CN113093716B - 一种运动轨迹规划方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种运动轨迹规划方法、装置、设备及存储介质，方法包括：采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。本发明实施例的技术方案能够实现降低无人设备在重复性作业场景中的成本投入，从而满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
Description
技术领域
本发明实施例涉及无人设备技术领域，尤其涉及一种运动轨迹规划方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
无人设备是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行设备或不载人车机设备等，广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜及电子干扰等领域。
现有的无人设备的作业模式包括单次路径执行和手动遥控两种方式。其中，单次路径执行模式是无人设备按已有的确定路径巡迹一次；手动遥控模式是直接采用遥控器控制无人设备的行走路径。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：单次路径执行作业模式适用于非重复性、轨迹包络面积广的作业场合，这种作业模式通常需要在作业前完成比较精准的测量工作来支持后续的轨迹规划，如植保作业。手动遥控的作业模式不需要精准的测量和规划，适用于作业半径小的场合，但对操作人员的技术和身体素质要求较高，尤其是在需要重复作业的情况下。显然，在需要任意轨迹重复作业的场景中，例如示教、重复巡查及目标点来回等应用场景，上诉两种作业模式无法满足作业需求。
发明内容
本发明实施例提供一种运动轨迹规划方法、装置、设备及存储介质，以降低无人设备在重复性作业场景中的成本投入，从而满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
第一方面，本发明实施例提供了一种运动轨迹规划方法，包括：
采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；
根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
可选的，采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，包括：
按照预设的采集间隔，确定多个采集时间点；
在所述无人设备的受控运动过程中，在各所述采集时间点下，获取所述无人设备所在的位置点作为所述原始轨迹点，并获取各所述原始轨迹点的轨迹信息。
可选的，根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹，包括：
按时采集时间从远到近的顺序，生成与各所述原始运动轨迹点对应的数据序列；
按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合；
按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与各所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息；
根据各所述原始轨迹点和各所述插值轨迹点的轨迹信息，得到所述无人设备的运动轨迹。
可选的，按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合，包括：
根据所述插值函数中包括的待确定常量的个数，确定所述目标数量；
依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合。
可选的，按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息，包括：
获取当前处理的目标轨迹点集合，并获取与所述目标轨迹点集合中各目标轨迹点的轨迹信息；
根据各目标轨迹点的时间信息和位置信息，计算所述插值函数中各待确定常量的位置描述常量值，以得到位置插值函数；
根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数；
根据与所述目标轨迹点集合对应的起始时间信息以及终止时间信息，以及所述间隔时间，计算得到与各插值轨迹点对应的插值时间点；
根据各所述插值时间点，所述位置插值函数和所述运动状态插值函数，得到与各所述插值轨迹点对应的轨迹信息。
可选的，所述运动状态信息包括速度信息以及朝向信息；
根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数，包括：
根据各所述目标轨迹点的速度信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的速度描述常量值，以得到速度插值函数；
根据各所述目标轨迹点的速朝向信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的朝向描述常量值，以得到朝向插值函数。
可选的，在得到所述无人设备的运动轨迹之后，还包括：
控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行重复运动。
可选的，在采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息的同时，还包括：
采集所述无人设备在各所述原始运动轨迹点的作业信息；
在得到所述无人设备的运动轨迹之后，还包括：
控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行运动作业，并在运动至所述原始运动轨迹点时，进行与所述作业信息匹配的作业动作。
第二方面，本发明实施例还提供了一种运动轨迹规划装置，包括：
原始轨迹信息采集模块，用于采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；
运动轨迹获取模块，用于根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
第三方面，本发明实施例还提供了一种无人设备，所述无人设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的运动轨迹规划方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的运动轨迹规划方法。
本发明实施例通过按照预设的间隔时间对无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点进行插值运算，得到无人设备的运动轨迹，解决现有无人设备的作业模式无法满足重复性作业场景作业需求的问题，实现降低无人设备在重复性作业场景中的成本投入，从而满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种运动轨迹规划方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种运动轨迹规划方法的流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种运动轨迹规划装置的示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种运动轨迹规划方法的流程图，本实施例可适用于无人设备根据规划得到的运动轨迹在重复性作业场景中进行作业的情况，该方法可以由运动轨迹规划装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并一般可集成在无人设备中。相应的，如图1所示，该方法包括如下操作：
S110、采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息。
其中，无人设备可以是无人机或无人车等不载人设备。无人设备的受控运动过程可以是操作人员控制无人设备按照预先设定的飞行轨迹进行飞行的过程。原始运动轨迹点可以是无人设备在受控运动过程中飞行路径上的轨迹点。位置信息可以为原始运动轨迹点所在的地理位置，时间信息可以是原始运动轨迹点的采集时刻或生成时刻，运动状态信息可以是无人设备的速度和/或设备朝向等相关运动信息。
在本发明实施例中，为了确定无人设备在重复性作业场景中的运动轨迹，可以控制无人设备在重复性作业场景中进行受控运动，即控制无人设备在重复性作业场景中按照预先设定的飞行轨迹进行飞行运动。可选的，无人设备受控运动的控制方式可以是手动操作控制，如操作人员通过遥控设备手动控制无人设备飞行。无人设备在受控运动过程中，可以采集预先设定的飞行轨迹上的多个原始运动轨迹点的轨迹信息。可选的，轨迹信息可以包括但不限于位置信息、时间信息和运动状态信息等。原始运动轨迹点的轨迹信息可以用于计算无人设备在该重复性作业场景中的运动轨迹。
S120、根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
其中，预设的间隔时间可以根据重复性作业场景的具体情况和实际需求设定，如可以设置为1秒或5秒等。需要说明的是，预设的间隔时间可以一种也可以是多种。例如，整个受控运动过程中采用统一的预设的间隔时间1秒。或者，在重复性作业场景的前半部分区域设定预设的间隔时间为1秒，在重复性作业场景的后半部分区域设定预设的间隔时间为5秒，本发明实施例并不对预设的间隔时间的数量以及具体的时间间隔设置进行限定。
相应的，采集到无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息后，即可根据采集的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各原始运动轨迹点进行插值运算，从而得到无人设备的运动轨迹。其中，插值运算指的是利用函数f(x)在某区间中插入若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。也即，本发明实施例可以根据多个原始运动轨迹点以及通过插值运算得到插值轨迹点得到无人设备的运动轨迹。
综上所述，操作人员只需控制无人设备在重复性作业场景中完成一次作业后，即可根据作业过程采集到的多个原始运动轨迹点获取用于生成运动轨迹的其他插值轨迹点，进而结合原始运动轨迹点和插值轨迹点生成最终的运动轨迹，以使无人设备能够根据生成的运动轨迹在重复性作业场景中自主进行轨迹重复，从而完成重复作业任务。
由此可见，上述运动轨迹规划方法无需精准的测量工作做支撑，也不需要操作人员具备较高的无人设备控制技术和身体素质，因此，能够有效解决重复性作业场景中前期工作投入和人力投入的问题，并满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
在本发明的一个可选实施例中，在得到所述无人设备的运动轨迹之后，还可以包括：控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行重复运动。
在本发明实施例中，在得到无人设备在重复性作业场景中的运动轨迹后，可以控制无人设备按照确定的运动轨迹自主进行重复运动。
在本发明的一个可选实施例中，在采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息的同时，还可以包括：采集所述无人设备在各所述原始运动轨迹点的作业信息；在得到所述无人设备的运动轨迹之后，还可以包括：控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行运动作业，并在运动至所述原始运动轨迹点时，进行与所述作业信息匹配的作业动作。
需要说明的是，在采集无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息的过程中，还可以同时采集无人设备在各原始运动轨迹点的作业信息。具体的，可以采集无人设备在各原始运动轨迹点的执行器动作作为作业信息。可选的，作业信息可以包括但不限于拍照或喷洒农药等作业类型，本发明实施例并不对作业信息的具体类型进行限定。可以理解的是，无人设备在重复性作业场景中各个节点的作业任务通常也是相同的。因此，在控制无人设备按照运动轨迹进行运动作业时，还可以在运动至原始运动轨迹点时，控制无人设备进行与各原始运动轨迹点对应作业信息匹配的作业动作。这样设置的好处是：可以提高无人设备自主作业的智能性，从而减轻操作人员的作业量。
本发明实施例通过按照预设的间隔时间对无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点进行插值运算，得到无人设备的运动轨迹，解决现有无人设备的作业模式无法满足重复性作业场景作业需求的问题，实现降低无人设备在重复性作业场景中的成本投入，从而满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种运动轨迹规划方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行具体化，在本实施例中，给出了采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，以及，根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹的具体实现方式。相应的，如图2所示，本实施例的方法可以包括：
S210、采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息。
相应的，S210具体可以包括：
S211、按照预设的采集间隔，确定多个采集时间点。
其中，预设的采集间隔可以是根据实际需求设定的时间间隔，如1分钟、5分钟或10分钟等，本发明实施例并不对预设的采集间隔的具体时间间隔进行限定。可以理解的是，采集间隔需要比预设的间隔时间长。采集时间点可以是用于采集原始运动轨迹点的时间点，采集时间点和预设的采集间隔相匹配。
具体的，在采集无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息时，可以按照预设的采集间隔，确定多个采集时间点。可选的，可以根据实际需求确定开始采集对应的时间起点和停止采集对应的时间结点。
示例性的，假设时间起点为2019年12月10日10:00，预设的采集间隔为5分钟，可以确定10个采集时间点，分别可以是2019年12月10日的10:05、10:10、10:15、10:20、10:25、10:30、10:35、10:40、10:45及10:50。其中，采集时间点的数量可以根据实际需求预先设定，也可以在采集多个原始运动轨迹点的过程中实时设定，如由操作人员控制采集原始运动轨迹，并在确定结束采集任务后，将采集过程中按照设的采集间隔进行采集的时间点作为最终的采集时间点，本发明实施例并不对采集时间点数量的确定方式进行限定。
S212、在所述无人设备的受控运动过程中，在各所述采集时间点下，获取所述无人设备所在的位置点作为所述原始轨迹点，并获取各所述原始轨迹点的轨迹信息。
具体的，在确定多个采集时间点后，可以控制无人设备在确定的各采集时间点下，分别获取无人设备所在的位置点作为原始轨迹点，并获取各原始轨迹点的轨迹信息。可以通过无人设备内置的相关装置获取各原始轨迹点的轨迹信息，例如，通过内置的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)设备采集原始轨迹点的位置信息，或通过内置的陀螺仪获取无人设备的姿态信息作为运动状态信息等。
S220、根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
相应的，S220具体可以包括：
S221、按时采集时间从远到近的顺序，生成与各所述原始运动轨迹点对应的数据序列。
具体的，采集到多个原始运动轨迹点的轨迹信息后，可以根据采集时间对各原始运动轨迹点进行排序。可选的，可以以当前时间点为基准，按照采集时间从远到近的顺序生成与各原始运动轨迹点对应的数据序列。
其中，数据序列可以是原始运动轨迹点轨迹信息与对应的时间信息所构成的序列对。示例性的，轨迹信息在采集时间点从远到近的顺序10:30、10:35、10:40、10:45及10:50生成的数据序列可以是(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)及(x5,y5,z5)，其中，x可以是各原始运动轨迹点的位置信息，y可以是各原始运动轨迹点的时间信息，z可以是各原始运动轨迹点的运动状态信息。
S222、按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合。
其中，预设的插值函数可以是根据实际需求确定的插值函数，如线性插值函数或非线性插值函数等。目标数量可以根据预设的插值函数确定，如2、3或5等，本发明实施例并不对目标数量的具体数值进行限定。
相应的，在根据采集时间从远到近的顺序生成与各原始运动轨迹点对应的数据序列后，可以按照预设的插值函数依次获取数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合。其中，轨迹点集合用于对插值函数中包括的待确定常量进行求解。
在本发明的一个可选实施例中，按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合，可以包括：根据所述插值函数中包括的待确定常量的个数，确定所述目标数量；依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合。
具体的，目标数量可以根据插值函数包括的待确定常量的数量来确定，示例性的，如果插值函数采用线性线性插值函数，且插值函数中的待确定常量的数量为2个，则目标数量可以设定为2。相应的，轨迹点集合可以通过依次获取数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点的方式构成。
在一个具体的例子中，假设轨迹信息在采集时间点从远到近的顺序10:30、10:35、10:40、10:45及10:50对应的原始运动轨迹点分别为d1、d2、d3、d4及d5。如果采用y＝ax+b作为插值函数，其中，a和b为待确定常量，则目标数量可以设置为2。相应的，轨迹点集合可以为[d1,d2]、[d2,d3]、[d3,d4]及[d4,d5]。
S223、按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与各所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息。
其中，插值轨迹点即为通过插值函数根据预设的间隔时间计算所得的若干点。
相应的，可以以多个轨迹点集合为对象，也即，一个轨迹点集合作为一个插值区间，在每个轨迹点集合中，根据预设的间隔时间以及插值函数计算与各轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息。
也即，轨迹点集合与预设的间隔时间可以确定插值轨迹点的数量。示例性的，假设轨迹点集合[d1,d2]对应的时间区间为10分钟，预设的间隔时间为1分钟，则插值轨迹点的数量可以为9个。进一步的，可以计算每个插值轨迹点对应的轨迹信息。
在本发明的一个可选实施例中，按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息，可以包括：获取当前处理的目标轨迹点集合，并获取与所述目标轨迹点集合中各目标轨迹点的轨迹信息；根据各目标轨迹点的时间信息和位置信息，计算所述插值函数中各待确定常量的位置描述常量值，以得到位置插值函数；根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数；根据与所述目标轨迹点集合对应的起始时间信息以及终止时间信息，以及所述间隔时间，计算得到与各插值轨迹点对应的插值时间点；根据各所述插值时间点，所述位置插值函数和所述运动状态插值函数，得到与各所述插值轨迹点对应的轨迹信息。
其中，位置插值函数可以用于求解插值轨迹点的位置信息，相应的，位置描述常量值可以是位置插值函数中包括的待确定常量。运动状态插值函数可以用于求解插值轨迹点的运动状态信息，相应的，运动状态描述常量值可以是运动状态插值函数中包括的待确定常量。插值时间点即为各插值轨迹点对应的时间点，可以根据插值轨迹点对应轨迹点集合的时间区间以及预设的间隔时间来计算。
具体的，计算与轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息时，可以按顺序依次获取其中一个轨迹点集合作为目标轨迹点集合。目标轨迹点集合中包括的原始运动轨迹点为各目标轨迹点。在本发明实施例中，插值函数可以包括两种类型，即位置插值函数和运动状态插值函数。相应的，在利用插值函数计算轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息时，可以根据各目标轨迹点的时间信息和位置信息，计算插值函数中各待确定常量的位置描述常量值，以得到位置插值函数，并根据各目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数。最终根据各插值时间点、位置插值函数和运动状态插值函数，计算与各插值轨迹点对应的轨迹信息。
可选的，位置信息可以是仅包括地理位置的一维向量信息。相应的，位置插值函数可以是一维插值函数。例如，待确定的位置插值函数可以是y＝ax+b，其中，a和b为位置描述常量值，自变量x表示时间变量，因变量y表示位置变量。具体的，轨迹点集合可以至少包括两个位置信息和时间信息已知的原始运动轨迹点，将至少两个原始运动轨迹点的时间信息和位置信息代入待确定的位置插值函数y＝ax+b即可得到位置描述常量值a和b的具体数值。每个轨迹点集合可以分别对应求解一个位置插值函数。需要说明的是，一维插值函数还可以是其他类型的插值函数，如曲线函数y＝ax2+b等，本发明实施例并不对位置插值函数的具体函数类型进行限定。
在一个具体的例子中，假设目标轨迹点集合为[d1,d2]，其中，目标轨迹点d1对应的轨迹信息为(x1,t1,V1)，x1为d1的位置信息，如具体的位置坐标，t1为d1的时间信息，即采集时间点信息，V1为d1的运动状态信息。目标轨迹点d2对应的轨迹信息为(x2,t2,V2)，x2为d2的位置信息，如具体的位置坐标，t2为d2的时间信息，即采集时间点信息，V2为d2的运动状态信息。假设待确定的位置插值函数为y＝ax+b，则可以根据目标轨迹点d1的位置信息和时间信息(x1,t1)以及d2的位置信息和时间信息(x2,t2)代入待确定的位置插值函数为y＝ax+b，求解位置描述常量值a和b，从而得到目标轨迹点集合为[d1,d2]对应的位置插值函数。得到位置插值函数后，按照设的间隔时间确定插值轨迹点x取值(即插值轨迹点的时间信息)，如x＝t2、x＝t3或x＝t4，将x取值代入y＝ax+b，即可得到各插值轨迹点对应的位置信息。
在本发明的一个可选实施例中，所述运动状态信息包括速度信息以及朝向信息；根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数，可以包括：根据各所述目标轨迹点的速度信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的速度描述常量值，以得到速度插值函数；根据各所述目标轨迹点的速朝向信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的朝向描述常量值，以得到朝向插值函数。
其中，速度插值函数可以用于求解插值轨迹点的速度信息，相应的，速度描述常量值可以是速度插值函数中包括的待确定常量。朝向插值函数可以用于求解插值轨迹点的朝向信息，相应的，朝向描述常量值可以是朝向插值函数中包括的待确定常量。
可选的，运动状态信息可以是包括速度信息以及朝向信息的二维向量信息。相应的，运动状态插值函数可以包括速度插值函数和朝向插值函数，以分别求解插值轨迹点的速度信息和朝向信息。具体的，计算运动状态插值函数时，可以根据各目标轨迹点的速度信息以及时间信息，计算插值函数中各待确定常量的速度描述常量值，以得到速度插值函数；并根据各目标轨迹点的速朝向信息以及时间信息，计算插值函数中各待确定常量的朝向描述常量值，以得到朝向插值函数。例如，待确定的速度插值函数或朝向插值函数可以是y＝cx+d，其中，c和d为速度描述常量值或朝向描述常量值，自变量x表示时间变量，因变量y表示速度变量或朝向变量。具体的，轨迹点集合可以至少包括两个速度信息、朝向信息和时间信息已知的原始运动轨迹点，将至少两个原始运动轨迹点的速度信息和时间信息代入待确定的速度插值函数y＝cx+d即可得到速度描述常量值c和d的具体数值；至少两个原始运动轨迹点的朝向信息和时间信息代入待确定的朝向插值函数y＝cx+d即可得到朝向描述常量值c和d的具体数值。每个轨迹点集合可以分别对应求解一个速度插值函数和一个朝向插值函数。需要说明的是，一维插值函数还可以是其他类型的插值函数，如曲线函数y＝cx2+d等，本发明实施例并不对位置插值函数的具体函数类型进行限定。
在一个具体的例子中，假设目标轨迹点集合为[d1,d2]，其中，目标轨迹点d1对应的轨迹信息为(x1,t1,V1)，x1为d1的位置信息，t1为d1的采集时间点信息，V1为d1的运动状态信息。目标轨迹点d2对应的轨迹信息为(x2,t2,V2)，x2为d2的位置信息，t2为d2的采集时间点信息，V2为d2的运动状态信息。其中，V1和V2可以是二维向量。例如，V1为(v1,a1)，V2为(v2,a2)，其中，v1和v2表示速度信息，a1和a2表示朝向信息。假设待确定的速度插值函数为y＝cx+d，待确定的朝向插值函数为y＝ex+f。可以根据目标轨迹点d1的速度信息和时间信息(v1,t1)以及d2的速度信息和时间信息(v2,t2)代入待确定的速度插值函数为y＝cx+d，求解速度描述常量值c和d，从而得到目标轨迹点集合为[d1,d2]对应的速度插值函数。根据目标轨迹点d1的朝向信息和时间信息(a1,t1)以及d2的朝向信息和时间信息(a2,t2)代入待确定的朝向插值函数为y＝ex+f，求解朝向描述常量值e和f，从而得到目标轨迹点集合为[d1,d2]对应的朝向插值函数。得到速度插值函数或朝向插值函数后，按照设的间隔时间确定插值轨迹点x取值(即插值轨迹点的时间信息)，如x＝t2、x＝t3或x＝t4，将x取值代入y＝cx+d和y＝ex+f，即可得到各插值轨迹点对应的速度信息和朝向信息。
S224、根据各所述原始轨迹点和各所述插值轨迹点的轨迹信息，得到所述无人设备的运动轨迹。
相应的，得到各原始轨迹点和各插值轨迹点的轨迹信息后，即可根据各原始轨迹点和各插值轨迹点的轨迹信息进一步计算无人设备的运动轨迹。例如，直线或曲线依次平滑连接各原始轨迹点和各插值轨迹点，从而得到无人设备的运动轨迹。
采用上述技术方案，通过在各采集时间点下获取无人设备所在的位置点作为原始轨迹点，并获取各原始轨迹点的轨迹信息，再结合位置插值函数和运动状态插值函数计算与轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息，从而根据原始轨迹点和插值轨迹点的轨迹信息得到无人设备的运动轨迹，解决现有无人设备的作业模式无法满足重复性作业场景作业需求的问题，实现降低无人设备在重复性作业场景中的成本投入，从而满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
需要说明的是，以上各实施例中各技术特征之间的任意排列组合也属于本发明的保护范围。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种运动轨迹规划装置的示意图，如图3所示，所述装置包括：原始轨迹信息采集模块310以及运动轨迹获取模块320，其中：
原始轨迹信息采集模块310，用于采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；
运动轨迹获取模块320，用于根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
本发明实施例通过按照预设的间隔时间对无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点进行插值运算，得到无人设备的运动轨迹，解决现有无人设备的作业模式无法满足重复性作业场景作业需求的问题，实现降低无人设备在重复性作业场景中的成本投入，从而满足无人设备在重复性作业场景的作业需求。
可选的，原始轨迹信息采集模块310包括：采集时间点确定单元，用于按照预设的采集间隔，确定多个采集时间点；轨迹信息获取单元，用于在所述无人设备的受控运动过程中，在各所述采集时间点下，获取所述无人设备所在的位置点作为所述原始轨迹点，并获取各所述原始轨迹点的轨迹信息。
可选的，运动轨迹获取模块320包括：数据序列生成单元，用于按时采集时间从远到近的顺序，生成与各所述原始运动轨迹点对应的数据序列；轨迹点集合构成单元，用于按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合；轨迹信息计算单元，用于按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与各所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息；运动轨迹获取单元，用于根据各所述原始轨迹点和各所述插值轨迹点的轨迹信息，得到所述无人设备的运动轨迹。
可选的，轨迹点集合构成单元，具体用于根据所述插值函数中包括的待确定常量的个数，确定所述目标数量；依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合。
可选的，轨迹信息计算单元，具体用于获取当前处理的目标轨迹点集合，并获取与所述目标轨迹点集合中各目标轨迹点的轨迹信息；根据各目标轨迹点的时间信息和位置信息，计算所述插值函数中各待确定常量的位置描述常量值，以得到位置插值函数；根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数；根据与所述目标轨迹点集合对应的起始时间信息以及终止时间信息，以及所述间隔时间，计算得到与各插值轨迹点对应的插值时间点；根据各所述插值时间点，所述位置插值函数和所述运动状态插值函数，得到与各所述插值轨迹点对应的轨迹信息。
可选的，所述运动状态信息包括速度信息以及朝向信息；轨迹信息计算单元，具体用于根据各所述目标轨迹点的速度信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的速度描述常量值，以得到速度插值函数；根据各所述目标轨迹点的速朝向信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的朝向描述常量值，以得到朝向插值函数。
可选的，所述装置还包括：重复运动控制模块，用于控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行重复运动。
可选的，所述装置还包括：作业信息采集模块，用于采集所述无人设备在各所述原始运动轨迹点的作业信息；作业动作进行模块，用于控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行运动作业，并在运动至所述原始运动轨迹点时，进行与所述作业信息匹配的作业动作。
上述运动轨迹规划装置可执行本发明任意实施例所提供的运动轨迹规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的运动轨迹规划方法。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的设备412的框图。图4显示的设备412仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。设备412典型的可以是无人设备、终端设备或服务器设备等。
如图4所示，设备412以通用计算设备的形式表现。设备412的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器416，存储装置428，连接不同系统组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MCA)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
设备412典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备412访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)430和/或高速缓存存储器432。设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如只读光盘(Compact Disc-Read Only Memory，CD-ROM)、数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块426的程序436，可以存储在例如存储装置428中，这样的程序模块426包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块426通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向设备、摄像头、显示器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备412交互的设备通信，和/或与使得该设备412能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(Input/Output，I/O)接口422进行。并且，设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器420通过总线418与设备412的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备412使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明上述实施例所提供的运动轨迹规划方法。
也即，所述处理单元执行所述程序时实现：采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
实施例五
本发明实施例五还提供一种存储计算机程序的计算机存储介质，所述计算机程序在由计算机处理器执行时用于执行本发明上述实施例任一所述的运动轨迹规划方法：采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器((Erasable Programmable ReadOnly Memory，EPROM)或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.一种运动轨迹规划方法，应用于重复性作业场景，其特征在于，包括：
采集无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；
根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹，包括：
按采集时间从远到近的顺序，生成与各所述原始运动轨迹点对应的数据序列；按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合；按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与各所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息；根据各所述原始运动轨迹点和各所述插值轨迹点的轨迹信息，得到所述无人设备的运动轨迹；其中，所述数据序列是所述原始运动轨迹点的轨迹信息与对应的时间信息所构成的序列对；
其中，所述采集无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，包括：
按照预设的采集间隔，确定多个采集时间点；
在所述无人设备的受控运动过程中，在各所述采集时间点下，获取所述无人设备所在的位置点作为所述原始运动轨迹点，并获取各所述原始运动轨迹点的轨迹信息；
其中，按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与各所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息，包括：
获取当前处理的目标轨迹点集合，并获取与所述目标轨迹点集合中各目标轨迹点的轨迹信息；根据各目标轨迹点的时间信息和位置信息，计算所述插值函数中各待确定常量的位置描述常量值，以得到位置插值函数；根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数；根据与所述目标轨迹点集合对应的起始时间信息以及终止时间信息，以及所述间隔时间，计算得到与各插值轨迹点对应的插值时间点；根据各所述插值时间点，所述位置插值函数和所述运动状态插值函数，得到与各所述插值轨迹点对应的轨迹信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合，包括：
根据所述插值函数中包括的待确定常量的个数，确定所述目标数量；
依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息包括速度信息以及朝向信息；
根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数，包括：
根据各所述目标轨迹点的速度信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的速度描述常量值，以得到速度插值函数；
根据各所述目标轨迹点的朝向信息以及时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的朝向描述常量值，以得到朝向插值函数。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在得到所述无人设备的运动轨迹之后，还包括：
控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行重复运动。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在采集所述无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息的同时，还包括：
采集所述无人设备在各所述原始运动轨迹点的作业信息；
在得到所述无人设备的运动轨迹之后，还包括：
控制所述无人设备按照所述运动轨迹进行运动作业，并在运动至所述原始运动轨迹点时，进行与所述作业信息匹配的作业动作。
6.一种运动轨迹规划装置，应用于重复性作业场景，其特征在于，包括：
原始轨迹信息采集模块，用于采集无人设备在受控运动过程中的多个原始运动轨迹点的轨迹信息，所述轨迹信息包括：位置信息、时间信息和运动状态信息；
运动轨迹获取模块，用于根据所述多个原始运动轨迹点的轨迹信息，按照预设的间隔时间对各所述原始运动轨迹点进行插值运算，得到所述无人设备的运动轨迹；
其中，所述原始轨迹信息采集模块，包括：
采集时间点确定单元，用于按照预设的采集间隔，确定多个采集时间点；
轨迹信息获取单元，用于在所述无人设备的受控运动过程中，在各所述采集时间点下，获取所述无人设备所在的位置点作为所述原始运动轨迹点，并获取各所述原始运动轨迹点的轨迹信息；
所述运动轨迹获取模块，包括：
数据序列生成单元，用于按采集时间从远到近的顺序，生成与各所述原始运动轨迹点对应的数据序列；其中，所述数据序列是所述原始运动轨迹点的轨迹信息与对应的时间信息所构成的序列对；
轨迹点集合构成单元，用于按照预设的插值函数，依次获取所述数据序列中的目标数量的原始运动轨迹点构成多个轨迹点集合；
轨迹信息计算单元，用于按照预设的间隔时间以及所述插值函数，计算与各所述轨迹点集合分别对应的插值轨迹点的轨迹信息；
运动轨迹获取单元，用于根据各所述原始运动轨迹点和各所述插值轨迹点的轨迹信息，得到所述无人设备的运动轨迹；
其中，所述轨迹信息计算单元，具体用于获取当前处理的目标轨迹点集合，并获取与所述目标轨迹点集合中各目标轨迹点的轨迹信息；根据各目标轨迹点的时间信息和位置信息，计算所述插值函数中各待确定常量的位置描述常量值，以得到位置插值函数；根据各所述目标轨迹点的运动状态信息和时间信息，计算所述插值函数中各待确定常量的运动状态描述常量值，以得到运动状态插值函数；根据与所述目标轨迹点集合对应的起始时间信息以及终止时间信息，以及所述间隔时间，计算得到与各插值轨迹点对应的插值时间点；根据各所述插值时间点，所述位置插值函数和所述运动状态插值函数，得到与各所述插值轨迹点对应的轨迹信息。
7.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的运动轨迹规划方法。
8.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的运动轨迹规划方法。
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Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS575110A (en) * | 1980-06-13 | 1982-01-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Control system for track of industrial robot or the like |
| JP2008204188A (ja) * | 2007-02-20 | 2008-09-04 | Nagoya Institute Of Technology | モーションコントローラおよびモーションプランナおよび多軸サーボシステムおよびサーボアンプ |
| CN102004485A (zh) * | 2009-08-27 | 2011-04-06 | 本田技研工业株式会社 | 机器人离线示教方法 |
| CN103823467A (zh) * | 2012-05-23 | 2014-05-28 | 浙江大学 | 具备运动规划功能的工业机器人示教规划器的控制方法 |
| CN104035446A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-09-10 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机的航向生成方法和系统 |
| CN104254430A (zh) * | 2012-03-07 | 2014-12-31 | 佳能株式会社 | 机器人控制设备、机器人装置、机器人控制方法、用于执行机器人控制方法的程序、及在其上记录程序的记录介质 |
| JP2015051469A (ja) * | 2013-09-05 | 2015-03-19 | キヤノン株式会社 | ロボット制御装置、ロボット装置、ロボット制御方法、プログラム及び記録媒体 |
| CN104808680A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-07-29 | 杨珊珊 | 一种多旋翼飞行拍摄设备 |
| CN105446350A (zh) * | 2014-09-26 | 2016-03-30 | 科沃斯机器人有限公司 | 自移动机器人移动界限划定方法 |
| CN106646518A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-10 | 北京创业公社征信服务有限公司 | 基于三阶贝塞尔曲线及插值的gps轨迹数据补全方法 |
| CN106826829A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-13 | 武汉工程大学 | 一种可控误差的工业机器人光顺运动轨迹生成方法 |
| CN107247446A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-10-13 | 深圳市雷赛控制技术有限公司 | 异形轨迹控制方法及装置 |
| CN109605378A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-04-12 | 北京镁伽机器人科技有限公司 | 运动参数的处理方法、装置和系统及存储介质 |
| CN109676610A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-04-26 | 温州大学 | 一种断路器装配机器人及其实现工作轨迹优化的方法 |
| JP2019087128A (ja) * | 2017-11-09 | 2019-06-06 | オムロン株式会社 | 指令値補間装置及びサーボドライバ |
| CN109885097A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-06-14 | 株洲时代电子技术有限公司 | 一种桥梁外沿面巡检航线规划方法 |
| CN110308699A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-10-08 | 威海印刷机械有限公司 | 一种轨迹规划方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2845071B1 (en) * | 2012-04-30 | 2020-03-18 | The Trustees Of The University Of Pennsylvania | Three-dimensional manipulation of teams of quadrotors |
| JP6517104B2 (ja) * | 2015-07-17 | 2019-05-22 | 三菱重工業株式会社 | 航空機管理装置、航空機、及び航空機の軌道算出方法 |
| CN106647282B (zh) * | 2017-01-19 | 2020-01-03 | 北京工业大学 | 一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法 |
-
2019
- 2019-12-19 CN CN201911320790.0A patent/CN113093716B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS575110A (en) * | 1980-06-13 | 1982-01-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Control system for track of industrial robot or the like |
| JP2008204188A (ja) * | 2007-02-20 | 2008-09-04 | Nagoya Institute Of Technology | モーションコントローラおよびモーションプランナおよび多軸サーボシステムおよびサーボアンプ |
| CN102004485A (zh) * | 2009-08-27 | 2011-04-06 | 本田技研工业株式会社 | 机器人离线示教方法 |
| CN104254430A (zh) * | 2012-03-07 | 2014-12-31 | 佳能株式会社 | 机器人控制设备、机器人装置、机器人控制方法、用于执行机器人控制方法的程序、及在其上记录程序的记录介质 |
| CN103823467A (zh) * | 2012-05-23 | 2014-05-28 | 浙江大学 | 具备运动规划功能的工业机器人示教规划器的控制方法 |
| JP2015051469A (ja) * | 2013-09-05 | 2015-03-19 | キヤノン株式会社 | ロボット制御装置、ロボット装置、ロボット制御方法、プログラム及び記録媒体 |
| CN104035446A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-09-10 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机的航向生成方法和系统 |
| CN105446350A (zh) * | 2014-09-26 | 2016-03-30 | 科沃斯机器人有限公司 | 自移动机器人移动界限划定方法 |
| CN104808680A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-07-29 | 杨珊珊 | 一种多旋翼飞行拍摄设备 |
| CN106646518A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-10 | 北京创业公社征信服务有限公司 | 基于三阶贝塞尔曲线及插值的gps轨迹数据补全方法 |
| CN106826829A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-13 | 武汉工程大学 | 一种可控误差的工业机器人光顺运动轨迹生成方法 |
| CN107247446A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-10-13 | 深圳市雷赛控制技术有限公司 | 异形轨迹控制方法及装置 |
| JP2019087128A (ja) * | 2017-11-09 | 2019-06-06 | オムロン株式会社 | 指令値補間装置及びサーボドライバ |
| CN109605378A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-04-12 | 北京镁伽机器人科技有限公司 | 运动参数的处理方法、装置和系统及存储介质 |
| CN109676610A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-04-26 | 温州大学 | 一种断路器装配机器人及其实现工作轨迹优化的方法 |
| CN109885097A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-06-14 | 株洲时代电子技术有限公司 | 一种桥梁外沿面巡检航线规划方法 |
| CN110308699A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-10-08 | 威海印刷机械有限公司 | 一种轨迹规划方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 六自由度搬运机器人运动轨迹规划及仿真分析;南永博;中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑;第2018年(第08期);I140-212 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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