建立机械臂的D-H矩阵获得机械臂的正运动学模型，并对其求导后建立速度层的目标轨迹等式约束指标；

S2、建立基于矢量的障碍物躲避不等式约束指标；

S3、将步骤S1建立的速度层的目标轨迹等式约束指标和步骤S2建立的基于矢量的障碍物躲避不等式约束指标写为统一形式的二次规划问题；

S4、将步骤S3中统一形式的二次规划问题转化为线性变分不等式；

S5、使用原对偶神经网络求解器求解步骤S4中的线性变分不等式；

S6、将步骤S5中原对偶神经网络求解器求解出来的机械臂关节角控制变量输出到机械臂以实现控制冗余度机械臂障碍物躲避。

所述应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法通过对每一个机械臂连杆计算其障碍物点O与脆弱点C的距离来实现多连杆机械臂的障碍物躲避。

所述应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法不仅适用于单点避障，同时可以对多点依次计算O-C距离实现多点避障；或是将各种形态的障碍物抽象为多个点，用上述方法实现多点避障。

所述应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法不仅适用于冗余度机械臂，同时适用于移动冗余度机械臂、多连杆机构以及任何能以D-H建模法建模的具有自由度的机械来实现障碍物躲避，只需将其D-H模型带入该方法中。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：