(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210804647.4 (22)申请日 2022.07.08 (71)申请人 深圳市优必选科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区学苑大 道1001号南山智园C1栋16、 2 2楼 (72)发明人 张金迪　熊友军　张美辉　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 姚大雷 (51)Int.Cl. B25J 9/16(2006.01) (54)发明名称 一种动态目标跟踪方法、 装置和机 器人 (57)摘要 本申请提供一种动态目标跟踪 方法、 装置和 机器人， 该方法包括： 实时获取跟踪的动态目标 的运动状态； 根据当前时刻的运动状态进行运动 预测， 得到动态目标的预测位置； 对预测位置进 行滞后补偿， 得到补偿后的预测位置； 根据补偿 后的预测位置进行轨迹在线规划， 得到未来时刻 的多步关节 运动状态的规划量， 并结合多步优化 目标函数， 确定多步优化轨迹； 根据多步优化轨 迹， 控制机器人关节进行相应运动。 该方法可 以 有效减小机器人在跟踪动态目标时的滞后 问题 等。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115157249 A 2022.10.11 CN 115157249 A 1.一种动态目标跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 实时获取跟踪的动态目标的运动状态； 根据当前时刻的所述 运动状态进行运动预测， 得到所述动态目标的预测位置； 对所述预测位置进行滞后补偿， 得到补偿后的预测位置； 根据所述补偿后的预测位置进行轨迹在线规划， 得到未来 时刻的多步关节运动状态的 规划量， 并结合多步优化目标函数， 确定多步优化轨 迹； 根据所述多步优化轨 迹， 控制机器人关节进行相应运动。 2.根据权利要求1所述的动态目标跟踪方法， 其特征在于， 所述运动状态包括所述动态 目标在当前时刻的实际位置、 实际速度及实际加速度， 所述根据当前时刻的所述运动状态 进行运动预测， 得到所述动态目标的预测位置， 包括： 将所述动态目标在预设短时间内的运动视为一个匀加速运动， 以分别计算所述动态目 标以所述 实际速度运动预设短时间所产生的第一位移、 以及以所述 实际加速度运动预设短 时间所产生的第二 位移； 根据所述动态目标在当前时刻的所述实 际位置、 所述第一位移和所述第二位移， 计算 得到所述动态目标的预测位置 。 3.根据权利要求2所述的动态目标跟踪方法， 其特征在于， 所述对所述预测位置进行滞 后补偿， 包括： 根据已规划的当前时刻的运动位置与所述实 际位置， 计算当前时刻对应的滞后误差， 并将当前时刻的所述滞后误差和上一时刻的滞后误差进行累积， 得到累积滞后误差； 将所 述累积滞后误差与所述预测位置 叠加。 4.根据权利要求1所述的动态目标跟踪方法， 其特征在于， 所述根据所述补偿后的预测 位置进行轨 迹在线规划， 得到未来时刻的多步关节运动状态规划量， 包括： 基于所述补偿后的预测位置， 计算得到当前时刻的关节运动状态量； 根据所述当前时刻的关节运动状态量和基于当前时刻的状态量与下一时刻的状态量 之间的关系所构建的轨迹预测模型， 计算得到对未来连续时刻进 行轨迹规划的多步关节运 动状态的规划量。 5.根据权利要求4所述的动态目标跟踪方法， 其特征在于， 所述多步优化目标函数的构 建包括： 以将机器人关节的多步位置和多步速度带回原点为第 一目标， 以将跟踪动态目标时的 多步位置误差最小为第二目标， 构建多步优化目标函数， 其中， 所述多步优化目标函数的约 束条件包括所述机器人关节的位置、 速度、 加速度满足的物理约束。 6.根据权利要求5所述的动态目标跟踪方法， 其特征在于， 所述多步优化目标函数的表 达式如下： 式中， Pk为k步位置规划量构成的位置矩阵， Vk为k步速度 规划量构成的速度矩阵， Ak为k 步加速度规划量构成的加速度矩阵， 为k步补偿后的预测位置构成的； ω1、 ω2和ω3分 别为三个预设权 重。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115157249 A 27.根据权利要求1或2所述的动态目标跟踪方法， 其特征在于， 所述动态目标的预测位 置的计算公式如下： 式中， ppro为所述动态目标的预测位置， pfb、 vfb和afb分别为所述动态目标在当前时刻的 实际位置、 实际速度及实际加速度， dt 表示预设 短时间。 8.一种动态目标跟踪装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于实时获取跟踪的动态目标的运动状态； 运动预测模块， 用于根据当前时刻的所述运动状态进行运动预测， 得到所述动态目标 的预测位置； 空间补偿模块， 用于对所述预测位置进行滞后补偿， 得到补偿后的预测位置； 轨迹规划模块， 用于根据所述补偿后的预测位置进行轨迹在线规划， 得到未来时刻的 多步关节运动状态的规划量， 并结合多步优化目标函数， 确定多步优化轨 迹； 关节控制模块， 用于根据所述多步优化轨 迹， 控制机器人关节进行相应运动。 9.一种机器人， 其特征在于， 所述机器人包括处理器和存储器， 所述存储器存储有计算 机程序， 所述处理器用于执行所述计算机程序以实施权利要求1 ‑7中任一项所述的动态目 标跟踪方法。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 其存储有计算机程序， 所述计算机程序在处理器 上执行时， 实施根据权利要求1 ‑7中任一项所述的动态目标跟踪方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115157249 A 3