CN108839025B - 一种移动机械臂的运动规划方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种移动机械臂的运动规划方法和装置，该方法包括：获取输入的移动机械臂的目标设定参数，将该目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹，再将该运动轨迹输入控制器，控制该移动机械臂根据该运动轨迹执行作业，本发明提高了移动机械臂的工作效率。

Description

一种移动机械臂的运动规划方法和装置

技术领域

本发明涉及机器人智能控制技术领域，尤其涉及一种移动机械臂的运动规划方法和装置。

背景技术

随着科技的快速发展，广泛使用机器人成为一种发展趋势，机器人可以应用在很多领域，使用机器人不仅可提高产品的质量与数量，而且可以保障人身安全、改善劳动环境、减轻劳动强度、提高生产率、节约原材料消耗以及降低生产成本，对国家制造业的崛起有着十分重要的意义。

目前，在机器人领域主要有固定基座机械臂和移动平台两种形式的机器人，固定基座机械臂发展相对较早，操作灵活，在机械加工、弧焊点焊、喷涂、装配、检测等方面机器人得到广泛应用，移动平台技术有广阔的工作空间，尤其在仓储、快递和无人汽车等领域受到广泛的关注，实验室的研究内容正不断地往工业生产和生活中扩展，然而上述两种形式的机器人存在的问题在于，固定基座机械臂虽然操作灵活工作空间有限，移动平台虽有广阔的工作空间但操作能力受限。

综上所述，随着工业生产的快速发展，固定于某一位置操作的机械臂和操作能力有限的移动平台并不能完全满足各方面的需求，需要多次操作才可以实现对目标体的作业，使得执行任务变得繁琐。

发明内容

本发明提供一种移动机械臂的运动规划方法和装置，该移动机械臂将固定基座机械臂和移动平台结合起来，用于解决上述固定于某一位置操作的机械臂和操作能力有限的移动平台不能完全满足各方面的需求，无法执行多种任务的问题。

本发明第一方面提供一种移动机械臂的运动规划方法，包括：

获取输入的移动机械臂的目标设定参数；

将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹；所述移动机械臂一体化规划算法是根据所述移动机械臂的每个关节角的约束条件以及避障约束获取的轨迹规划算法；

将所述运动轨迹输入控制器，控制所述移动机械臂根据所述运动轨迹执行作业。

可选的，所述获取输入的移动机械臂的目标设定参数之前，所述方法还包括：

初始化所述移动机械臂，并检测获取所述移动机械臂的初始位姿和初始关节角；

根据所述移动机械臂的初始位姿、所述初始关节角、所述关节角的约束条件以及所述避障约束及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法。

可选的，所述目标设定参数包括：所述移动机械臂在关节空间坐标下的目标位姿或在笛卡尔空间坐标下末端的目标位姿。

可选的，所述运动轨迹包括所述移动机械臂的每个关节角的运动轨迹。

可选的，所述关节角的约束条件包括每个关节角的角度范围；所述避障约束包括所述移动机械臂与障碍物之间的最短距离大于预设安全值。

本发明第二方面提供一种移动机械臂的运动规划装置，包括：

获取模块，用于获取输入的移动机械臂的目标设定参数；

处理模块，用于将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹；所述移动机械臂一体化规划算法是根据所述移动机械臂的每个关节角的约束条件以及避障约束获取的轨迹规划算法；

所述处理模块，还用于将所述运动轨迹输入控制器，控制所述移动机械臂根据所述运动轨迹执行作业。

可选的，所述处理模块，还用于：

初始化所述移动机械臂，并检测获取所述移动机械臂的初始位姿和初始关节角；

根据所述移动机械臂的初始位姿、所述初始关节角、所述关节角的约束条件、所述避障约束以及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法。

可选的，所述获取模块，还用于：

获取所述移动机械臂在关节空间坐标下的目标位姿或在笛卡尔坐标下末端的目标位姿。

可选的，所述处理模块，还用于：

将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到所述移动机械臂的每个关节角的运动轨迹。

可选的，所述处理模块还用于：

根据所述移动机械臂的所述初始位姿、所述初始关节角、每个关节角的角度范围、所述移动机械臂与障碍物之间的最短距离大于预设安全值避障约束以及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法。

本发明第三方面提供一种设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器执行所述计算机程序实现第一方面任一项所述的移动机械臂的运动规划方法。

本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，终端设备执行所述计算机程序第一方面任一项所述的移动机械臂的运动规划方法。

本发明提供的移动机械臂的运动规划方法、装置、设备和存储介质，通过获取输入的移动机械臂的目标设定参数，将该目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹，再将该运动轨迹输入控制器，控制该移动机械臂根据该运动轨迹执行作业，提高了移动机械臂的工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动规划方法实施例一的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动模型的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动模型球体近似的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动规划方法实施例二的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动规划装置实施例一的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

目前提供两种形式的机器人，一种是固定基座机械臂，该固定基座机械臂发展较早，在减轻劳动强度、提高生产率、改变生产模式以及将人从危险、恶劣、繁重的工作环境中解放出来等方面，显示出极大的优越性，并且在机械加工、弧焊点焊、喷涂、装配、检测等方面机器人得到广泛应用，但是由于该固定式机械臂工作空间有限，因此在很多方面不能满足人类的需要。另一种是移动平台，该移动平台在仓储、快递和无人汽车等领域受到广泛的关注，但是由于该移动平台操作能力受限，也在很多方面无法满足人类的需求。

针对上述问题，本申请提供一种移动机械臂的运动规划方法，提供更高效率、更低能耗的实现方案，提高了移动机械臂的工作效率，使移动机械臂变得更加智能。下面通过具体的实现方式对该方案进行介绍。

本申请提供的移动机械臂的运动规划方法可以应用在电脑等终端设备中，该终端设备至少包括：一个或多个处理器以及一个或多个存储器，还可以包括显示器、收发器、网络接口或者其他接口等，对此本方案不做限制。

下面通过几个具体实施方式，对本方案进行详细说明。

图1为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动规划方法实施例一的流程图，本发明的执行主体为终端设备，如图1所示。本实施例移动机械臂的运动规划方法具体包括以下步骤：

S101、获取输入的移动机械臂的目标设定参数。

在本步骤中，该移动机械臂可以由移动平台、机械臂、若干编码器、定位系统、控制器组成。移动平台具有广阔的移动空间。机械臂可以由至少一个关节组成，具有操作灵活的特点，可以执行多个方向的任务。编码器可以用来测量机械臂的姿态，即测量机械臂的关节角，定位系统可以用来测量移动平台的位姿，其中，编码器可以安装在机械臂的关节上，定位系统可以包括激光雷达、视觉传感器，且可以安装在移动平台上。控制器可以内置模数转换器(Analog to digital converter，ADC)、滤波模块。

该目标设定参数可以包括该移动机械臂在关节空间坐标下的目标位姿或在笛卡尔空间坐标下末端的目标位姿，具体地，关节空间坐标下的目标位姿包括移动平台的位姿以及移动机械臂的关节角，该移动平台的位姿可以通过定位系统测得，该移动机械臂的关节角可以为目标在移动机械臂的关节空间的关节角。笛卡尔空间坐标下末端的目标位姿可以为目标在该移动机械臂的末端时，该移动机械臂的位姿。

当目标在该移动机械臂的关节空间即关节的可操作范围内时，可以设定该移动机械臂的每个关节角与目标的关节角相等，如下等式：

q^T＝q_goal (1)

其中，q^T为移动机械臂第T时刻关节的关节角，T为任意一个时间段，q_goal为目标的关节角。

当目标在该移动机械关节可操作范围的末端时，可以描述如下：

p_e(q^T)＝p_goal (2)

其中，p_e(q^T)表示在笛卡尔坐标下移动机械臂关节可操作范围的末端位置的关节角，p_goal表示在笛卡尔坐标下目标的关节角。

将式(2)约束可以描述为如下表达式：

由于式(3)是非线性的，可以将式(3)写成如下线性表达式：

具体地，在判断目标在该移动机械臂的关节可操作范围内还是末端时，可以预先设置该关节可操作范围阈值，例如，若目标和该移动机械臂的最短距离为10cm，就认为该目标在该移动机械臂的可操作范围内，否则，该目标在该移动机械臂可操作范围的末端。具体的阈值要根据移动机械臂关节的长度、关节角而定，本方案不做限制。

该障碍物位置可以为在该移动机械臂到达目标的过程中的障碍物位置，可以包括障碍物和该移动机械臂之间的角度、距离等。

该关节角约束可以为该移动机械臂到达目标的过程中，由于该移动机械臂的关节角运动的范围会受到一定的限制，即各个关节角必须满足不等式约束条件：

θ_min≤θ_i≤θ_max (5)

其中，θ_i表示第i个关节角，i＝1,2,3,...,n，θ_imin、θ_imax分别表示第i个关节角的最小值和最大值。

由于移动机械臂在任意时刻都要满足式(5)，令q_m＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]^T，则式(5)可以改写为：

其中，t＝1,2,...,T，表示t时刻，

表示任意t时刻移动机械臂的关节角。

由于广义坐标系q＝[q_v,q_m]，令q_m＝Cq，因此式(6)、式(7)可以改写为：

其中，

S102、将该目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹。

在本步骤中，在建立移动机械一体化规划算法之前，建立该移动机械臂的运动学模型，采用一个具体实施例进行说明。

图2为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动模型的示意图，如图2所示。

1表示移动平台的车轮，2表示移动平台，3表示机械臂。该移动机械臂系统可以由一个3运动自由度的移动平台即三个坐标轴定义的移动平台和n自由度的运动关节即n个机械臂关节组成。将参考世界坐标系命名为O_W-X_WY_WZ_W，移动平台附体坐标系定义为o_v-x_vy_vz_v，o_v为车体中心，x_v沿着车体向前，y_v指向车体侧边，z_v由右手定则确定。各机械臂的旋转关节一次定义为o_i-x_iy_iz_i，以连杆上的关节轴线为z_i轴，方向任意，x轴由关节i指向关节i+1，交点为坐标原点，y轴方向由右手定则确定。定义广义坐标q＝(x_v,y_v,φ_v,θ₁,...θ_i,...,θ_n)^T＝[q_v ^T,q_m ^T]^T描述移动机械臂姿态，x_v和y_v表示移动车体的位置，φ_v表示移动车体的旋转角度，θ_i表示关节旋转角度。

根据该移动机械臂的运动学模型，求得移动平台相对于世界坐标系的齐次矩阵：

其中，x_v,y_v表示移动平台坐标原点相对于世界坐标的位置，φ_v表示移动平台的旋转角度。

各关节角之间的齐次矩阵定义为

其中，

表示两个坐标系之间的变换矩阵，φ_i+1,ψ_i+1,θ_i+1分别表示坐标系{i+1}相对于坐标系{i}的RPY角，φ_i+1,ψ_i+1一般为常值，θ_i+1为关节的旋转角度；ⁱo_i+1表示坐标系{i+1}的原点相对于坐标系{i}的坐标。对于不同移动机械臂各关节之间的齐次矩阵各有不同，将RPY角代入式(11)求得即可。

坐标系{i}相对于世界坐标系{W}的齐次矩阵表示为：

相对于坐标系{i}的点ⁱp＝[x_p,y_p,z_p]^T在世界坐标系的坐标可以表示为：

由^Wp关于广义坐标的表达式的雅各比矩阵：

而移动机械臂坐标系{i}所在的刚体旋转雅各比矩阵

表达式为：

在本步骤中，通过建立移动机械臂的运动学模型，采用数学模型来表示该移动机械臂的运动状态，本方案中使用建立的齐次矩阵和雅各比矩阵表示移动机械臂的位姿。

在本步骤中，该移动机械臂一体化规划算法是根据该移动机械臂的每个关节角的约束条件以及避障约束获取的轨迹规划算法。

该关节角约束的实现过程参见步骤101的具体实现过程，在此不再赘述。

该避障约束可以为根据障碍检测方法检测距离，使距离小于与预设值的约束。具体地，移动机械臂碰撞检测主要用于检测该移动机械臂与障碍物之间的最短距离并得到该移动机械臂上的点。

下面采用一个具体实施例进行说明，图3为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动模型球体近似的示意图，如图3所示，用一定半径的球体对移动机械臂进行表示，因此距离障碍物最短距离即移动机械臂上定义的各个球体距离障碍物的距离，A为球体中心，B为障碍物上任意一点。首先计算移动机械臂当中的球体中心A与障碍物上的点B之间的距离，两者之间的距离表示为：

其中，i表示球体球心所在坐标系编号，p_A表示A相对于坐标系{i}的坐标值。

根据式10表达两点之间的距离，可以获得该距离的梯度表达式：

其中，

由雅各比矩阵根据式(14)求得。

再对各个球体球心A和点B之间的距离排序，获取距离点B最短的点：

由于该移动机械臂避障需要满足机械臂上距离障碍物的最短距离需要大于设定的安全值，因此得到式(18)避障约束：

d_min(q)≥s_safe (19)

其中，s_safe为设定的安全值。

由于移动机械臂与障碍物之间的距离往往是非线性的，为了一体化运动规划需要将其在q展开如下：

综上，结合式(18)、式(19)，得出在移动机械臂一体化运动规划时，为避开障碍物需满足如下约束：

在本步骤中，将获取的目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法中，得到运动轨迹，该运动轨迹可以包括该移动机械臂的每个关节的运动轨迹。

S103、将该运动轨迹输入控制器，控制该移动机械臂根据该运动轨迹执行作业。

在本步骤中，该运动轨迹可以实时进行更新，该控制器可以为该移动机械臂内置的控制器，配套ADC、滤波模块，终端设备将规划好的运动轨迹发送给该移动机械臂的控制器，该控制器将规划的运动轨迹转换为数字信号后输入到各个关节的电机中，从而驱动该移动机械臂运动。

本实施例提供的移动机械臂的运动规划方法和装置，通过获取输入的移动机械臂的目标设定参数，将该目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹，再将该运动轨迹输入控制器，控制该移动机械臂根据该运动轨迹执行作业，提高了移动机械臂的工作效率。

在上述实施例一的基础上，图4为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动规划方法实施例二的流程图，如图4所示，在获取输入的移动机械臂的目标设定参数之前还包括以下几个步骤：

S201、初始化移动机械臂，并检测获取该移动机械臂的初始位姿和初始关节角。

在本步骤中，该移动机械臂的初始位姿和初始关节角可以通过编码器、定位系统测量获取，该编码器和该定位系统可以有对应的软件程序，该软件程序可以安装在终端设备上，通过终端设备可以获取到该移动机械臂的初始位姿和初始关节角。参照S102建立的移动机械臂一体化规划运动数学模型，将该移动机械臂的初始位姿用数学表达式的形式表示出来。

S202、根据该移动机械臂的初始位姿、初始关节角、关节角的约束条件、避障约束以及目标设定参数，建立该移动机械臂一体化规划算法。

在本步骤中，关节角的约束条件可以包括每个关节角的角度范围，避障约束可以包括移动机械臂与障碍物之间的最短距离大于预设安全值，目标设定参数可以包括该移动机械臂在关节空间坐标下的目标关节角或笛卡尔空间坐标下的目标关节角，该移动机械臂的关节角约束、避障约束以及目标设定参数的具体说明参照S101、S102中的描述，在此不再赘述。

根据移动机械臂的初始位姿、初始关节角、关节角的约束条件、避障约束以及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法，具体地，可以将该移动机械臂的运动规划描述为如下优化带等式和不等式约束的优化问题：

s.t.h_i(x)＝0,i＝1,2,...n_h (22)

g_i(x)≤0,i＝1,2,...,n_g

其中，f表示目标函数，h表示等式约束即目标点设定，g表示不等式约束即关节角约束和避障约束，

表示移动机械臂的状态。

综上可知，移动机械臂的运动优化问题就是优化一类T×N维的向量，其中T表示时步长的个数时刻数，N表示移动机械臂的自由度即N个关节角。

到达目标路径最短的函数可以表示为：

其中，

表示微分算子，A＝K^TK，e＝[q₀,0,....0]^T∈R^T×N表示移动机械臂的初始状态。

为了求解式(22)对应的运动规划问题，便于给出合理的初始量，引入入松弛变量w_i，求解式(22)对应的运动规划问题：

min J(x)＝f(x)

s.t.

g_i(x)+w_i＝0,i＝1,2,3...n_g (24)

w_i≥0,i＝1,2,3,...n_g

h_i(x)＝0,i＝1,2,3...n_h

为了求解式(23)不等式优化问题，引入障碍函数：

定义s＝[x^T,w]^T，ξ＝[λ^T,γ^T]^T，得到式(25)：

min J(s)＝f(s)-μ_kB(s)

s.t.

g_i(s)+w_i＝0,i＝1,2,3...n_g(25)

h_i(s)＝0,i＝1,2,3...n_h

其中，

表示障碍函数。

利用内点法伪代码(如表1)解决式(25)的不等式约束的优化问题：

表1

对于式(25)的不等式约束的优化问题，应用拉格朗日乘子法和牛顿法进行求解式(25)的等式约束。定义拉格朗日函数：

其中，

根据最优性一阶条件，得到：

利用牛顿法求解式(26)，将式(26)在

处泰勒展开：

由此，可以得到如下：

其中，

那么因此得到如下更新方程：

同样利用内点法伪代码(如表2)解决式(25)的等式约束的优化问题：

表2

本实施例提供的移动机械臂的运动规划方法，通过初始化移动机械臂，并检测获取该移动机械臂的初始位姿和初始关节角，再根据该移动机械臂的初始位姿、初始关节角、关节角的约束条件、避障约束以及目标设定参数，建立该移动机械臂一体化规划算法，提高了移动机械臂的工作效率。

图5为本发明实施例提供的一种移动机械臂的运动规划装置实施例一的结构示意图，如图5所示，本发明移动机械臂的运动规划装置10装置包括：获取模块11、处理模块11。

获取模块11，用于获取输入的移动机械臂的目标设定参数；

处理模块12，用于将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹；所述移动机械臂一体化规划算法是根据所述移动机械臂的每个关节角的约束条件以及避障约束获取的轨迹规划算法；

可选的，所述处理模块12，还用于将所述运动轨迹输入控制器，控制所述移动机械臂根据所述运动轨迹执行作业。

可选的，所述处理模块12，还用于：

初始化所述移动机械臂，并检测获取所述移动机械臂的初始位姿和初始关节角；

根据所述移动机械臂的初始位姿、所述初始关节角、所述关节角的约束条件、所述避障约束以目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法。

可选的，所述获取模块11，还用于：

获取所述移动机械臂在关节空间坐标下的目标位姿或在笛卡尔坐标下末端的目标位姿。

可选的，所述处理模块12，还用于：

将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到所述移动机械臂的每个关节角的运动轨迹。

可选的，所述处理模块12还用于：

根据所述移动机械臂的初始位姿、所述初始关节角、每个关节角的角度范围、所述移动机械臂与障碍物之间的最短距离大于预设安全值避障约束以及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法。

本实施例提供的移动机械臂的运动规划装置，用于实现上述任一实施例提供的移动机械臂的运动规划方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

本发明提供一种终端设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器执行所述计算机程序实现前述任一实施例提供的移动机械臂的运动规划方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，终端设备执行所述计算机程序实现前述任一实施例提供的移动机械臂的运动规划方法。

在上述终端设备，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、快闪存储器、硬盘、固态硬盘、磁带(英文：magnetictape)、软盘(英文：floppy disk)、光盘(英文：optical disc)及其任意组合。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种移动机械臂的运动规划方法，其特征在于，包括：

获取输入的移动机械臂的目标设定参数，所述移动机械臂由移动平台、机械臂、编码器、定位系统、控制器组成；

将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹；所述移动机械臂一体化规划算法是根据所述移动机械臂的每个关节角的约束条件以及避障约束获取的轨迹规划算法，所述每个关节角的约束条件具体为：θ_imin≤θ_i≤θ_imax，其中，θ_i表示第i个关节角，i＝1，2，3...n，θ_imin、θ_imax分别表示所述第i个关节角的最小值和最大值；

将所述运动轨迹输入控制器，控制所述移动机械臂根据所述运动轨迹执行作业；

其中，所述移动机械臂一体化规划算法还包括：通过建立移动机械臂的运动学模型，采用数学模型来表示所述移动机械臂的运动状态；

所述获取输入的移动机械臂的目标设定参数之前，所述方法还包括：

初始化所述移动机械臂，并检测获取所述移动机械臂的初始位姿和初始关节角；

根据所述移动机械臂的初始位姿、所述初始关节角、所述关节角的约束条件、所述避障约束以及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法，所述关节角的约束条件包括每个关节角的角度范围，所述避障约束包括所述移动机械臂与障碍物之间的最短距离大于预设安全值，所述目标设定参数包括所述移动机械臂在关节空间坐标下的目标关节角或笛卡尔空间坐标下的目标关节角。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动轨迹包括所述移动机械臂的每个关节的运动轨迹。

3.一种移动机械臂的运动规划装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取输入的移动机械臂的目标设定参数，所述移动机械臂由移动平台、机械臂、编码器、定位系统、控制器组成；

处理模块，用于将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到运动轨迹；所述移动机械臂一体化规划算法是根据所述移动机械臂的每个关节角的约束条件以及避障约束获取的轨迹规划算法，所述每个关节角的约束条件具体为：θ_imin≤θ_i≤θ_imax，其中，θ_i表示第i个关节角，i＝1，2，3...n，θ_imin、θ_imax分别表示所述第i个关节角的最小值和最大值；

所述处理模块，还用于将所述运动轨迹输入控制器，控制所述移动机械臂根据所述运动轨迹执行作业；

其中，所述移动机械臂一体化规划算法还包括：通过建立移动机械臂的运动学模型，采用数学模型来表示所述移动机械臂的运动状态；

所述处理模块，还用于：

初始化所述移动机械臂，并检测获取所述移动机械臂的初始位姿和初始关节角；

根据所述移动机械臂的初始位姿、所述初始关节角、所述关节角的约束条件、所述避障约束以及目标设定参数，建立所述移动机械臂一体化规划算法，所述关节角的约束条件包括每个关节角的角度范围，所述避障约束包括所述移动机械臂与障碍物之间的最短距离大于预设安全值，所述目标设定参数包括所述移动机械臂在关节空间坐标下的目标关节角或笛卡尔空间坐标下的目标关节角。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述处理模块还用于：

将所述目标设定参数输入预先获取的移动机械臂一体化规划算法，得到所述移动机械臂的每个关节的运动轨迹。

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