CN117124320A - 一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法及系统 - Google Patents

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CN117124320A
CN117124320A CN202310974704.8A CN202310974704A CN117124320A CN 117124320 A CN117124320 A CN 117124320A CN 202310974704 A CN202310974704 A CN 202310974704A CN 117124320 A CN117124320 A CN 117124320A
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黄键
赵永杰
谭文俊
罗永华
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Abstract

本发明公开一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法、系统、设备及介质，其方法包括：根据机械臂的运动学模型，确定关节坐标系与笛卡尔坐标系间的变换矩阵；在所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上标记所有作业区，再根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略。本发明通过自动调整检测步长可以加快奇异区检测速度，通过为存在奇异区的不同作业区分配奇异规避策略以对其内部的全部奇异区进行轨迹修正，使得机器人在更好地完成作业任务的过程中也能降低因机械臂奇异性带来的损害。

Description

一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法及系统
技术领域
本发明涉及机械臂控制技术领域，具体是涉及一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法、系统、设备及介质。
背景技术
在笛卡尔空间实际运行过程中，因机械臂存在奇异性，使得末端执行器的局部丧失向任意方向运动的能力，机器人在奇异点及其所在奇异区运动时容易出现关节超速和运动不连续的现象，如果不及时发现奇异区并对其进行规避，会对机器人本体带来一定的损害，也不利于机器人更好地完成自身的作业任务。
发明内容
本发明提供一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法、系统、设备及介质，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
第一方面，提供一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，包括：
根据机械臂的运动学模型，确定关节坐标系与笛卡尔坐标系间的变换矩阵；
在所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上标记出所有作业区，再根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；
根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略。
进一步地，所述根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区包括：
对于所述所有作业区中的任一作业区，
步骤1、根据该作业区中设有的第i个插值点的运动信息和所述变换矩阵，判断第i个插值点是否符合奇异点判断标准；若否，执行步骤2；若是，在第i个插值点处赋予奇异区起始标识，调用快速查询策略选取后面的单个插值点并对其赋予奇异区结束标识，再执行步骤2；
步骤2、判断i＜N是否成立，N为该作业区中设有的插值点数量；若是，将i+1赋值给i，返回执行步骤1；若否，根据该作业区中赋予的所有奇异区起始标识和所有奇异区结束标识，从该作业区中识别出全部奇异区。
进一步地，所述调用快速查询策略选取后面的单个插值点并对其赋予奇异区结束标识包括：
步骤11、判断i＜N-S是否成立，其中S为该作业区关联的检测步长；若是，将i+S赋值给i，执行步骤12；若否，在该作业区中的最后一个插值点处赋予奇异区结束标识；
步骤12、根据该作业区中设有的第i个插值点的运动信息和所述变换矩阵，判断第i个插值点是否符合奇异点判断标准；若是，返回执行步骤11；若否，在第i个插值点处赋予奇异区结束标识。
进一步地，所述根据该作业区中设有的第i个插值点的运动信息和所述变换矩阵，判断第i个插值点是否符合奇异点判断标准包括：
第i个插值点的运动信息包括所述机械臂在第i个插值点处的空间位置和欧拉角，利用所述变换矩阵对所述空间位置和所述欧拉角进行运动学逆解，得到所述机械臂在第i个插值点处的当前关节角度值和下一个关节角度值；
根据所述当前关节角度值、所述下一个关节角度值以及两者之间的时间步长，确定第i个插值点关联的奇异判断值，并判断其是否落在给定阈值范围内；若是，判断第i个插值点不符合奇异点判断标准；若否，判断第i个插值点符合奇异点判断标准。
进一步地，所述该作业区关联的检测步长是由该作业区中设有的插值点数量和该作业区关联的频率因子来决定的。
进一步地，当该作业区中并未赋予奇异区起始标识和奇异区结束标识时，判断该作业区中不存在奇异区。
进一步地，所述根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略包括：
对于所述所有作业区中存在奇异区的任一作业区，从给定的奇异规避评价参数库中获取该作业区关联的所述机械臂的运动权重参数，包括无位姿要求权重、末端位姿权重、末端方向权重和末端位置权重；
根据所述运动权重参数，确定该作业区关联的奇异规避评价值；
调用给定的奇异规避策略数据库对所述奇异规避评价值进行查询分配，得到该作业区中的全部奇异区允许采用的奇异规避策略。
第二方面，提供一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避系统，包括：
确定模块，用于根据机械臂的运动学模型，确定关节坐标系与笛卡尔坐标系间的变换矩阵；
识别模块，用于在所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上标记出所有作业区，再根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；
分配模块，用于根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略。
第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如第一方面所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法。
本发明至少具有以下有益效果：在从任一作业区中识别奇异区的过程中，仅需要在确定奇异区起始标识之后切换采用合适的检测步长来选择排列在后的插值点进行计算判断以获取到对应的奇异区结束标识，而无需对奇异区内的所有插值点均进行计算判断，可以加快奇异区检测速度，节省计算资源；由于不同作业区具有对应的奇异规避评价值，针对存在奇异区的任一作业区，选择与其对应的奇异规避评价值相匹配的奇异规避策略以对其内部的全部奇异区进行轨迹修正，可以使得机器人更好地完成自身的作业任务，并且在完成任务的过程中最大程度地降低因机械臂奇异性所带来的损害。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是本发明实施例中的一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避系统的组成示意图；
图3是本公开实施例中的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或装置不必限定于清楚列出的那些步骤或单元，而是可以包含没有清楚列出的对于这些过程、方法、产品或装置固有的其他步骤或单元。
请参考图1，图1是本发明实施例提供的一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法的流程示意图，所述方法包括如下：
步骤S110、根据机械臂的运动学模型，确定关节坐标系与笛卡尔坐标系间的变换矩阵；
步骤S120、在所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上标记出所有作业区，再根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；
步骤S130、根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略。
在本发明实施例中，所述机械臂可以但不仅限于采用六自由度的HSR-JR605机器人，上述步骤S110的具体实施过程为：首先根据所述机械臂的DH参数(具体包括连杆长度、连杆扭曲、关节角度和偏置距离)，建立所述机械臂的运行学模型，在此基础上建立参考关节坐标系以推导出与所述机械臂关联的连杆变换矩阵为再将所述连杆变换矩阵中的所有参量进行连乘，得到将关节坐标系转换为笛卡尔坐标系时所需的变换矩阵。
在本发明实施例中，假设所述所有作业区的数量为K，K为正整数且K大于1，上述步骤S120的具体实施过程包括如下：
步骤S121、从所述所有作业区中获取第k个作业区，并统计第k个作业区中设置好的插值点数量为N，N为正整数且N大于1；
步骤S122、从第k个作业区中获取第i个插值点(应当朝着所述机械臂的运动方向)，再根据所述变换矩阵和第i个插值点对应的运动信息，判断第i个插值点是否满足奇异点判断标准；若不满足，则继续执行步骤S124；若满足，则继续执行步骤S123；
步骤S123、在第i个插值点处添加奇异区起始标识，随后按照技术人员预先制定的快速查询策略继续往后选取合适的单个插值点，再在选取到的单个插值点处添加奇异区结束标识，继续执行步骤S124；
步骤S124、判断i＜N是否成立；若成立，则将i+1赋值给i，再返回执行上述步骤S122；若不成立，则继续执行步骤S125；
步骤S125、根据第k个作业区中添加的所有奇异区起始标识和所有奇异区结束标识，从第k个作业区中识别出全部奇异区，再继续执行步骤S126；
步骤S126、判断k＜K是否成立；若成立，则将k+1赋值给k，再返回执行上述步骤S121；若不成立，则结束整个奇异区识别操作；
需要说明的是，上述步骤S121是从k＝1开始执行的，上述步骤S122是从i＝1开始执行的。
更为具体的，上述步骤S122所提及到的第i个插值点对应的运动信息具体包括所述机械臂在第i个插值点处的欧拉角{α,β,γ}和空间位置{x,y,z}，上述步骤S122的实施过程包括如下：
步骤S122.1、通过所述变换矩阵对所述欧拉角{α,β,γ}和所述空间位置{x,y,z}进行运动学逆解，以获取所述机械臂在第i个插值点处的当前关节角度值(即所述机械臂在当前t时刻的六个关节角度值)为θt＝{θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6}t，以及下一个关节角度值(即所述机械臂在t+Δt时刻下的六个关节角度值)为θt+△t＝{θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6}t+△t，Δt为所述当前关节角度值θt和所述下一个关节角度值θt+△t之间的时间步长；
步骤S122.2、结合所述下一个关节角度值θt+△t、所述当前关节角度值θt和所述时间步长Δt，计算第i个插值点对应的奇异判断值为Δθ＝(θt+△t-θt)/Δt；
步骤S122.3、判断第i个插值点对应的奇异判断值Δθ是否处于给定阈值范围(即所述机械臂中六个关节的限速阈值范围)；若是，则验证第i个插值点不满足奇异点判断标准；若否，则验证第i个插值点满足奇异点判断标准；其中，给定阈值范围为θlimit＝{θ1_limit,θ2_limit,θ3_limit,θ4_limit,θ5_limit,θ6_limit}，θ1_limit＝[θ1_min,θ1_max]，θ2_limit＝[θ2_min,θ2_max]，θ3_limit＝[θ3_min,θ3_max]，θ4_limit＝[θ4_min,θ4_max]，θ5_limit＝[θ5_min,θ5_max]，θ6_limit＝[θ6_min,θ6_max]。
需要说明的是，在上述步骤S122.1中，通过运动学逆解实际可以获取到所述机械臂在第i个插值点处的多组关节角度值，首先根据所述机械臂的关节运动范围限制舍去部分关节角度值，然后在余下的部分关节角度值中选择侧重于移动小连杆而不是移动大连杆的一组最优关节角度值，再对该组最优关节角度值进行逐个加权操作以得到最终的关节角度值输出。
更为具体的，上述步骤S123的实施过程包括如下：
步骤S123.1、在第i个插值点处添加奇异区起始标识可记为Sk-jA，其中j为在第k个作业区中按序识别出的奇异区编号，A表示该奇异区的起始标识码；
步骤S123.2、判断i＜N-S是否成立，其中S为第k个作业区所关联的检测步长；若成立，则将i+S赋值给i，再继续执行步骤S123.3；若不成立，则直接在第k个作业区中的最后一个插值点处添加奇异区结束标识可记为Sk-jB，其中j为在第k个作业区中按序识别出的奇异区编号，B为该奇异区的结束标识码；
步骤S123.3、从第k个作业区中获取第i个插值点，再根据所述变换矩阵和第i个插值点对应的运动信息，判断第i个插值点是否满足奇异点判断标准；若满足，则返回执行上述步骤S123.2；若不满足，则在第i个插值点处添加奇异区结束标识可记为Sk-jB。
需要说明的是，针对上述步骤S123.2所提及到的第k个作业区所关联的检测步长S，设置过大时会导致奇异区的位置精度下降，过小时会导致离开奇异区的速度变慢，因此本发明设置其是由技术人员提前给定的第k个作业区所关联的频率因子F和第k个作业区中设置好的插值点数量N共同决定的，并且优选设置为S＝F×N，同时设置S的取值范围为[3,15]，但本发明对这一取值范围并未作出限定，可根据实际需求进行修改；此外，第k个作业区所关联的频率因子F是由所述机械臂在第k个作业区上的运动控制精度、速度、性能以及加工要求和安全性要求来综合决定的，一般在0.01～0.05之间进行取值。
需要说明的是，上述步骤S123.3的实施过程与上述步骤S122的实施过程基本相近，在此不再进行赘述。
需要说明的是，在执行上述步骤S124并且确定i＜N不成立之后，若识别到第k个作业区中并未添加任何奇异区起始标识和任何奇异区结束标识、或者是第k个作业区中仅有最后一个插值点被同时添加奇异区起始标识和奇异区结束标识时，可以确定第k个作业区中并不存在奇异区，此时无需执行上述步骤S125，直接执行上述步骤S126即可。
更为具体的，此处通过举例方式对上述步骤S125的实施过程作出说明为：假设在第k个作业区中仅添加三个奇异区起始标识分别为Sk-1A、Sk-2A和Sk-3A，以及仅添加三个奇异区结束标识分别为Sk-1B、Sk-2B和Sk-3B，那么将奇异区起始标识Sk-1A与奇异区结束标识Sk-1B之间所涵盖的插值点区域定义为第一个奇异区并记为Sk-1，将奇异区起始标识Sk-2A与奇异区结束标识Sk-2B之间所涵盖的插值点区域定义为第二个奇异区并记为Sk-2，以及将奇异区起始标识Sk-3A与奇异区结束标识Sk-3B之间所涵盖的插值点区域定义为第三个奇异区并记为Sk-3。
在本发明实施例中，上述步骤S130的具体实施过程包括如下：
步骤S131、从所述所有作业区中筛选出存在奇异区的全部作业区，统计所述全部作业区的数量为M，M为正整数，M大于1且小于等于K；
步骤S132、从所述全部作业区中获取第m个作业区；
步骤S133、调用技术人员预先构建的奇异规避评价参数库对第m个作业区进行查询匹配，以获取对应的所述机械臂的运动权重参数，具体包括末端位置权重p1、末端方向权重p2、末端位姿权重p3和无位姿要求权重p4；
需要说明的是，若所述奇异规避评价参数库中并未记载第m个作业区对应的运动权重参数，则采用默认参数值：p1＝0、p2＝0、p3＝100，p4＝0；
步骤S134、利用所述运动权重参数{p1,p2,p3,p4}，计算出第m个作业区对应的奇异规避评价值为P＝max[p1,100+p2,200+p3,300+p4}；
步骤S135、调用技术人员预先构建的奇异规避策略数据库对所述奇异规避评价值P进行查询匹配，以获取第m个作业区中存在的全部奇异区统一允许采用的奇异规避策略，进而对第m个作业区所处的笛卡尔空间运动轨迹进行修正。
需要说明的是，若识别到所述所有作业区中的每个作业区均不存在奇异区时，无需执行上述步骤S130。
在本发明实施例中，上述步骤S135所提及到的所述奇异规避策略数据库内部所记载的内容具体如下：
当0≤P≤100时，根据奇异区起始点的关节信息和奇异区结束点的关节信息，采用第一类冗余奇异规避方法，主要以末端位置精度为最高优先级任务进行奇异区重新规划，牺牲部分末端方向精度；
当100<P≤200时，根据奇异区起始点的关节信息和奇异区结束点的关节信息，采用第二类冗余奇异规避方法，主要以末端方向精度为最高优先级任务进行奇异区重新规划，牺牲部分末端位置精度；
当200<P≤300时，根据奇异区起始点的关节信息和奇异区结束点的关节信息，采用阻尼最小方差法、奇异分离加阻尼倒数法等非冗余奇异规避方法，以末端位置精度和末端方向精度为共同优先级任务进行奇异区重新规划，同时牺牲部分末端位置精度和部分末端方向精度，并且两者的部分牺牲精度达到平均状态；
当P>300时，根据奇异区起始点的关节信息和奇异区结束点的关节信息进行点对点的关节空间轨迹规划，即可以采用多项式插值、B样条曲线插值等方式进行奇异区重新规划，无需考虑末端位置精度和末端方向精度，而是考虑轨迹允许误差和作业过程中的安全性、连续性和工作范围即可。
需要说明的是，上述提及到的任一关节信息均包括所述机械臂的关节位置、关节速度和关节加速度，上述提及到的四种不同奇异规避方式均为现有技术，在此不再进行赘述。
需要说明的是，在执行上述步骤S130之后，还包括：由于所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上还包含与所述所有作业区相连接的多个非作业区，假设当某个作业区的起始部分或者结尾部分存在奇异区并且该奇异区与某个非作业区相连接时，需要对该奇异区与该非作业区之间的衔接点进行轨迹平滑处理，即确保衔接点处的关节位置、关节速度和关节加速度相同；此外，假设某个作业区上包含有多个奇异区和多个非奇异区，并且其中的某个奇异区与某个非奇异区相连接时，需要对该奇异区和该非奇异区之间的衔接点进行轨迹平滑处理。
在本发明实施例中，在从任一作业区中识别奇异区的过程中，仅需要在确定奇异区起始标识之后切换采用合适的检测步长来选择排列在后的插值点进行计算判断以获取到对应的奇异区结束标识，而无需对奇异区内的所有插值点均进行计算判断，可以加快奇异区检测速度，节省计算资源；由于不同作业区具有对应的奇异规避评价值，针对存在奇异区的任一作业区，选择与其对应的奇异规避评价值相匹配的奇异规避策略以对其内部的全部奇异区进行轨迹修正，可以使得机器人更好地完成自身的作业任务，并且在完成任务的过程中最大程度地降低因机械臂奇异性所带来的损害。
请参考图2，图2是本发明实施例提供的一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避系统的组成示意图，所述系统包括：
确定模块210，用于利用机械臂的运动学模型，确定将关节坐标系转换为笛卡尔坐标系时所需的变换矩阵；
识别模块220，用于对所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上所包含的所有作业区进行提前标记，再根据所述变换矩阵以及每个作业区中设置好的若干个插值点所对应的若干个运动信息，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；
分配模块230，用于利用所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略，从而对所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹进行修正。
上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所实现的功能与上述方法实施例相同，并且所达到的有益效果与上述方法实施例相同，在此不再赘述。
此外，本发明实施例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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法。其中，所述计算机可读存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随即存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是说，存储设备包括由设备(例如计算机、手机等)以可读的形式存储或传输信息的任何介质，可以是只读存储器、磁盘或光盘等。
此外，图3是本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图，所述计算机设备包括处理器320、存储器330、输入单元340和显示单元350等器件。本领域技术人员可以理解，图3示出的设备结构器件并不构成对所有设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储器330可用于存储计算机程序310以及各功能模块，处理器320运行存储在存储器330的计算机程序310，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、U盘、磁带等。本发明实施例所公开的存储器330包括但不限于上述这些类型的存储器。本发明实施例所公开的存储器330只作为例子而非作为限定。
输入单元340用于接收信号的输入，以及接收用户输入的关键字。输入单元340可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户利用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置；其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元350可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端设备的各种菜单。显示单元350可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器320是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器330内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器330内的数据，执行各种功能和处理数据。
作为一个实施例，所述计算机设备包括处理器320、存储器330和计算机程序310，其中所述计算机程序310被存储在所述存储器330中并被配置为由所述处理器320所执行，所述计算机程序310被配置用于执行上述实施例中的一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法。
尽管本申请的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求，考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本申请的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本申请进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本申请的非实质性改动仍可代表本申请的等效改动。

Claims (10)

1.一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，包括：
根据机械臂的运动学模型，确定关节坐标系与笛卡尔坐标系间的变换矩阵；
在所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上标记出所有作业区，再根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；
根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略。
2.根据权利要求1所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，所述根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区包括：
对于所述所有作业区中的任一作业区，
步骤1、根据该作业区中设有的第i个插值点的运动信息和所述变换矩阵，判断第i个插值点是否符合奇异点判断标准；若否，执行步骤2；若是，在第i个插值点处赋予奇异区起始标识，调用快速查询策略选取后面的单个插值点并对其赋予奇异区结束标识，再执行步骤2；
步骤2、判断i＜N是否成立，N为该作业区中设有的插值点数量；若是，将i+1赋值给i，返回执行步骤1；若否，根据该作业区中赋予的所有奇异区起始标识和所有奇异区结束标识，从该作业区中识别出全部奇异区。
3.根据权利要求2所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，所述调用快速查询策略选取后面的单个插值点并对其赋予奇异区结束标识包括：
步骤11、判断i＜N-S是否成立，其中S为该作业区关联的检测步长；若是，将i+S赋值给i，执行步骤12；若否，在该作业区中的最后一个插值点处赋予奇异区结束标识；
步骤12、根据该作业区中设有的第i个插值点的运动信息和所述变换矩阵，判断第i个插值点是否符合奇异点判断标准；若是，返回执行步骤11；若否，在第i个插值点处赋予奇异区结束标识。
4.根据权利要求3所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，所述根据该作业区中设有的第i个插值点的运动信息和所述变换矩阵，判断第i个插值点是否符合奇异点判断标准包括：
第i个插值点的运动信息包括所述机械臂在第i个插值点处的空间位置和欧拉角，利用所述变换矩阵对所述空间位置和所述欧拉角进行运动学逆解，得到所述机械臂在第i个插值点处的当前关节角度值和下一个关节角度值；
根据所述当前关节角度值、所述下一个关节角度值以及两者之间的时间步长，确定第i个插值点关联的奇异判断值，并判断其是否落在给定阈值范围内；若是，判断第i个插值点不符合奇异点判断标准；若否，判断第i个插值点符合奇异点判断标准。
5.根据权利要求3所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，所述该作业区关联的检测步长是由该作业区中设有的插值点数量和该作业区关联的频率因子来决定的。
6.根据权利要求2所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，当该作业区中并未赋予奇异区起始标识和奇异区结束标识时，判断该作业区中不存在奇异区。
7.根据权利要求1所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法，其特征在于，所述根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略包括：
对于所述所有作业区中存在奇异区的任一作业区，从给定的奇异规避评价参数库中获取该作业区关联的所述机械臂的运动权重参数，包括无位姿要求权重、末端位姿权重、末端方向权重和末端位置权重；
根据所述运动权重参数，确定该作业区关联的奇异规避评价值；
调用给定的奇异规避策略数据库对所述奇异规避评价值进行查询分配，得到该作业区中的全部奇异区允许采用的奇异规避策略。
8.一种不同作业要求下的机械臂奇异区规避系统，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据机械臂的运动学模型，确定关节坐标系与笛卡尔坐标系间的变换矩阵；
识别模块，用于在所述机械臂的笛卡尔空间运动轨迹上标记出所有作业区，再根据每个作业区中设有的若干个插值点所关联的若干个运动信息和所述变换矩阵，从所述所有作业区中识别出所有奇异区；
分配模块，用于根据所述所有作业区所关联的奇异规避评价参数库，为所述所有奇异区分配相应的奇异规避策略。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的不同作业要求下的机械臂奇异区规避方法。
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