黄瓜收获机器人避碰轨迹规划--《走中国特色农业机械化道路——中国农业机械学会2008年学术年会论文集（上册）》2008年
黄瓜收获机器人避碰轨迹规划
【摘要】：提出了一种基于机器视觉和关节空间的黄瓜收获机器人障碍避碰轨迹规划新方法,描述了算法的实现过程。该算法中,障碍分为球体、正方体和长方体三类;根据黄瓜果实图像信息,按照距离由近及远原则,规划成熟黄瓜的采摘顺序;根据障碍类型,进行障碍判断和归类,构造障碍保护圆和障碍保护点;采用过中间障碍点的三次多项式插值函数来描述黄瓜收获机器人机器人相应阶段关节空间的运动轨迹。
【作者单位】：
【基金】：
【分类号】：TP242
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400-819-9993机器人学 —— 轨迹规划（Configuration Space）
时间： 14:17:07
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标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&　　之前的轨迹规划中，我们只考虑了质点，没有考虑机器人的外形与结构。直接在obstacle map 中进行轨迹规划，然而世纪情况中，机器人有固定外形，可能会和障碍物发生碰撞。此情况下，我们针对机器人自由度进行建模，给定其运动空间，如果是扫地机器人，那么其自由度是x-y的平移，如果是N自由度机械臂，其自由度是电机转角，我们针对此自由度，构建Configuration Space 并在其中使用A* 或者DJ 算法进行轨迹规划。
1、干涉碰撞检查
　　构建 Configuration Space 任务的pipeline 如下：空间离散化 --- 干涉碰撞检查 --- 生成 Obstacle Map --- Motion Plan.
　　所以，其核心的核心就是干涉碰撞检查，检查 Configuration Space 中的点，会不会导致机器人与障碍物碰撞。 干涉碰撞检测的方法是将机器人与物体进行三角化，并利用三角重叠检测的方法来对物体碰撞进行检查。
　　两个三角形共有6条边，如果存在某条边，使得顶点分别位于边的两边则两个三角形未发生碰撞。代码如下：
P{1} = P1;
P{2} = P2;
linesP1(1,:) = cross([P1(2,:) 1],[P1(3,:) 1]);
linesP1(2,:) = cross([P1(1,:) 1],[P1(3,:) 1]);
linesP1(3,:) = cross([P1(1,:) 1],[P1(2,:) 1]);
Lines{1} = linesP1;
linesP2(1,:) = cross([P2(2,:) 1],[P2(3,:) 1]);
linesP2(2,:) = cross([P2(1,:) 1],[P2(3,:) 1]);
linesP2(3,:) = cross([P2(1,:) 1],[P2(2,:) 1]);
Lines{2} = linesP2;
Result_Judge = zeros(3,1);
lines = Lines{1};
for line_idx = 1:3
line = lines(line_idx,:);
Point_Tri = [P{1}(line_idx,:) 1]*line‘;
for point_idx = 1:3
Result_Judge(point_idx) =
[P{2}(point_idx,:) 1]*line‘;
if Point_Tri&0 && all(Result_Judge&0)
elseif Point_Tri&0 && all(Result_Judge&0)
lines = Lines{2};
for line_idx = 1:3
line = lines(line_idx,:);
Point_Tri = [P{2}(line_idx,:) 1]*line‘;
for point_idx = 1:3
Result_Judge(point_idx) =
[P{1}(point_idx,:) 1]*line‘;
if Point_Tri&0 && all(Result_Judge&0)
elseif Point_Tri&0 && all(Result_Judge&0)
　　此算法的缺点是非常非常慢。而且由于需要使用流进行判断，不方便GPU并行处理。我正在思考如何利用异构并行实现碰撞检测。
2、轨迹规划
　　对于机械臂而言，轨迹规划算法与平面机器人差异并不大，但是需要注意的是，机械臂的关节角可以认为是360度的。具体体现在可以从Configuration Space 的另一头穿越出来。如下：
　　标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文：http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5537270.html
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码垛机器人轨迹规划方法
码垛机器人轨迹规划方法
轨迹指其在运动过程中的运行轨迹，它包含了位移、速度、加速度等元素。机器人轨迹的生成由人为的示教出一些关键点的位置，再通过机器人运动学反解映射到关节空间，然后在关节空间中重新建立出相应的轨迹运动方程，最终对关节进行插值，从而实现笛卡尔空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。机器人运动轨迹是对末端执行器位姿的描述。目前机器人的运动轨迹规划主要分为两种模式:笛卡尔空间规划、关节空间规划。如图3-1所示:
在轨迹规划中一般用点坐标表示工具坐标系的位姿，运动轨迹除了位姿约束外，最重要的是各路径点之间的时间分配问题，这也直接影响到机器人的运行效率。
机器人轨迹控制过程如图3-2所示:
笛卡尔空间轨迹规划
基于笛卡尔空间的机器人运动轨迹规划方法，虽然可能会出现奇异位形，但是其轨迹的精确性是关节空间规划无法比拟的，针对出现的奇异位形也可以通过一些方法来修正。在笛卡尔空间中的轨迹规划采用样条曲线规划的方法较多，本文主要采用五次样条规划方案。
3.2.1五次样条曲线拟合路径
本文的码垛机器人在进行码垛任务作业时主要的运行轨迹为直线，所以针对这一轨迹目标，提出了在笛卡尔空间采用五次样条曲线拟合路径的方案。
本文讨论码垛机器人三轴角速度都出现超过约束的情况，设定角速度约束条件Vmax=1，由图3-4可以看出三轴分别在不同的时刻开始出现超过约束的情况。
此时就需要对超过约束的部分进行调整使其满足约束条件，考虑到要对角速度进行降速处理，则提出对超调部分每相邻两个角度之间的时间进行延长处理，从而达到降低角速度的目的，并且要保证在笛卡尔空间内，末端执行器依然在原本规划好的直线上，所以考虑采用分段三次样条曲线来拟合每个关节中的各个角度，且三次样条能保证整条曲线可控。
通过观察图3-7和图3-8发现经过调整后的角加速度出现了跳变幅度过大的现象，这种情况不利于机器人平滑的运动。通过分析，出现这种现象可能是由于在角速度超调的初点和末点处采用抛物线的方法来对每两点间的时间间隔进行拉伸时，这两点处只保证了连续，但是并未保证可导，且时间间隔依然过短，所以才会出现在这些关键的节点处加速度跳变过大的现象。
为解决方案1中加速度跳变过大的现象，可以在对每两点间的时间间隔进行拉伸时，其拉伸系数LK不采用抛物线拉伸方法得到，而是构造如图3-9所示的内切圆法，内切圆法可以保证在这些超调点处可导，且连续，同时在关键节点处LK放大两次。
当用户设定好机器人的线速度，反应到关节空间的角速度可能存在超过电机最大速度的情况，此时需要对角速度进行优化，使其既能够满足速度和加速度约束又能够在相对最短时间内到达指定的位置。
内切圆及其切点选择的算法如下:
图3-9中的蓝色曲线表示关节空间的角速度曲线，红色直线表示电机所能达到的最大速度，由图3-4可以看到，在某个时间段内，角速度有超过速度约束的情况，此时电机是不能正常运行的，这就需要我们提出新的算法，使得在未优化的条件下超过速度约束的那段曲线能够以电机最大速度来运行。由于要保证速度和加速度连续，若是直接将超过的部分以最大速度来运行，即直接将超过的曲线截断变成平滑的直线，那么将会出现在节点处加速度不连续，机器人运行过程中会出现抖动的现象，这样会加剧机器人本体的磨损，减少使用寿命，所以这种优化方法是不合理的。
考虑到要求关节空间速度和加速度连续，同时要求机器人在最短的时间内通过预设的路径，本文提出了一种新的更加合理的算法。
由图3-9可以看出，1, 2和3, 4点之间由圆弧过渡，且保证这四个点处的加速度连续，从而保证了机器人在通过这四个节点时不会发生严重的抖动现象，同时可以看出机器人在2, 3两点之间以电机的最大速度运行，这就保证了机器人能够以最优的时间来达到目标位置。
该算法中的圆弧采用的是内切圆原理，由角速度曲线和约束的直线来确定一个最优的内切圆，这也是本算法的核心。
首先，在加速阶段，我们以一个固定的采样周期T来采集各个点，直到采集的点达到最大值为止，将采集到的每相邻的两个点的值都减去速度约束后再相乘，当出现乘积小于等于零时，取两点中速度较小的那一点，其对应时间也是已知的，从该点开始可以得到该点以及之前所有点的加速度和加速度变化率的大小，每个采样点的加速度和加速度变化率的求解方法如下:
由图3-10可以看出采用内切圆算法调整后的角加速度的跳变量与抛物线法相比明显减小，并且这样的跳变量属于正常范围，对实际运行中的码垛机器人轨迹影响很小。
基于矢量合成的逼近算法方案
一种基于矢量合成的工业机器人逼近算法，同时也涉及到轨迹规划，当在笛卡尔空间输入Lin -Lin命令时，机器人通过示教的三个点，A到B的路径为直线段，B到C的路径也为直线段，且点A到点B时初始线速度为0，经过加速最后再减速到。，点B到点C时初始线速度为。，经过加速最后再减速到。，这样就使得整个工作效率较低。
本文提出的逼近算法以一种基于矢量合成的方法来实现逼近B点但不经过B点，这样就可以实现从A点经过B点附近再到C点整段路径的线速度只有在起点A和末点C为0，中间段不为0，最终提高整段的工作效率。
本方案的优势在于:
(1)不需要额外增加物理部件，只需设计软件算法即可取得效果。
(2)计算量小，计算速度快，能满足实时性要求。
(3)通过设定插补精度，构造出相应的圆弧轨迹既可以达到两段路径连续运行的效果，又可以顺利地避开障碍物。
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