CN108453737A - 一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统，包括若干个机器人、算法控制器，其特征在于，所述机器人上设置有驱动电机、机械臂、机器人手指、摄像机，所述机器人手指设置在所述机械臂上，所述摄像机设置于所述机器人手指的侧部，所述驱动电机的输出端分别与所述机械臂的输入端、所述机器人手指的输入端相联接，所述算法控制器的输入端与所述摄像机的输出端相联接，所述算法控制器的输出端与所述驱动电机的输入端、所述机械臂的输入端、所述机器人手指的输入端相联接。本发明通过构建基于改进鸟群算法的最优模型，实现了机器人动作模拟人工动作行为轨迹的最优路线以及控制数据的获取。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统及方法，属于机器人应用技术领域。
背景技术
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。目前成熟Shallow结构的神经网络(只含有单层隐藏层神经元的结构)主要包括三层，即第一层为输入层(input layer)，第二层称为隐藏层(hidden layer)，最后一层为输出层(output layer)。
目前市场上使用的协作机器人，主要有两类功能：其一，在人体靠近时安全预警，主动减速甚至停止工作；其二采用拖动示教使工业机器人模仿人类独立完成工作。由于人在工作时容易出现效率不一、疲惫和操作失误等现象，被动的停止工作大大降低了工业生产的效率。拖动示教重点是教会工业机器人模仿人类执行一项任务，机器人仍不能主动的与人协作。在工业生产线中还存在许多复杂、多变的任务必须由人类来完成，因此人类与工业机器人的灵活协作就显得尤为重要。因此，工业生产中急需具有主动获取人体动作任务功能的工业机器人来解决相关问题。
发明内容
本发明的目的在于，克服现有技术存在的缺陷，解决上述技术问题，提出一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统及方法。
本发明采用如下技术方案：一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统，包括若干个机器人、算法控制器，其特征在于，所述机器人上设置有驱动电机、机械臂、机器人手指、摄像机，所述机器人手指设置在所述机械臂上，所述摄像机设置于所述机器人手指的侧部，所述驱动电机的输出端分别与所述机械臂的输入端、所述机器人手指的输入端相联接，所述算法控制器的输入端与所述摄像机的输出端相联接，所述算法控制器的输出端与所述驱动电机的输入端、所述机械臂的输入端、所述机器人手指的输入端相联接。
本发明还提出一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取方法，具体包括如下步骤：若干个机器人首先通过摄像机观察人手动作的行为轨迹，算法控制器控制驱动电机、机械臂和机器人手指进行动作模拟行为轨迹，算法控制器通过基于改进鸟群算法的最优模型对所有机器人的行为轨迹进行判定，寻找行为轨迹最接近人手动作的行为轨迹的机器人，提取其行为轨迹及控制数据发送给其余机器人，直至人手工作完成，获得最优的行为轨迹及控制数据。
作为一种较佳的实施例，所述基于改进鸟群算法的最优模型的构建方法如下：
步骤SS1：采用混沌优化算法进行机器人参数初始化设定，设定若干个所述机器人群体规模为N，搜索空间的维数为d，则第i个机器人在搜索空间第t时刻的位置可表示为如果一个在(0,1)之间均匀分布的随机数小于P(P∈(0,1)),那么机器人就会动作，否则，机器人就会继续保持原来状态，如公式(1)所示：
其中表示第t代机器人群体规模中的第i个机器人的第j维位置，j∈[1,.........,D]；C和S为非负常数，分别为认知和社会系数；rand(0,1)表示(0,1)之间的独立均匀分布数，Pi,j为第i个机器人的最佳位置，gi为当前机器人群体最佳位置；
步骤SS2：机器人的运动方式用如下公式描述：
式中k(k≠i)为(1,N)之间的正整数，a1,a2为(0,2)之间的实数；pFiti表示第i只鸟最佳的适应度，sumFit表示鸟群适应度之和；ε为较小的常数，防止分母为0，meanj表示群体第j维的平均位置；
步骤SS3：机器人群体N中的最优机器人按公式(5)的方式运动，其他机器人按公式(6)运动，即：
其中randn(0,1)表示服从方差为0，均值为1的高斯分布随机数；k(k≠i)为(1,N)之间的正整数；FL(FL∈(0,2))表示其他机器人会模拟最优机器人的运动轨迹，假设飞行频率为FQ，FQ为整数。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS1还包括：引入惯性权值W，通过调整惯性权值W的值来实现全局搜索和局部搜索之间的平衡，令
其中Wmax＝0.9,Wmin＝0.4，t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，加入惯性权值W后，以加快收敛速度，提高算法性能。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS1还包括：C和S分别代表认知和社会系数，通过自适应调整自身认知经验和社会经验，使得机器人群体在搜索前期取C＝S，表示“个体”和“群体”对粒子搜索过程影响力相同；搜索后期C的取值小于S的取值；加强社会经验比重，使得局部搜索能力得到加强，非线性调整的学习系数更新公式为：
改进后的搜索公式为：
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS3还包括：若某一个机器人陷入局部最优，则其余机器人只能模拟该局部最优机器人的运动轨迹，也会陷入局部最优，因此最优机器人的位置公式(5)中加入扰动项，增强其获得全局最优解的能力，有效避免局部最优，所述公式(5)的位置公式改进如下：
本发明所达到的有益效果：本发明通过构建基于改进鸟群算法的最优模型，实现了机器人动作模拟人工动作行为轨迹的最优路线以及控制数据的获取，通过本发明，任何人工动作完成的动作任务均可以通过构建基于改进鸟群算法的最优模型控制机器人来完成，从整体上实现了人机协作的智能化。
附图说明
图1是本发明的一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统的示意图。
图2是F1函数的收敛曲线图。
图3是F2函数的收敛曲线图。
图4是F3函数的收敛曲线图。
图5是F4函数的收敛曲线图。
图6是F5函数的收敛曲线图。
图7是F6函数的收敛曲线图。
图中标记的含义：1-驱动电机，2-机械臂，3-机器人手指，4-算法控制器，5-摄像机。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
图1是本发明的一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统的示意图。本发明提出一种基于神经网络的机器人动作预测系统，包括若干个机器人、算法控制器4，其特征在于，机器人上设置有驱动电机1、机械臂2、机器人手指3、摄像机5，机器人手指3设置在机械臂2上，摄像机5设置于机器人手指3的侧部，驱动电机1的输出端分别与机械臂2的输入端、机器人手指3的输入端相联接，算法控制器4的输入端与摄像机5的输出端相联接，算法控制器4的输出端与驱动电机1的输入端、机械臂2的输入端、机器人手指3的输入端相联接。
本发明还提出一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取方法，其特征在于，具体包括如下步骤：若干个机器人首先通过摄像机5观察人手动作的行为轨迹，算法控制器4控制驱动电机1、机械臂2和机器人手指3进行动作模拟行为轨迹，算法控制器4通过基于改进鸟群算法的最优模型对所有机器人的行为轨迹进行判定，寻找行为轨迹最接近人手动作的行为轨迹的机器人，提取其行为轨迹及控制数据发送给其余机器人，直至人手工作完成，获得最优的行为轨迹及控制数据。
作为一种较佳的实施例，所述基于改进鸟群算法的最优模型的构建方法如下：
步骤SS1：采用混沌优化算法进行机器人参数初始化设定，设定若干个所述机器人群体规模为N，搜索空间的维数为d，则第i个机器人在搜索空间第t时刻的位置可表示为如果一个在(0,1)之间均匀分布的随机数小于P(P∈(0,1)),那么机器人就会动作，否则，机器人就会继续保持原来状态，如公式(1)所示：
其中表示第t代机器人群体规模中的第i个机器人的第j维位置，j∈[1,.........,D]；C和S为非负常数，分别为认知和社会系数；rand(0,1)表示(0,1)之间的独立均匀分布数，Pi,j为第i个机器人的最佳位置，gi为当前机器人群体最佳位置；
步骤SS2：机器人的运动方式用如下公式描述：
式中k(k≠i)为(1,N)之间的正整数，a1,a2为(0,2)之间的实数；pFiti表示第i只鸟最佳的适应度，sumFit表示鸟群适应度之和；ε为较小的常数，防止分母为0，meanj表示群体第j维的平均位置；
步骤SS3：机器人群体N中的最优机器人按公式(5)的方式运动，其他机器人按公式(6)运动，即：
其中randn(0,1)表示服从方差为0，均值为1的高斯分布随机数；k(k≠i)为(1,N)之间的正整数；FL(FL∈(0,2))表示其他机器人会模拟最优机器人的运动轨迹，假设飞行频率为FQ，FQ为整数。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS1还包括：引入惯性权值W，通过调整惯性权值W的值来实现全局搜索和局部搜索之间的平衡，令
其中Wmax＝0.9,Wmin＝0.4，t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，加入惯性权值W后，以加快收敛速度，提高算法性能。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS1还包括：C和S分别代表认知和社会系数，通过自适应调整自身认知经验和社会经验，使得机器人群体在搜索前期取C＝S，表示“个体”和“群体”对粒子搜索过程影响力相同；搜索后期C的取值小于S的取值；加强社会经验比重，使得局部搜索能力得到加强，非线性调整的学习系数更新公式为：
改进后的搜索公式为：
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS3还包括：若某一个机器人陷入局部最优，则其余机器人只能模拟该局部最优机器人的运动轨迹，也会陷入局部最优，因此最优机器人的位置公式(5)中加入扰动项，增强其获得全局最优解的能力，有效避免局部最优，所述公式(5)的位置公式改进如下：
本发明的方法流程具体包括如下步骤：
步骤SS1：初始化参数，设定种群总数N,设定a1,a2以及FQ的初始值，定义机器人群体搜索空间维度dim为2；
步骤SS2：设定外循环最大迭代次数tmax，初始化机器人群体，得到各粒子的位置信息xi；
步骤SS3：更新机器人群体的位置，根据式(2),(9)，(11)，(6)更新机器人群体在动作行为中的位置信息；
步骤SS4：令t＝t+1,判断当前迭代次数是否达到FQ，如果达到则将机器人群体分为全局最优机器人和跟踪机器人两部分，并根据式(6)，(11)分别来更新机器人群体的位置，否则跳到式(6)继续迭代；
步骤SS5：判断是否达到最大迭代次数tmax或者机器人群体位置值在若干代中不更新，则停止计算得到最优参数值，即最优的行为轨迹及控制数据。
为了验证本发明改进算法IBSA的有效性，选取以下6个标准测试函数进行仿真实验，并将寻优结果分别与基本鸟群算法(BSA)，粒子群算法(PSO)，引力搜索算法(GSA)的寻优结果进行对比分析，表1为各个测试函数的一些基本信息，6种算法的相关参数设置如表2所示。统一起见各算法的种群规模为30，空间维数均为30，最大迭代次数最大为500。
表1基准测试函数
4.2实验结果与分析
为了避免偶然因素对结果的影响，各算法均运行30次，测试结果如下，IBSA算法在6个测试函数上均取得了优异成绩。IBSA算法与其他3个算法在测试函数上的结果表明：IBSA算法在寻优精度，算法稳定性上均优于其他三种算法。特别是和GSA算法相比，IBSA算法具有明显优势
为了更加直观的体现IBSA算法的优越性，4种算法对6个基准测试函数的最优个体适应度值收敛特性曲线如图2、3、4、5和6所示。
由上图可知相对于BSA，PSO，GSA等算法，IBSA算法具备更快的收敛速度，达到了更高的搜索精度。综合来说，IBSA算法的寻优性能要高于另外三种算法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取系统，包括若干个机器人、算法控制器(4)，其特征在于，所述机器人上设置有驱动电机(1)、机械臂(2)、机器人手指(3)、摄像机(5)，所述机器人手指(3)设置在机械臂(2)上，所述摄像机(5)设置于所述机器人手指(3)的侧部，所述驱动电机(1)的输出端分别与所述机械臂(2)的输入端、所述机器人手指(3)的输入端相联接，所述算法控制器(4)的输入端与所述摄像机(5)的输出端相联接，所述算法控制器(4)的输出端与所述驱动电机(1)的输入端、所述机械臂(2)的输入端、所述机器人手指(3)的输入端相联接。
2.一种基于权利要求1所述的神经网络的机器人动作轨迹获取系统的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：若干个机器人首先通过摄像机(5)观察人手动作的行为轨迹，算法控制器(4)控制驱动电机(1)、机械臂(2)和机器人手指(3)进行动作模拟行为轨迹，算法控制器(4)通过基于改进鸟群算法的最优模型对所有机器人的行为轨迹进行判定，寻找行为轨迹最接近人手动作的行为轨迹的机器人，提取其行为轨迹及控制数据发送给其余机器人，直至人手工作完成，获得最优的行为轨迹及控制数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取方法，其特征在于，所述基于改进鸟群算法的最优模型的构建方法如下：
步骤SS1：采用混沌优化算法进行机器人参数初始化设定，设定若干个所述机器人群体规模为N，搜索空间的维数为d，则第i个机器人在搜索空间第t时刻的位置可表示为如果一个在(0,1)之间均匀分布的随机数小于P(P∈(0,1)),那么机器人就会动作，否则，机器人就会继续保持原来状态，如公式(1)所示：
其中表示第t代机器人群体规模中的第i个机器人的第j维位置，j∈[1,.........,D]；C和S为非负常数，分别为认知和社会系数；rand(0,1)表示(0,1)之间的独立均匀分布数，Pi,j为第i个机器人的最佳位置，gi为当前机器人群体最佳位置；
步骤SS2：机器人的运动方式用如下公式描述：
式中k(k≠i)为(1,N)之间的正整数，a1,a2为(0,2)之间的实数；pFiti表示第i只鸟最佳的适应度，sumFit表示鸟群适应度之和；ε为较小的常数，防止分母为0，meanj表示群体第j维的平均位置；
步骤SS3：机器人群体N中的最优机器人按公式(5)的方式运动，其他机器人按公式(6)运动，即：
其中randn(0,1)表示服从方差为0，均值为1的高斯分布随机数；k(k≠i)为(1,N)之间的正整数；FL(FL∈(0,2))表示其他机器人会模拟最优机器人的运动轨迹，假设飞行频率为FQ，FQ为整数。
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的机器人动作轨迹获取方法，其特征在于，所述步骤SS1还包括：引入惯性权值W，通过调整惯性权值W的值来实现全局搜索和局部搜索之间的平衡，令
其中Wmax＝0.9,Wmin＝0.4，t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，加入惯性权值W后，以加快收敛速度，提高算法性能。
5.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的机器人动作预测方法，其特征在于，所述步骤SS1还包括：C和S分别代表认知和社会系数，通过自适应调整自身认知经验和社会经验，使得机器人群体在搜索前期取C＝S，表示“个体”和“群体”对粒子搜索过程影响力相同；搜索后期C的取值小于S的取值；加强社会经验比重，使得局部搜索能力得到加强，非线性调整的学习系数更新公式为：
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