CN113478495B - 一种多维度的机械臂平滑路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多维度的机械臂平滑路径规划方法，属于机械臂路径规划技术领域，包括以下步骤，首先在机器臂路径上取三个不共线的点作为控制点构建空间位置矢量，再对空间位置矢量进行降维处理，再对计算出的降维后的空间位置矢量进行路径规划处理，最后对路径规划后的点集进行升维处理。本发明可以将多维度的数据降维到指定维度上，然后再进行路径规划处理，大大降低了计算量，提升了系统的运算效率。
Description
技术领域
本发明属于机械臂路径规划技术领域，具体涉及一种多维度的机械臂平滑路径规划方法。
背景技术
随着工业不断发展，工业机器臂在各个行业替代人工，进行生产作业。路径规划又是机器人研究领域的一个重要分支。良好路径规划算法能大大提高工业机器臂的生产效率。
机械臂的路径规划算法主要分为两大类：笛卡尔坐标系下规划和关节空间下规划。目前基于世界坐标系下的规划算法，其姿态的平滑与坐标值无法保持相一致。使得最终由世界坐标系映射到关节坐标，出现关节的加加速度和加速度存在突变。
发明内容
技术问题：针对现有技术中存在的上述问题，本发明所要解决的技术问题在于一种多维度的机械臂平滑路径规划方法，对数据进行降维，降低系统的运算量，提高系统的运算效率。
技术方案：为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种多维度的机械臂平滑路径规划方法，包括以下步骤：
步骤S1：首先获取当前点作为起点Ps，然后再通过示教的方式获取中间点Pm以及终点Pe。构建向量N1，N2。
步骤S2：对向量N1，N2进行降维处理，通过以下计算函数实现：
newP = dimensionalTransformation(P, from, to)
其中，P为输入向量，from为当前输入向量的维度，to为输出向量的维度。
步骤S3：对降维后的数据进行路径规划处理，通过以下计算函数实现；
output = BSpline(Ps,Pm,Pe)
其中Ps为起点，Pm为中间点，Pe为终点。
步骤S4：对规划后的点集进行升维处理。
优选的，所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S1.1：以当前点作为起点Ps（Xs,Ys,Zs,Us,Vs,Ws），示教选取点Pm（Xm,Ym,Zm,Um,Vm,Wm）以及终点Pe（Xe,Ye,Ze,Ue,Ve,We）。
步骤S1.2：通过点Ps和点Pm构建空间位置矢量N1（X1,Y1,Z1,U1,V1,W1），再通过点Pm和点Pe构建空间位置矢量N2（X2,Y2,Z2,U2,V2,W2）。
优选的，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S2.1：对空间位置矢量N1（X1,Y1,Z1,U1,V1,W1）和N2（X2,Y2,Z2,U2,V2,W2）进行变换处理得到降维变换的矩阵M。
步骤S2.2：通过将空间位置矢量N1、N2左乘矩阵M，得到对应维度的位置矢量，通过以下计算公式实现降维运算；
newP = dimensionalTransformation(P, from, to)
其中，P为输入向量，from为当前输入向量的维度，to为输出向量的维度。
优选的，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S3.1：计算平滑路径点集，通过以下计算公式获取平滑路径控制点集path：
newPath = getSmoothPath(path, ang)
其中，path为输入控制点，ang为两直线的夹角限制角度。
步骤S3.2：计算每一段之间的路径点，通过以下计算公式计算：
output = BSpline(ps,pm,pe)
其中，ps为起点，pm为中间点，pe为终点。
优选的，所述步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S4.1：计算出降维变换M的逆矩阵M-1。
步骤S4.2：对计算出的点集进行降维的逆处理，通过以下计算函数实现：
newP = dimensionalTransformation(P, from, to)
其中，P为输入向量，from为当前输入向量的维度，to为输出向量的维度。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：通过在机器臂路径上取三个不共线的点作为控制点构建空间位置矢量，再进行降维处理，对降维后的空间位置矢量进行路径规划处理，对路径规划后的点集进行升维处理，可以将多维度的数据降维到指定维度上，然后在进行路径规划处理，大大降低了计算量，提升了系统的运算效率。
附图说明
图1是本发明步骤框图；
图2a是X轴坐标数据变化图；
图2b是Y轴坐标数据变化图；
图2c是Z轴坐标数据变化图；
图2d是U轴坐标数据变化图；
图2e是V轴坐标数据变化图；
图2f是W轴坐标数据变化图；
图3a是关节J1位移曲线图；
图3b是关节J2位移曲线图；
图3c是关节J3位移曲线图；
图3d是关节J4位移曲线图；
图3e是关节J5位移曲线图；
图3f是关节J6位移曲线图；
图4a是关节J1速度曲线图；
图4b是关节J2速度曲线图；
图4c是关节J3速度曲线图；
图4d是关节J4速度曲线图；
图4e是关节J5速度曲线图；
图4f是关节J6速度曲线图；
图5a是关节J1加速度曲线图；
图5b是关节J2加速度曲线图；
图5c是关节J3加速度曲线图；
图5d是关节J4加速度曲线图；
图5e是关节J5加速度曲线图；
图5f是关节J6加速度曲线图；
其中，X，Y，Z，U，V，W为笛卡尔坐标系下的六个轴，J1，J2，J3，J4，J5，J6为机械臂的6个关节轴。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
一种多维度的机械臂平滑路径规划方法，具体包括以下步骤：
步骤1：以当前点作为起点Ps(1016.666,33.211,1147.834,-179.970,1.411,0.878)，示教选取中点Pm(1016.666,33.211,153.245,-179.970,1.411,90)，以及终点Pe(1016.666,141.659,553.378,-179.970,1.411,90)，三点构成一个夹角路径。
步骤2：通过点Ps和点Pm构建空间位置矢量N1(0,0,-594.456,0,0,90)，再通过点Pm和点Pe构建空间位置矢量N2(0,108.448,400.133,0,0,0)。
步骤3：对空间位置矢量N1（0,0,-594.456,0,0,90）和N2（0,108.448,400.133,0,0,0）进行变换处理可以得到降维变换的矩阵M：
步骤4：通过将空间位置矢量N1、N2左乘矩阵M，即可得到对应维度的位置矢量，通过以下计算公式即可实现降维运算；
newP = dimensionalTransformation(P, from, to)
其中，P为输入向量（0,0,-594.456,0,0,90），from为当前输入向量的维度6，to为输出向量的维度2。
通过计算后得到新的降维坐标Ps（90，0）,Pm（0，0）,Pe（64.693，62.568）。
步骤5：计算平滑路径点集，通过以下计算公式获取平滑路径控制点集path：
newPath = getSmoothPath(path, ang)
其中，path为输入控制点，ang为两直线的夹角限制角度，为输出的路径点；
限制角度设定为120°，通过计算后拿到新计算出的路径点为（90,0）、（67.978,0）、（48.864,47.259）、（64.693,62.568）；
步骤6：计算每一段之间的路径点，通过以下计算公式计算：
output = BSpline(path)
其中path为步骤5计算出来的路径点，output为根据路径点计算出来的具体路径，具体路径是对步骤5计算出的路径点按照B样条计算函数进行插补计算出来的点集。B样条是一种现存的常用的曲线拟合方法。
步骤7：计算出降维变换M的逆矩阵M-1：
步骤8：对计算出的点集进行降维的逆处理，通过以下计算函数实现：
newP = dimensionalTransformation(P, from, to)
其中，P为输入向量（90,0），from为当前输入向量的维度2，to为输出向量的维度6，通过计算得到的原维度对应的坐标，输出向量为（0,0,-594.456,0,0,90）。
本发明通过对各维度数据建立维度变换方式，实现数据降维，降低对系统的运算的消耗，提高了运算效率。
针对降维后的数据，对路径坐标基于B样条进行路径插值，保证了关节坐标的速度、加速度连续。减轻了因关节加速度跳变所带来的冲击。同时本发明也保证了在平滑过渡过程中，姿态也能保证平滑过渡。实验中在同等运行路径长度下，对以往方法的未降维计算耗时和采用本发明方法的计算耗时进行对比，对比数据见表1：
表1 路径插值耗时统计
| 路径长度（mm） | 未降维计算耗时（ms） | 降维后计算耗时(ms) |
| 1000 | 2.457 | 0.978 |
| 500 | 1.854 | 0.654 |
以上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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种多维度的机械臂平滑路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：首先获取当前点作为起点Ps，然后再通过示教的方式获取中间点Pm以及终点Pe，构建向量N1，N2；
步骤S2：对向量N1，N2进行降维处理，通过以下计算函数实现：
newP＝dimensionalTransformation(P,from,to)
其中，P为输入向量，from为当前输入向量的维度，to为输出向量的维度；
步骤S3：对降维后的数据进行路径规划处理，通过以下计算函数实现：
output＝BSpline(Ps,Pm,Pe)
其中Ps为起点，Pm为中间点，Pe为终点；
步骤S4：对规划后的点集进行升维处理；
所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S1.1：以当前点作为起点Ps(1016.666,33.211,1147.834,-179.970,1.411,0.878)，示教选取点Pm(1016.666,33.211,153.245,-179.970,1.411,90)，以及终点Pe(1016.666,141.659,553.378,-179.970,1.411,90)；
步骤S1.2：通过点Ps和点Pm构建空间位置矢量N1(0,0,-594.456,0,0,90)，再通过点Pm和点Pe构建空间位置矢量N2(0,108.448,400.133,0,0,0)；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S2.1：对空间位置矢量N1(0,0,-594.456,0,0,90)和N2(0,108.448,400.133,0,0,0)进行变换处理得到降维变换的矩阵M：
步骤S2.2：通过将空间位置矢量N1、N2左乘矩阵M，得到对应维度的位置矢量，通过以下计算公式实现降维运算；
newP＝dimensionalTransformation(P,from,to)
其中，P为输入向量(0,0,-594.456,0,0,90)，from为当前输入向量的维度6，to为输出向量的维度2；
通过计算后得到新的降维坐标Ps(90，0),Pm(0，0),Pe(64.693，62.568)；
所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S3.1：计算平滑路径点集，通过以下计算公式获取平滑路径控制点集path：
newPath＝getSmoothPath(path,ang)
其中，path为输入控制点，ang为两直线的夹角限制角度，为输出的路径点；
限制角度设定为120°，通过计算后拿到新计算出的路径点为(90,0)、(67.978,0)、(48.864,47.259)、(64.693,62.568)；
步骤S3.2：计算每一段之间的路径点，通过以下计算公式计算：
output＝BSpline(path)
其中，path为步骤3.1计算出来的路径点，output为根据路径点计算出来的具体路径，具体路径是对步骤3.1计算出的路径点按照B样条计算函数进行插补计算出来的点集；
所述步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S4.1：计算出降维变换M的逆矩阵M-1：
步骤S4.2：对计算出的点集进行降维的逆处理，通过以下计算函数实现：
newP＝dimensionalTransformation(P,from,to)
其中，P为输入向量(90,0)，from为当前输入向量的维度2，to为输出向量的维度6，通过计算得到的原维度对应的坐标，输出向量为(0,0,-594.456,0,0,90)。
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Denomination of invention: A Multidimensional Smooth Path Planning Method for Robot Arms Effective date of registration: 20231211 Granted publication date: 20220311 Pledgee: Bank of Nanjing Co.,Ltd. Jiangning sub branch Pledgor: Nanjing Lanhao Intelligent Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023980070602 |