本發(fā)明涉及機器人
技術領域：
，尤其涉及一種冗余機械臂的控制方法及裝置。
背景技術：
：近年來，隨著人工智能技術和機械控制技術的提高以及機器人所執(zhí)行任務復雜程度的提高，冗余機械臂(關節(jié)數(shù)大于6個的機械臂)越來越多的被應用到了機器人中來完成各種較為復雜任務。冗余機械臂執(zhí)行笛卡爾空間特定任務時在關節(jié)空間有無窮組解，在具體應用時，一般可以根據(jù)關節(jié)速度、關節(jié)力矩或障礙物距離等優(yōu)化指標選擇一組最優(yōu)解來確定冗余機械臂的移動過程。在機器人執(zhí)行較復雜的任務時，通常需要同時對冗余機械臂的多個目標進行優(yōu)化，目前，常用來進行多目標優(yōu)化的方法可歸類為加權(quán)函數(shù)法和帕累托前沿法。但是，加權(quán)函數(shù)法雖然可以利用加權(quán)系數(shù)對優(yōu)化目標進行加權(quán)從而將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，但是，此類方法難以判斷加權(quán)系數(shù)變化對優(yōu)化結(jié)果造成的影響，每次只能獲得一個解，需不斷改變加權(quán)系數(shù)的值，計算步驟繁瑣且存在一定的局限性；帕累托前沿類方法的計算復雜程度隨機械臂自由度的增加而急劇增加，當冗余機械臂關節(jié)數(shù)較多時，該類方法也存在計算復雜、步驟繁瑣的問題。技術實現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種冗余機械臂的控制方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術中多目標求解方法計算復雜、步驟繁瑣的技術問題。第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種冗余機械臂的控制方法，包括：獲取冗余機械臂所在的當前點信息和目標點信息；根據(jù)所述當前點信息和所述目標點信息確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)；以冗余度空間向量為自變量建立所述軌跡函數(shù)對應的方程；根據(jù)目標接近法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種冗余機械臂的控制裝置，包括：信息獲取單元，用于獲取冗余機械臂所在的當前點信息和目標點信息；軌跡單元，與所述信息獲取單元相連，用于根據(jù)所述當前點信息和所述目標點信息確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)；冗余度處理單元，與所述軌跡單元相連，用于以冗余度空間向量為自變量建立所述軌跡函數(shù)對應的方程；根據(jù)目標接近法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本發(fā)明實施例提供的控制冗余機械臂的技術方案，獲取冗余機械臂的當前點信息和目標點信息，根據(jù)所獲取的當前點信息和目標點信息確定冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)，以冗余度空間向量為自變量建立該軌跡函數(shù)對應的方程，通過目標接近法求解該方程以得到運動軌跡對應的冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本發(fā)明實施例通過采用上述技術方案，可以在得到滿足設計目標的全局最優(yōu)解的前提下，減少冗余機械臂多目標優(yōu)化問題的搜索空間，避免多目標求解過程中維度爆炸問題的發(fā)生，簡化冗余機械臂控制過程中所需的計算量，提高冗余機械臂的反應速度。附圖說明通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯：圖1為本發(fā)明實施例一提供的一種冗余機械臂的控制方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實施例二提供的一種冗余機械臂的控制方法的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實施例二提供的一種九自由度冗余機械臂的坐標系示意圖圖4為本發(fā)明實施例三提供的一種冗余機械臂的控制裝置的結(jié)構(gòu)框圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部內(nèi)容。實施例一本發(fā)明實施例一提供一種冗余機械臂的控制方法。該方法可由冗余機械臂的控制裝置執(zhí)行，其中，該裝置可通過硬件和/或軟件實現(xiàn)，一般可集成在用于控制機器人的控制模塊中。圖1是本發(fā)明實施例一提供的冗余機械臂的控制方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括：S110、獲取冗余機械臂所在的當前點信息和目標點信息。本實施例中，冗余機械臂的當前點信息和目標點信息可以是冗余機械臂末端的當前點信息和目標點信息，也可以是冗余機械臂各關節(jié)的當前點信息和目標點信息，此處不作限制。考慮到當前點信息和目標點信息的實用性，可選的，冗余機械臂所在的當前點信息可以包括機械臂末端的當前點信息和冗余機械臂各關節(jié)的當前點信息，目標點信息可以包括機械臂末端的目標點信息。其中，當前點信息(目標點信息)可以包括機械臂末端或機械臂各關節(jié)在當前(目標)位置的位置坐標、角度坐標、線速度、角速度、線加速度和/或角加速度等信息等。示例性的，在獲取冗余機械臂的當前點信息時，可以直接通過傳感器獲取冗余機械臂的當前點信息或者通過采用上一時刻的計算結(jié)果作為冗余機械臂的當前點信息；在獲取冗余機械臂的目標點信息時，可以根據(jù)冗余機械臂末端的當前點信息和冗余機械臂末端的運動軌跡信息計算得到冗余機械臂末端需要移動到的目標點信息。以當前點信息為角度坐標、角速度和角加速度為例，冗余機械臂某一關節(jié)在當前位置處的角度信息和角速度信息可以通過安裝在該關節(jié)位置的編碼器獲得，其角加速度信息可以通過差分運算獲得；或者，也可以直接調(diào)用上一時刻計算得到的機械臂各關節(jié)的目標點信息作為機械臂各關節(jié)在當前時刻的當前點信息。S120、根據(jù)所述當前點信息和所述目標點信息確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)。本實施例中，冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)可以包含在冗余機械臂末端從當前點移動到目標點時冗余機械臂各關節(jié)運動軌跡對應的軌跡函數(shù)，冗余機械臂各關節(jié)的軌跡函數(shù)可以是一個或多個，即，冗余機械臂各關節(jié)運動軌跡對應的軌跡函數(shù)可以以一個總的軌跡函數(shù)進行整體描述，也可以以每個關節(jié)的運動軌跡對應一個或幾個軌跡函數(shù)的形式進行描述。在此，需要指出的是，冗余機械臂各關節(jié)的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)可以包含等式和/或不等式，例如，冗余機械臂某一關節(jié)的軌跡函數(shù)可以包含該關節(jié)的位置坐標、速度和/或加速度與其它變量(如機械臂末端的位置坐標、速度和/或加速度)的對應關系，還可以包含冗余機械臂正常移動時該關節(jié)位置坐標、移動速度和/或移動角速度的取值范圍等，此處不作限制。具體的，在確定冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)時，可以首先根據(jù)冗余機械臂末端的當前點信息和目標點信息確定冗余機械臂末端的軌跡函數(shù)，然后根據(jù)冗余機械臂末端與各關節(jié)的連接關系確定各關節(jié)運動軌跡與冗余機械臂末端運動軌跡之間的關系，進而根據(jù)冗余機械臂末端的軌跡函數(shù)確定冗余機械臂各關機的軌跡函數(shù)。S130、以冗余度空間向量為自變量建立所述軌跡函數(shù)對應的方程。具體的，可以首先確定冗余度向量與各關節(jié)位置坐標、速度或加速度等變量的對應關系，然后根據(jù)該對應關系采用冗余度空間向量替換各關節(jié)對應的軌跡函數(shù)中的位置坐標、速度或加速度等自變量，進而建立冗余機械臂各關節(jié)以冗余度空間向量為自變量的軌跡函數(shù)對應的方程。其中，冗余度空間向量可以是冗余度向量空間的任一向量，冗余度向量空間可以是已有的向量空間，也可以是自定義的空間，此處不作限制。S140、根據(jù)目標接近法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本實施例中，在得到冗余機械臂各關節(jié)的位置和速度后，可以根據(jù)需要進一步求得冗余機械臂各關節(jié)的加速度。示例性的，當冗余機械臂某一關節(jié)的軌跡函數(shù)對應的方程存在有限組解時，可以求得方程的所有解，然后根據(jù)實際需要或根據(jù)設定的選取規(guī)則選取方程的一組解得到該關節(jié)在下一時刻的目標位置并同時確定該關節(jié)從當前位置移動到目標位置時的移動速度和加速度。當冗余機械臂某一關節(jié)的軌跡函數(shù)對應的方程存在無窮組解時，可以任意求得該方程的一組解并通過該組解得到該關節(jié)在下一時刻的目標位置以及從當前位置移動到目標位置的移動速度和加速度；也可以首先設定方程解的約束條件，然后求符合該約束條件的方程的解，并以該組解指導該關節(jié)從當前時刻到下一時刻的移動過程，此處不作限制。為保證冗余機械臂各關節(jié)都可以高效地移動，減少各關節(jié)的輸出力矩和運動、規(guī)避奇異與避免關節(jié)運動的極限，優(yōu)選的，可以根據(jù)符合約束條件的方程的解得到運動軌跡對應的冗余機械臂中各關節(jié)的位置、速度和加速度。本發(fā)明實施例一提供的冗余機械臂的控制方法，獲取冗余機械臂的當前點信息和目標點信息，根據(jù)所獲取的當前點信息和目標點信息確定冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)，以冗余度空間向量為自變量建立該軌跡函數(shù)對應的方程，通過目標接近法求解該方程以得到運動軌跡對應的冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本實施例通過采用上述技術方案，可以在得到滿足設計目標的全局最優(yōu)解的前提下，減少冗余機械臂多目標優(yōu)化問題的搜索空間，避免多目標求解過程中維度爆炸問題的發(fā)生，簡化冗余機械臂控制過程中所需的計算量，提高冗余機械臂的反應速度。實施例二圖2為本發(fā)明實施例二提供的一種冗余機械臂的控制方法的流程示意圖。本實施例在上述實施例的基礎上進行優(yōu)化，進一步地，所述獲取冗余機械臂所在的當前點信息和目標點信息包括：獲取所述冗余機械臂末端在所述目標點的速度；根據(jù)所述冗余機械臂末端在目標當前點的速度將所述冗余機械臂的關節(jié)角、關節(jié)角速度和關節(jié)角加速度映射到冗余度空間。進一步地，所述根據(jù)所述當前點信息和所述目標點信息確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)包括：根據(jù)逆運動學方程，確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的優(yōu)化目標函數(shù)和約束條件。進一步地，所述根據(jù)目標接近法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度包括：在冗余度空間中，根據(jù)優(yōu)化目標函數(shù)、與優(yōu)化目標對應的最小目標值、對應的約束條件和預設的加權(quán)系數(shù)，通過輔助向量和單目標優(yōu)化算法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。相應的，如圖2所示，本實施例提供的冗余機械臂的控制方法包括：S210、獲取所述冗余機械臂末端在所述目標點的速度。優(yōu)選的，所述獲取所述冗余機械臂末端在所述當前點的速度包括：根據(jù)所述冗余機械臂末端在所述當前點的位姿和所述冗余機械臂末端在所述運動軌跡中的下一采樣點的位姿確定所述冗余機械臂末端在所述下一采樣點的速度。其中，冗余機械臂末端的位姿指的是冗余機械臂的位置和姿態(tài)，位置可以用位置坐標來表示，姿態(tài)可以用角度來表示。示例性的，可以根據(jù)安裝在冗余機械臂末端的編碼器獲取冗余機械臂在當前點的角速度和/或角加速度等信息，或者直接根據(jù)冗余機械臂在上一時刻的計算結(jié)果得到冗余機械臂末端在當前點的角速度和/或角加速度等信息，然后根據(jù)冗余機械臂在當前點的角度和下一采樣的角度得到冗余機械臂在下一采樣點的角速度，進而得到冗余機械臂在下一采樣點的速度。S220、根據(jù)所述冗余機械臂末端在所述目標點的速度將所述冗余機械臂的關節(jié)角、關節(jié)角速度和關節(jié)角加速度映射到冗余度空間。示例性的，冗余機械臂末端速度與冗余機械臂的關節(jié)角速度的關系(即冗余機械臂各關節(jié)以角速度為自變量的軌跡函數(shù))可以表示為：其中，為機械臂末端的速度，vi(i＝x,y,z)表示線速度，ωi(i＝θ,Ψ,Φ)表示角速度；為機械臂的關節(jié)角速度，N為冗余機械臂的自由度，N＝6+r，r＞1；J∈R6×N為雅克比矩陣。假設α是雅可比矩陣J中的任意r(r＝n-6＞1)列，使得剩下的6列構(gòu)成非奇異矩陣J*，則式(1)可以改寫為：從而，任何滿足式(2)的關節(jié)角速度可以進一步改寫為：其中，是滿足式(3)的一個特解，是式(3)的齊次解，且令其中，i＝1,2,…,r，αj是矩陣α的第j列；為列矩陣，且其前r(r＝N-6)行為0；為列矩陣，且其第i行為1，前r行中除第i行外的其他行為0。定義冗余度空間向量k＝(k1,…,kr)T為冗余度向量空間的任一向量，則有：假設角速度以S(k)進行表示，角度θ以P(k)進行表示，角加速度以A(k)進行表示，則冗余機械臂關節(jié)角速度可表示為冗余度空間向量k的函數(shù)：冗余機械臂關節(jié)角度θ關于冗余度空間向量k的表達式為：冗余機械臂關節(jié)角加速度關于冗余度空間向量k的表達式為：其中，θ0為上一時刻的關節(jié)角度，為上一時刻的關節(jié)角速度，Δt為采樣步長。S230、根據(jù)逆運動學方程，確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的優(yōu)化目標函數(shù)和約束條件。本實施例中，冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的優(yōu)化目標函數(shù)和約束條件可以根據(jù)需要靈活進行設定，例如，可以對冗余機械臂移動的范圍進行限制以躲避障礙物，或者，對冗余機械臂的彎曲角度進行限制以避免各關節(jié)達到其運動極限等。考慮到各約束條件的實用性，可選的，所述優(yōu)化目標函數(shù)包括所述冗余機械臂的關節(jié)運動幅度最小或者所述冗余機械臂受對應的齒輪間隙影響最小；所述約束條件包括：將所述冗余機械臂的關節(jié)速度約束在預設的速度范圍內(nèi)或者將所述冗余機械臂的關節(jié)角度約束在預設的角度范圍內(nèi)。示例性的，冗余機械臂關節(jié)運動幅度最小的優(yōu)化目標函數(shù)可以為：冗余機械臂受對應的齒輪間隙影響最小的優(yōu)化目標函數(shù)可以為：將冗余機械臂的關節(jié)速度約束在預設的速度范圍內(nèi)的約束條件可以為：將冗余機械臂的關節(jié)角度約束在預設的角度范圍內(nèi)的約束條件可以為：θmin≤θ≤θmax。S240、以冗余度空間向量為自變量建立所述軌跡函數(shù)對應的方程。本實施例中，可以基于冗余度空間建立冗余機械臂軌跡的優(yōu)化目標函數(shù)和約束方程，由于冗余機械臂的優(yōu)化目標函數(shù)和約束方程都可以表示為以關節(jié)角度、關節(jié)角速度和/或關節(jié)角加速度為自變量的表達式，因此，將上式(7)、(8)、(9)代入表達式中即可得到以冗余度空間向量k為自變量的優(yōu)化目標函數(shù)和約束方程。例如，關于關節(jié)運動幅度最小的優(yōu)化目標函數(shù)可以進一步表示為冗余度空間向量k的方程：關于機械臂受對應的齒輪間隙影響最小的優(yōu)化目標函數(shù)可以進一步表示為冗余度空間向量k的方程：關于關節(jié)角速度限制的約束條件可以進一步表示為以冗余度空間向量k為自變量的方程：關于關節(jié)角度限制的約束條件可以進一步表示為以冗余度空間向量k為自變量的方程：S250、在冗余度空間中，根據(jù)優(yōu)化目標函數(shù)、與優(yōu)化目標對應的最小目標值、對應的約束條件和預設的加權(quán)系數(shù)，通過輔助向量和單目標優(yōu)化算法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。示例性的，求解軌跡函數(shù)對應的方程的單目標優(yōu)化算法可以根據(jù)需要靈活確定，此處不作限制。優(yōu)選的，所述單目標優(yōu)化算法包括：牛頓-歐拉算法、Nelder-Mead單純形算法、內(nèi)點算法、基因算法和/或PatternSearch算法。帕累托前沿是多目標優(yōu)化問題的解集，其定義如下：在多目標可行域Ω上，存在一點x*∈Ω，若不存在點x∈Ω，使得f(x)≤f(x*)成立，且至少存在一點x′∈Ω使嚴格不等式f(x′)＞f(x*)成立，則x*為一個帕累托最優(yōu)解。以雙目標優(yōu)化問題為例，其軌跡函數(shù)對應的方程如下：上式中，F(xiàn)(x)＝{f1(x)f2(x)}為優(yōu)化目標函數(shù)，為與優(yōu)化目標函數(shù)對應的最小目標值，A為矩陣約束條件，b為向量約束條件，ω為加權(quán)系數(shù)向量，γ為輔助向量。其中，加權(quán)系數(shù)向量ω可由用戶或開發(fā)商根據(jù)需要進行設置，輔助向量γ用于將原來的多目標優(yōu)化為題轉(zhuǎn)換為單目標優(yōu)化問題。本實施例中，可試用內(nèi)點法求解式(12)得到方程的最優(yōu)解，進而通過式(7)、式(8)和式(9)得到冗余機械臂各關節(jié)與該最優(yōu)解對應的角度、角速度和角角速度，從而得到冗余機械臂各關節(jié)在下一時刻的位置和速度。以九自由度的冗余機械臂為例(假設該九自由度冗余機械臂的D-H坐標如圖3所示，該九自由度冗余機械臂連桿D-H參數(shù)表如表1所示)，求解冗余機械臂各關節(jié)位置和速度的過程可以為：表1θidi(mm)αiai(mm)范圍0d190°01550≤d1≤8276θ200a2＝2200-90≤θ2≤90θ30-90°0-90≤θ3≤90θ4d4＝280090°a4＝-375-180≤θ4≤180θ50-90°a5＝-a4＝375-180≤θ5≤180θ6d4＝280090°0-180≤θ6≤180θ70-90°0-90≤θ7≤90θ8d8＝165090°0-90≤θ8≤90θ900ah＝350-90≤θ9≤90首先，把冗余機械臂末端的速度轉(zhuǎn)換為以連桿3的坐標系為參考：然后，定義腕部坐標系。考慮到計算的簡便性，可以根據(jù)冗余機械臂的結(jié)構(gòu)特點定義腕部坐標系，其中，腕部坐標系的具體坐標與方向可以根據(jù)需要靈活設置，此處不作限定。示例性的，可以定義腕部坐標系為與冗余機械臂末端坐標系平行、原點與連桿8坐標系原點重合的坐標系，此時，當腕部和冗余機械臂末端的速度以連桿3坐標系為參考時，二者的角速度和線速度存在如下關系：3ωw＝3ωh(15)3vw＝3vh-3Rw(wωh×wPh)＝3vh-3ωh×3Ph＝3vh-3ωh×ah3xh(16)其中，3ωw是以連桿3坐標系為參考的腕部坐標系中的角速度；3ωh是以連桿3坐標系為參考的冗余機械臂末端坐標系中的角速度；3vw是以連桿3坐標系為參考的腕部坐標系中的線速度；3vh是以連桿3坐標系為參考的冗余機械臂末端坐標系中的線速度；3xh是以連桿3坐標系為參考的冗余機械臂末端坐標系中Z方向的單位矢量的值：上式中，ci表示cos(θi)，si表示sin(θi)，cij表示cos(θi+θj)，sij表示sin(θi+θj)。定義3Jw為聯(lián)系關節(jié)角速度與腕部速度的雅克比矩陣，則有：用矢量積法可求出該雅克比矩陣如下：3Jw＝[J1J2J3J4J5J6J7J8J9](19)其中，本實施例中，可在式(19)中取任意三列作為α，J*為除組成α的三列之外的其余列。示例性的，取J5、J6和J7作為α，其余列(J1、J2、J3、J4、J8和J9)組成J*，通過式(5)可以得到：其中，J21＝a2s3-d6c5-d4-a5s5-d7c5c7+d7s5c6s7，J23＝a2c3+a4c4+a5c4c5-d6c4s5-d7c4s5c7+d7s4s6s7-d7c4c5c6s7，J31＝-d4-d7(c5c7-s5c6s7)-d6c5-a5s5，J33＝a4c4+d7(s7(s4s6-c4c5c6)-c4s5c7)+a5c4c5-d6c4s3，J41＝d7(s7(c4s6+s4c5c6)+s4s5c7)-a4s4-a5s4c5+d6s4s5，J42＝d7(s7(s4s6-c4c5c6)-c4s5c7)+a4c4+a5c4c5-d6c4s5，J84＝s7(s4s6-c4c5c6)-c4s5c7，J85＝-s7(c4s6+s4c5c6)-s4s5c7，J86＝c5c7-s5c6s7，J94＝c8(s4c6+c4c5s6)-s8(c7(s4s6-c4c5c6))+c4s5s7，J95＝s8(c7(s4s6+s4c5c6))-s4s5s7-c8(c4c6-s4c5s6)，J96＝s8(c5s7-s5c6c7)+c8s5s6。令和由式(20)可得：其中，為矩陣的第i個元素。由式(6)可得：其中，α＝(J5J6J7)。因此，將式(21)至(26)中的(j＝1,2,3,4,8和9)用(i＝5,6和7，j＝1,2,3,4,8和9)代替，將式(21)至(26)中的(k＝1,2,3,4,5和6)用-Jik(i＝5,6和7，k＝1,2,3,4,5和6)代替即可得到和的值。以為例，將式(21)至(26)中的(j＝1,2,3,4,8和9)用(j＝1,2,3,4,8和9)代替，可以得到：將式(21)至(26)中的(k＝1,2,3,4,5和6)用-J5k(k＝1,2,3,4,5和6)代替，可得到：由式(19)可知因此可得：其中，為矩陣的第i個元素。同理可以得出：其中，將關節(jié)角速度表示為冗余度向量(k5,k6,k7)的函數(shù)：將式(28)代入式(8)中，可以得到關節(jié)角度θ以冗余度向量(k5,k6,k7)為自變量的函數(shù)：其中，θ0是當前關節(jié)角度，Δt是采樣步長。將式(28)代入式(10-1)、將式(29)代入式(10-2)可以得到關節(jié)運動幅度最小以及機械臂受對應的齒輪間隙影響最小的方程分別為：其中，Hi(θ(k5,k6,k7))是連桿變換矩陣0Ti(θ(k5,k6,k7))中第二行第四列對應的元素：0Ti(θ(k5,k6,k7))＝0T1(d1)·1T2(θ2)Li-1Ti(θi),(i＝1,L,9)(32)其中，i-1Ti(θi)是Denavit-Hartenberg矩陣：其中，di、αi和ai是Denavit-Hartenberg參數(shù)，其具體數(shù)值如表1所示。將式(28)代入式(11-1)、將式(29)代入式(11-2)可以得到關節(jié)角速度限制以及關節(jié)角度限制的約束條件為：由式(33)可得：由式(34)可以進一步得到式(12)中的矩陣A和向量b如下：從而，多目標優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為：由式(30)、(31)和(35)可以求得冗余度向量(k5,k6,k7)的最優(yōu)值，將冗余度向量(k5,k6,k7)的最優(yōu)值代入式(28)和式(29)即可得到冗余機械臂各關節(jié)在下一采樣點的角速度和角度，從而得到冗余機械臂各關節(jié)的位置和速度。本發(fā)明實施例二提供的冗余機械臂的控制方法，獲取冗余機械臂末端在目標點的速度，根據(jù)冗余機械臂末端在目標點的速度將冗余機械臂的關節(jié)角、關節(jié)角速度和關節(jié)角加速度映射到冗余度空間，根據(jù)逆運動學方程確定冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的優(yōu)化目標函數(shù)和約束條件，以冗余度空間向量為自變量建立運動軌跡對應的方程，通過輔助向量和單目標優(yōu)化算法求解軌跡函數(shù)對應的方程，得到運動軌跡對應的冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本實施例通過采用上述技術方案，建立多目標約束優(yōu)化問題的數(shù)學模塊，可以為求解多目標優(yōu)化問題提供理論基礎，在得到滿足設計目標的全局最優(yōu)解的前提下，減少冗余機械臂多目標優(yōu)化問題的搜索空間，避免多目標求解過程中維度爆炸問題的發(fā)生，簡化冗余機械臂控制過程中所需的計算量，提高冗余機械臂的反應速度。實施例三本發(fā)明實施例三提供一種冗余機械臂的控制裝置。該裝置可由硬件和/或軟件實現(xiàn)，一般集成在用于控制機器人的控制模塊中，可通過執(zhí)行冗余機械臂的控制方法實現(xiàn)對冗余機械臂的控制。圖4所示為本實施例提供的冗余機械臂的控制裝置的結(jié)構(gòu)框圖，如圖4所示，該裝置包括：信息獲取單元410，用于獲取冗余機械臂所在的當前點信息和目標點信息；軌跡單元420，與所述信息獲取單元相連，用于根據(jù)所述當前點信息和所述目標點信息確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)；冗余度處理單元430，與所述軌跡單元相連，用于以冗余度空間向量為自變量建立所述軌跡函數(shù)對應的方程；根據(jù)目標接近法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本發(fā)明實施例三提供的冗余機械臂的控制裝置，通過信息獲取單元獲取冗余機械臂的當前點信息和目標點信息，通過軌跡單元根據(jù)所獲取的當前點信息和目標點信息確定冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的軌跡函數(shù)，通過冗余度處理單元以冗余度空間向量為自變量建立該軌跡函數(shù)對應的方程，通過目標接近法求解該方程以得到運動軌跡對應的冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。本發(fā)明實施例通過采用上述技術方案，可以在得到滿足設計目標的全局最優(yōu)解的前提下，減少冗余機械臂多目標優(yōu)化問題的搜索空間，避免多目標求解過程中維度爆炸問題的發(fā)生，簡化冗余機械臂控制過程中所需的計算量，提高冗余機械臂的反應速度。進一步地，所述信息獲取單元410具體用于：獲取所述冗余機械臂末端在所述目標點的速度；根據(jù)所述冗余機械臂末端在所述目標點的速度將所述冗余機械臂的關節(jié)角、關節(jié)角速度和關節(jié)角加速度映射到冗余度空間。進一步地，所述獲取所述冗余機械臂末端在所述當前點的速度包括：根據(jù)所述冗余機械臂末端在所述當前點的位姿和所述冗余機械臂末端在所述運動軌跡中的下一采樣點的位姿確定所述冗余機械臂末端在所述下一采樣點的速度。進一步地，所述軌跡單元420具體用于根據(jù)逆運動學方程，確定所述冗余機械臂從當前點移動到目標點的運動軌跡對應的優(yōu)化目標函數(shù)和約束條件。進一步地，所述優(yōu)化目標函數(shù)包括所述冗余機械臂的關節(jié)運動幅度最小或者所述冗余機械臂受對應的齒輪間隙影響最小；所述約束條件包括：將所述冗余機械臂的關節(jié)速度約束在預設的速度范圍內(nèi)或者將所述冗余機械臂的關節(jié)角度約束在預設的角度范圍內(nèi)。進一步地，所述根據(jù)目標接近法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度包括：在冗余度空間中，根據(jù)優(yōu)化目標函數(shù)、與優(yōu)化目標對應的最小目標值、對應的約束條件和預設的加權(quán)系數(shù)，通過輔助向量和單目標優(yōu)化算法求解所述軌跡函數(shù)對應的方程，得到所述運動軌跡對應的所述冗余機械臂中各關節(jié)的位置和速度。進一步地，所述單目標優(yōu)化算法包括：牛頓-歐拉算法、Nelder-Mead單純形算法、內(nèi)點算法、基因算法和/或PatternSearch算法。本實施例提供的冗余機械臂的控制裝置可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例提供的冗余機械臂的控制方法，具備執(zhí)行冗余機械臂的控制方法相應的功能模塊和有益效果。未在本實施例中詳盡描述的技術細節(jié)，可參見本發(fā)明任意實施例所提供的冗余機械臂的控制方法。注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。當前第1頁1 2 3