CN119489430A 运动轨迹优化方法、装置、机械臂及存储介质 （广州视源电子科技股份有限公司）

质轨迹；根据所述各个示教轨迹进行特征提取处迹特征；对所述轨迹特征进行持续迭代优化处2根据所述各个示教轨迹进行特征提取处理，得到所述机械臂的对所述各个示教轨迹进行坐标变换处理和时间对齐处理，得到时间对齐后的示教轨对时间对齐后的示教轨迹进行特征提取处理，得到所述机械臂的末端位姿提取所述各个示教轨迹在机械臂末端相对机械臂基座的相对连续位对所述机械臂末端在世界坐标系下的绝对连续位姿轨迹进行时间基于动态时间规整算法将所述机械臂末端在世界坐标系下的绝对连续位姿轨迹进行根据正向运动学获得所述各个示教轨迹在机械臂末端相对机械臂基座的相对连续位根据相机感知的作业任务对象相对所述机械臂基座的位置关系进行笛卡尔空间坐标基于高斯混合模型算法对所述时间对齐后的各个连续位姿轨迹进后的各个连续位姿轨迹进行特征描述，得到所述机械臂的末端位姿在各个时刻的轨迹特基于高斯混合模型算法，对所述时间对齐后的各个连续位姿轨迹基于高斯混合回归对所述特征描述进行任务约束回归处理，得39.如权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在根据所述任务约束项、所述避障约束项和所述平滑约根据所述任务约束项、避障约束项和平滑约束项，按照分阶段迭其中，所述分阶段迭代优化方式是指：每奇数次迭代时使用所获取模块，用于在接收到执行作业任务的指令时，获取针对处理模块，用于根据所述各个示教轨迹进行特征提取处理，得到所述处理模块，还用于对所述轨迹特征进行持续迭代优化处理，得到执45轨迹的均值和协方差由机械臂末端位置和姿态信息得约束项和平滑约束项，按照分阶段迭代优化方式得到执行所述作业任务的最优运动轨迹；述各个示教轨迹进行特征提取处理，得到所述机械臂的末端位姿在各个时刻的轨迹特征；6[0029]该基座101是该机械臂10的安装基础，通常固定在工作台、地面或其他支撑结构102允许该机械臂10在特定方向上进行运动。该关节102按其旋转方向可以分为旋转关节、78末端在世界坐标系下的绝对连续位姿轨迹进行时间对齐处理，得到时间对齐后的示教轨9该相对连续位姿轨迹可以记为再结合相机感知的作业对象相wpwp在世界坐标系下的绝对连续位姿轨迹进行时间对齐处理，得到时间对齐后的各个示教数[0065]作为一种可行的实施方式，利用四元数进行姿态描述可以很好的解决万向锁问所述示教轨迹的均值和协方差由机械臂末端位置和姿态信息得[0079]其中t和ζ分别表示时间和轨迹特征(这里表示相对作业任务对象的末端位姿)，C[0080]在一个可行的实施方式中，高斯混合模型算法的参数可以通过期望最大化io),其中i(n)=ip(n),p(n)}eyi"表示期望的任务约束，由机械臂末端的位置p空间描述的机械臂末端的姿态p(n)组成；i(n)e9"体现了对作业任务在各个维度上的轨迹约束程度。轨迹(均值)和作业任务在各个维度上的轨迹约束程度(协方差)，并可以添加新的环境要[0111]举例而言，本申请实施例可以将该轨迹特征作为任务约束项，在CHOMP(CHOM_Patterns)算法的基础上进行改进，通过迭代优化的方式获得平滑避障且满足作业任务约(θ1,θ2…θN)，通过正向运动学可以获得n∈[0,N]时刻工具末端相对作业对象的实际位姿[0118]计算位姿误差协方差直接表征了当前作业任务u(ξi+1)＜diffmax。[0140]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于根据所述各个示教轨迹进行特征提[0141]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于对所述各个示教轨迹进行坐标变换[0142]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于所述提取所述各个示教轨迹在机械据相机感知的作业任务对象相对所述机械臂基座的位置关系进行笛卡尔空间坐标系转换，得到所述机械臂末端在世界坐标系下的绝对连[0143]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于所述对时间对齐后的示教轨迹进行[0144]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于基于高斯混合模型算法对所述时间[0146]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于对所述机械臂末端在世界坐标系下[0147]作为一种可能的设计，所述处理模块502用于对所述轨迹特征进行持续迭代优化项和所述平滑约束项进行持续迭代优化处理，得到执行所述作业任务的最优运动轨迹时，[0151]作为一种可行的实施方式，该处理器601和存储器602可集成在图1所对应实施例[0152]处理器601是机械臂的控制中心，利用各种接口和线路连接整个机械臂的各个部理无线通信和有线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器601[0153]存储器602可用于存储软件程序以及模块，处理器601通过运行存储在存储器602[0157]对所述轨迹特征进行持续迭代优化处理，得到执行所述作业任务的最优运动轨