[发明专利]动态概率运动规划

说明书

公开了用于使用与PRM相关联地缓存的扫描体积轮廓数据来改进机器人的运动规划的各个方面的技术和系统。在一些实现中，生成表示机器人在物理区域内要行进的可能路径的第一地图。确定机器人在第一地图内的初始路径。获得表示物理区域内的可移动对象要行进的路径的第二地图的数据。检测与包括在边的子集中的一个或多个边相关联的潜在障碍物。然后根据潜在障碍物确定机器人在第一地图内的调整路径。

技术领域

本说明书总体描述了与机器人相关的技术，尤其是与运动规划系统相关的技术。

背景技术

机器人技术的运动规划系统可以使用概率路线图(PRM)来确定机器人的起点和机器人的终点之间的路径，同时避免碰撞。例如，运动规划系统可以使用PRM从机器人的空间中获取随机样本，并测试它们以确定采样的位置是否在自由(例如，无障碍)空间中。PRM可以指定表示空间中指定坐标的节点和连接这些节点的边，以表示机器人在两个节点之间的移动。

发明内容

使用概率路线图(PRM)的运动规划通常涉及构建阶段和查询阶段。在构建阶段，生成路线图(或曲线图)来近似环境中可以进行的运动。如本文所用，PRM是指在构建阶段生成的路线图或曲线图。首先创建随机节点，然后连接到相邻节点，例如预定距离内的最近邻居。然后将节点和边添加到曲线图中，直到路线图的密度足以表示空间中的不同运动路径。例如，地图生成器可以从机器人可能移动的空间中随机抽取样本，并测试样本以确定它们是否代表机器人可能占据的区域。然后，地图生成器可以连接采样点或节点以在曲线图中创建边。在查询阶段，将起点和终点连接到曲线图中，并为机器人识别路径。例如，曲线图搜索算法可以应用于由地图表示的曲线图，以确定将机器人从起点带到终点的路径(例如，一系列边)。

在一些实现中，系统可以使用与地图(例如，PRM或其他地图)相关联的缓存的扫描体积轮廓数据来改进机器人运动规划的各个方面。规划的运动可以表示空间内的变换，诸如物理区域。在一些实现中，扫描体积表示机器人(或机器人的组件，诸如手臂或附件)在沿着地图中定义的边(例如，PRM)行进时将通过或占据的空间。例如，一个边的扫描体积可以是三维体积，表示将由沿该边行进的机器人跟踪的体积。扫描体积轮廓数据为地图中的每一个边识别机器人预测运动的扫描体积，以便系统能够以更高效的计算方式和更少的延迟来计算和调整路径。例如，在初始计算阶段之后，一旦系统接收到涉及为机器人配置运动路径的查询，系统就可以使用扫描体积轮廓数据中已经指定的缓存信息来配置路径，而不必在接收到查询之后匆忙地(on the fly)估计扫描体积。以这种方式，在初始地图计算阶段计算的扫描体积轮廓数据已经可用于每个接收的查询，并且系统不会发生基于逐个查询计算扫描体积的延迟或低效。作为另一示例，系统可以使用缓存的信息来提高碰撞检测处理的速度，因为系统可以在每次调整路径时使用缓存的扫描体积信息来检查碰撞，这防止了需要为每个路径调整重新计算扫描体积信息。这种方法的效率和速度的提高是非常可观的，特别是在协调多个机器人在同一区域的运动的系统中。

系统还可以使用缓存的扫描体积轮廓数据来进一步降低与碰撞检测相关的路径调整处理的计算复杂度。例如，如果系统检测到沿初始路径的潜在碰撞，则系统可以识别并绕过潜在碰撞附近的路径的受影响节点或边，而不是重新计算整个路径。系统可以对受潜在碰撞影响的边，基于缓存的扫描体积信息调整初始路径中的部分。在这种情况下，由于扫描体积轮廓数据包括特定边的缓存扫描体积信息(即，在地图中指定的单个边的扫描体积信息)，因此系统能够仅调整被确定为可能受潜在碰撞影响的初始路径的那些部分(例如，系统可以避免重新计算和改变初始路径的未受影响部分)。