CN113885535B 一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法 （长春工业大学）

WO2021065196A1,2021.04.08一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨特别是一种冲击约束的机器人避障和时间最优值模块采用五次样条插值函数对路径关键节点21.一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特征在于由路径规划模2.根据权利要求1所述的一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特征在于所述的路径规划模块引入目标偏置和目标偏好扩展思想解决RRT*算法扩展节点时c空间内目标节点与障碍物的最短3.根据权利要求1所述的一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特征在于所述的样条插值模块是对路径规划模块生成的一些靠近障碍物的路径关键节点进13＝xi+1-xiili=-(ji+1-ji)则得Mii",A"和机器人末端执行器在X状态空间对应维度X1,X2,…,Xd的速度值及44.根据权利要求1所述的一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特径是障碍物斥力场范围半径Rrep和连杆胶囊体机器人包络胶囊体与障碍物球体的碰撞检测转化为判断线段5笛卡尔空间中的新节点qnew的关节状态与父节点qparent的关节状态之间距离代价定义机器人包络柱体与障碍物斥力场范围可以近似的看成线段与球的位置关系，线段S2：判断线段LMN与球体球心的最短距离dmin与斥力场范围半径和安全距离的和的大小a>Rtd.w,则机器人与障碍物不发生的距离，don表示线段LUX的端点M2与球体球心O的距离，若线段LUX任一端点在球体内，则执行碰撞检测的S3；端点M3器人与障碍物之间发生碰撞，若线段LUW,的两端点M4、N4与球体球心O的夹角∠OM4N4与∠5.根据权利要求1所述的一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特6鲸鱼优化算法是通过模仿座头鲸收缩包围和螺旋更新鲸鱼优化算法开发阶段得到的解可能是局部最优解，所789距离，判断从原有的初始节点qinit到Near邻域内的节点qnear的距离是否比途径新生成节点点qnew的距离更长，则将该节点以新生成节点qnear的子节点加入到随机搜索树之中，即在[0057]所述的路径规划模块引入目标偏置和目标偏好扩展思想解决RRT*算法扩展节点[0060]规定在斥力场中的qnew点不能加入到随机树T中，d为当前节点与目标节点的最小[0063]当斥力场作用范围覆盖初始节点qinit则缩小斥力场作用范围，直到初间的环境信息模型，用20×20的面表示障碍物的包络球，组成的集合以ξk表示，即free，并且给定起始状态为σ(0)＝Xinit和目标状态为σ(t)=[0070]在新产生的节点qnew附近以定义的半径r范围内寻找近邻节点qnear，作为替换qnew[0071]在为qnew重新选择父节点qparent之后，为进一步使得随机树T节点间连接的代价尽[0072]所述的样条插值模块是对路径规划模块生成的一些靠近障碍物的路径关键节点1＝xi+1-xiiMi[0103]所述的避障处理模块是轨迹规划的关键环节，每当改进RRT*算法在随机树T中添[0104]设置机器人与障碍物的安全距离为dsafe，通过机器人逆运动学求解关节q的角度[0107]通过正运动学求解机器人各连杆及末端执行器的端点坐标。将机器人连杆L与障的半径是障碍物斥力场范围半径Rrep和连杆胶囊体半[0115]笛卡尔空间中的新节点qnew的关节状态与父节点qparent的关节状态之间距离代价LUX、LUX,、LUX,和LUW列举了线段LMN与球体O的关系：逆解是否存在以及是否在障碍物斥力场范围内，如果初始节点与终止节点不在观测范围[0119]S2：判断线段LMN与球体球心的最短距离dmin与斥内，则机器人碰撞。若线段LUX两端点都在球体内，则机器人发生碰撞。若线段两端点都不在球体[0122]所述的时间优化轨迹规划模块设置机器人末端执行器的起止速[0145]可见本发明一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法的改进RRT*算法的优化路径比RRT算法短15.96与渐进最优的RRT*算法相比也有小幅度的提升，在收敛速度上有大幅度提高。改进鲸鱼优化算法优于传统的遗传算法，轨迹运行时间降低了