一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法与流程

1.本发明涉及机器人控制技术领域，具体地，针对移动机器人根据工作环境变形的复杂运动，更具体的，涉及一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法。


背景技术：

2.公告日为2018.06.12，公布号为cn207480603u的中国申请专利提供了一种模块化双足机器人，包括两个结构相同的行走肢干，所述行走肢干包括与地面接触的脚掌、与脚掌上端面连接的第一回转模块以及位于顶端的第一摆转模块，所述第一回转模块与第一摆转模块之间连接有若干个第二回转模块和/或若干个第二摆转模块，所述第一摆转模块与另一个行走肢干的第一摆转模块连接；所述脚掌、第一回转模块、第二回转模块、第一摆转模块以及第二摆转模块的对外连接端均为防脱出模块化接口。该实用新型具备重量轻、体积小、易于搬运和拆装、可重构多种构型、外观简洁有亲和力等特点，可广泛应用于机器人技术领域。
3.特别的，上述机器人圆形足部(即脚掌)端面和地面接触时，机器人呈站立姿态，并可实现三维空间的移动；若在上述机器人结构的基础增加支撑轮模块，当其圆形足部(即脚掌)弧面和地面接触，并通过靠近足部的回转关节来驱动机器人在地面移动时，其运动模式即转变成为轮式移动模式，脚掌转变成为车轮。
4.在轮式移动模式下，上述加设了支撑轮模块的模块化双足机器人可以视为一种轮距轮向可变移动机器人，如图1所示。上述轮距轮向可变移动机器人具有根据周围环境改变自身构形和机动灵活等优点，因而具有良好的应用前景。但是，这种轮距轮向可变移动机器人究竟应如何基于环境特征来规划构形的变换，仍是一个现有技术未能解决问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术的局限，本发明提出一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法，本发明采用的技术方案是：
6.一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法，包括以下步骤：
7.s10，获取受控机器人的当前构形以及受控机器人当前所在行驶环境的环境三维数据；
8.s20，根据所述环境三维数据，运用由权系数法构建的构形优选模型，从预设的机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形；
9.s30，根据所述优选构形，运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗为权的构形变换加权网络模型，获取所述受控机器人从当前构形变换到所述优选构形的耗能最小的变换路径。
10.相较于现有技术，本发明在通过由权系数法构建的构形优选模型比较不同构形之间性能的区别，从机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形；并运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗为权的构形变换加权网络模型，搜索出
耗能最小的变换路径，有效地解决了轮距轮向可变移动机器人基于环境特征来规划构形的变换问题；能够最大限度地发挥轮距轮向可变移动机器人改变自身构形适应环境和机动灵活等优点。
11.作为一种优选方案，所述构形优选模型按以下公式表示：
[0012][0013]
其中，ω
i
表示权重，p
i
表示预设的评价指标，m为所述评价指标p
i
的数量；所述评价指标p
i
包括通过宽度h、转弯所需空间半径r、稳定倾翻角φ、转弯侧翻速度v
o
、加速临界转角γ
a
、制动临界转角γ
b
以及爬坡性能指标d。
[0014]
进一步的，所述构形优选模型的约束条件如下：
[0015]
0＜h＜h；
[0016][0017]
α＜φ＜90
°
；
[0018]
0＜v＜v
o
；
[0019]
γ＜γ
a
；
[0020]
γ＜γ
b
；
[0021]
d＜d；
[0022]
其中，h、r、α、v、γ、d分别表示所述环境三维数据中的通过宽度、转弯所需空间半径、稳定倾翻角、转弯侧翻速度、机器人转角、爬坡性能指标的实际数值。
[0023]
作为一种优选方案，所述机器人构形库c按以下公式表示：
[0024]
c＝[c h r φ v
o γ
a γ
b d]；
[0025]
其中，c表示所述机器人构形库中的构形，与各构形c相对应的性能指标如下：h为通过宽度、r为转弯所需空间半径、φ为稳定倾翻角、v
o
为转弯侧翻速度、γ
a
为加速临界转角、γ
b
为制动临界转角、d为爬坡性能指标。
[0026]
作为一种优选方案，所述构形变换加权网络模型表示为有权网络图g，所述有权网络图g包括节点集合v、边邻接矩阵e及相应的能耗矩阵w：
[0027]
g＝[v,e]；
[0028][0029][0030]
其中，v＝{v1,v2,
…
,v
n
}为节点集合，表示受控机器人的构形，构形数量为n；e＝
[e
ij
]
n
×
n
为邻接矩阵，表示受控机器人从构形c
i
变换到构形c
j
的可行性，若e
ij
＝1则变换可行，若e
ij
＝0则变换不可行；w
ij
为边e
ij
的权，表示从构形c
i
变换到构形c
j
的所消耗的构形变换能耗
[0031]
作为一种优选方案，构形变换能耗e
p
按以下公式表示：
[0032][0033]
其中，τ
k
表示所述受控机器人的第k摆转关节的的关节力矩，t
s
、t
e
分别表示第k摆转关节运动的起始、结束时间。
[0034]
进一步的，各摆转关节力矩τ按以下公式求解：
[0035][0036]
其中，q、分别为各摆转关节的角度，角速度和角加速度向量；h(q)为惯性矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，g(q)为重力矢量矩阵。
[0037]
本发明还提供以下内容：
[0038]
一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划系统，包括数据采集获取模块、优选构形获取模块以及耗能最小的变换路径获取模块；所述数据采集获取模块连接所述优选构形获取模块，所述优选构形获取模块连接所述耗能最小的变换路径获取模块；其中：
[0039]
所述数据采集获取模块用于获取受控机器人的当前构形以及受控机器人当前所在行驶环境的环境三维数据；
[0040]
所述优选构形获取模块用于根据所述环境三维数据，运用由权系数法构建的构形优选模型，从预设的机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形；
[0041]
所述耗能最小的变换路径获取模块用于根据所述优选构形，运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗为权的构形变换加权网络模型，获取所述受控机器人从当前构形变换到所述优选构形的耗能最小的变换路径。
[0042]
一种介质，其上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法的步骤。
[0043]
一种轮距轮向可变移动机器人，包括控制模块、由摆转关节与回转关节构成的多自由度机械臂、分别设于所述多自由度机械臂两端的轮足模块、以及用于支撑所述多自由度机械臂的支撑轮模块，所述控制模块包括介质、处理器以及储存在所述介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法的步骤。
附图说明
[0044]
图1为轮距轮向可变移动机器人的示意图；
[0045]
图2为本发明实施例提供的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法的流程示意图；
[0046]
图3为本发明实施例构形变换路径的示例；
[0047]
图4为本发明实施例提供的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划系统示意图；
[0048]
附图标记说明：
[0049]
1、数据采集获取模块；2、优选构形获取模块；3、耗能最小的变换路径获取模块；10、多自由度机械臂；11、摆转关节；12、回转关节；20、轮足模块；30、支撑轮模块。
具体实施方式
[0050]
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
[0051]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本技术实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术实施例保护的范围。
[0052]
在本技术实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术实施例。在本技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0053]
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅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，也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
[0054]
此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
[0055]
为了解决现有技术的局限性，本实施例提供了一种技术方案，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
[0056]
实施例1
[0057]
在公告日为2018.06.12，公布号为cn207480603u的中国申请专利中提供的模块化双足机器人的基础增加支撑轮模块后，在进入轮式移动模式下，即当其圆形足部(即脚掌)弧面和地面接触，通过靠近足部的回转关节来驱动机器人在地面移动时，这种改进后的机器人可以视为一种轮距轮向可变移动机器人，但现有技术未能解决轮距轮向可变移动机器人基于环境特征来规划构形的变换问题。
[0058]
经过大量研究与实践，请参考图2，本实施例提供了一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法，包括以下步骤：
[0059]
s10，获取受控机器人的当前构形以及受控机器人当前所在行驶环境的环境三维数据；
[0060]
s20，根据所述环境三维数据，运用由权系数法构建的构形优选模型，从预设的机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形；
[0061]
s30，根据所述优选构形，运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗
为权的构形变换加权网络模型，获取所述受控机器人从当前构形变换到所述优选构形的耗能最小的变换路径。
[0062]
相较于现有技术，本实施例的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法通过由权系数法构建的构形优选模型比较不同构形之间性能的区别从机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形，并运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗为权的构形变换加权网络模型，搜索出耗能最小的变换路径，有效地解决了轮距轮向可变移动机器人基于环境特征来规划构形的变换问题，能够最大限度地发挥轮距轮向可变的模块化移动机器人根据周围环境改变自身形状、机动灵活、工作效率高等优点。
[0063]
具体的，在得到所述优选构形的耗能最小的变换路径后，可根据所述优选构形的耗能最小的变换路径控制所述受控机器人的各关节，使所述受控机器人完成构形变化。
[0064]
本实施例所提供的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法，可以是由受控机器人自带的传感器以及计算机设备在本地实现；也可以是由远端的传感器以及计算机设备进行数据采集、运算处理实现，再根据所述优选构形的耗能最小的变换路径通过无线/有线信号遥控所述受控机器人完成构形变化。
[0065]
另外，在受控机器人行驶运行的过程中，可循环执行上述步骤以实时调整受控机器人的构形。
[0066]
所述环境三维数据可运用预置的传感器采集得到。
[0067]
在所述步骤s30中，可以采用floyed算法对所述构形变换加权网络模型节点间进行全网范围搜索，从而得到从当前构形变换到所述优选构形的耗能最小的变换路径。
[0068]
作为一种优选实施例，所述构形优选模型按以下公式表示：
[0069][0070]
其中，ω
i
表示权重，p
i
表示预设的评价指标，m为所述评价指标p
i
的数量；所述评价指标p
i
包括通过宽度h、转弯所需空间半径r、稳定倾翻角φ、转弯侧翻速度v
o
、加速临界转角γ
a
、制动临界转角γ
b
以及爬坡性能指标d。
[0071]
具体的，所述权重ω
i
采用熵权法来确定。
[0072]
进一步的，所述构形优选模型的约束条件如下：
[0073]
0＜h＜h；
[0074][0075]
α＜φ＜90
°
；
[0076]
0＜v＜v
o
；
[0077]
γ＜γ
a
；
[0078]
γ＜γ
b
；
[0079]
d＜d；
[0080]
其中，h、r、α、v、γ、d分别表示所述环境三维数据中的通过宽度、转弯所需空间半径、稳定倾翻角、转弯侧翻速度、机器人转角、爬坡性能指标的实际数值。
[0081]
作为一种优选的实施例，所述机器人构形库c按以下公式表示：
[0082]
c＝[c h r φ v
o γ
a γ
b d]；
[0083]
其中，c表示所述机器人构形库中的构形，与各构形c相对应的性能指标如下：h为通过宽度、r为转弯所需空间半径、φ为稳定倾翻角、v
o
为转弯侧翻速度、γ
a
为加速临界转角、γ
b
为制动临界转角、d为爬坡性能指标。
[0084]
具体的，所述构形变换路径的示例可参阅图3，其中c表示构形，j表示构形之间的变换路径。
[0085]
作为一种优选的实施例，所述构形变换加权网络模型表示为有权网络图g，所述有权网络图g包括节点集合v、边邻接矩阵e及相应的能耗矩阵w：
[0086]
g＝[v,e]；
[0087][0088][0089]
其中，v＝{v1,v2,
…
,v
n
}为节点集合，表示受控机器人的构形，构形数量为n；e＝[e
ij
]
n
×
n
为邻接矩阵，表示受控机器人从构形c
i
变换到构形c
j
的可行性，若e
ij
＝1则变换可行，若e
ij
＝0则变换不可行；w
ij
为边e
ij
的权，表示从构形c
i
变换到构形c
j
的所消耗的构形变换能耗
[0090]
作为一种优选的实施例，构形变换能耗e
p
按以下公式表示：
[0091][0092]
其中，τ
k
表示所述受控机器人的第k摆转关节的的关节力矩，t
s
、t
e
分别表示第k摆转关节运动的起始、结束时间。
[0093]
进一步的，各摆转关节力矩τ按以下公式求解：
[0094][0095]
其中，q、分别为各摆转关节的角度，角速度和角加速度向量；h(q)为惯性矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，g(q)为重力矢量矩阵。
[0096]
实施例2
[0097]
一种轮距轮向可变移动机器人构形变换规划系统，请参阅图4，包括数据采集获取模块1、优选构形获取模块2以及耗能最小的变换路径获取模块3；所述数据采集获取模块1连接所述优选构形获取模块2，所述优选构形获取模块2连接所述耗能最小的变换路径获取模块3；其中：
[0098]
所述数据采集获取模块1用于获取受控机器人的当前构形以及受控机器人当前所在行驶环境的环境三维数据；
[0099]
所述优选构形获取模块2用于根据所述环境三维数据，运用由权系数法构建的构形优选模型，从预设的机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形；
[0100]
所述耗能最小的变换路径获取模块3用于根据所述优选构形，运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗为权的构形变换加权网络模型，获取所述受控机器人从当前构形变换到所述优选构形的耗能最小的变换路径。
[0101]
实施例3
[0102]
一种介质，其上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1中的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法的步骤。
[0103]
实施例4
[0104]
一种轮距轮向可变移动机器人，请参阅图1，包括由控制模块、由摆转关节11与回转关节12构成的多自由度机械臂10、分别设于所述多自由度机械臂10两端的轮足模块20、以及用于支撑所述多自由度机械臂10的支撑轮模块30，所述控制模块包括介质、处理器以及储存在所述介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例1所述的轮距轮向可变移动机器人构形变换规划方法的步骤。
[0105]
相较于现有技术，本实施例的轮距轮向可变移动机器人通过由权系数法构建的构形优选模型比较不同构形之间性能的区别从机器人构形库中挑选出用于通过当前所在行驶环境的优选构形，并运用以构形为节点、以变换可行性为边、以构形变换能耗为权的构形变换加权网络模型，搜索出耗能最小的变换路径，有效地解决了轮距轮向可变移动机器人基于环境特征来规划构形的变换问题，具有根据周围环境改变自身构形和机动灵活等优点。
[0106]
作为一种可选实施例，所述多自由度机械臂10的自由度可以为6、7、8、9等，具体根据所述多自由度机械臂10上的关节数量决定。
[0107]
作为一种可选实施例，所述控制模块可以设于所述多自由度机械臂10，也可以是远端通过无线/有线信号遥控所述多自由度机械臂10的遥控装置。
[0108]
作为一种优选实施例，所述支撑轮模块30可设于所述多自由度机械臂10的中部。
[0109]
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。