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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明适用于智能挖掘机相关技术领域，提供了一种反铲式挖掘机连续实时轨迹规划方法，该方法包括以下步骤：步骤1：挖掘任务决策；步骤2：构建物理信息神经网络，使用传统优化算法进行单次挖掘轨迹规划，并获得训练数据集；步骤3：利用物理信息神经网络对步骤2中所获得的训练数据集进行训练，获得训练好的神经网络；步骤4：将步骤3中训练好的神经网络嵌入在线轨迹规划模型中，并从实际现场获取在线规划模型所需的输入，从而生成挖掘机的挖掘轨迹，本方法规划轨迹所耗费的时间非常短，能够满足实时作业的需求，对实现反铲式液压挖掘机的无人化与智能化具有十分重要的意义。

主权项：1.一种反铲式挖掘机连续实时轨迹规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：挖掘任务决策；步骤2：构建物理信息神经网络，使用传统优化算法进行单次挖掘轨迹规划，并获得训练数据集；步骤3：利用物理信息神经网络对步骤2中所获得的训练数据集进行训练，获得训练好的神经网络；步骤4：将步骤3中训练好的神经网络嵌入在线轨迹规划模型中，并从实际现场获取在线规划模型所需的输入，从而生成挖掘机的挖掘轨迹；在步骤2中，所述单次挖掘轨迹规划的具体步骤为：利用物理信息神经网络进行离线训练，获取训练集，包括输入X和输出Y；其中训练集的输入X为现场工作条件的参数，包括待挖掘的地面信息及挖掘机的初始姿态，且表示为向量形式如下： 式中，是由最小二乘拟合过程计算得出的相应待挖曲面的系数；θm1,θm2,θm3分别为训练集中第m个训练样本的动臂、斗杆和铲斗的初始关节角度；训练集的输出Y为最优挖掘轨迹的参数，该参数通过六阶多项式插值算法获得；在挖掘机工作装置的关节空间中，通过动臂、斗杆及铲斗的液压缸驱动各关节形成复合运动，进而使挖掘机铲斗完成规划的轨迹，不考虑挖掘机回转卸料的过程，设第i个关节的六阶插值多项式的表达式为：θit＝ai6t6+ai5t5+ai4t4+ai3t3+ai2t2+ai1t+ai0；式中，θit为第i个关节的插值函数；aij为第i个关节的第j次项的系数；t为三个关节共同完成整个轨迹所用的时间；以挖掘机工作装置的运动学和动力学作为约束条件，采用粒子群算法对三个关节多项式的六次项系数ai6以及插值时间t求最优值，进而根据数学关系计算其他多项式系数，由此得到每个关节角度的插值表达式，该表达式规划出的轨迹能够实现挖掘机工作装置以较短时间、较低能耗以及较高满斗率完成挖掘任务，粒子群优化的数学模型为：ft＝min[λ1t+λ2W+λ3V]；约束条件为：max{|vi|}≤vimax；max{|ei|}≤eimax；max{P}≤Pmax；式中，λ1、λ2和λ3权重系数，λ1+λ2+λ3＝1；t为单次挖掘的总时间；W为单次挖掘的能耗；V为单次挖掘的满斗率；vi和ei为第i个关节多项式随时间变化的角速度与角加速度，vimax和eimax为相应的角速度和角加速度最大值；p为挖掘机进行挖掘时所需的驱动功率，Pmax为挖掘机所能提供的最大功率；神经网络离线训练的期望输出Y，即上述三个关节多项式的六次项系数ai6以及插值时间t，表示为向量形式如下：Y＝[a16，a26，a36，t]；根据数学关系计算出其他多项式系数，并得到完整的插值表达式。

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