CN119795196A - 路径规划方法、装置、手部机器人及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种路径规划方法、装置、手部机器人及介质。本发明涉及机器人技术领域。该方法包括：确定手部机器人末端关节在多个采集时刻的位置信息，将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；基于当前行程组中至少三个位置信息，确定当前行程组中中间位置信息的弯曲属性；在确定弯曲属性满足预设条件时基于满足预设条件时的中间位置信息确定目标位置信息；基于多个位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径。解决了基于关节空间进行点对点的轨迹规划，导致路径规划精准性低的问题，实现减少控制计算量，提高手部机器人路径规划精准性的效果。

Description

路径规划方法、装置、手部机器人及介质

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、手部机器人及介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的手部机器人被应用于医疗行业或其他行业。为了实现手部机器人的自动化、精准化控制，通常会为手部机器人进行轨迹规划，通过规划出的轨迹，控制手部机器人进行作业。

目前，对手部机器人进行轨迹规划的方式通常是按关节空间进行轨迹规划，这种方法是直接对关节变量进行插值规划，最终建立关节变量随时间的变化曲线。这种方式由于无法预知运动过程中末端的轨迹变化情况，只适用于末端点到点的操作任务，无法保证运动平稳性，存在轨迹规划精准性低的问题。

发明内容

本发明提供了一种路径规划方法、装置、手部机器人及介质，以实现减少控制计算量的同时，提高手部机器人路径规划的精准性，达到确保手部机器人运动平稳性的技术效果。

根据本发明的一方面，提供了一种路径规划方法，该方法包括：

确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，并将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；

对于每个所述行程组，基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；

对于每个所述弯曲属性，在确定所述弯曲属性满足预设条件时，基于满足所述预设条件时的所述中间位置信息，确定目标位置信息；其中，所述预设条件包括所述弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，所述弯曲属性中的曲率大于曲率阈值；

基于所述多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个所述目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

根据本发明的另一方面，提供了一种路径规划装置，该装置包括：

行程组确定模块，用于确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，并将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；

弯曲属性确定模块，用于对于每个所述行程组，基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；

目标位置信息确定模块，用于对于每个所述弯曲属性，在确定所述弯曲属性满足预设条件时，基于满足所述预设条件时的所述中间位置信息，确定目标位置信息；其中，所述预设条件包括所述弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，所述弯曲属性中的曲率大于曲率阈值；

目标行驶路径确定模块，用于基于所述多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个所述目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

根据本发明的另一方面，提供了一种手部机器人，所述手部机器人包括：

至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的路径规划方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的路径规划方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的路径规划方法。

本发明实施例的技术方案，通过确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；基于当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；在确定弯曲属性满足预设条件时，基于满足预设条件时的中间位置信息，确定目标位置信息；预设条件包括弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，弯曲属性中的曲率大于曲率阈值；基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径，解决了现有技术中基于关节空间进行点对点的轨迹规划，导致路径规划精准性低的问题。实现了通过将手部机器人的末端关节每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组，进而，根据当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，通过判断弯曲属性是否满足预设条件，确定中间位置信息是否为目标位置信息，减少控制计算量的同时，确保路径规划精准性。进而，基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，实现三次样条的插值处理，提高目标行驶路径规划的平滑性，从而确保手部机器人运动平稳性的技术效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种路径规划方法的流程图；

图2是根据本发明实施例一提供的路径规划方法示意图；

图3是根据本发明实施例一提供的路径规划方法示意图；

图4是根据本发明实施例一提供的路径规划方法示意图；

图5是根据本发明实施例二提供的一种路径规划方法的流程图；

图6是根据本发明实施例二提供的一路径规划方法示意图；

图7是根据本发明实施例三提供的一种路径规划装置的结构示意图；

图8是实现本发明实施例的路径规划方法的手部机器人的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1是根据本发明实施例一提供的一种路径规划方法的流程图，本实施例可适用于规划手部机器人行驶路径的情况，该方法可以由路径规划装置来执行，该路径规划装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该路径规划装置可配置于手部机器人中。如图1所示，该方法包括：

S110、确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，并将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组。

其中，手部机器人可以是指能够处理作业任务的机器人，例如，手部机器人可以是手术机器人，能够进行缝合、牵拉、剥离等操作；或者，手部机器人还可以为工业机器人，能够进行抓取、搬运、操作工具等操作。手部机器人是由多个连杆关节相连接组合而成的，末端关节可以是指手部机器人中按序连接的多个连杆关节中最末端的连杆关节。采集时刻可以是指实际操作手部机器人时采集关节位置信息的时刻。位置信息可以是在笛卡尔空间的三维坐标信息，包括X轴、Y轴、Z轴的坐标值。

在本实施例中，可以在实际操作手部机器人的过程中，采集手部机器人各个关节的当前运行信息（如当前转动角度、位置等），根据各个关节的当前运行信息，计算手部机器人的末端关节在笛卡尔空间的三维坐标，该三维坐标即为末端关节在当前采集时刻的位置信息。相应的，可以确定末端关节在多个采集时刻的位置信息，多个采集时刻的位置信息构成了末端关节在空间上的连续的运动信息。进一步的，可以将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息按采集时间将其在一个行程组中进行排序。也就是说，如果行程组中包括按采集时间排序的三个位置信息，那么行程组中的第二个位置信息即为中间位置信息。

示例性的，以手部机器人为手术机器人为例，手术机器人中包括手部控制器，确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息的方式可以是：在医生操作手部机器人的过程中，手部控制器采集手部机器人各个关节的当前转动角度，根据各个关节的当前转动角度计算末端关节在笛卡尔空间的位置信息；如果医生操作没有结束，则继续确定末端关节的位置信息；如果操作结束，则得到采集到的连续的位置信息，以对连续的位置信息进行特征提取，得到手部动作曲线上的特征点。

在本实施例中，确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，包括：在第一对象控制手部机器人运动的过程中，获取手部机器人中至少两个关节在多个采集时刻的关节参数；对于每个采集时刻，基于相邻关节在当前采集时刻的关节参数，确定相邻关节中前一个关节到后一个关节的变换矩阵；基于所有的相邻关节对应的变换矩阵，确定手部机器人的末端关节在当前采集时刻的位置信息。

其中，第一对象可以是指操作手部机器人作业的用户。关节参数包括但不限于连杆长度、连杆转角、连杆偏距和关节角。连杆长度是指两个相邻关节之间公垂线的长度。连杆偏距是指两个相邻关节之间的最短距离。连杆转角是指两个相邻关节之间的夹角。关节角是指一个关节与其前一个关节之间的夹角。至少两个关节可以为六个关节或七个关节，不做限定。相邻关节可以是指相互连接的两个关节。

具体的，在第一对象控制手部机器人作业的过程中，手部机器人发生运动，可以实时采集手部机器人中每个关节在多个采集时刻的关节参数。对于一对相邻的关节，可以根据D-H（D-H表示Denavit-Hartenberg参数）建模规则，结合该对相邻关节在当前采集时刻的关节参数，确定该对相邻关节中前一个关节到后一个关节的变换矩阵。进一步的，可以按节点的连接顺序，将每个变换矩阵依次相乘处理，得到末端关节的正解矩阵。该正解矩阵是一个的矩阵，在正解矩阵中包括表征末端关节的姿态信息的姿态矩阵和表征末端关节的位置信息的位置矩阵。可以提取正解矩阵中位置矩阵作为手部机器人的末端关节在当前采集时刻的位置信息。相应的，可以得到每个末端关节在每个采集时刻的位置信息。

示例性的，采用D-H建模规则，建立手部机器人的D-H坐标系，得到手部机器人的每个关节的D-H参数（即关节参数），D-H参数参见表1。

表1

其中，D-H参数包括四个参数，依次为：，表示关节编号，。表示连杆长度，是关节沿轴，从移动至的距离；表示连杆转角，是关节绕轴，从旋转至的角度；表示连杆偏距，是关节沿轴，从移动至的距离；表示关节角，是关节绕轴，从旋转至的角度；表示π；是指第关节的X坐标轴，是指第关节的Z坐标轴。

进一步的，根据D-H建模规则，计算第i个关节到第i+1个关节的变换矩阵，变换矩阵可以表示为：

；

进一步的，根据变换矩阵，计算正解矩阵，正解矩阵可以表示为：

；其中，n矩阵为关节的X坐标轴相对于笛卡尔坐标系的方向余弦。o矩阵为关节的Y坐标轴相对于笛卡尔坐标系的方向余弦。a矩阵为关节的Z坐标轴相对于笛卡尔坐标系的方向余弦。p矩阵为末端关节对于笛卡尔坐标系的位置部分。取正解矩阵的位置部分，作为末端关节在笛卡尔空间的位置信息；；其中，每个位置信息均表示一个轨迹点，k表示采集到的第k个轨迹点。

参见图2，在医生使用手部机器人进行手术动作的过程中，开始采集手部机器人每个关节的位置信息，实时计算每个采集时刻的正解矩阵，并取笛卡尔空间的三维坐标进行存储，得到末端关节在每个采集时刻的位置信息，这些位置信息可以作为标准动作特征点。当手术动作结束时，即可获得标准动作特征点的连续三维空间轨迹曲线，这些标准动作特征点可以用进行表示。

；

其中，为采集到的标准动作特征点集合，为特征点集合的总数目，即末端关节的位置信息的总数目，表示末端关节的第个标准动作特征点。

S120、对于每个行程组，基于当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性。

其中，弯曲属性可以用于表征途经该位置信息的路径卷曲程度。例如，弯曲属性可以为弯曲度，弯曲度数值越大，表征途经该位置信息的行驶路径越卷曲。需要说明的是，确定每个行程组中的中间位置信息所对应的弯曲属性的方式均相同，可以以其中任一行程组作为当前行程组，以确定当前行程组中的中间位置信息所对应的弯曲属性为例进行介绍。

在本实施例中，可以根据当前行程组中的至少三个位置信息，构建一条表征行驶轨迹的曲线，可以计算曲线的峰值（如峰值可以为最高值和最低值之间差的值）；根据峰值确定当前行程组中的中间位置信息所对应的弯曲属性，例如峰值越大，弯曲属性数值越大。或者，计算曲线中经过当前行程组中的中间位置信息的坡度（如坡度可以为两个点的水平值与垂直高度值相比的数值），根据坡度确定中间位置信息所对应的弯曲属性，例如坡度越小，弯曲属性数值越小。

可选的，弯曲属性可以为弯曲度，基于当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，包括：基于当前行程组中第一个位置信息和最后一个位置信息间的第一连线，确定与当前行程组相对应的连线长度；基于当前行程组中的中间位置信息以及第一连线，确定与当前行程组相对应的垂线长度；基于连线长度和垂线长度，确定中间位置信息的弯曲度。

在本实施例中，可以对当前行程组中第一个位置信息和最后一个位置信息进行差值处理，得到两个位置间的连线长度。对当前行程组中第一个位置信息和最后一个位置信息进行连接处理，得到两个位置间的连线，该连线作为第一连线。以中间位置信息为坐标点向第一连线作垂线，确定中间位置信息到第一连线的垂线长度。进一步的，可以对垂线长度和连线长度作商处理，得到的商值作为中间位置信息的弯曲度。例如，第个行程组中的三个位置信息分别为：。为行程组的索引；表示行程组中的中间位置信息，也称为中间点；表示行程组中第一个位置信息，表示行程组中第三个位置信息（即最后一个位置信息），和为间隔点。中间点的弯曲度可以表示为：。其中，为第个行程组中的两个间隔点连线的连线长度，为第个行程组中的中间点向间隔点连线作垂线的垂线长度。

示例性的，参见图3，假设末端关节在多个采集时刻的位置信息分别为：；作为一个行程组，为垂直长度，为连线长度，中间点的弯曲度为。相应的，可以基于此种方式确定各行程组中每个中间点的弯曲度。

可选的，弯曲属性可以为曲率，基于当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，包括：基于当前行程组中第一个位置信息和中间位置信息，确定第二连线；基于当前行程组中的中间位置信息和最后一个位置信息，确定第三连线；基于第二连线和第三连线之间的夹角，确定中间位置信息的曲率。

在本实施例中，可以对当前行程组中第一个位置信息和中间位置信息进行连接处理，得到这两个位置点之间的连线作为第二连线。对当前行程组中的中间位置信息和最后一个位置信息进行连接处理，得到这两个位置点之间的连线作为第三连线。进一步的，可以确定第二连线和第三连线之间的夹角，将夹角作为该中间位置信息的曲率。例如，可以用表示向量与的夹角，代表第个行程组中的中间点的曲率。示例性的，继续参见图3，行程组中的中间点的曲率为与的夹角。

S130、对于每个弯曲属性，在确定弯曲属性满足预设条件时，基于满足预设条件时的中间位置信息，确定目标位置信息。

需要说明的是，在采集手部机器人的关节数据量过大时，会导致末端关节的位置信息过多，会增加计算内存、浪费资源，为了能够在确保路径规划准确性的同时，减少计算量，可以根据中间位置信息的弯曲属性判断是否将中间位置信息作为最终的目标位置信息。预设条件是指判断弯曲属性所对应的中间位置信息是否作为最终的目标位置信息的条件。例如，预设条件可以为弯曲属性大于预设阈值。可选的，预设条件包括弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，弯曲属性中的曲率大于曲率阈值。

在本实施例中，可以在当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性大于预设阈值时，认为途经该中间位置信息的路径过于弯曲，可以将此时满足预设条件时的中间位置信息，作为目标位置信息。在当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性未大于预设阈值时，将该中间位置信息过滤。也就是说，可以留下满足预设条件时的中间位置信息，作为目标位置信息，舍弃不满足预设条件时的中间位置信息。

为了进一步的提高目标位置信息的提取精度，可以使用自适应阈值调整的方式确定预设条件中的预设阈值，实现减少冗余特征点的同时，最大程度的保证轨迹恢复的精度。

可选的，在确定弯曲属性满足预设条件之前，路径规划方法还包括：基于每个行程组所对应的连线长度和行程组的组数，确定第一长度均值；基于每个行程组所对应的垂线长度和行程组的组数，确定第二长度均值；基于第一长度均值和第二长度均值，确定弯曲度阈值；相应的，确定弯曲属性满足预设条件，包括：在弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，确定弯曲属性满足预设条件。

在本实施例中，可以对基于每个行程组中第一个位置信息和最后一个位置信息确定的连线长度进行求和处理，得到和值，进而对和值和行程组的组数坐商处理，得到第一长度均值。对每个行程组中的中间位置信息到其对应的第一连线的垂线长度进行求和处理，得到和值，进而对该和值和行程组的组数坐商处理，得到第二长度均值。对第一长度均值和第二长度均值坐商处理，得到弯曲度阈值。

示例性的，可以基于公式（1）计算所有间隔点间连线长度的均值（即第一长度均值），基于公式（2）计算所有垂线长度的均值（即第二长度均值），基于公式（3）计算弯曲度阈值。

其中，公式（1）可以表示为：（1）；表示组数。

公式（2）可以表示为：（2）。

公式（3）可以表示为：（3）。

进一步的，可以在当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值时，确定该弯曲属性满足预设条件。

可选的，在确定弯曲属性满足预设条件之前，路径规划方法还包括：在弯曲属性包括曲率时，基于每个行程组中的中间位置信息所对应的曲率和行程组的组数，确定曲率阈值；相应的，确定弯曲属性满足预设条件，包括：在弯曲属性中的曲率大于曲率阈值时，确定弯曲属性满足预设条件。

在本实施例中，对每个行程组中的中间位置信息所对应的曲率进行求和处理，得到和值，进而，对该和值和行程组的组数坐商处理，得到曲率阈值。这样，在当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性中的曲率大于曲率阈值时，确定该弯曲属性满足预设条件。示例性的，可以基于公式（4）计算曲率阈值。公式（4）可以表示为：（4）。

参见图4，可以通过遍历行程组的每一个中间位置信息，计算每个中间位置信息的弯曲度和曲率，并计算弯曲度阈值和曲率阈值。如果该中间位置信息的弯曲度大于弯曲度阈值（即），和/或曲率大于曲率阈值（即），则保留该中间位置信息作为目标位置信息，否则不保留该中间位置信息，直接遍历下一个行程组的中间位置信息，直到所有行程组的中间位置信息都判定完成，即遍历结束。可以将多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息作为标准手部动作的标准位置信息，得到标准位置信息集合，为标准位置信息的个数。当手部机器人模拟用户标准动作时，可以调取存储的这些标准位置信息，进行手部机器人动作的轨迹恢复。

S140、基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径。

在本实施例中，可以结合位置信息对应的采集的先后时序关系，基于每个目标位置信息、多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息和最后一个位置信息，生成手部动作轨迹曲线。进而，可以使用预设的三次样条曲线，对手部动作轨迹曲线进行三维空间的样条插值处理，恢复标准动作轨迹，得到与手部机器人相对应的目标行驶路径，以根据控制手部机器人依据目标行驶路径进行运动，有效解决位置信息遗漏的问题，提高轨迹恢复的准确性，满足手部机器人的精度要求。

示例性的，继续参见图2，在存储标准位置信息集合之后，可以读取标准位置信息集合，根据这些标准位置信息恢复标准动作轨迹，控制手部机器人运动，直至手部机器人动作结束。

本实施例所提供的技术方案，通过确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；基于当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；在确定弯曲属性满足预设条件时，基于满足预设条件时的中间位置信息，确定目标位置信息；基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径，解决了现有技术中基于关节空间进行点对点的轨迹规划，导致路径规划精准性低的问题。实现了通过将手部机器人的末端关节每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组，进而，根据当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，通过判断弯曲属性是否满足预设条件，确定中间位置信息是否为目标位置信息，减少控制计算量的同时，确保路径规划精准性。进而，基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，实现三次样条的插值处理，提高目标行驶路径规划的平滑性，从而确保手部机器人运动平稳性的技术效果。

实施例二

图5是根据本发明实施例二提供的一种路径规划方法的流程图，在前述实施例的基础上，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径时，可以基于每个目标位置信息、多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息和最后一个位置信息，确定多个行程区间，进而，基于当前行程区间和预设三次样条曲线，确定与当前行程区间相对应的分段三次样条函数，结合每个行程区间及其对应的分段三次样条函数，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径。其具体的实施方式可以参见本实施例技术方案。其中，与上述实施例相同或者相应的技术术语在此不再赘述。

如图5所示，该方法具体包括如下步骤：

S210、基于每个目标位置信息、多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息和最后一个位置信息，确定多个行程区间。

其中，行程区间中包括至少两个相邻的采集时刻的位置信息。

在本实施例中，可以对多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息、所有目标位置信息、最后一个位置信息按序进行排列，并对各位置信息划分，得到多个行程区间。

示例性的，如图6所示，为需要实现手部动作时载入的位置信息，每两个位置信息所构成的小区间可以认为是一个行程区间，每个行程区间对应一个分段三次样条函数，以对于每个行程区间获取其三次样条曲线的参数化表示，完成三维空间三次样条插值。

S220、对于每个行程区间，基于当前行程区间和预设三次样条曲线，确定与当前行程区间相对应的分段三次样条函数。

需要说明的是，确定每个当前行程区间对应的分段三次样条函数的方式均相同，可以以其中任一行程区间作为当前行程区间，以确定当前行程区间对应的分段三次样条函数为例进行介绍。分段三次样条函数是三次样条曲线的参数化表示，即：为三次样条曲线的参数进行赋值后，可以得到分段三次样条函数。也即，分段三次样条函数为为三次样条曲线的参数进行赋值后的函数。

可以理解的是：根据预设三次样条曲线，可以确定与当前行程区间相对应的参数化表示的分段三次样条函数。假设当前行程区间为第i个行程区间，确定第i个行程区间所对应的分段三次样条函数所使用的预设三次样条曲线可以表示为：

；

其中，为采样步长，在0至1之间；每个行程区间所对应的分段三次样条函数所使用的预设三次样条曲线集合为：；均为位置系数。在行程区间包括n个的情况下，包含n个预设三次样条曲线，每个预设三次样条曲线中均包含12个未知的位置系数，共包括12n个未知的位置系数，求取这些位置系数后，即可获得每个行程区间所对应的分段三次样条函数，最终可以根据分段三次样条函数获得目标行驶路径。

在本实施例中，预设三次样条曲线中的具体位置系数的求取方式如下：

步骤（1）：由于每个行程区间中的左右位置信息已知，行程区间中的左右位置信息，即为行程区间对应的预设三次样条曲线的两个端点的位置信息。即每个预设三次样条曲线的两个端点的位置信息已知，例如，两个端点的位置信息为和，即：

；

；为的三维坐标；为的三维坐标。在行程区间中的为预设三次样条曲线中的左端点时，此时采样步长=0，表示在第i个行程区间内采样步长=0时的预设三次样条曲线；在行程区间中的为预设三次样条曲线中的左端点时，此时采样步长=1，表示在第i个行程区间内采样步长=1时的预设三次样条曲线。

进一步，将、分别代入预设三次样条曲线中，可得公式（5）和公式（6）：

公式（5）表示为：（5）；

公式（6）表示为：（6）；

将公式（5）和公式（6）展开，可得到与第i个预设三次样条曲线对应的6个等式，6个等式分别为：

每个预设三次样条曲线均对应6个等式，共有个预设三次样条曲线，则可以获得个等式。

步骤（2）：考虑到整条目标行驶路径的曲线需要保证顺滑，即处处可导，所以在每个预设三次样条曲线的连接处可导，有：

，为的导数，为的导数；

，为的导数，为的导数。

对进行一次求导，可得公式（7）：

公式（7）表示为：（7）；

对进行二次求导，可得公式（8）：

公式（8）表示为：（8）；

由可知，将=1代入到公式（7），将=0，i=i+1代入到公式（7），得到公式（9）：

公式（9）表示为：（9）；

由可知，将=1代入到公式（8），将=0，i=i+1代入到公式（8），得到公式（10）；

公式（10）表示为：（10）；

将公式（9）和公式（10）展开，可得到两个预设三次样条曲线的连接处所对应的6个等式，6个等式分别为：

预设三次样条曲线包含n个，相应的，整条目标行驶路径的曲线包含个曲线连接点，可获得个等式。

步骤（3）：对于整条目标行驶路径的曲线的两个端点，可采用自由端点的形式，令：；。进而，将=0，i=0代入到公式（7），得到公式（11）；将=1，i=n-1代入到公式（7），得到公式（12）；

公式（11）表示为：（11）；

公式（12）表示为：（12）；

将公式（11）和公式（12）展开，可获得6个等式，6个等式分别为：

综合以上(1)、(2)、(3)步骤，第（1）步，可得个等式如下，其中，：

第（2）步可得个等式如下，其中，：

第（3）步，可得6个等式如下：

共计个等式，与中的未知位置系数的个数相同，可求解三次样条曲线的方程的位置系数，得到第i个行程区间对应的分段三次样条函数。

S230、基于每个行程区间及其对应的分段三次样条函数，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径。

在本实施例中，可以依据当前行程区间对应的分段三次样条函数，对当前行程区间进行位置插值处理，得到与当前行程区间相对应的目标行程区间。进而，基于每个目标行程区间中的位置信息，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径。

本实施例的技术方案，通过基于每个目标位置信息、多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息和最后一个位置信息，确定多个行程区间，进而，基于当前行程区间和预设三次样条曲线，确定与当前行程区间相对应的分段三次样条函数；通过分段三次样条函数，在行程区间中进行插值，得到与手部机器人相对应的目标行驶路径，提高目标行驶路径的平滑性，达到确保手部机器人运动平稳性的技术效果。

实施例三

图7是根据本发明实施例三提供的一种路径规划装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：行程组确定模块310、弯曲属性确定模块320、目标位置信息确定模块330和目标行驶路径确定模块340。

其中，行程组确定模块310，用于确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，并将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；弯曲属性确定模块320，用于对于每个所述行程组，基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；目标位置信息确定模块330，用于对于每个所述弯曲属性，在确定所述弯曲属性满足预设条件时，基于满足所述预设条件时的所述中间位置信息，确定目标位置信息；其中，所述预设条件包括所述弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，所述弯曲属性中的曲率大于曲率阈值；目标行驶路径确定模块340，用于基于所述多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个所述目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

本实施例的技术方案，通过确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；基于当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；在确定弯曲属性满足预设条件时，基于满足预设条件时的中间位置信息，确定目标位置信息；基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，确定与手部机器人相对应的目标行驶路径，解决了现有技术中基于关节空间进行点对点的轨迹规划，导致路径规划精准性低的问题。实现了通过将手部机器人的末端关节每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组，进而，根据当前行程组中的至少三个位置信息，确定当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，通过判断弯曲属性是否满足预设条件，确定中间位置信息是否为目标位置信息，减少控制计算量的同时，确保路径规划精准性。进而，基于多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个目标位置信息以及预设三次样条曲线，实现三次样条的插值处理，提高目标行驶路径规划的平滑性，从而确保手部机器人运动平稳性的技术效果。

在上述装置的基础上，可选的，所述行程组确定模块310，包括：

关节参数确定单元，用于在第一对象控制手部机器人运动的过程中，获取手部机器人中至少两个关节在多个采集时刻的关节参数；其中，所述关节参数包括连杆长度、连杆转角、连杆偏距和关节角；

变换矩阵确定单元，用于对于每个所述采集时刻，基于相邻关节在当前采集时刻的关节参数，确定所述相邻关节中前一个关节到后一个关节的变换矩阵；

位置信息确定单元，用于基于所有的所述相邻关节对应的变换矩阵，确定所述手部机器人的末端关节在所述当前采集时刻的位置信息。

在上述装置的基础上，可选的，所述弯曲属性包括弯曲度，所述弯曲属性确定模块320，包括：

连线长度确定单元，用于基于当前行程组中第一个位置信息和最后一个位置信息间的第一连线，确定与所述当前行程组相对应的连线长度；

垂线长度确定单元，用于基于所述当前行程组中的中间位置信息以及所述第一连线，确定与所述当前行程组相对应的垂线长度；

弯曲度确定单元，用于基于所述连线长度和所述垂线长度，确定所述中间位置信息的弯曲度。

在上述装置的基础上，可选的，所述装置还包括：

第一长度均值确定单元，用于基于每个行程组所对应的连线长度和所述行程组的组数，确定第一长度均值；

第二长度均值确定单元，用于基于每个行程组所对应的垂线长度和所述行程组的组数，确定第二长度均值；

弯曲度阈值确定单元，用于基于所述第一长度均值和所述第二长度均值，确定弯曲度阈值；

在上述装置的基础上，可选的，所述目标位置信息确定模块330，用于在所述弯曲属性中的弯曲度大于所述弯曲度阈值，确定所述弯曲属性满足预设条件。

在上述装置的基础上，可选的，所述弯曲属性包括曲率，所述弯曲属性确定模块320，包括：

第二连线确定单元，用于基于当前行程组中第一个位置信息和中间位置信息，确定第二连线；

第三连线基于所述当前行程组中的中间位置信息和最后一个位置信息，确定第三连线；

曲率确定单元，用于基于所述第二连线和所述第三连线之间的夹角，确定所述中间位置信息的曲率。

在上述装置的基础上，可选的，所述装置还包括：

曲率阈值确定单元，用于在所述弯曲属性包括曲率时，基于每个所述行程组中的中间位置信息所对应的曲率和所述行程组的组数，确定曲率阈值；

在上述装置的基础上，可选的，所述目标位置信息确定模块330，用于在所述弯曲属性中的曲率大于所述曲率阈值时，确定所述弯曲属性满足预设条件。

在上述装置的基础上，可选的，目标行驶路径确定模块340包括：

行程区间确定单元，用于基于每个所述目标位置信息、所述多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息和最后一个位置信息，确定多个行程区间；其中，所述行程区间中包括至少两个相邻的采集时刻的位置信息；

分段三次样条函数确定单元，用于对于每个所述行程区间，基于当前行程区间和预设三次样条曲线，确定与所述当前行程区间相对应的分段三次样条函数；

目标行驶路径确定单元，用于基于每个所述行程区间及其对应的所述分段三次样条函数，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

本发明实施例所提供的路径规划装置可执行本发明任意实施例所提供的路径规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图8是实现本发明实施例的路径规划方法的手部机器人的结构示意图。手部机器人旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。手部机器人还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图8所示，手部机器人10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器12、随机访问存储器13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器13中，还可存储手部机器人10操作所需的各种程序和数据。处理器11、只读存储器12以及随机访问存储器13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。

手部机器人10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许手部机器人10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）、图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如路径规划方法。

在一些实施例中，路径规划方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由只读存储器12和/或通信单元19而被载入和/或安装到手部机器人10上。当计算机程序加载到随机访问存储器13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的路径规划方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行路径规划方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、专用集成电路（Application-Specific Integrated Circuit，ASIC）、专用标准产品（ApplicationSpecific Standard Product，ASSP）、芯片上系统的系统（System on Chip，SOC）、负载可编程逻辑设备（Complex Programmable Logic Device，CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在手部机器人上实施此处描述的系统和技术，该手部机器人具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给手部机器人。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如本发明任一实施例所提供的路径规划方法。

计算机程序产品在实现的过程中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种路径规划方法，其特征在于，应用于手部机器人，所述方法包括：

确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，并将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；

对于每个所述行程组，基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；

对于每个所述弯曲属性，在确定所述弯曲属性满足预设条件时，基于满足所述预设条件时的所述中间位置信息，确定目标位置信息；其中，所述预设条件包括所述弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，所述弯曲属性中的曲率大于曲率阈值；

基于所述多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个所述目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，包括：

在第一对象控制手部机器人运动的过程中，获取手部机器人中至少两个关节在多个采集时刻的关节参数；其中，所述关节参数包括连杆长度、连杆转角、连杆偏距和关节角；

对于每个所述采集时刻，基于相邻关节在当前采集时刻的关节参数，确定所述相邻关节中前一个关节到后一个关节的变换矩阵；

基于所有的所述相邻关节对应的变换矩阵，确定所述手部机器人的末端关节在所述当前采集时刻的位置信息。

3.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述弯曲属性包括弯曲度，所述基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，包括：

基于当前行程组中第一个位置信息和最后一个位置信息间的第一连线，确定与所述当前行程组相对应的连线长度；

基于所述当前行程组中的中间位置信息以及所述第一连线，确定与所述当前行程组相对应的垂线长度；

基于所述连线长度和所述垂线长度，确定所述中间位置信息的弯曲度。

4.根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，在确定所述弯曲属性满足预设条件之前，所述方法还包括：

基于每个行程组所对应的连线长度和所述行程组的组数，确定第一长度均值；

基于每个行程组所对应的垂线长度和所述行程组的组数，确定第二长度均值；

基于所述第一长度均值和所述第二长度均值，确定弯曲度阈值；

相应的，所述确定所述弯曲属性满足预设条件，包括：

在所述弯曲属性中的弯曲度大于所述弯曲度阈值，确定所述弯曲属性满足预设条件。

5.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述弯曲属性包括曲率，所述基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性，包括：

基于当前行程组中第一个位置信息和中间位置信息，确定第二连线；

基于所述当前行程组中的中间位置信息和最后一个位置信息，确定第三连线；

基于所述第二连线和所述第三连线之间的夹角，确定所述中间位置信息的曲率。

6.根据权利要求5所述的路径规划方法，其特征在于，在所述确定所述弯曲属性满足预设条件之前，所述方法还包括：

在所述弯曲属性包括曲率时，基于每个所述行程组中的中间位置信息所对应的曲率和所述行程组的组数，确定曲率阈值；

相应的，所述确定所述弯曲属性满足预设条件，包括：

在所述弯曲属性中的曲率大于所述曲率阈值时，确定所述弯曲属性满足预设条件。

7.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于所述多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个所述目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径，包括：

基于每个所述目标位置信息、所述多个采集时刻的位置信息中的第一个位置信息和最后一个位置信息，确定多个行程区间；其中，所述行程区间中包括至少两个相邻的采集时刻的位置信息；

对于每个所述行程区间，基于当前行程区间和预设三次样条曲线，确定与所述当前行程区间相对应的分段三次样条函数；

基于每个所述行程区间及其对应的所述分段三次样条函数，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

8.一种路径规划装置，其特征在于，部署于手部机器人，包括：

行程组确定模块，用于确定手部机器人的末端关节在多个采集时刻的位置信息，并将每至少三个相邻的采集时刻的位置信息作为一个行程组；

弯曲属性确定模块，用于对于每个所述行程组，基于当前行程组中的至少三个所述位置信息，确定所述当前行程组中的中间位置信息的弯曲属性；

目标位置信息确定模块，用于对于每个所述弯曲属性，在确定所述弯曲属性满足预设条件时，基于满足所述预设条件时的所述中间位置信息，确定目标位置信息；其中，所述预设条件包括所述弯曲属性中的弯曲度大于弯曲度阈值，和/或，所述弯曲属性中的曲率大于曲率阈值；

目标行驶路径确定模块，用于基于所述多个采集时刻的位置信息中第一个位置信息和最后一个位置信息、每个所述目标位置信息，以及预设三次样条曲线，确定与所述手部机器人相对应的目标行驶路径。

9.一种手部机器人，其特征在于，所述手部机器人包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的路径规划方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的路径规划方法。