(19)中华人民共和国国家知识产权局
挂面纸
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011230984.4
(22)申请日 2020.11.06
(71)申请人 北京配天技术有限公司
地址 100000 北京市海淀区东北旺西路8号
智能装备与系统
9号楼3区103
(72)发明人 叶根
(74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
代理人 刘志红
(51)Int.Cl.
G01C 25/00(2006.01)
G06F 11/36(2006.01)
(54)发明名称一种机器人路径规划算法的测试方法、装置、设备及介质(57)摘要本申请公开了一种机器人路径规划算法的测试方法，包括：根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹；对目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点；利用多个目标插补点的加速度或速度对目标路径规划算法进行测试。显然，通过多个目标插补点的加速度或速度对目标机器人的目标路径规划算法进行测试，就相当于是随机选取了在对目标路径规划算法进行测试的输入参数，由此就能够避免在对目标路径规划算法进行测试时输入参数有限的问题，这样就可以显著提高机器人路径规划算法测试结果的准确性与可靠性。相应的，本申请所提供的一种机器人路径规划算法的测试装置、设备及介质， 同样具有上述有益效果。权利要求书1页 说明书6页 附图1页CN 112325907 A 2021.02.05
C N 112325907
A
1.一种机器人路径规划算法的测试方法，其特征在于，包括：
根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹；
对所述目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点；
利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试。
2.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹的过程，包括：
获取所述目标机器人的机械臂在各个运动轴上运动时的N组轴位置；其中，N≥2；
利用所述N组轴位置随机生成所述目标机器人的N -1组运动轨迹，并根据所述N -1组运动轨迹规划所述目标机器人的所述目标运动轨迹。
3.根据权利要求2所述的测试方法，其特征在于，所述N -1组运动轨迹的类型包括：点到点运动轨迹和笛卡尔空间运动轨迹。
4.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试的过程之后，还包括：
获取对所述目标路径规划算法进行测试的测试结果，并根据所述测试结果对所述目标路径规划算法进行修正。
5.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试的过程，包括：
将多个所述目标插补点的加速度或速度与预设条件进行比较，得到目标比较结果，并根据所述目标比较结果对所述目标路径规划算法进行测试。
6.根据权利要求1至5任一项所述的测试方法，其特征在于，还包括：
纱窗角码按照预设次数重复执行所述根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹的步骤至所述利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试的步骤；
直链烷基苯获取每一次对所述目标路径规划算法进行测试的目标测试结果，并对所述目标测试结果进行汇总，得到汇总测试结果；
利用所述汇总测试结果对所述目标路径规划算法进行测试。
7.一种机器人路径规划算法的测试装置，其特征在于，包括：
轨迹规划模块，用于根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹；
轨迹插补模块，用于对所述目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点；
算法测试模块，用于利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试。
8.一种机器人路径规划算法的测试设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的一种机器人路径规划算法的测试方法的步骤。
9.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的一种机器人路径规划算法的测试方法的步骤。
权 利 要 求 书1/1页CN 112325907 A
一种机器人路径规划算法的测试方法、装置、设备及介质
技术领域
[0001]本发明涉及软件测试技术领域，特别涉及一种机器人路径规划算法的测试方法、装置、设备及介质。
背景技术
[0002]由于机器人能够进行半自主或者全自主工作，因此，在实际生活中，机器人得到了极为广泛的应用。在研发机器人路径规划算法的过程中，为了验证机器人路径规划算法的准确性，通常需要对机器人路径规划算法的各种输入参数进行测试，也即，对机器人运动轨迹中各个点的加速度或速度进行测试。
[0003]目前，在对机器人的路径规划算法进行测试时，一般是对路径规划算法编写白盒对其进行测试，也即，针对各种不同的输入参数编写相应的白盒测试程序来对机器人的路径规划算法进行测试，但是，此种测试方式由于遍历的输入参数有限，所以，会导致机器人路径规划算法的测试结果不准确、不可靠。目前，针对这一技术问题，还没有较为有效的解决办法。
[0004]由此可见，如何提高机器人路径规划算法测试结果的准确性与可靠性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
[0005]有鉴于此，本发明的目的在于提供一种机器人路径规划算法的测试方法、装置、设备及介质，以提高机器人路径规划算法测试结果的准确性与可靠性。其具体方案如下：[0006]一种机器人路径规划算法的测试方法，包括：
[0007]根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹；
[0008]对所述目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点；
[0009]利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试。[0010]优选的，所述根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹的过程，包括：
[0011]获取所述目标机器人的机械臂在各个运动轴上运动时的N组轴位置；其中，N≥2；[0012]利用所述N组轴位置随机生成所述目标机器人的N-1组运动轨迹，并根据所述N-1组运动轨迹规划所述目标机器人的所述目标运动轨迹。
[0013]优选的，所述N-1组运动轨迹的类型包括：点到点运动轨迹和笛卡尔空间运动轨迹。
[0014]优选的，所述利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试的过程之后，还包括：
[0015]获取对所述目标路径规划算法进行测试的测试结果，并根据所述测试结果对所述目标路径规划算法进行修正。
[0016]优选的，所述利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法
进行测试的过程，包括：
[0017]将多个所述目标插补点的加速度或速度与预设条件进行比较，得到目标比较结果，并根据所述目标比较结果对所述目标路径规划算法进行测试。
[0018]优选的，还包括：
[0019]按照预设次数重复执行所述根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹的步骤至所述利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试的步骤；
[0020]获取每一次对所述目标路径规划算法进行测试的目标测试结果，并对所述目标测试结果进行汇总，得到汇总测试结果；
[0021]利用所述汇总测试结果对所述目标路径规划算法进行测试。
[0022]相应的，本发明还公开了一种机器人路径规划算法的测试装置，包括：
[0023]轨迹规划模块，用于根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹；[0024]轨迹插补模块，用于对所述目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点；[0025]算法测试模块，用于利用多个所述目标插补点的加速度或速度对所述目标路径规划算法进行测试。
[0026]相应的，本发明还公开了一种机器人路径规划算法的测试设备，包括：
[0027]存储器，用于存储计算机程序；
[0028]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前述所公开的一种机器人路径规划算法的测试方法的步骤。
[0029]相应的，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种机器人路径规划算法的测试方法的步骤。
[0030]可见，在本发明中，首先是根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹，然后，对目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点，最后，再利用多个目标插补点的加速度或速度对目标机器人的目标路径规划算法进行测试。显然，通过多个目标插补点的加速度或速度对目标机器人的目标路径规划算法进行测试，就相当于是随机选取了在对目标路径规划算法进行测试的输入参数，这样就能够避免在对目标路径规划算法进行测试时输入参数有限的问题，由此就可以显著提高机器人路径规划算法测试结果的准确性与可靠性。相应的，本发明所提供的一种机器人路径规划算法的测试装置、设备及介质，同样具有上述有益效果。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0032]图1为本发明实施例所提供的一种机器人路径规划算法的测试方法的流程图；[0033]图2为本发明实施例所提供的一种机器人路径规划算法的测试装置的结构图；[0034]图3为本发明实施例所提供的一种机器人路径规划算法的测试设备的结构图。
具体实施方式
[0035]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，都属于本发明保护的范围。
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[0036]请参见图1，图1为本发明实施例所提供的一种机器人路径规划算法的测试方法的流程图，该测试方法包括：碳化硅石墨坩埚
[0037]步骤S11：根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹；
[0038]步骤S12：对目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点；
[0039]步骤S13：利用多个目标插补点的加速度或速度对目标路径规划算法进行测试。[0040]在本实施例中，是提供了一种机器人路径规划算法的测试方法，通过该测试方法能够显著提高机器人路径规划算法测试结果的准确性与可靠性。具体的，在该测试方法中，首先是根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹，其中，目标机器人的目标运动轨迹是指按照示教点位置和速度、加速度等工作过程的具体描述和限制，来确定目标机器人的运行轨迹，并以此来使得目标机器人在运行过程中的动作更加平稳与流畅。[0041]需要说明的是，在本实施例中，目标路径规划算法可以是任意一种能够规划目标机器人行进路线的算法，此处不作具体限定。目标机器人是指任意一种型号的机器人，而目标运动轨迹包括目标机器人在运动过程中点到点之间的直线、圆弧、起点、终点、平滑过渡参数、运动的速度和加速度等等。
[0042]当规划出目标机器人的目标运动轨迹时，则对目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点。可以理解的是，因为在对目标运动轨迹进行插补的过程中，是随机对目标运动轨迹进行插补所获得的目标机器人所运动的轴位置，所以，通过对目标运动轨迹进行插补就可以获取得到目标机器人在目标运动轨迹行进过程中大量的轴位置点。
[0043]之后，再利用获取得到多个目标插补点的加速度或速度对目标路径规划算法进行测试，也即，
利用目标机器人在目标运动轨迹行进过程中多个轴位置所对应的速度或加速度来对目标路径规划算法进行测试，并根据测试结果来判断目标路径轨迹规划算法的准确性与可靠性。需要说明的是，由于利用目标机器人在运动行进过程中轴位置的加速度或速度来对目标路径规划算法进行测试的过程与现有技术中的测试方法相同，因此，在本实施例中，对于路径规划算法的具体测试过程不作具体赘述。
[0044]可以理解的是，通过多个目标插补点的加速度或速度对目标机器人的目标路径规划算法进行测试，就相当于是随机选取了在对目标路径规划算法进行测试的输入参数，这样就能够模拟大量的用户输入参数，并在大量的测试结果中寻目标路径规划算法中所存在的漏洞与问题，由此就避免了现有技术中在对目标路径规划算法进行测试时输入参数有限的问题，所以，通过这样的测试方式，就可以显著提高机器人路径规划算法测试结果的准确性与可靠性。
[0045]可见，在本实施例中，首先是根据目标路径规划算法规划目标机器人的目标运动轨迹，然后，对目标运动轨迹进行插补，得到多个目标插补点，最后，再利用多个目标插补点的加速度或速度对目标机器人的目标路径规划算法进行测试。显然，通过多个目标插补点的加速度或速度对目标机器人的目标路径规划算法进行测试，就相当于是随机选取了在对
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