[发明专利]一种基于改进图规划算法的空间机械臂任务规划方法

说明书

本发明实施例提供了一种基于改进型图规划算法的空间机械臂任务规划方法，实现机械臂针对不同任务场景的任务规划，包括：针对操作任务、环境及机械臂操作能力，建立机械臂任务规划的通用数学模型；在任务数学模型的基础上，利用引入信息熵的模拟退火算法改进图拓展，控制图拓展收敛速率的同时扩展规划解集；根据具体动作规划算法，在约束空间内完成融合不同目标，完成机械臂任务规划解提取，实现机械臂任务规划。根据本发明实施例提供的技术方案，可实现多约束条件下考虑多目标优化的空间机械臂自主任务规划。

【技术领域】

本发明涉及一种多约束条件下考虑多目标优化的空间机械臂任务规划方法，属于机械臂任务规划领域。

【背景技术】

随着当前国际航天事业的迅速发展和太空探索的不断深入，空间操作任务也变得越来越复杂。利用空间机械臂替代或辅助宇航员完成各类复杂的在轨操作任务，可以有效提升航天器在轨服务的经济效益和安全性，因此，空间机械臂完成自主任务规划在未来的空间探索中占有举足轻重的地位。

太空工作环境中信息获取困难、不确定因素多，航天器与指挥中心的遥操作时延问题越发突出，这对空间机械臂的自主决策能力提出了新的要求。同时，受限于复杂的太空环境与操作任务，空间机械臂的操作任务具有很强的约束性，如针对空间维修这类非计划内且不能通过单一动作实现的任务，在满足如关节角度、角速度等约束的前提下，需要首先移除旧部件才能替换安装新部件。此外，由于空间资源的有限性，针对航天器资源的合理的配置也尤为重要。因此，研究在多约束条件下考虑多目标优化的自主任务规划方法对未来空间探索中空间机械臂技术发展具有重要的现实意义。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于改进型图规划算法的空间机械臂任务规划方法，以实现在多约束条件下考虑多目标优化的机械臂自主任务规划。

上述基于改进型图规划算法的空间机械臂任务规划方法至少包括：

依据具体任务场景，分别对任务状态及任务动作进行数学描述，建立机械臂任务规划的数学模型；

依据引入信息熵的模拟退火算法，实现在目标状态出现后规划图继续拓展，拓展出最短动作序列以外的规划解，使图规划跳出局部最优，实现全局最优解的获取，完成对图拓展的改进；

依据图拓展结果，在提取规划解阶段采用由后向前的搜索策略，并充分考虑任务约束，在满足约束的前提下，融合不同的任务优化目标，实现在约束空间内融合多任务目标的任务规划解提取。

上述方法中，所述机械臂任务规划数学模型包括：

第一步，依据D-H参数法构建描述机械臂末端位姿的4×4的齐次变换矩阵T_s。针对任务环境，构建环境状态矩阵W_S，形式如下：

其中，为操作物的位置描述矩阵，为操作物与机械臂的状态符合矩阵，第i行j列元素表示物体对某可能状态的符合程度：1代表符合该状态，0代表不符合，为保证矩阵的齐次性，以零行或零列补齐矩阵。具体形式分别如下：

假设环境中存在p个可操作物，操作物具有q种可能状态，则n＝max{p,q}。

综合机械臂状态与任务环境状态，任务状态可描述为矩阵S，矩阵形式如下：

第二步，定义动作矩阵A描述任务动作，矩阵A形式如下：

其中，T_A为描述机械臂末端坐标系的平移、旋转变化的4×4的齐次矩阵，W_A为描述环境中操作物状态变化的矩阵，W_A可以分解为如下形式：