机器人系统中的动态避障的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器人系统中的动态避障。
【背景技术】
[0002] 机器人通常包括一系列联动装置，其经由马达驱动的机器人关节互连。每一个机 器人关节代表一个或多个独立的控制变量或自由度。例如机器人手臂、抓持器等的末端执 行器是具体的末端联动装置，其在执行命令的工作任务中作用在物体上，例如抓持和移动 物体。复杂的编程和运动控制逻辑被以各种方式使用，以获得所需水平的机器人可动性、灵 活性和与工作任务有关的功能性。末端执行器通常根据限定的路径或轨迹接近和离开特定 目标位置。这种路径是使用各种技术预先规划的。然而，在工作环境中遇到动态障碍物时 常规的末端执行器路径规划技术可能并不十分鲁棒。
【发明内容】
[0003] 本文所述的机器人控制器适用于在动态障碍物存在的情况下控制末端执行器。不 同于现有方法，控制器使用Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK)算法计算轮廓函数，且由此允 许控制器处理具有任意（即不是预定的）形状的动态障碍物。本发明的方法还使用调和势， 以调制用于末端执行器的运动规划，由此在机器人工作环境中的这样的动态障碍物周围操 纵末端执行器。
[0004] 具体说，控制器考虑动态障碍物的速度以作为输入，且计算代表障碍物的任意的 几何形状之间的距离。该方法利用GJK算法计算距离。由此，轮廓函数通过控制器限定，用 于避开遇到的动态障碍物，这与使用预定轮廓函数和限定/非任意的障碍物形状的方法不 同相反。该方法还允许控制器使用点云形状的性能，且允许给定控制点表示为具有限定形 状的体积。以这种方式，调和势的概念被扩展到这样的情况，其中动态障碍物被表示为点的 集合，例如来自3D点云摄像头，其输出障碍物的点云或光探测测距（Light Detection and Ranging :LIDAR)扫描结果。另外，本发明的设计预期了调制函数的自动调整，从而障碍物 速度被考虑，由此允许控制器更好地避开动态障碍物。
[0005] 在下文结合附图进行的对实施本发明的较佳模式做出的详尽描述中能容易地理 解上述的本发明的特征和以及其他的特征。
【附图说明】
[0006] 图1是具有机器人和控制器的示例性机器人系统的示意图，该机器人系统为了避 开任意形状的动态障碍物，将利用流场的动态系统与调和势（harmonic potential)相组 合。
[0007] 图2是描述了在图1的机器人系统中可用的示例性调和势调制方法的示意性逻辑 流程图。
[0008] 图3A是示意性向量场。
[0009] 图3B是图3A所示的向量场的示意性流线变化。
【具体实施方式】
[0010] 参考附图，其中几幅图中相同的附图标记指示相同或相似的部件，机器人系统10 在图1中被示意性地显示为具有控制器50。机器人系统10包括机器人12。机器人12被图 示为图1的示例性灵巧人形机器人，但是机器人12可以替换地以任何多轴线机器人实施。 机器人12在存在动态障碍物30的情况下运行，动态障碍物30例如是运动的操作者、其他 机器人等。控制器50被编程为经由方法100的执行而避开动态障碍物30,方法100的示 例性实施例显示在图2中。示例性动态障碍物30和相关的流场（flow fields)在图3A和 3B中示意性地显示。
[0011] 机器人12包括末端执行器14,例如设置在机器人臂16远端的抓持器或多手指的 手。机器人12的运动（尤其是末端执行器14和机器人臂16的运动）经由机器人控制器 50而被自动地控制，所述机器人控制器50具有动态系统模块（DSM)52、调和势（harmonic potential)调制器（HPM) 53和阻抗控制模块（ICM) 54,它们的具体编程功能在下文详细描 述。例如3D点云摄像头、LIDAR传感器阵列等的摄像头15收集描述动态障碍物30的位置 和近似几何形态的一组3D点云信息，且将该信息转送到控制器50,作为方法100 -部分的 点云数据（箭头19)。
[0012] 机器人12在软件中编程且以硬件配备，以通过多个控制自由度执行一个或多个 自动任务，例如以变化的位置和速度抓持和移动物体25,且执行其他交互任务或控制其他 整合的系统部件，例如夹具、继电器、任务照明装置等。在图1所示的实施例中，机器人12包 括多个独立地且可互相依赖地运动的机器人关节，以控制机器人臂16和末端执行器14的 运动。虽然为了说明简单而从图1省略，但是每一个机器人关节包括一个或多个关节促动 器和/或被一个或多个关节促动器驱动，所述关节促动器为例如关节马达、直线促动器、旋 转促动器等。
[0013] 图1的控制器50提供机器人12的精确的运动控制，包括对用于操纵被末端执行 器14作用在上面的物体（未示出）所需的精细和粗大运动的控制。另外，控制器50提供 用于机器人12的在线运动生成和马达控制。DSM 52可被编程为提供本领域已知的动态运 动基元（DMP)，由此使用微分方程实时地生成运动轨迹。
[0014] 具体地，控制器50目的是改进避开例如图1所示的示例性运动/动态障碍物30等 的障碍物的现有方法。具体说，控制器50利用HPM 53来调制末端执行器14的运动且由此 在动态障碍物30周围操控末端执行器14,例如经由图3B的流线134示意性地示出的。应 用在机器人控制领域的调和势由于具有类似于势场避障的能力但是不需要局部最小值的 处理而受到了重视。例如，一些常规的方法限定用于每一个静态障碍物的连续轮廓函数，以 便调制这种障碍物附近的控制点速度。
[0015] 如本文配置的图1的控制器50利用Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK)算法来限定 轮廓函数，与现有技术的方法不同，现有技术的方法经由预定的轮廓函数应对限定形状的 障碍物。GJK算法最终被控制器50使用，以体现流场的形状，用于控制如下所述的末端执行 器14。该函数提供使用来自摄像头15的点云形状的能力，并且允许任何具体控制点表示为 具有限定形状的体积。以此方式，调和势方法可容易地扩展来处置其中图1、3A和3B的动 态障碍物30被表示为摄像头15所收集的点集合的情况。
[0016] 另外，图1的控制器50被编程为经由HPM 53调整调制函数，其方式是考虑在机器 人12附近的动态障碍物30的速度。这种方法允许控制器50更好地避开动态障碍物30,即 使障碍物30以很大速度运动且控制体积不具有固有速度时也可以。
[0017] 控制器50可以结构上实施为被编程为规划和生成机器人臂16和末端执行器14 的机器人运动的计算机装置或多个这样的装置。控制系统50可以包括一个或多个处理器 (P)和存储器（M)，其包括足够量的有形非瞬时存储器。存储器类型可以包括光学或磁性只 读存储器（R0M)、随机访问存储器（RAM)、可擦除电可编程只读存储器（EEPR0M)等。控制系 统50也可以包括高速时钟，模拟数字（A/D)电路，数字模拟D/A电路、和任何所需的输入/ 输出（I/O)电路和装置以及信号调节和缓冲器电子器件。驻留在控制器50中或由此易于 访问的各控制算法（例如实施图2的方法100的指令）可以存储在存储器（M)中且经由处 理器（P)在一个或多个不同控制水平自动执行，以提供相应控制功能。
[0018] 动态运动基元（DMP)(如机器人控制领域熟知的）可用于以给定的速度v(t)产生 特定机器人运动轨迹X (t)。用于DMP的运动方程通过附接到目标位置g且通过非线性加速 度扰动的阻尼弹簧的动力学促成：
[0021] 其中X。是给定运动的开始点，K是弹簧常数，D是阻尼常数，且f是参数化的非线 性函数。
[0022] 通常，图1示意性地显示的控制器50接收相似的期望目标（gd)，即末端执行器14 的给定运动的限定目标位置（经由编程或经由通过示范学习提供的具体参考路径），且经 由DSM 52执行这样一组微分方程。DSM 52将期望关节速度（vd*)输出到HPM 53且与HPM 53相互作用，HPM 53最终将改变的关节速度（vd)传送到ICM 54。ICM 54又计算和经由阻 抗体系（impedance framework)传送命令的马达扭矩命令（τ ee)到机器人12 (这在本领域 是熟知），且HPM 53从机器人12接收或确定实际的关节位置（P14)和实际的速度（V14)。如 本领域已知的，位置可以经由位置传感器（未示出）测量且实际的速度可以通过控制器50 从一系列随时间的这种测量关节位置进行计算。
[0023] 图2描述了方法100的示例性的一般的实施例。各种步骤的进一步细节在下文给 出。在步骤102,图1的控制器50上载末端执行器14和动态障碍物30的位置和几何形状 (GE0)。动态障碍物30可以使用摄像头15而被如上所述地检测为点云，即通过处理从摄像 头15流到控制器50的点云数据（箭头19)。作为方法100的一部分，控制器50扩展调和 势避障的概念，从而其可应用于动态障碍物30,每一个动态障碍物具有任意的形状。
[0024] 简要地参见图3A和3B，动态障碍物30图示为任意形状的多边形。在图3A中，动 态障碍物30最初位于恒定流的流场34中，流场34表示为末端执行器14相对于动态障碍 物30的所有可能运动的向量。图3B图示了在方法100执行之后图3A所示的流场34的经 调制模式的流线134。控制器50形成在动态障碍物30周围的人造边界36,以用于避开动 态障碍物30,作为下文所述的方法100的一部分。