[发明专利]基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法及系统

权利要求书

1.基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取机器人的行为动作信息并进行组合，构建动作基元库；

根据动作基元库获取人工示教的轨迹数据；

对动作基元库中的基元数据进行人工示教处理，得到示教轨迹数据；

通过舍弃突变轨迹法对示教轨迹数据进行数据预处理，得到预处理后的示教轨迹数据；

通过仿射变换技术对预处理后的示教轨迹数据进行泛化处理，得到人工示教的轨迹数据；

结合动作基元库中动作基元的逻辑关系、人工示教的轨迹数据与任务执行逻辑，构建初步的行为树模型；

根据动作基元库中的基元数据之间的逻辑关系，定义基元数据之间的连接关系，所述连接关系包括不能连接、渐进连接、顺序连接和平行连接；

将基元数据之间的连接关系设定为执行节点，构建待删减行为树模型；

根据机器人在3C生产线上的任务执行逻辑，对待删减行为树模型进行删减处理，得到初步的行为树模型；

基于仿射变换技术，对初步的行为树模型进行泛化处理，得到行为树模型；

所述仿射变换技术的表达式具体如下所示：

q^new(t)＝F(q^old(t))

上式中，q^new(t)表示泛化后的轨迹数据，q^old(t)表示人工示教的轨迹数据，F(·)表示仿射变换函数；

根据行为树模型的执行逻辑对机器人进行任务执行规划。

2.根据权利要求1所述基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法，其特征在于，所述获取机器人的行为动作信息并进行组合，构建动作基元库这一步骤，其具体包括：

获取3C生产线上机器人的常用操作；

对机器人的常用操作进行分割处理，得到机器人的行为动作信息；

所述机器人的行为动作信息包括刚体几何中心的位移向量、末端执行器的夹持力或机械臂对外界输出的弹力、末端执行期夹爪的开合角与末端旋转角的开合速度、机械臂末端执行器旋转的扭矩和更换末端执行器操作所引起的末端坐标重置；

对机器人的行为动作信息进行组合，构建动作基元库，所述动作基元库包括机器人的移动基元、机械臂末端执行器的平移基元、作用力平移基元、回位基元、打开或关闭末端执行器基元、压基元、旋转基元和夹取与更换末端执行器基元。

3.根据权利要求2所述基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法，其特征在于，所述舍弃突变轨迹法的表达式具体如下所示：

q(t)＝None

上式中，q(t)表示示教轨迹数据，表示加速度，ε表示常数因子，取值为0.4，表示的左右邻域，None表示给与q(t)赋予空值。

4.根据权利要求3所述基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法，其特征在于，所述基于仿射变换技术，对初步的行为树模型进行泛化处理，得到行为树模型这一步骤，其具体包括：

通过仿射变换技术对初步的行为树模型中的人工示教的轨迹数据进行泛化处理，得到泛化后的轨迹数据；

通过Tanimoto相似度函数计算人工示教的轨迹数据与泛化后的轨迹数据之间的相似度值；

选取相似度值中满足预设精度阈值的泛化后的轨迹数据，得到执行节点；

将执行节点嵌入至初步的行为树模型，得到行为树模型。

5.根据权利要求4所述基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法，其特征在于，所述Tanimoto相似度函数的表达式具体如下所示：

上式中，q_A*q_B表示两个轨迹向量的内积，||q_A||²、||q_B||²表示两个轨迹向量的模长。

6.基于仿射变换与行为树的机器人任务规划系统，其特征在于，包括以下模块：

组合模块，用于获取机器人的行为动作信息并进行组合，构建动作基元库；

获取模块，用于根据动作基元库获取人工示教的轨迹数据；

对动作基元库中的基元数据进行人工示教处理，得到示教轨迹数据；

通过舍弃突变轨迹法对示教轨迹数据进行数据预处理，得到预处理后的示教轨迹数据；

通过仿射变换技术对预处理后的示教轨迹数据进行泛化处理，得到人工示教的轨迹数据；

构建模块，用于结合动作基元库中动作基元的逻辑关系、人工示教的轨迹数据与任务执行逻辑，构建初步的行为树模型；

根据动作基元库中的基元数据之间的逻辑关系，定义基元数据之间的连接关系，所述连接关系包括不能连接、渐进连接、顺序连接和平行连接；

将基元数据之间的连接关系设定为执行节点，构建待删减行为树模型；

根据机器人在3C生产线上的任务执行逻辑，对待删减行为树模型进行删减处理，得到初步的行为树模型；

泛化模块，基于仿射变换技术，对初步的行为树模型进行泛化处理，得到行为树模型；

所述仿射变换技术的表达式具体如下所示：

q^new(t)＝F(q^old(t))

上式中，q^new(t)表示泛化后的轨迹数据，q^old(t)表示人工示教的轨迹数据，F(·)表示仿射变换函数；

规划模块，用于根据行为树模型的执行逻辑对机器人进行任务执行规划。