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基于ROS的雙機(jī)器人路徑規(guī)劃*

2022-09-27 01:40張彩霞
關(guān)鍵詞:基座位姿標(biāo)定

張 寧,張彩霞,高 萌,林 壯,,郭 靜,3,余 偉,3

(1.佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程與自動化學(xué)院,佛山 528000;2.佛山智能裝備技術(shù)研究院,佛山 528000;3.廣東省智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施健康監(jiān)測與評估工程技術(shù)研究中心,佛山 528000)

0 引言

近年來,隨著機(jī)器人行業(yè)的不斷發(fā)展,雙機(jī)械臂因其能搬運(yùn)大負(fù)載、靈巧、敏捷、適應(yīng)更加復(fù)雜的工作環(huán)境的優(yōu)勢逐漸受到人們的關(guān)注。而路徑規(guī)劃即是雙機(jī)械臂協(xié)同的基礎(chǔ),又是雙機(jī)械臂運(yùn)動控制的前提。所以路徑規(guī)劃問題被大量專家學(xué)者探索改進(jìn),并產(chǎn)生了許多優(yōu)秀的算法。

基于采樣的路徑規(guī)劃算法[1]在機(jī)械臂運(yùn)動規(guī)劃中應(yīng)用最為廣泛。此類型算法在工作空間任意采樣,經(jīng)過某種要求,將采樣點(diǎn)通過局部規(guī)劃器添加到已建立的搜索樹中,并判斷是否發(fā)生碰撞。若不產(chǎn)生碰撞則將采樣點(diǎn)加入搜索范圍中,然后通過搜索算法在工作空間中選擇無碰撞路徑。此類型的算法主要包括RRT[2]算法和PRM[3]算法。通過上述兩種算法得到的路徑是不確定的且不是最優(yōu)的。為了改善采樣法路徑規(guī)劃存在的路徑非最優(yōu)的缺點(diǎn),RRT在原來的基礎(chǔ)上衍生出了RRT*[4]、RRT-Connect[5]、RRG[6]和S-RRT[7]等改進(jìn)算法。而PRM算法也衍生出一些性能良好的算法,如LD-PRM[8]、CPRM[9]和PRM*[10]等改進(jìn)算法。

本文在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合RRT算法和PRM算法的優(yōu)點(diǎn),提出一種混合的改進(jìn)算法,并將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到雙機(jī)械臂運(yùn)動規(guī)劃中。最終經(jīng)仿真驗(yàn)證和實(shí)際雙機(jī)械臂搬運(yùn)測試,本文所提方案效果更高。

1 結(jié)構(gòu)與模型

在協(xié)同作業(yè)過程中,兩臺機(jī)械臂為各自獨(dú)立的系統(tǒng),且研究的雙機(jī)械臂協(xié)同需要兩臺機(jī)械臂在同一空間坐標(biāo)系下完成協(xié)調(diào)作業(yè)。雙機(jī)械臂協(xié)同搬運(yùn)模型如圖1所示。其中將左機(jī)械臂看作主機(jī)械臂,右機(jī)械臂看作從機(jī)械臂。

圖1 雙機(jī)械臂協(xié)同搬運(yùn)模型

1.1 約束關(guān)系建立

根據(jù)王美玲[11]所提出的3種操作模式,本文雙臂協(xié)同搬運(yùn)主要運(yùn)用獨(dú)立模式和全約束模式,而在獨(dú)立模式中,首要任務(wù)是避免雙機(jī)械臂之間,機(jī)械臂與障礙物之間出現(xiàn)碰撞,而全約束模式下兩臺機(jī)械臂需滿足位姿,速度和加速度之間的約束關(guān)系。

下面給出雙臂間的位姿約束關(guān)系:

(1)

(2)

所以:

(3)

故由式(3)可推導(dǎo)出雙機(jī)械臂之間的位姿約束關(guān)系:

(4)

下面給出雙機(jī)械臂之間的速度約束關(guān)系:

被搬運(yùn)工件的運(yùn)動速度與第m(m=L或R)個機(jī)械臂末端的運(yùn)行速度滿足如下關(guān)系:

(5)

當(dāng)被搬運(yùn)工件與雙機(jī)械臂形成閉鏈時,它們之間無相對運(yùn)動,因此滿足下式:

(6)

結(jié)合式(6)、式(7)可以得到:

(7)

根據(jù)式(7)可以進(jìn)一步推導(dǎo)出雙臂間的速度與加速度約束關(guān)系:

(8)

在雙臂自身的參考坐標(biāo)系下,滿足如下的微分運(yùn)動關(guān)系:

(9)

結(jié)合式(8)、式(9)可以推導(dǎo)得到雙臂的關(guān)節(jié)速度約束關(guān)系:

(10)

1.2 雙機(jī)械臂基座標(biāo)標(biāo)定

為了得到精確的雙機(jī)械臂基座標(biāo)齊次變換關(guān)系,本文提出一種簡單精確的標(biāo)定方法。一般情況下,將左機(jī)械臂的坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系重合,故本文只需要進(jìn)行兩機(jī)械臂基座之間的標(biāo)定。使用機(jī)械臂自帶的示教器在雙機(jī)械臂可達(dá)空間中標(biāo)定一個坐標(biāo)系相對世界坐標(biāo)系方向相同且固定不變的工件。示教器進(jìn)行工件標(biāo)定后分別獲得工件相對于雙機(jī)械臂基座系的笛卡爾空間坐標(biāo),通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換獲得雙機(jī)械臂基座標(biāo)位姿關(guān)系。具體步驟如下:

步驟1:固定工件位置,在標(biāo)定期間保持位置不變。對機(jī)械臂分別安裝標(biāo)定針,具體如圖2所示;

圖2 標(biāo)定針

步驟2:使用主機(jī)械臂的示教器進(jìn)行工件標(biāo)定,通過三點(diǎn)法獲得標(biāo)定結(jié)果并記錄如下:

M1=(x1,y1,z1,R1,P1,Y1)

(11)

步驟3:同理按照上述步驟操作,從機(jī)械臂獲得標(biāo)定結(jié)果并記錄如下:

M2=(x2,y2,z2,R2,P2,Y2)

(12)

步驟4:將(R1,P1,Y1)和(R2,P2,Y2)根據(jù)外旋方式,推導(dǎo)出旋轉(zhuǎn)矩陣:

R=Rz(γ)*Ry(β)*Rx(α)

(13)

最終得到主從機(jī)械臂基座標(biāo)相對于虛擬工件基座標(biāo)的齊次變換矩陣:

(14)

(15)

由式(14)、式(15)最終得出雙機(jī)械臂基坐標(biāo)之間的齊次變換矩陣:

(16)

通常情況下在實(shí)際系統(tǒng)中很難避免,這也將導(dǎo)致機(jī)械臂軌跡存在偏差。

2 路徑規(guī)劃算法改進(jìn)

2.1 傳統(tǒng)RRT算法

RRT算法描述如下:隨機(jī)樹T的根節(jié)點(diǎn)為xinit,集合V存儲樹的節(jié)點(diǎn)xi,邊集E存儲節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的連接,且每個節(jié)點(diǎn)存在于Xfree中,在運(yùn)行該算法時,通過選取節(jié)點(diǎn)來確定樹的擴(kuò)散方向。當(dāng)節(jié)點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)后,停止運(yùn)行,返回起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的樹干路徑連線。其偽代碼如表1所示。

表1 RRT算法偽代碼

2.2 改進(jìn)RRT算法

經(jīng)過對RRT算法的分析,本文對該算法進(jìn)行改進(jìn),其主要思想:在RRT算法基礎(chǔ)上加入偏置采樣策略后,產(chǎn)生搜索樹并將葉節(jié)點(diǎn)存入到程序數(shù)組中,獲取規(guī)劃的路徑后融合PRM算法,將得到的路徑節(jié)點(diǎn)代替PRM算法的采樣點(diǎn),以此來減小傳統(tǒng)PRM算法隨機(jī)采樣的分散性,最后利用A*[12]算法得到最優(yōu)路徑。

2.2.1 目標(biāo)偏向采樣策略

RRT算法采用均勻采樣的方式滿足概率的完備性,但同時也增加了數(shù)據(jù)的冗余性,其結(jié)果將導(dǎo)致算法規(guī)劃時間較長,不能快速到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)qgoal。針對這一問題,本文在傳統(tǒng)RRT算法的基礎(chǔ)上加入了偏置采樣,步驟為:先設(shè)定目標(biāo)偏向閾值pgoal,在采樣的過程中,由均勻分布得到一個概率值p。若p

2.2.2 融合PRM算法

PRM算法由離線學(xué)習(xí)和在線查詢兩部分組成。離線學(xué)習(xí)部分主要是在工作空間中采取一定量的坐標(biāo)點(diǎn)。在線查詢部分是在已知起始點(diǎn)和終點(diǎn)的前提下,由離線部分構(gòu)建的地圖,發(fā)現(xiàn)一條連接起始點(diǎn)到終點(diǎn)的無碰撞軌跡。

所以對目前所獲得的路徑進(jìn)行處理,獲取每個路徑點(diǎn)坐標(biāo),此時將獲取的坐標(biāo)充當(dāng)PRM算法中的隨機(jī)采樣點(diǎn),然后基于所獲得的軌跡點(diǎn)建立可行區(qū)域。算法偽代碼如表2所示。

通過上述方式減少了采樣點(diǎn)在工作空間中的分散性,提高了路徑搜索的明確性,完成PRM算法中的離線學(xué)習(xí)階段,然后再利用A*算法找到最佳的路徑,使得改進(jìn)后的算法能夠減小規(guī)劃時間并獲得最優(yōu)路徑。

3 方案驗(yàn)證

為了驗(yàn)證所提方案效果更好,本文進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真和物理測試。實(shí)驗(yàn)仿真主要有兩部分組成,第一部分先是在MATLAB環(huán)境下,驗(yàn)證改進(jìn)算法的性能,主要對傳統(tǒng)RRT算法,RRT-Connect算法、PRM算法和改進(jìn)后的算法在時間和路徑上的表現(xiàn)進(jìn)行對比,然后再ROS上模擬雙機(jī)械臂獨(dú)立操作模式下的運(yùn)動規(guī)劃。第二部分驗(yàn)證雙機(jī)械臂基座標(biāo)關(guān)系的精確度。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證之后,對本文所提的方案在實(shí)際機(jī)器人上進(jìn)行物理驗(yàn)證。

3.1 數(shù)值仿真

為了證明改進(jìn)算法的的效率更高,首先在MATLAB上測試算法的可行性,然后在ROS上驗(yàn)證機(jī)械臂路徑規(guī)劃的效果。

3.1.1 MATLAB仿真驗(yàn)證

設(shè)置[10,10]為起始點(diǎn)坐標(biāo),[490,490]為目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo),0.6為目標(biāo)偏置概率,1000為迭代次數(shù),20為擴(kuò)散步長。經(jīng)實(shí)驗(yàn)操作我們獲得改進(jìn)后的算法圖像,具體如圖3所示。

圖3 二維平面改進(jìn)前后的RRT算法對比圖

表3 RRT算法改進(jìn)前后對比

起點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)分別在圖中的左上角和右下角,標(biāo)有“-”的細(xì)曲線表示隨機(jī)樹,圖3f中的紅色線條為經(jīng)改進(jìn)后的最終規(guī)劃路徑。

為了客觀驗(yàn)證改進(jìn)算法的效果,重復(fù)進(jìn)行50次路徑規(guī)劃。引入PRM算法后,相比傳統(tǒng)RRT算法時間縮短了60.6%,路徑縮短了20.3%相比于上一步雖然犧牲了一些時間,但仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)RRT算法。

3.1.2 在ROS平臺仿真

ROS操作系統(tǒng)作為機(jī)械臂的控制軟件,它提供了操作系統(tǒng)應(yīng)有的服務(wù),包括硬件抽象,底層設(shè)備控制,常用函數(shù)的實(shí)現(xiàn),進(jìn)程間消息傳遞,以及功能包管理等服務(wù)。

具體的驗(yàn)證雙機(jī)械臂路徑規(guī)劃算法的操作如下:首先從配置Movelt生成的config文件里啟動Rviz。其次將改進(jìn)的路徑算法當(dāng)作一個可執(zhí)行函數(shù)模塊,當(dāng)執(zhí)行該函數(shù)后獲得一條無碰撞的軌跡點(diǎn)并存儲在軌跡下發(fā)接口中。最后將Rviz和軌跡下發(fā)接口通信連接,軌跡下發(fā)接口以設(shè)定的頻率將軌跡點(diǎn)發(fā)送給Rviz節(jié)點(diǎn),Rviz中的機(jī)械臂在獲得軌跡下發(fā)接口發(fā)送的軌跡點(diǎn)后立即做出響應(yīng)。

設(shè)置主機(jī)械臂的目標(biāo)點(diǎn)位置為(0.37,-0.41,1.36)、姿態(tài)四元數(shù)為(0.99,0,0,-0.11),從機(jī)械臂的目標(biāo)點(diǎn)位置為(0.77,-0.405,1.36)、姿態(tài)四元數(shù)為(0,0.99,0.11,0)。最終在ROS上雙機(jī)械臂的運(yùn)行路徑如圖4所示。

(a) RRT算法(b) 改進(jìn)算法

由圖4可知,機(jī)械臂之間的木板為障礙物,藍(lán)色線段為機(jī)械臂末端運(yùn)行軌跡,經(jīng)實(shí)驗(yàn)對比,所改進(jìn)的算法效果更好。

3.2 軌跡誤差驗(yàn)證

通過雙機(jī)械臂示教器在雙機(jī)械臂可達(dá)空間按照上述第一部分的標(biāo)定步驟進(jìn)行工件標(biāo)定,標(biāo)定后雙機(jī)械臂的數(shù)值分別為(0.65,0,0.37,0.18,0,0)和(0.65,0,0.43,0,0,0),帶入式(16),最終得到雙機(jī)械臂基座標(biāo)的齊次矩陣。

(17)

由上述位姿關(guān)系可得,雙機(jī)械臂基座標(biāo)之間在x方向距離為1.28 m,y、z保持在同一平面上。

根據(jù)所求得的基座標(biāo)齊次變換關(guān)系,更改ROS環(huán)境下雙機(jī)械臂URDF模型下base_link的參數(shù),調(diào)整雙機(jī)械臂的仿真位姿和實(shí)際機(jī)器人位姿完全一致。

為了驗(yàn)證上述所求雙機(jī)械臂基座標(biāo)的正確性,在Rviz界面讀取主機(jī)械臂末端安裝的夾爪的位置為(0.4,0,1.35),姿態(tài)為(0.08,0.7,-0.08,0.70),根據(jù)式(3)求得從機(jī)械臂末端夾爪的位姿。并將求得的位姿和從機(jī)械臂示教器所顯示的位姿數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,為了實(shí)驗(yàn)的客觀性,不斷變換雙機(jī)械臂的位姿,經(jīng)過20次實(shí)驗(yàn),最終得出推導(dǎo)的從機(jī)械臂位姿和示教器顯示的位姿在各方向的誤差小于1 mm,故可證明所提雙機(jī)械臂標(biāo)定算法的正確性。

3.3 物理環(huán)境驗(yàn)證

本研究基于華數(shù)機(jī)器人HSR_CO605本體搭建系統(tǒng)平臺,在主機(jī)械臂末端安裝有六維力矩傳感器Onrobot-hex,并對兩臺機(jī)械臂安裝氣動夾爪。ROS下發(fā)機(jī)械臂軌跡點(diǎn)周期設(shè)置為40 ms,具體實(shí)物系統(tǒng)如圖5所示。

圖5 物理環(huán)境

由圖5所示,以3個剛體框架為障礙物,在Rviz環(huán)境下對障礙物三維建模。在獨(dú)立操作模式下,對機(jī)械臂進(jìn)行運(yùn)動規(guī)劃,設(shè)置主機(jī)械臂的抓取點(diǎn)位置為(0.55,-0.405,1.36)、姿態(tài)四元數(shù)為(0.99,0,0,-0.11),從機(jī)械臂的抓取點(diǎn)位置為(0.65,-0.405,1.36)、姿態(tài)四元數(shù)為(0,0.99,0.11,0)。當(dāng)通過改進(jìn)算法對機(jī)械臂進(jìn)行運(yùn)動規(guī)劃之后對雙機(jī)械臂進(jìn)行五次多項(xiàng)式軌跡優(yōu)化,實(shí)時訂閱/joint_state話題獲得機(jī)械臂軌跡值。最終獲得優(yōu)化后軌跡如圖6和圖7所示。

圖6 主機(jī)械臂位置、速度、加速度數(shù)據(jù)

在全約束模式下,對主機(jī)械臂進(jìn)行笛卡爾空間運(yùn)動規(guī)劃,設(shè)置起始點(diǎn)為主機(jī)械臂的抓取點(diǎn),實(shí)時采集關(guān)節(jié)軸位置、速度、加速度數(shù)據(jù)。然后設(shè)機(jī)械臂末端間距相差0.1 m,對所獲得的主機(jī)械臂軌跡點(diǎn)代入式(3)推導(dǎo)出對應(yīng)從機(jī)械臂的軌跡點(diǎn)。然后通過主從機(jī)械臂之間的笛卡爾空間中的位置誤差來驗(yàn)證約束關(guān)系的正確性,設(shè)計(jì)誤差評判公式為:

ess=XFollow-XMain-0.1

(18)

主從機(jī)械臂x軸、y軸、z軸方向誤差大小如圖8所示。

圖8 軌跡誤差

經(jīng)過上述軌跡點(diǎn)的誤差對比,x、y、z三個方向的誤差均在±0.003 m內(nèi),這相對于機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)來說,誤差可忽略不計(jì),故可說明約束關(guān)系推理完全正確。

總之,由于各種校準(zhǔn)誤差和外部干擾,雙臂協(xié)作系統(tǒng)中總是存在未知的軌跡偏差。這些軌跡偏差是非線性的,具有不確定性,易導(dǎo)致系統(tǒng)損壞和執(zhí)行器過載。

4 結(jié)論

為了使雙機(jī)械臂能夠在復(fù)雜的環(huán)境中完成協(xié)同運(yùn)動任務(wù),提出了一種改進(jìn)的路徑規(guī)劃算法。通過改進(jìn)的雙機(jī)械臂基座標(biāo)標(biāo)定算法,獲得精確的雙機(jī)械臂模型的前提下,對傳統(tǒng)的RRT算法偏置采樣,然后結(jié)合PRM算法對路徑二次優(yōu)化,最后經(jīng)過五次多項(xiàng)式優(yōu)化路徑以獲得最優(yōu)軌跡。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)仿真,改進(jìn)后的路徑規(guī)劃算法比傳統(tǒng)的RRT算法在路徑上縮短了20.3%,時間上減小了60.6%。最后通過ROS控制實(shí)際雙機(jī)械臂,進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)后的算法效率更高。

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