[发明专利]基于球形模块化自重构机器人的流动与操纵方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于球形模块化自重构机器人的流动与操纵方法、装置、介质及终端，方法包括，获取每个模块的环境位置信息，将获取得到的所有环境位置信息进行合成，得到整体环境模型或被操纵物体形状及位置；将整体环境模型或被操纵物体形状及位置输入到训练后的神经网络中进行计算，得到模块化自重构机器人集群外部轮廓变化序列；基于模块化自重构机器人集群外部轮廓变化序列规划每个模块的运动轨迹，得到每个模块的运动轨迹信息，每个模块基于运动轨迹信息进行运动；本发明能够适用于球形模块化自重构机器人，能够模拟水流和多细胞组织的流动和操纵能力，本方法具备更好的适应性、多功能性、拓展性和柔顺性。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，尤其涉及一种基于球形模块化自重构机器人的流动与操纵方法及装置。

背景技术

模块化自重构机器人(Modular Self-Reconfiguration Robot,MSRR)可以根据环境和任务的要求改变模块之间的连接关系。MSRR的构型可以是四足、蛇、蜥蜴等，将模块化机器人的当前构型转换为目标构型的动作序列称为自重构过程(Self-Reconfiguration,SR)。MSRR特有的移动方式为流动，流动由多个连续的自重构过程拼接而成，即不同模块之间频繁地断开或连接。流动模拟了水对不同地表的适应性，体现了MSRR在勘探等方面的独特优势，其次，MSRR在真实环境中与物体的有效交互需要强力的操纵臂，基于自重构的操纵方式模仿了不停移动的细胞组成的手臂，其对物体的操纵更顺滑可控。集体驱动的自重构过程可以克服由于模块尺寸减小而导致模块功能减弱的问题，协同获得比各个模块能力总和更大的力、扭矩和操纵能力。

现有模块化自重构机器人缺少相应的流动和操纵方法控制其运行，现有模块化机器人主要采用模拟动物肌肉、骨骼和关节部分的方式进行运动，无法模拟流动，因此，现有控制方法无法适用于模块化自重构机器人，且现有操纵方法其适应性、多功能性、拓展性和柔顺性较低，越障时，越障稳定性和成功率较低。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种基于球形模块化自重构机器人的流动与操纵方法、装置、介质及终端，旨在解决如何对模块化自重构机器人进行自重构的流动和操纵问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种基于球形模块化自重构机器人的流动与操纵方法，所述方法包括：

获取每个模块的环境位置信息，将获取得到的所有所述环境位置信息进行合成，得到整体环境模型或被操纵物体形状及位置；

将所述整体环境模型或被操纵物体形状及位置输入到训练后的神经网络中进行计算，得到模块化自重构机器人集群外部轮廓变化序列；

基于所述模块化自重构机器人集群外部轮廓变化序列规划每个所述模块的运动轨迹，得到每个所述模块的运动轨迹信息，每个所述模块基于所述运动轨迹信息进行运动。

作为进一步改进技术方案，所述获取每个模块的环境位置信息，将获取得到的所有所述环境位置信息进行合成，得到整体环境模型或被操纵物体形状及位置包括：

根据预设指令控制每个所述模块采集局部环境信息和模块自身位置信息，对每个所述局部环境信息和所述模块自身位置信息进行处理，获得每个所述模块的局部mesh模型和模块自身3D位置信息，将每个模块的所述局部mesh模型和所述模块自身3D位置信息作为每个所述环境位置信息；

基于所述自身3D位置信息对所有获得的所述局部mesh模型进行拼接，得到整体mesh模型；

对所述整体mesh模型进行检测，得到所述被操纵物体的形状及3D位置。

作为进一步改进技术方案，所述对每个所述局部环境信息和所述模块自身位置信息进行处理，获得每个所述模块的局部mesh模型和模块自身3D位置信息包括：

通过深度估计网络对每个所述局部环境信息进行处理，获得每个所述模块的局部mesh模型；