CN113858205A - 一种基于改进rrt*的七轴冗余机械臂避障算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，包括以下步骤：S1、确定机械臂DH模型，定义机械臂2,4,6轴组成的臂平面与参考面间的夹角为臂角；S2、根据DH模型矩阵表达式求解
Figure 463848DEST_PATH_IMAGE002
，期望位姿矩阵和臂角共七个约束条件，结合机械臂几何构型，解得七个关节角；S3、根据启发式偏向采样策略，获得随机树采样点；S4、结合启发式偏向采样策略，利用RRT*算法搜索出一条起始与期望位置间的无碰渐进最优路径，机械臂沿其运动过程中检测是否发生碰撞。发生碰撞则改变臂角，利用零空间自运动来避开障碍物。本申请使用改进的RRT*避障算法属于智能优化算法的一种，在RRT*算法的基础上结合启发式偏向采样策略与零空间自运动进行改进，提高了算法的规划速度与效率。

Description

一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法
技术领域
本发明属于工业机器人控制技术领域，具体涉及一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法。
背景技术
在冗余机械臂的研究中，运动规划是其中一个非常重要的研究课题。冗余机械臂的运动规划被定义为在机械臂的工作空间内，为冗余机械臂找出一条满足需求与某种性能指标的无碰撞运动路径。这个性能指标除了不发生碰撞，通常也可能包括路径最优、机械功最小以及路径平滑等相关指标。而对于冗余机械臂的避障运动规划来说，就是在冗余机械臂工作空间中存在障碍物的情况下，从冗余机械臂的起始位姿到目标位姿找出一条轨迹，使得冗余机械臂末端在沿着其运动的过程中，实现对障碍物的避碰。
通常情况下，七轴冗余机械臂相对于普通机械臂而言自由度较多，这就使得其求解时的构型空间的维数也相应的更高。此时若对冗余机械臂采用传统的路径规划算法的话，那么冗余机械臂的运动学求解就会面临计算量指数爆炸的问题，导致难以在期望的时间内得出一条无碰撞的避碰路径。而冗余机械臂采用基于采样的运动规划算法，能够有效的克服上述传统路径规划算法存在的指数爆炸问题，同时还具备概率的完备性。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开了一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，在RRT*算法的基础上结合启发式偏向采样策略与零空间自运动进行改进，提高了算法的规划速度与效率。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，包括以下步骤：
S1、确定SRS构型七轴冗余机械臂的DH模型，定义机械臂2,4,6轴组成的臂平面与参考面之间的夹角为臂角，作为冗余度参数来表示机械臂的零空间自运动；
S2、根据七轴冗余机械臂的DH模型下的矩阵连乘计算式的一般表达式求解出0T7，期望位姿矩阵和臂角加起来一共七个约束条件，结合机械臂的几何构型，解得七轴冗余机械臂的七个关节角；
S3、根据启发式偏向采样策略，获得随机树采样点；
S4、结合启发式偏向采样策略，利用RRT*算法搜索出一条起始位置与期望位置之间的无碰渐进最优路径，在冗余机械臂沿着其运动的过程中检测是否与障碍物之间发生碰撞；若发生碰撞则改变冗余机械臂的臂角，利用零空间自运动来避开障碍物。
本发明的有益效果为：
本申请使用的改进的RRT*避障算法属于智能优化算法的一种，在RRT*算法的基础上结合启发式偏向采样策略与零空间自运动进行改进，提高了算法的规划速度与效率。
附图说明
图1为本发明涉及的算法流程图。
图2为本发明涉及的冗余度参数臂角的定义。
图3为本发明涉及的一种SRS构型七轴冗余机械臂建立的空间坐标系示意图。
图4为本发明涉及的RRT*避障算法节点扩展图。
图5为本发明涉及的基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法与RRT*算法在二维空间中的规划结果对比图。
图6为本发明涉及的基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法与RRT*算法在三维空间中的规划结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图1所示，本发实施例所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，包括以下步骤：
S1、确定SRS构型七轴冗余机械臂的DH模型，定义机械臂2,4,6轴组成的臂平面与参考面之间的夹角为臂角，作为冗余度参数来表示机械臂的零空间自运动；
具体步骤如下：
S11、确定SRS构型七轴冗余机械臂的DH模型：首先确定基坐标系，基座标系的选择几乎时任意的，可以选择将基坐标系的原点放置在Z0轴的任意位置，如图3中最下方坐标系，建立0坐标系。其次确定Zi轴，其方向与关节轴线方向保持一致。然后确立Xi方向，当轴Zi-1和轴Zi不共面时，轴Zi-1和轴Zi的公垂线定义Xi轴，并且它与轴Zi的交点即为i坐标系原点；当轴Zi-1平行于轴Zi时，轴Zi-1和轴Zi之间存在无穷多个共同法线，将穿过i-1坐标系原点的法线选作Xi轴，i坐标系的原点是该法线与Zi轴的交点；当轴Zi-1和轴Zi相交时，选择Xi垂直于Zi-1和Zi的交点，不过轴线Zi上的任意一点都可选做i坐标系的原点。最后Yi的方向由z轴和x轴确定，以z轴为右手拇指，依据右手定则确定。根据上述规则从基座往机器人末端方向，依次建立8个坐标系，分别为坐标系{0}～坐标系{7}，其中坐标系{0}即所述基座坐标系{0}，坐标系{7}即末端坐标系{7}，如图1所示，L1到L7为各个关节坐标系原点之间的距离。如图1所示，菱形表示转动轴平行于纸面，圆环表示转动轴垂直于直面。
DH模型连杆参数αi表示两关节轴线之间的夹角，即绕Xi轴(右手规则)由Zi-1轴转向Zi轴；
ai表示两关节轴线之间的距离，即Zi-1轴与Zi轴的公垂线长度；
di表示两公垂线αi-1与αi轴之间的距离，即Xi-1轴与Xi轴之间的距离；
θi表示两公垂线αi-1与αi轴之间的夹角，即绕Zi-1轴(右手规则)由Xi-1轴转向Xi轴；
本专利具体选用的DH参数如表1所示。
Figure BDA0003318947270000031
表1
S12、如图2所示，定义机械臂2,4,6轴组成的臂平面与参考面之间的夹角为臂角，作为冗余度参数来表示机械臂的零空间自运动。
S2、根据七轴冗余机械臂的DH模型下的矩阵连乘计算式的一般表达式求解出0T7，期望位姿矩阵和臂角加起来一共七个约束条件，结合机械臂的几何构型，解得七轴冗余机械臂的七个关节角；
步骤S2的具体操作步骤包括：
S21、DH矩阵变换的一般表达式：
Figure BDA0003318947270000032
Figure BDA0003318947270000041
S22、根据矩阵连乘求出:
0T7＝0T1·1T2·2T3·3T4·4T5·5T6·6T7 (3)
S23、期望位姿矩阵和臂角加起来一共七个约束条件，结合机械臂的几何构型，解得七轴冗余机械臂的七个关节角：
Figure BDA0003318947270000042
Figure BDA0003318947270000043
Figure BDA0003318947270000044
Figure BDA0003318947270000051
Figure BDA0003318947270000052
S3、根据启发式偏向采样策略，获得随机树的采样点；
步骤S3的具体操作步骤包括：
S31、首先设定一个概率阈值P∈(0，1)，利用随机函数rand(1)得到一个0到1之间的随机数p；
S32、当随机数p小于给定的概率阈值P时,将目标点做为采样点；当随机数p小于给定的概率阈值P时,采样点由随机函数Rand_Node函数产生。
S4、将起始位置设为随机树的根节点初始化随机树，采用启发式偏向采样策略在机械臂工作空间内获取采样点，利用RRT*算法搜索出一条起始位置与期望位置之间的无碰渐进最优路径，在冗余机械臂沿着其运动的过程中检测是否与障碍物之间发生碰撞。若发生碰撞则改变冗余机械臂的臂角，利用零空间自运动来避开障碍物。
具体步骤为：
S31、首先设定一个概率阈值P∈(0，1)，利用随机函数rand(1)得到一个0到1之间的随机数p；
S32、当随机数p小于给定的概率阈值P时,将目标点做为采样点；当随机数p小于给定的概率阈值P时,采样点由随机函数Rand_Node函数产生。
1.根据权利要求4所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，步骤S4的具体步骤如下：
S41、初始化随机树，将起始位置设为随机树的根节点进行构造；
S42、在机械臂的工作空间中利用启发式偏向采样策略进行采样，得到一个采样点记为prand，并且在当前的随机树中搜索到与该随机采样点之间距离最小的节点pnearst；
S43、将Step2中得到的最近节点pnearst作为起点，以算法的固定步长ε为距离向着采样点prand所在的方向进行扩展，从而得到新的节点pnew；
S44、将最近节点pnearst与新节点pnew之间的连线作为一条扩展边，对该扩展边进行碰撞检测。如果检测到该扩展边不与障碍物发生碰撞就在随机树中添加pnew，将其作为当前树的叶节点；否则就将该节点丢弃，转到Step2继续操作；
S45、在圆心为新节点pnew、半径为R的圆形邻域内的所有树节点中查找是否存在与新节点连接后从初始点到新节点之间的路径比原来的路径代价更小的节点，若存在则将该树节点作为pnew的父节点，若不存在则进行下一步操作；
S46、重复进行上述步骤，直到能够在随机树中搜索到目标位置，从而得到一条起始位置与期望位置之间的无碰渐进最优路径；
S47、在规划出一条最优路径之后，在冗余机械臂沿着其运动的过程中检测是否与障碍物之间发生碰撞。若发生碰撞则改变冗余机械臂的臂角，利用零空间自运动来避开障碍物。
仿真实验采用matlab软件进行仿真。取算法的固定步长ε＝0.02；经过多次仿真实验后发现，概率阈值P＝0.5时算法规划效果最好，因此本发明中概率阈值取0.5。表2所示算法改进前后为相应的采样点数与规划时间，由表2结果表明，可以看出，改进的RRT*避障算法的采样点数与规划时间较之RRT*避障算法大大减少，即改进的RRT*避障算法的规划速度与效率优于RRT*避障算法。
Figure BDA0003318947270000061
表2
需要说明的是，以上内容仅仅说明了本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定SRS构型七轴冗余机械臂的DH模型，定义机械臂2,4,6轴组成的臂平面与参考面之间的夹角为臂角，作为冗余度参数来表示机械臂的零空间自运动；
S2、根据七轴冗余机械臂的DH模型下的矩阵连乘计算式的一般表达式求解出0T7，期望位姿矩阵和臂角加起来一共七个约束条件，结合机械臂的几何构型，解得七轴冗余机械臂的七个关节角；
S3、根据启发式偏向采样策略，获得随机树的采样点；
S4、将起始位置设为随机树的根节点初始化随机树，采用启发式偏向采样策略在机械臂工作空间内获取采样点，利用RRT*算法搜索出一条起始位置与期望位置之间的无碰渐进最优路径，在冗余机械臂沿着其运动的过程中检测是否与障碍物之间发生碰撞；若发生碰撞则改变冗余机械臂的臂角，利用零空间自运动来避开障碍物。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤如下：
S11、七轴冗余机械臂的DH模型：七轴冗余机械臂的关节1旋转轴与关节2旋转轴交点为原点，关节1旋转轴所在直线为坐标系Z轴，关节2旋转轴所在直线为坐标系Y轴，建立基座坐标系；从基座往机器人末端方向，根据七个自由度依次建立7个坐标系，分别为坐标系{0}～坐标系{7}，其中坐标系{0}即所述基座坐标系{0}，坐标系{7}即末端坐标系{7}；
S12、定义机械臂2,4,6轴组成的臂平面与参考面之间的夹角为臂角，作为冗余度参数来表示机械臂的零空间自运动。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，步骤S2的具体操作步骤包括：
S21、DH矩阵变换的一般表达式：
Figure FDA0003318947260000011
其中，αi表示两关节轴线之间的夹角，即根据右手规则绕Xi轴Zi-1轴转向Zi轴；ai表示两关节轴线之间的距离，即Zi-1轴与Zi轴的公垂线长度；di表示两公垂线αi-1与αi轴之间的距离，即Xi-1轴与Xi轴之间的距离；θi表示两公垂线αi-1与αi轴之间的夹角，即根据右手规则绕Zi-1轴由Xi-1轴转向Xi轴；
S22、根据矩阵连乘求出:
0T7＝0T1·1T2·2T3·3T4·4T5·5T6·6T7 (2)
S23、期望位姿矩阵和臂角加起来一共七个约束条件，结合机械臂的几何构型，解得七轴冗余机械臂的七个关节角：
Figure FDA0003318947260000021
Figure FDA0003318947260000022
Figure FDA0003318947260000023
Figure FDA0003318947260000024
Figure FDA0003318947260000025
Figure FDA0003318947260000026
Figure FDA0003318947260000027
Figure FDA0003318947260000028
Figure FDA0003318947260000029
4.根据权利要求3所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，步骤S3的具体步骤如下：
S31、首先设定一个概率阈值P∈(0，1)，利用随机函数rand(1)得到一个0到1之间的随机数p；
S32、当随机数p小于给定的概率阈值P时,将目标点做为采样点；当随机数p小于给定的概率阈值P时，采样点由随机函数Rand_Node函数产生。
5.根据权利要求4所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，步骤S4的具体步骤如下：
S41、初始化随机树，将起始位置设为随机树的根节点进行构造；
S42、在机械臂的工作空间中利用启发式偏向采样策略进行采样，得到一个采样点记为prand，并且在当前的随机树中搜索到与该随机采样点之间距离最小的节点pnearst；
S43、将Step2中得到的最近节点pnearst作为起点，以算法的固定步长ε为距离向着采样点prand所在的方向进行扩展，从而得到新的节点pnew；
S44、将最近节点pnearst与新节点pnew之间的连线作为一条扩展边，对该扩展边进行碰撞检测。如果检测到该扩展边不与障碍物发生碰撞就在随机树中添加pnew，将其作为当前树的叶节点；否则就将该节点丢弃，转到Step2继续操作；
S45、在圆心为新节点pnew、半径为R的圆形邻域内的所有树节点中查找是否存在与新节点连接后从初始点到新节点之间的路径比原来的路径代价更小的节点，若存在则将该树节点作为pnew的父节点，若不存在则进行下一步操作；
S46、重复进行上述步骤，直到能够在随机树中搜索到目标位置，从而得到一条起始位置与期望位置之间的无碰渐进最优路径；
S47、在规划出一条最优路径之后，在冗余机械臂沿着其运动的过程中检测是否与障碍物之间发生碰撞；若发生碰撞则改变冗余机械臂的臂角，利用零空间自运动来避开障碍物。
6.根据权利要求5所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，ε为算法的固定步长，ε＝0.02。
7.根据权利要求4所述的一种基于改进RRT*的七轴冗余机械臂避障算法，其特征在于，P为启发式偏向采样策略设定的概率阈值，经过多次仿真实验后发现，概率阈值P＝0.5时算法规划效果最好，因此本发明中概率阈值取0.5。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114536328A (zh) * 2022-01-26 2022-05-27 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于改进rrt算法的机械臂运动规划方法
CN114800491A (zh) * 2022-03-30 2022-07-29 北京精密机电控制设备研究所 一种冗余机械臂零空间避障规划方法
CN114939872A (zh) * 2022-06-13 2022-08-26 合肥工业大学 基于MIRRT*-Connect算法的智能仓储冗余机械臂动态避障运动规划方法
CN115741672A (zh) * 2022-10-21 2023-03-07 杭州邦杰星医疗科技有限公司 一种基于刚体变换的dh推导方法
CN116572248A (zh) * 2023-06-07 2023-08-11 哈尔滨工业大学 一种关节空间规划的冗余机械臂碰撞回避及路径规划方法
CN117892896A (zh) * 2024-01-29 2024-04-16 无锡物联网创新中心有限公司 一种基于改进的双向rrt算法的动态路径规划方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114536328A (zh) * 2022-01-26 2022-05-27 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于改进rrt算法的机械臂运动规划方法
CN114536328B (zh) * 2022-01-26 2024-02-06 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于改进rrt算法的机械臂运动规划方法
CN114800491A (zh) * 2022-03-30 2022-07-29 北京精密机电控制设备研究所 一种冗余机械臂零空间避障规划方法
CN114939872A (zh) * 2022-06-13 2022-08-26 合肥工业大学 基于MIRRT*-Connect算法的智能仓储冗余机械臂动态避障运动规划方法
CN114939872B (zh) * 2022-06-13 2023-08-25 合肥工业大学 基于MIRRT*-Connect算法的智能仓储冗余机械臂动态避障运动规划方法
CN115741672A (zh) * 2022-10-21 2023-03-07 杭州邦杰星医疗科技有限公司 一种基于刚体变换的dh推导方法
CN115741672B (zh) * 2022-10-21 2024-04-19 杭州邦杰星医疗科技有限公司 一种基于刚体变换的dh推导方法
CN116572248A (zh) * 2023-06-07 2023-08-11 哈尔滨工业大学 一种关节空间规划的冗余机械臂碰撞回避及路径规划方法
CN117892896A (zh) * 2024-01-29 2024-04-16 无锡物联网创新中心有限公司 一种基于改进的双向rrt算法的动态路径规划方法

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