[发明专利]机器人行走轨迹确定方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种机器人行走轨迹确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取机器人行走轨迹规划模型；根据机器人行走轨迹规划模型以及改进人工蜂群算法确定最优相邻点时间序列，根据最优相邻点时间序列确定机器人行走轨迹。本发明利用改进的人工蜂群算法来确定最优相邻点时间序列，由于改进人工蜂群算法在雇佣蜂优化步骤和/或跟随蜂优化步骤中与当前较优相邻点时间序列相关联，扩展了人工蜂群算法所采用的搜索方式，在不影响全局搜索能力的同时，有效增强了对潜在重点区域的局部开发能力。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种机器人行走轨迹确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

工业机器人诞生于20世纪60年代，机器人最初主要应用于劳动密集型产业和人类难以忍受的恶劣工作环境，用来代替人类执行高强度、高危险性的工作任务，减轻工人工作强度，提升生产效率。经过50余年的发展，机器人各项技术日趋成熟，工业机器人已经成为现代化车间的重要设备。现有技术通常都是基于PTP(point to point)轨迹来实现机器人的行走轨迹规划，通过提出了时间-能量最优轨迹规划问题的数学模型，采用智能优化算法来处理时间-能量最优轨迹规划问题。

现有的智能优化算法有多种，广泛用于处理机器人行走轨迹规划的算法主要是人工蜂群算法，人工蜂群算法融合了遗传算法的信息共享机制以及粒子群算法的记忆机制，在工程应用中比遗传算法和粒子群算法等更具优势。然而标准的人工蜂群算法所采用的搜索方式单一，全局搜索能力强而局部开发能力不足，在用于处理机器人行走轨迹规划问题时还存在着收敛不够迅速、精度较低的技术问题。

可见，现有的机器人行走轨迹规划还存在着求解速率慢、求解结果的效果不够理想的技术问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种机器人行走轨迹确定方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有的机器人行走轨迹规划还存在的求解速率慢、求解结果的效果不够理想的技术问题。

本发明实施例是这样实现的，一种机器人行走轨迹确定方法，包括：

获取机器人行走轨迹规划模型；所述机器人行走轨迹规划模型包括机器人关节在起点、终点和多个中间关键点的位置信息、速度信息、加速度信息以及相邻点时间序列与行走轨迹时间-能量值的关系；

根据所述机器人行走轨迹规划模型以及改进人工蜂群算法确定最优相邻点时间序列；

根据所述最优相邻点时间序列以及所述位置信息、速度信息以及加速度信息确定机器人行走轨迹；

其中，所述改进人工蜂群算法包括雇佣蜂优化步骤和跟随蜂优化步骤，所述雇佣蜂优化步骤和/或跟随蜂优化步骤中的相邻点时间序列包括当前较优相邻点时间序列。

本发明实施例的另一目的在于提供一种机器人行走轨迹确定装置，其特征在于，包括：

机器人行走轨迹规划模型获取单元，用于获取机器人行走轨迹规划模型；所述机器人行走轨迹规划模型包括机器人关节在起点、终点和多个中间关键点的位置信息、速度信息、加速度信息以及相邻点时间序列与行走轨迹时间-能量值的关系；

最优相邻点时间序列确定单元，用于根据所述机器人行走轨迹规划模型以及改进人工蜂群算法确定最优相邻点时间序列；

机器人行走轨迹确定单元，用于根据所述最优相邻点时间序列以及所述位置信息、速度信息以及加速度信息确定机器人行走轨迹；

其中，所述改进人工蜂群算法包括雇佣蜂优化步骤和跟随蜂优化步骤，所述雇佣蜂优化步骤和/或跟随蜂优化步骤中的相邻点时间序列包括当前较优相邻点时间序列。

本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述机器人行走轨迹确定方法的步骤。