【】本发明涉及空间机器人，尤其涉及一种多臂空间机器人的抓取规划方法。
背景技术
0、
背景技术：
1、随着人类对太空探索需求的不断增加，空间机器人展现出了巨大的发展潜力，并已被广泛应用于执行大型航天器的多种任务，成为在轨服务任务中最重要途经之一。空间舱外目标抓取作为在轨操作任务的关键环节，受环境因素影响，存在接触过程扰动等一系列问题。相比于航天员出舱操作，空间机器人操作具有更高的安全性和灵活性，能够在复杂的空间环境中更有效执行任务，减少人为风险并提高操作效率。现有的大多数空间机器人为单臂结构，能够执行舱体组装、设备维护等在轨操作任务。然而，单臂机器人在应对多样化的在轨任务时存在操作能力不足、任务类型有限等局限性。为此，多臂空间机器人得以提出，其通过多臂之间的协同配合，利用接触式刚性连接实现对目标物体的包络式抓取，能够显著提升操作的灵活性和适应性。
2、相较于单臂机器人，多臂空间机器人在复杂空间环境中具备更高的操作精度，极大地提高了空间目标抓取的可靠性和效率。在空间多臂抓取任务中，为实现目标物体的成功抓取，通常需要预先进行抓取点选取与抓取构型生成，而合理的抓取点与抓取构型可以有效提高抓取稳定性与任务成功率。因此，抓取规划对多臂空间机器人的抓取任务执行具有重要意义，亟需开展多臂空间机器人抓取点选取与抓取构型优化两方面研究。
技术实现思路
0、
技术实现要素：
1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种多臂空间机器人的抓取规划方法，包括：
2、利用目标物体三维模型，根据多臂空间机器人的末端与物体表面的稳定接触条件，确定稳定接触质量指标；
3、根据所述稳定接触质量指标，生成多臂空间机器人的稳定抓取点选取策略，其中，所述稳定抓取点选取策略包括多臂空间机器人对目标物体的稳定抓取点；
4、利用多臂空间机器人的三维模型，生成多臂空间机器人的运动学与动力学方程；
5、根据多臂空间机器人对目标物体的稳定抓取点、多臂空间机器人的运动学与动力学方程，确定多臂空间机器人的抓取构型的性能评价指标；以及，根据所述性能评价指标，生成多臂空间机器人的抓取构型的多目标优化模型；
6、根据多臂空间机器人对目标物体的稳定抓取点和多目标优化模型，并以稳定接触为目标，对多臂空间机器人与目标物体之间进行抓取规划。
7、上述方法中，所述目标物体三维模型为包含目标物体形状信息的点云模型，每个点包含对应的法向量信息；
8、所述多臂空间机器人末端与物体表面的稳定接触条件，包括：
9、对于都存在f使其满足：
10、
11、其中，wext为所受外力产生力螺旋，fs为各接触点在目标物体质心处产生的综合力螺旋，g＝[g1gk]为多臂空间机器人的综合抓取矩阵，为多臂空间机器人各机械臂末端所产生的抓取力向量，k为接触点数量；
12、多臂空间机器人与目标物体接触点处的受力需要满足：
13、
14、其中，μf为库伦摩擦系数，fin为机械臂末端沿接触面法线方向的力，fio、fit为沿切线方向的力。
15、上述方法中，所述稳定接触质量指标，包括力螺旋空间椭球体积指标和最大抵抗力螺旋；
16、其中，力螺旋空间椭球体积指标：
17、
18、其中，g为综合抓取矩阵，mf为力螺旋空间椭球体积指标；
19、最大抵抗力螺旋质量指标：
20、
21、其中，mr为最大抵抗力螺旋质量指标，rmax(a,b)表示以a为中心在凸包b中最大内切球半径计算函数，表示组合l的线性化力螺旋构建的凸包。
22、上述方法中，所述根据所述稳定接触质量指标，生成多臂空间机器人的稳定抓取点选取策略，包括：
23、构建n-1个点的随机组合，并构建对应的力螺旋集合gasc＝{ω1,ω2,...,ωn-1}与wasc＝{ω1,1,ω1,2,...,ω1,m,ω2,1,...,ωn-1,m}∪{o}。对力螺旋集合gasc降维处理，得到降维后的力螺旋集合ygmds：
24、
25、其中，θg3与λg3为双中心化矩阵的前3个特征向量和特征值；dg2是通过计算成对数据点之间的平方欧几里得距离得到的平方距离矩阵；h为中心化矩阵；
26、对力螺旋集合wasc降维处理，得到降维后的力螺旋集合ywmds，对ygmds与ywmds重新组合形成ygasc与ywasc，并重新构建coh(ywasc)，计算过o点的凸包支撑超平面集合u；
27、若则o点位于coh(ywasc)内部，对于均符合抓取力闭合，构建gσ＝{ω1,ω2,...,ωn-1,ωc}；
28、若o点位于coh(ywasc)表面，令构建力螺旋集合
29、若对于构建的gσ＝{ω1,ω2,...,ωn-1,ωt}满足力闭合条件；
30、若随机选择ωrmds∈{n1∪n2}，替换ygmds中与ωrmds欧式距离最近的ωimds，重新形成并重新构建对应的与重新开始算法计算；
31、依据所得gσ，对力螺旋空间椭球体积与最大抵抗力螺旋执行基于熵权法与距离综合评价法的多准则决策操作，选取稳定抓取点集合：
32、
33、其中，为第l组合中第i机械臂末端稳定抓取点，i＝1,2,…,k。
34、上述方法中，所述多臂空间机器人的三维模型由多个7自由度机械臂组成，所述利用多臂空间机器人的三维模型，生成多臂空间机器人的运动学与动力学方程，包括：
35、构建多臂空间机器人的运动学方程：
36、
37、其中，表示多臂机器人的机械臂末端速度矢量；表示多臂机器人系统基座速度矢量；表示多臂机器人各关节速度；jb，jm分别代表基座与多机械臂相关的雅可比矩阵矩阵；
38、构建多臂空间机器人的正向动力学方程：
39、
40、其中，h(θ)为多臂空间机器人的综合广义惯性矩阵，τ为多臂空间机器人的综合广义驱动力矩，为系统分线性项。
41、上述方法中，所述根据多臂空间机器人对目标物体的稳定抓取点、多臂空间机器人的运动学与动力学方程，确定多臂空间机器人的抓取构型的性能评价指标，包括：
42、依据多臂空间机器人的运动学方程，构建可操作性性能评价指标mo；
43、依据多臂空间机器人的动力学方程，构建运动能耗性能评价指标ms；
44、依据多臂空间机器人的关节空间规划过程中的关节力矩变化，构建关节力矩峰值性能评价指标mτ；
45、根据所述性能评价指标，生成多臂空间机器人的抓取构型的多目标优化模型，包括：依据可操作性性能评价指标mo、运动能耗性能评价指标ms与关节力矩峰值性能评价指标mτ，以及多臂空间机器人的运动约束条件，生成多臂空间机器人抓取构型的多目标优化模型。
46、上述方法中，所述依据多臂空间机器人的运动学方程，构建可操作性性能评价指标mo，包括：
47、依据多臂空间机器人的运动过程中的关节速度极限值，构建关节角速度约束权重矩阵：
48、
49、其中，为关节角速度约束权重矩阵，为机械臂i关节j的关节角速度，为机械臂i关节j的关节角速度约束值，满足
50、并依据关节角速度约束权重矩阵，构建可操作性性能评价指标：
51、
52、其中，mo为可操作性性能评价指标，g为多臂空间机器人综合抓取矩阵，为雅可比矩阵j的伪逆矩阵；在固定基座下，j＝jm，jm为机械臂雅可比矩阵。
53、上述方法中，所述依据多臂空间机器人的动力学方程，构建运动能耗性能评价指标ms，包括：
54、根据多臂空间机器人的初始状态构型与目标状态构型采用五次多项式差值进行关节空间规划，得到各时刻的关节角速度
55、根据多臂空间机器人的正向动力学方程，得到多臂空间机器人各关节力矩随时间变化函数τ(t)，并根据所述变化参数构建多臂空间机器人的运动能耗性能评价指标：
56、
57、其中，ms为运动能耗性能评价指标，λ为多臂空间机器人从θinit到θend关节空间轨迹规划时的段数，ti-1代表第i段的起始时间，ti代表第i段的结束时间。
58、上述方法中，所述依据多臂空间机器人的关节空间规划过程中的关节力矩变化，构建关节力矩峰值性能评价指标mτ，包括：
59、依据多臂空间机器人的正向动力学方程与多臂空间机器人的关节力矩随时间变化函数τ(t)，构建关节力矩峰值性能评价指标：
60、
61、其中，mτ为关节力矩峰值性能评价指标，且对于任意时刻，表示i机械臂j关节的关节力矩。
62、上述方法中，所述多臂空间机器人的运动约束条件为多臂空间机器人的各关节角约束条件；所述方法还包括：
63、依据多臂空间机器人的各关节角限制，建立多臂空间机器人关节角约束条件：
64、θmin≤θ≤θmax
65、其中，为多臂空间机器人的各关节角度组成向量，为多臂空间机器人的各关节角极限最大值组成向量，为多臂空间机器人的各关节角极限最小值组成向量；
66、所述依据可操作性性能评价指标mo、运动能耗性能评价指标ms与关节力矩峰值性能评价指标mτ，以及多臂空间机器人的运动约束条件，生成多臂空间机器人抓取构型的多目标优化模型，包括：
67、依据可操作性性能评价指标mo、运动能耗性能评价指标ms与关节力矩峰值性能评价指标mτ，结合多臂空间机器人的关节角约束条件，生成多臂空间机器人抓取构型的多目标优化模型：
68、findθopt
69、min m(θ)＝[mo(θ)ms(θ)mτ(θ)]t
70、s.tθmin≤θ≤θmax
71、其中，θopt为多臂空间机器人抓取最优构型，θ为多臂空间机器人各关节角度向量。
72、本发明实施例中所设计的多臂空间机器人的抓取规划方法，有效解决了目标物体所生成的抓取点稳定性差的问题，同时，综合考虑多臂空间机器人系统的自身耦合特性，实现了结合多目标优化方法的抓取构型优选，有效满足了多臂空间机器人抓取目标物体前的抓取规划需求。
1.一种多臂空间机器人的抓取规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物体三维模型为包含目标物体形状信息的点云模型，每个点包含对应的法向量信息；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稳定接触质量指标，包括力螺旋空间椭球体积指标和最大抵抗力螺旋；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述稳定接触质量指标，生成多臂空间机器人的稳定抓取点选取策略，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多臂空间机器人的三维模型由多个7自由度机械臂组成，所述利用多臂空间机器人的三维模型，生成多臂空间机器人的运动学与动力学方程，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多臂空间机器人对目标物体的稳定抓取点、多臂空间机器人的运动学与动力学方程，确定多臂空间机器人的抓取构型的性能评价指标，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据多臂空间机器人的运动学方程，构建可操作性性能评价指标mo，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据多臂空间机器人的动力学方程，构建运动能耗性能评价指标ms，包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据多臂空间机器人的关节空间规划过程中的关节力矩变化，构建关节力矩峰值性能评价指标mτ，包括：
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多臂空间机器人的运动约束条件为多臂空间机器人的各关节角约束条件；所述方法还包括：
11.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据可操作性性能评价指标mo、运动能耗性能评价指标ms与关节力矩峰值性能评价指标mτ，以及多臂空间机器人的运动约束条件，生成多臂空间机器人抓取构型的多目标优化模型，包括：
