技术特征：
1.一种在基于处理器的系统中控制机器人的运动的操作的方法，所述基于处理器的系统包括至少一个处理器，所述方法包括：对于沿几何路径从s1到至少s
n-1
的多个航路点s
i
中的每一个，存在针对每个航路点s
i
的对应的机器人构型q
i
，在将加速度限制应用于由所述航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的同时线性确定沿路径的最大速度的估计；在将加速度限制应用于由所述航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的同时线性确定沿路径的最大速度的估计之后，对于沿几何路径从s1到s
n-1
的多个航路点s
i
中的每一个，在将加加速度限制应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的同时线性确定沿路径的最大速度的估计；以及对于沿几何路径从至少s2到s
n
的航路点s
i
中的每一个，基于所确定的最大速度的估计中的相应的估计来确定将到达相应的航路点的相应的时间。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在将加速度限制应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的同时线性确定沿路径的最大速度的估计包括：对于从至少s
n-1
到s1连续的航路点s
i
，确定由每个相应的航路点s
i
处的加速度限制界定的相应的可行速度范围；以及在确定由加速度限制界定的相应的可行速度范围之后，然后，对于从s1到s
n-1
连续的航路点s
i
，选择至少近似地最大化从s1到至少s
n-1
的连续航路点s
i
之间的每个转换的速度平方的相应的加速度值，使得相应的加速度值在对应的加速度限制内并且对应的速度在相应的可行速度范围内。3.根据权利要求2所述的方法，其中，对于从至少s
n-1
到s1连续的航路点s
i
，确定由每个相应航路点s
i
处的加速度限制界定的相应的可行速度范围包括：确定在航路点s
n
处的速度为等于零。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，在将加加速度限制应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的同时线性确定沿路径的最大速度的估计包括：对于从s
n-1
到s1连续的航路点s
i
，确定相应的可行速度范围和相应的可行加速度范围，范围中的每个由每个相应航路点s
i
处的加加速度限制界定；以及在确定由每个相应的航路点s
i
处的加加速度限制界定的相应的可行速度范围和可行加速度范围之后，然后，对于从s1到s
n-1
连续的航路点s
i
，选择至少近似地最大化从s1到s
n
的连续航路点s
i
之间的每个转换的速度平方的相应的加加速度值，使得相应的加加速度值在对应的加加速度限制内，对应的速度在相应的可行速度范围内，并且对应的加速度在相应的可行加速度范围内。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：进行多次迭代，直到达到结束条件，对于航路点s
i
，至少部分地基于相应的输入值来确定相应的加加速度限制速度，所述相应的输入值等于最近先前迭代的相应的输入值减去epsilon值，并且所述epsilon值是在所述多次迭代内保持不变的常量或在所述多次迭代中变化的变量。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：通过以下方式确定是否达到结束条件：确定对应于当前选择的加加速度值的至少近似最大化的速度平方与对应于最近的先
前选择的加加速度值的至少近似最大化的速度平方之间的差；以及将确定的差与阈值进行比较。7.根据权利要求1所述的方法，其中，对于沿着几何路径从s1到s
n
的多个航路点s
i
中的每一个，基于最大速度组中的相应的最大速度来确定将到达相应的航路点的相应的时间包括：确定表示构型q
i
中的每个将被实现的相应的相对时间的时间向量。8.根据权利要求7所述的方法，还包括：接收n个机器人构型q
i
的构型向量，所述构型向量具有长度n，并且其中，确定表示构型q
i
中的每个将被实现的相应的相对时间的时间向量包括确定具有与构型向量的长度相等的长度的时间向量。9.根据权利要求8所述的方法，其中，接收n个机器人构型q
i
的构型向量包括接收提供机器人的构型空间中的点向量的构型向量，每个点指定机器人的至少两个关节中的每一个的相应的姿态。10.根据权利要求1所述的方法，其中，对于沿几何路径从至少s2到s
n
的航路点s
i
中的每一个，基于最大速度的所确定的估计的组中的相应的估计来确定将到达相应的航路点的相应的时间包括确定将到达相应的航路点的相应的相对时间，所述相应的相对时间相对于将到达至少一个先前航路点的相应的时间。11.根据权利要求1至3或6至10中任一项所述的方法，还包括：至少提供所确定的将到达相应的航路点的相应的时间以控制所述机器人的运动。12.一种控制机器人的运动的系统，所述系统包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂时性处理器可读介质，其通信地耦合到所述至少一个处理器并存储处理器可执行指令，所述处理器可执行指令在由所述至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器进行以下操作：对于沿几何路径从s1到s
n
的多个航路点s
i
中的每一个，存在针对每个航路点s
i
的对应的机器人构型q
i
，在应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的加速度限制下，线性确定沿路径的最大速度的估计；在应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的加速度限制下线性确定沿路径的最大速度的估计之后，对于沿几何路径从s1到至少s
n
的多个航路点s
i
中的每一个，在应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的加加速度限制下，线性确定沿路径的最大速度的估计；以及对于沿几何路径从至少s2到s
n
的航路点s
i
中的每一个，基于所确定的最大速度的估计中的相应的估计来确定将到达相应的航路点的相应的时间。13.根据权利要求12所述的系统，其中，为了在应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的加速度限制下，线性确定沿路径的最大速度的估计，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器：对于从至少s
n-1
到s1连续的航路点s
i
，确定由每个相应的航路点s
i
处的加速度限制界定的相应的可行速度范围；以及在确定由每个相应航路点s
i
处的加速度限制界定的相应的可行速度范围之后，然后，对于从s1到s
n-1
连续的航路点s
i
，选择至少近似地最大化从s1到s
n
的连续航路点s
i
之间的每个
转换的速度平方的相应的加速度值，使得相应的加速度值在对应的加速度限制内并且对应的速度在相应的可行速度范围内。14.根据权利要求12或13中任一项所述的系统，其中，为了在应用于由航路点s
i
的相邻航路点之间的转换表示的运动的加加速度限制下，线性确定沿路径的最大速度的估计，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器：对于从s
n-1
到s1连续的航路点s
i
，确定相应的可行速度范围和相应的可行加速度范围，范围中的每个由每个相应的航路点s
i
处的加加速度限制的界定；以及在确定由每个相应的航路点s
i
处的加加速度限制界定的相应的可行速度范围和可行加速度范围之后，然后，对于从s1到s
n-1
连续的航路点s
i
，选择至少近似地最大化从s1到s
n
的连续航路点s
i
之间的每个转换的速度平方的相应的加加速度值，使得相应的加加速度值在对应的加加速度限制内，对应的速度在相应的可行速度范围内，并且对应的加速度在相应的可行加速度范围内。15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述处理器可执行指令在被执行时使所述至少一个处理器进一步进行以下操作：进行多次迭代，直到达到结束条件，对于航路点s
i
，至少部分地基于相应的输入值来确定相应的加加速度限制的速度，所述相应的输入值等于最近先前迭代的相应输入值减去epsilon值，并且所述epsilon值是在所述多次迭代内保持不变的常量或在所述多次迭代中变化的变量。16.根据权利要求15所述的系统，还包括：通过以下方式确定是否达到结束条件：确定对应于当前选择的加加速度值的至少近似最大化的速度平方与对应于最近的先前选择的加加速度值的至少近似最大化的速度平方之间的差；以及将确定的差与速度阈值进行比较。17.根据权利要求12所述的系统，其中，为了基于最大速度组中的相应的最大速度来确定将到达相应的航路点的相应的时间，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器确定表示构型q
i
中的每一个将被实现的相应的相对时间的时间向量。18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述至少一个处理器接收n个机器人构型q
i
的构型向量，所述构型向量具有长度n，并且其中，为了确定表示构型q
i
中的每个将被实现的相应的相对时间的时间向量，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器确定具有与构型向量的长度相等的长度的时间向量。19.根据权利要求12所述的系统，其中，为了基于最大速度的所确定的估计的组中的相应的估计来确定将到达相应的航路点的相应的时间，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器对于沿几何路径从至少s2至s
n
的航路点s
i
中的每个，确定将到达相应的航路点的相应的相对时间，所述相应的相对时间相对于将到达至少一个先前航路点的相应的时间。20.根据权利要求12所述的系统，其中，当由所述至少一个处理器执行时，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器进一步：至少提供相应的航路点的机器人构型和将到达相应的航路点的对应确定的相应的时间以控制机器人的运动。21.一种在基于处理器的系统中控制机器人的运动的操作的方法，所述基于处理器的
系统包括至少一个处理器，所述方法包括：确定由在加速度限制下沿几何路径的多个航路点中的相邻航路点之间的转换所表示的机器人运动的可行加速度限制速度范围，存在针对每个航路点的对应的机器人构型；对于航路点的至少一些，从可行加速度限制速度的组中选择至少近似最大化的可行加速度限制速度；确定由在至少近似加加速度限制下沿几何路径的多个航路点中的相邻航路点之间的转换所表示的机器人运动的可行加加速度限制速度范围；对于航路点的至少一些，从可行加加速度限制速度范围中选择至少近似最大化的可行加加速度限制速度；以及对于航路点的至少一些中的每一个，基于所选择的至少近似最大化的加加速度限制速度中的相应的速度来确定将到达相应的航路点的相应时间。22.根据权利要求21所述的方法，还包括：重复以下操作直到达到结束条件：确定由在至少近似加加速度限制下沿几何路径的多个航路点中的相邻航路点之间的转换所表示的机器人运动的新的可行加加速度限制速度范围；以及对于航路点的至少一些，从所述新的可行加加速度限制速度范围中选择至少近似最大化的可行加加速度限制速度。23.根据权利要求22所述的方法，还包括：通过以下中的至少一个来确定结束条件：确定所述至少近似最大化的可行加加速度限制速度的连续选择之间的差是否等于或低于阈值，或者确定是否已经达到定义的迭代次数。24.根据权利要求21所述的方法，其中，确定由在加速度限制下沿几何路径的多个航路点中的相邻航路点之间的转换所表示的机器人运动的可行加速度限制速度范围，包括：对于从至少s
n-1
到s1连续的航路点s
i
中的每一个，确定在每个相应的航路点s
i
处的加速度限制下可获得的相应的可行加速度限制速度范围；以及从所述可行加速度限制速度范围中选择至少近似最大化的可行加速度限制速度包括：对于从s1到s
n-1
连续的航路点s
i
，选择至少使从s1至s
n
的连续航路点s
i
之间的每个转换的速度平方近似最大化的相应的加速度值。25.根据权利要求21所述的方法，其中，确定由在至少近似加加速度限制下沿几何路径的多个航路点中的相邻航路点之间的转换所表示的机器人运动的可行加加速度限制速度范围，包括：对于从s
n-1
到s1连续的航路点s
i
，确定在每个相应的航路点s
i
处的加加速度限制和加速度限制下可获得的相应的可行速度范围和相应的可行加速度范围；以及对于航路点的至少一些中的每一个，基于所选择的至少近似最大化的加加速度限制速度中的相应的速度来确定将到达相应的航路点的相应的时间包括：对于从s1到s
n-1
连续的航路点s
i
，选择至少近似最大化从s1至s
n
的连续航路点s
i
之间的每个转换的速度平方的相应的加加速度值。26.根据权利要求25所述的方法，其中，确定由在至少近似加加速度限制下沿几何路径的多个航路点中的相邻航路点之间的转换所表示的机器人运动的可行加加速度限制速度
范围包括：进行多次迭代直到达到结束条件，对于航路点s
i
，至少部分地基于相应的输入值来确定相应的加加速度限制速度，所述相应的输入值等于最近先前迭代的相应输入值减去epsilon值，并且所述epsilon值是在所述多次迭代内保持不变的常量或在所述多次迭代中变化的变量。27.根据权利要求21至26之一所述的方法，还包括：至少提供所述确定的将到达相应的航路点的时间以控制机器人的运动。28.一种控制机器人运动的系统，所述系统包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂时性处理器可读介质，其通信地耦合到所述至少一个处理器并存储处理器可执行指令，所述处理器可执行指令在由所述至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器执行如权利要求1至10或21至26所述的方法中的任一项。29.根据权利要求28所述的系统，其中，当由所述至少一个处理器执行时，所述处理器可执行指令使所述至少一个处理器进一步进行以下操作：至少提供针对相应的航路点的机器人构型和对应确定的将到达相应的航路点的相应的时间以控制机器人的运动。
技术总结
描述了在不违反对加速度和加加速度(加速度相对于时间的导数)约束的情况下优化机器人或其部分的速度的更快、更低计算强度和更鲁棒的技术。在不违反加速度约束的情况下优化速度的非线性问题被线性化，并产生加速度约束的速度估计。在不违反加加速度约束的情况下优化速度的非线性问题被线性化，并产生加加速度约束的速度估计，并且可以由加速度约束的速度估计提供。可以生成和提供构型和定时，例如作为矢量，以控制机器人、机器人附件或其他结构的操作。作。作。
技术研发人员：克里斯多夫
受保护的技术使用者：实时机器人有限公司
技术研发日：2020.08.21
技术公布日：2022/5/10