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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种面向灵巧机械手抓取操作的轨迹优化方法，该方法包括：设计了一种基于时间参数的映射函数来对灵巧手部姿态参数进行合理的降维操作，从而降低灵巧手在高维空间中的轨迹优化难度，同时保持抓取运动的平滑和自然特性；利用深度学习模型来提供先验信息来对优化过程中的手部姿态进行约束，以确保手部姿势在整个轨迹中保持自然和合理；提出了一种联合目标优化策略，在优化轨迹的同时对目标姿态进行调整从而提升抓取轨迹的可行性。本发明方法不仅可以适用于高自由的灵巧手，也适用于更低自由度的机械手。本发明方法在两种不同的公开数据集上得到了验证，在灵巧手抓取轨迹规划的任务上，本发明方法在各种度量标准下都优于现有方法。
主权项：1.一种面向灵巧机械手抓取操作的轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取抓取目标物体的符号距离场参数，并生成若干抓取目标姿态，所述抓取目标姿态包括全局位移、全局方向和关节姿态；S2、随机初始化起始姿态的全局位移参数、全局方向参数和关节姿态参数；S3、构建基于多层感知器结构的Hposer编码器-解码器网络；使用Hposer编码器将目标姿态和初始姿态的关节姿态参数分别映射到各自的潜在编码特征中；S4、将目标姿态和初始姿态两者中编码特征向量、全局位移和方向参数合并，输入到基于时间参数优化的映射函数中，输出轨迹特征参数；所述基于时间参数优化的映射函数具体为：，其中是函数中的待优化变量，代表标准化下的第帧的时间索引；表示sigmoid函数操作；是一个控制着关节移动速率的变化幅度的超参数；S5、将轨迹特征参数中的编码特征输入到Hposer解码器中，获得重建后的关节姿态参数并和轨迹特征参数中的全局位移和方向参数合并得到最终的轨迹姿态参数；S6、通过MANO模型得到轨迹每一帧的点云，通过轨迹姿态参数和点云进行轨迹优化和目标姿态联合优化，通过迭代进行的梯度更新，得到优化后的映射函数和目标特征参数；根据优化后的映射函数和目标特征参数计算轨迹姿态，得到优化后的轨迹姿态参数；所述轨迹优化和目标姿态联合优化具体为：首先对轨迹优化的对函数中和进行更新，然后再对目标姿态参数进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向灵巧机械手抓取操作的轨迹优化方法
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