[发明专利]用于机器人运动规划的碰撞检测

说明书

用于机器人运动规划的碰撞检测有利地采用机器人、机器人将在其中操作的环境中的持久障碍物和瞬时障碍物的数据结构表示。数据结构可以采取分层数据结构(例如八叉树、体或盒的集合(例如，轴对齐的包围盒(AABB)的树、有向(非轴对齐的)包围盒的树或球体树))或非分层数据结构(例如欧几里得距离场)的形式，这能够提高计算效率、降低存储器要求和较低功耗。碰撞检测能够采取独立函数的形式，提供能够在执行各种不同运动规划算法中的任何一种时采用的布尔结果。

技术领域

本公开内容总体涉及机器人运动规划，并且具体地，涉及经由处理器电路执行碰撞检测以产生运动规划从而驱动机器人等的系统和方法。

背景技术

相关技术的描述

运动规划是机器人控制和机器人技术中的基本问题。运动计划完全指定机器人从起始状态到目标状态能够遵循但通常不与操作环境中的任何障碍物碰撞或者与操作环境中的任何障碍物碰撞的可能性降低的路径。对运动规划的挑战涉及即使在环境的特性改变时也能够以非常快的速度执行运动规划。例如，诸如环境中的一个或更多个障碍物的位置或形状的特性可能随时间而改变。又例如，诸如机器人自身的一部分的位置或形状的特性可能随着时间而改变，例如臂工具的端部或端部执行器能够具有抓握配置和未抓握配置。挑战还包括使用相对低成本的设备、以相对低的能量消耗和有限的存储量(例如存储器电路，诸如在处理器芯片电路上的存储器电路)来执行运动规划。

发明内容

使用各种各样的算法来解决运动规划问题。这些算法中的每一个通常需要能够确定机器人的给定姿势或从一个姿势到另一个姿势的运动是否导致与机器人自身或与环境中的障碍物的碰撞。

本文描述的碰撞检测硬件、软件和/或固件能够确定或计算单个机器人姿势或从一个姿势(例如开始姿势)到另一个姿势(例如结束姿势)的机器人运动是否导致机器人与其自身或与机器人操作的当前环境中的任何障碍物碰撞。环境可以包括障碍物，即呈现碰撞风险的物体(例如无生命物体、包括人和其他动物的有生命的物体)。环境可以包括或者可以不包括一个或更多个目标物体，即机器人要与之接合的物体。对于障碍物中的一些，在配置运动规划器的模型或计算电路的时间(该时间被命名为配置时间)，由障碍物占据的相应体积是已知的，并且期望通过机器人操作的整个过程(被命名为运行时间的时间)中保持固定或不变。这些障碍物被命名为持久障碍物，因为在配置时间期间障碍物占据的体积是已知的，并且预期在运行时间期间保持固定或不变。对于其他障碍物，障碍物占据的相应体积在配置时是未知的，并且仅在运行时确定。因为在配置时间期间(多个)障碍物占据的体积是未知的，因此这些障碍物被命名为瞬时障碍物。由这些暂时障碍物中的一个或更多个占据的相应体积可以是固定的或不移动的或随时间不改变的，并且被命名为静态障碍物。由这些暂时障碍物中的一个或更多个占据的相应体积可以是移动的或随时间改变的，并且被命名为动态障碍物。

本文描述的碰撞检测硬件、软件和/或固件能够被实现为由各种不同的运动规划算法调用或触发的子例程或函数，运动规划算法例如概率道路图(PRM)、快速探测随机树(RRT)、RRT*、双向RRT等算法。本文描述的碰撞检测硬件、软件和/或固件还能够用于通过快速评估许多候选抓握姿势来加速抓握规划。

本文描述的各实施方式通常采用两个或三个配置时间输入：i)机器人的运动学模型；ii)所述环境中的持久障碍物的表示，其在配置具有它们在环境中占据的已知体积；以及可选地运动细分粒度值或规格。机器人的运动学模型包括对机器人的多个关节中的任何关节的约束(例如肘关节的最小和最大角度)、从机器人的每个连杆到机器人的相应母连杆的变换、机器人的每个关节的轴线、以及机器人的每个连杆的几何形状的规格。