呂 君

(義烏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電信息學(xué)院, 浙江 金華 322000)

隨著科技的快速發(fā)展和智能化時(shí)代的到來(lái),國(guó)民生活品質(zhì)的提升和我國(guó)老齡化進(jìn)程的加快,機(jī)器人技術(shù)得到迅速發(fā)展,其應(yīng)用普及程度也不斷提高。當(dāng)前,機(jī)器人的功能日益強(qiáng)大,種類不斷豐富,智能型、家用型、服務(wù)型機(jī)器人逐漸被人們青睞,且已融入人們的日常生活之中[1]1。與傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人不同,人們對(duì)家用服務(wù)智能機(jī)器人不僅有美觀性、交互性、安全性等方面的要求,而且要求其能與人類在同一自然空間密切配合、有效協(xié)作,并能通過(guò)自主學(xué)習(xí)來(lái)提高操作技能,自然地與人交互,以實(shí)現(xiàn)真正的人機(jī)共融發(fā)展。

在人機(jī)共融的環(huán)境下,家用機(jī)器人與人之間的交互已經(jīng)由單向性向雙向性轉(zhuǎn)變。機(jī)器人需要理解人類下達(dá)的操作任務(wù),并通過(guò)自主感知、規(guī)劃與執(zhí)行來(lái)完成操作任務(wù);使用者也應(yīng)該理解和接受機(jī)器人的操作策略和運(yùn)動(dòng)軌跡,并對(duì)機(jī)器人的運(yùn)行給予必要的指導(dǎo)。這種機(jī)器人與人的交互最終形成人機(jī)融合的信息閉環(huán)。機(jī)器人擬人化操作是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的重要技術(shù)之一。針對(duì)家庭復(fù)雜的服務(wù)使用情境,為了完成繁雜的任務(wù),機(jī)器人的技術(shù)水平需要不斷提升,需要相關(guān)機(jī)構(gòu)不斷研究家用服務(wù)機(jī)器人的擬人化操作機(jī)理,設(shè)計(jì)合理的機(jī)器人雙臂功能特性和評(píng)價(jià)指標(biāo),使機(jī)器人在人機(jī)共融場(chǎng)景下能與人進(jìn)行更加自然的交互[2]1 340-1 353。

一、擬人化雙臂機(jī)器人發(fā)展歷程

國(guó)內(nèi)外政府、企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新主體都高度重視雙臂服務(wù)機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,均在不斷地投入人力、物力和財(cái)力,開(kāi)展擬人化雙臂機(jī)器人的應(yīng)用研究。目前,國(guó)內(nèi)外已有幾十種典型的擬人化雙臂機(jī)器人[2]1 340-1 353 [3]2 138-2 145 [4]1-4 [5]2 464-2 470 [6]4 528-40533 [7]431-436 [8]2,其發(fā)展歷程大致可分為三個(gè)階段(參見(jiàn)圖1)。

圖1 擬人化雙臂機(jī)器人發(fā)展歷程及其特點(diǎn)圖示

如圖1所示:第一階段為20世紀(jì)70年代至90年代,此時(shí)的機(jī)器人以面向簡(jiǎn)單任務(wù)而研發(fā)的雙臂機(jī)器人為主。這一時(shí)期的雙臂機(jī)器人一般由兩個(gè)低自由度機(jī)械臂組成,兩個(gè)機(jī)械臂相互獨(dú)立,雙臂之間基本無(wú)法共享數(shù)據(jù)和信息,雙臂自主運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和協(xié)同操作能力非常薄弱。第二階段為21世紀(jì)00年代,此時(shí)的雙臂機(jī)器人在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上開(kāi)始擬人化,成為一個(gè)完整的機(jī)器人系統(tǒng)。兩條手臂具有一定的自主運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與協(xié)同操作能力,可以在同一系統(tǒng)下進(jìn)行通信,并共享數(shù)據(jù)。第三階段從2010年至今,擬人化雙臂機(jī)器人開(kāi)始走進(jìn)人類的工作和生活,并且可以在工作狀態(tài)下與人進(jìn)行近距離的安全接觸。它的雙臂具有擬人化結(jié)構(gòu)和冗余自由度構(gòu)形,能夠?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)單的自主運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和雙臂協(xié)同規(guī)劃,并且能夠與人進(jìn)行簡(jiǎn)單的協(xié)同作業(yè)。

從發(fā)展歷程看,擬人化雙臂機(jī)器人由起初的數(shù)量少、自由度低、缺乏自主運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和雙臂協(xié)同操作規(guī)劃,到現(xiàn)在數(shù)量較多,能夠?qū)崿F(xiàn)自主運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和雙臂協(xié)同操作規(guī)劃,并且能夠與人近距離接觸和協(xié)同作業(yè),在功能和性能上都有很大提升。但是,在執(zhí)行動(dòng)態(tài)不確定和非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景下的復(fù)雜操作任務(wù)時(shí),擬人化雙臂機(jī)器人的操作過(guò)程往往比較繁瑣,并且規(guī)劃的運(yùn)動(dòng)軌跡具有隨機(jī)性,離真正的擬人化操作還存在較大的差距。

二、機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃研究進(jìn)展

機(jī)器臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是機(jī)器人領(lǐng)域非常重要而經(jīng)典的問(wèn)題[9]7-9。目前,已經(jīng)有許多規(guī)劃算法可以用來(lái)解決移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題[10]10-15。例如,勢(shì)場(chǎng)法、路徑圖法、粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法。然而,這些算法很難適用于機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題,其主要原因是:(1)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是一個(gè)高維構(gòu)形空間(configuration space)下的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題,其構(gòu)形空間的維度等于機(jī)械臂的自由度個(gè)數(shù)。而高維構(gòu)形空間下的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃面臨著巨大的搜索計(jì)算量問(wèn)題,并且隨著維度的增加,構(gòu)形空間搜索所需的計(jì)算量會(huì)以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),該問(wèn)題被證明是一個(gè)PSPACE-hard問(wèn)題。(2)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃一般需要將笛卡爾空間下的障礙物映射為機(jī)器人構(gòu)形空間的障礙區(qū)域,進(jìn)而在構(gòu)形空間中尋找一條能夠連接起始構(gòu)形和目標(biāo)構(gòu)形且不經(jīng)過(guò)障礙區(qū)域的路徑,這需要很大的計(jì)算量。

目前,機(jī)械臂避障運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法主要有人工勢(shì)場(chǎng)法、隨機(jī)采樣運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、啟發(fā)式搜索運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和軌跡優(yōu)化運(yùn)動(dòng)規(guī)劃4大類(參見(jiàn)圖2)。

圖2 常用機(jī)械臂避障運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法及其優(yōu)缺點(diǎn)圖示

如圖2所示:人工勢(shì)場(chǎng)法是最早用于機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的方法,雖然具有運(yùn)算速度快、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)[11]90-98,但這種方法容易陷入局部最優(yōu)陷阱問(wèn)題,常常導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)規(guī)劃失敗。隨機(jī)采樣運(yùn)動(dòng)規(guī)劃具有效率高、簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),且能高效求解高維空間運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題,是一種最適合用于機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的方法[12]56-77。然而,RRT、PRM及其改進(jìn)算法所規(guī)劃的路徑具有隨機(jī)性,且每次都各不相同[2]1 340-1 353 [3]2 138-2 145。因此,2011年有人提出RRT*和PRM*算法,認(rèn)為其能在足夠多的時(shí)間里規(guī)劃出一條最優(yōu)路徑[13]846-984。但是,運(yùn)用這類算法找到最優(yōu)路徑需要大量的計(jì)算時(shí)間和計(jì)算量,且目前仍然難以在較短時(shí)間內(nèi)搜索到最優(yōu)路徑。啟發(fā)式搜索運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法主要通過(guò)啟發(fā)式搜索來(lái)尋找最短路徑,目前已能有效求解7自由度機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題[14]305-320,但對(duì)高維度運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題,其搜索效率不高,并且搜索路徑取決于啟發(fā)式函數(shù)的定義。軌跡優(yōu)化運(yùn)動(dòng)規(guī)劃將機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題表述為一個(gè)軌跡優(yōu)化的過(guò)程,它通過(guò)最優(yōu)控制算法尋找一條連接起始構(gòu)形與目標(biāo)構(gòu)形的最短關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡,使得機(jī)器人能夠最大限度地遠(yuǎn)離障礙物并保證關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的平滑性[15]4 030-4 035 [16]4 569-4 574。但該方法僅能保證所規(guī)劃的關(guān)節(jié)軌跡具有局部最優(yōu)性,不能保證全局最優(yōu)性。

三、雙臂協(xié)同操作規(guī)劃研究簡(jiǎn)介

當(dāng)接到完成復(fù)雜任務(wù)的指令時(shí),機(jī)器人需要通過(guò)規(guī)劃對(duì)該復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行自主分解,生成從任務(wù)的初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的動(dòng)作序列。由于需要左、右臂同時(shí)執(zhí)行操作任務(wù),因此,雙臂機(jī)器人在任務(wù)規(guī)劃過(guò)程中,還需要對(duì)左、右臂進(jìn)行合理的任務(wù)分配,使得各項(xiàng)任務(wù)能夠通過(guò)左、右臂之間的協(xié)同操作,被快速高效地完成。該過(guò)程稱為“雙臂協(xié)同操作規(guī)劃”[17]442-453 [18]4 238-4 243。

雙臂協(xié)同操作規(guī)劃的核心在于操作策略的求解,即如何結(jié)合任務(wù)本身和操作環(huán)境信息來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人左、右臂的操作序列。求解的方法為根據(jù)任務(wù)中被操作物體的起始和目標(biāo)位姿信息,直接選擇一種最優(yōu)操作策略[5]2 464-2 470。但這種方法僅適用于簡(jiǎn)單或特定的靜態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題,難以解決復(fù)雜的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題。根據(jù)任務(wù)規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃之間的運(yùn)行方式,可將雙臂動(dòng)態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題歸納為以下兩種:

(一)基于幾何約束的任務(wù)規(guī)劃

基于幾何約束的任務(wù)規(guī)劃要求機(jī)器人在任務(wù)規(guī)劃過(guò)程中同時(shí)考慮運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,即在任務(wù)規(guī)劃過(guò)程中考慮無(wú)碰撞路徑是否存在[19]1 134-1 151 [20]447-454 [21]1-30 [22]890-927 [23]229-265 [24]346-352。例如,機(jī)器人放置物體的位置可能導(dǎo)致新的物體無(wú)法放置,且在放置物體的同時(shí)需要考慮新物體放置的可行性[23]229-265?；趲缀渭s束的任務(wù)規(guī)劃方法的特點(diǎn)在于,當(dāng)任務(wù)規(guī)劃終止時(shí),整個(gè)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃也同時(shí)完成。然而,復(fù)雜任務(wù)往往具有很多操作序列,其幾何約束關(guān)系非常復(fù)雜,往往難以分析求解。

(二)基于幾何回溯的任務(wù)規(guī)劃

與基于幾何約束的任務(wù)規(guī)劃不同,基于幾何回溯的任務(wù)規(guī)劃將任務(wù)規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃分開(kāi)考慮[25]639-646 [26]1 575-1 590。它首先通過(guò)任務(wù)規(guī)劃在抽象的任務(wù)空間中搜索一系列能夠完成該操作任務(wù)的離散行為動(dòng)作,然后通過(guò)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法尋找能夠完成該行為動(dòng)作的無(wú)碰撞可行路徑;若運(yùn)動(dòng)規(guī)劃失敗,其會(huì)將結(jié)果反饋給任務(wù)規(guī)劃算法進(jìn)行重新規(guī)劃,迭代上述過(guò)程直至找到一條能夠使機(jī)器人雙臂到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)的可行路徑。基于幾何回溯的任務(wù)規(guī)劃方法采用的是“試錯(cuò)”方式,雖然規(guī)劃效率較高,但其運(yùn)行性能取決于優(yōu)先操作策略的選擇,若優(yōu)先策略規(guī)劃失敗,則整個(gè)操作規(guī)劃將陷入局部最優(yōu)陷阱,需要回溯重新規(guī)劃。

四、擬人化運(yùn)動(dòng)規(guī)劃及協(xié)同操作研究進(jìn)展

(一)機(jī)械臂擬人化運(yùn)動(dòng)規(guī)劃

目前,機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃大多通過(guò)在機(jī)器人構(gòu)形空間中搜索無(wú)碰撞幾何路徑來(lái)實(shí)現(xiàn),其關(guān)注點(diǎn)在于搜索最短可行路徑,很少考慮擬人化運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn),如運(yùn)動(dòng)路徑應(yīng)具有一致性、最優(yōu)性、平滑性、避關(guān)節(jié)極限和靈活避障等特點(diǎn)。為了讓機(jī)械臂能夠具有類似于人類手臂動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)軌跡,需要針對(duì)機(jī)械臂擬人化運(yùn)動(dòng)規(guī)劃開(kāi)展研究,使得擬人化雙臂機(jī)器人在完成操作任務(wù)的過(guò)程中,不僅能夠規(guī)劃出一條安全無(wú)碰撞的機(jī)械臂關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡,而且能保證規(guī)劃的運(yùn)動(dòng)軌跡具有一致性、最優(yōu)性、平滑性、避關(guān)節(jié)極限和靈活避障等擬人化運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)。具體如下:(1)通過(guò)分析操作任務(wù)的約束條件,建立機(jī)械臂末端執(zhí)行器路徑規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而設(shè)計(jì)一種基于操作空間搜索的路徑規(guī)劃算法,從而計(jì)算出機(jī)械臂末端執(zhí)行器在操作空間中的無(wú)碰撞運(yùn)動(dòng)路徑。(2)根據(jù)所規(guī)劃的末端運(yùn)動(dòng)路徑,通過(guò)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法,尋找能夠跟蹤該末端運(yùn)動(dòng)路徑的機(jī)械臂關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡。(3)設(shè)計(jì)一種基于擬人化操作的運(yùn)動(dòng)學(xué)指標(biāo)函數(shù),通過(guò)對(duì)該指標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化,使得優(yōu)化后的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡具有一致性、最優(yōu)性、平滑性、避關(guān)節(jié)極限和靈活避障等擬人化運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)。目前,主要有以下兩種機(jī)械臂擬人化運(yùn)動(dòng)規(guī)劃:

1.二維場(chǎng)景下的平面機(jī)械臂避障運(yùn)動(dòng)規(guī)劃 結(jié)合碰撞檢測(cè)和任務(wù)空間啟發(fā)式搜索的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法CCTS-ARA*,在任務(wù)空間中采用啟發(fā)式搜索算法ARA*尋找機(jī)械臂末端路徑,并通過(guò)基于梯度投影法的逆運(yùn)動(dòng)學(xué),求解出與環(huán)境障礙物無(wú)碰撞的關(guān)節(jié)路徑。同時(shí),采用關(guān)節(jié)碰撞檢測(cè)來(lái)判斷該關(guān)節(jié)路徑是否有效,以避免任務(wù)空間規(guī)劃過(guò)程中遇到的局部最優(yōu)陷阱。例如:CCTS-ARA*算法為二維場(chǎng)景下9自由度平面機(jī)器人仿真實(shí)驗(yàn)所規(guī)劃的結(jié)果(參見(jiàn)圖3)。CCTS-ARA*算法能夠規(guī)劃出一條躲避局部最優(yōu)陷阱的關(guān)節(jié)路徑,使得平面機(jī)械臂能夠成功地移動(dòng)到目標(biāo)位置。

圖3 CCTS-ARA*算法下的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖示

2.任務(wù)約束下的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃 基于直接投影法的隨機(jī)采樣運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法,可有效求解仿人機(jī)械臂末端位姿在任務(wù)約束下的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題。與基于迭代投影的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法相比,該方法具有規(guī)劃效率高、跟蹤精度高等優(yōu)點(diǎn)。圖4、5、6為該方法分別就“保持水平姿態(tài)移動(dòng)水杯任務(wù)”“無(wú)碰撞路徑跟蹤任務(wù)”和“雙臂閉鏈約束任務(wù)”所規(guī)劃的結(jié)果(參見(jiàn)圖4、圖5、圖6)。

圖4 保持水平姿態(tài)移動(dòng)水杯任務(wù)實(shí)驗(yàn)圖示

圖5 無(wú)碰撞路徑跟蹤任務(wù)實(shí)驗(yàn)圖示

圖6 雙臂閉鏈約束任務(wù)實(shí)驗(yàn)圖示

(二)雙臂擬人化的協(xié)同操作規(guī)劃

根據(jù)被操作物體位姿信息直接選擇左臂或右臂操作,是一種局部最優(yōu)的路徑規(guī)劃方法。但是,當(dāng)任務(wù)具有較多操作序列或在執(zhí)行過(guò)程中有新任務(wù)動(dòng)態(tài)加入時(shí),該方法往往難以獲得最優(yōu)解,反而導(dǎo)致雙臂操作過(guò)程顯得繁瑣與固化,不具備擬人化的協(xié)同操作特點(diǎn)。為了讓雙臂機(jī)器人能夠具有類似于人類手臂動(dòng)作的雙臂操作策略,可以有針對(duì)性地開(kāi)展雙臂擬人化的協(xié)同操作規(guī)劃研究,使機(jī)器人在面向較多操作序列或動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜操作任務(wù)時(shí),能夠求解出符合人類動(dòng)作習(xí)慣的雙臂最優(yōu)操作策略。具體路徑如下:(1)根據(jù)人類分解任務(wù)的邏輯方法,構(gòu)建任務(wù)分解知識(shí)庫(kù)。(2)分析各子任務(wù)的所有可行性雙臂操作策略,進(jìn)而構(gòu)建整個(gè)操作任務(wù)的雙臂操作策略圖。(3)設(shè)計(jì)一種擬人化操作的評(píng)價(jià)函數(shù),對(duì)機(jī)械臂的操作進(jìn)行賦值計(jì)算,并通過(guò)圖搜索方法,從所有策略中選擇一條最優(yōu)操作策略。

利用雙臂協(xié)同操作規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃并行運(yùn)行算法框架的雙臂協(xié)作運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器,在雙臂協(xié)同操作規(guī)劃階段找出求解任務(wù)的一個(gè)或多個(gè)操作策略,使得機(jī)器人能夠適應(yīng)不確定環(huán)境與任務(wù)下的規(guī)劃任務(wù),并具有靈活可靠等特點(diǎn)。其可通過(guò)不同場(chǎng)景下物體抓取放置任務(wù)來(lái)驗(yàn)證該算法框架的有效性。圖7為物體抓取放置任務(wù)的雙臂操作策略圖,雙臂機(jī)器人自適應(yīng)地選擇不同的操作策略來(lái)完成操作任務(wù)(參見(jiàn)圖7)。

圖7 抓取放置任務(wù)的雙臂操作策略圖示

五、結(jié) 語(yǔ)

在面向動(dòng)態(tài)不確定或非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景下的復(fù)雜操作任務(wù)時(shí),若想讓擬人化雙臂機(jī)器人像人類那樣利用雙臂,就需要從以下兩個(gè)方面入手:(1)通過(guò)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,安全自主地規(guī)劃出能夠完成操作任務(wù)且符合人類運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)路徑,使得機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能夠被預(yù)測(cè)或預(yù)見(jiàn),從而設(shè)計(jì)一種擬人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法,實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂在感知場(chǎng)景下的擬人化運(yùn)動(dòng),這是當(dāng)前需要解決的重要問(wèn)題之一。(2)基于幾何回溯任務(wù)規(guī)劃方法規(guī)劃的雙臂擬人化協(xié)同操作策略,往往取決于初始策略的選擇,其求解的策略不能保證最優(yōu)性。因此,如何從最優(yōu)操作策略求解角度,設(shè)計(jì)一種能夠求解出最優(yōu)操作策略的擬人雙臂協(xié)同操作規(guī)劃方法,是當(dāng)前需要解決的另一個(gè)重要問(wèn)題。