[发明专利]一种六自由度机械臂空间轨迹优化方法

说明书

本发明涉及一种六自由度机械臂空间轨迹优化方法，该方法主要分为两个阶段：路径简化和路径平滑；路径简化部分沿着待优化路径随机采样两个非连续段上的点，若直接连接这两个点的路径是有效的、无碰撞的，则用其替换连接两个点的原始路径段，以消除多余的状态点；路径平滑部分，利用分段贝塞尔曲线思想，但与之不同的是，本发明并没有用多项式拟合出曲线，而是通过多次迭代不断增加状态点、更新状态点位置来达到平滑的目的。该方法能够平滑原始路径，减少路径上的冗余状态点，提高机械臂在运动过程中关节轨迹的平滑性，对于减少机械臂关节驱动和传动器件的振动和冲击，提高机械臂轨迹精度和机械臂本体的使用寿命具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及机器人运动规划领域，具体涉及一种六自由度机械臂空间轨迹优化方法。

背景技术

工业生产生活中，机械臂主要用于码垛、焊接、抛光等作业，在整个机械臂的运动过程中需要更高的运动精度。这种运动往往是点到点的运动，需要沿着指定的路径进行连续运动，不仅需要确定机械臂关节的初始点位型和终点位型，还要对整个目标路径的若干路径点进行轨迹规划。由于工业上使用的机械臂多是高纬度的，在高维空间内规划轨迹路径往往采用的是基于概率的路径规划算法。基于概率采样的路径规划算法，比如RRT、PRM及其改进算法具有在高维空间能够快速解决运动规划的问题，但是用于构造求解路径的是一些空间离散状态集，并且由于该类路径算法的概率性、随机性，综合导致了规划出来的路径存在冗余状态节点过多、路径转折点多、路径不平滑等问题。

若运动规划路径存在上述几个问题，机械臂在工作过程中容易出现位移、速度、加速度的突变，将影响工作过程中的稳定性。因此可见，恰当的轨迹规划及优化对机械臂高效、精确、可靠运行至关重要。

轨迹路径优化算法的选择具体取决于机械臂所使用的成本度量。为了适应工业要求，轨迹优化必须非常快速。通常的路径优化方法是利用启发式算法，从初始路径开始，在其附近搜索大量的空间状态点集，找到经过这些空间状态点的最佳路径，然后迭代搜索局部最小值。这种方法很通用，但是很耗费资源，速度可能很慢。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明的首要目的是提供一种六自由度机械臂空间轨迹优化方法，该方法主要分为两个阶段：路径简化和路径平滑。路径简化部分沿着待优化路径随机采样两个非连续段上的点，若直接连接这两个点的路径是有效的、无碰撞的，则用其替换连接两个点的原始路径段，以消除多余的状态点；路径平滑部分，利用分段贝塞尔曲线思想，但与之不同的是，本发明并没有用多项式拟合出曲线，而是通过多次迭代不断增加状态点、更新状态点位置来达到平滑的目的。该方法能够平滑原始路径，减少路径上的冗余状态点，提高机械臂在运动过程中关节轨迹的平滑性，对于减少机械臂关节驱动和传动器件的振动和冲击，提高机械臂轨迹精度和机械臂本体的使用寿命具有重要的意义。基于上述目的，本发明至少提供如下技术方案：

一种六自由度机械臂空间轨迹优化方法，其包括以下步骤：

步骤S1、初始化所述机械臂空间轨迹，该空间轨迹为包含n个状态点的待优化的分段线性路径γ＝(state₀,state₁,…,state_i,…,state_n-1)；