一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法技术

本发明专利技术公开了一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，包括下列步骤：步骤1)采用三维成像仪的拍照扫描方式，通过多次测量的方式获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云，所述特征区域选择轨道板中间灌注孔及周边部分区域、轨道板四个侧面的中间部位；步骤2)在Windows系统上进行编程开发，以控制库卡机器人按照规定轨迹和流程完成自动运动；根据轨道板外形尺寸偏差要求，对机器人运动路径进行规划，经多次测试、计算与优化，由此得到机器人的最优运动路径。该方法快速高效，设备运行安全平稳，符合生产流程，安装工序简单，检测成果准确可靠。

An optimal path generation method for track point cloud data acquisition

The invention discloses a method for forming an optimal path of a robot for collecting point cloud data of a track board, which comprises the following steps: step 1) acquiring a large number of point cloud data on the track board surface and point cloud in the characteristic region by means of multiple measurements using a photographic scanning mode of a three-dimensional imager, and selecting the track board in the characteristic region; Step 2) Programming and developing on Windows system to control the Kuqa robot to complete the automatic movement according to the prescribed trajectory and process, and planning the robot's motion path according to the requirement of track board outline and dimension deviation. The optimal path of the robot is obtained through computation and optimization. This method is fast and efficient, the equipment runs safely and smoothly, conforms to the production process, the installation process is simple, the detection result is accurate and reliable.

【技术实现步骤摘要】
一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法
本专利技术涉及高速铁路轨道板检测领域，特别是涉及一种用于CRTSⅢ型轨道板点云数据采集的机器人最优路径设计方法。
技术介绍
CRTSⅢ型无砟轨道板我是国自主研发、具有完全自主知识产权的一项重大科技成果，相比较于CRTSI型和CRTSII型轨道板，CRTSIII型轨道板的的检测省去了现场打磨的过程，简化生产过程，降低了成本，同时也对成品板的精度和质量提出了更高的要求。目前，高速铁路CRTSⅢ型无砟轨道板外形尺寸的检测主要有以下两种方式：第一种是基于马达驱动型全站仪+特殊工装的方式。此类检测方法在工程上应用较多，但由于其工装繁琐、检测效率低下，不能实现每一块轨道板的检测，很难满足实际生产需求。第二种是基于近景摄影测量+机械驱动方式，此类方法在检测效率上得到了很大的提高，然而仍存在以下不足：带动摄像机运动的机械装置较为复杂，不能实现灵活的数据获取方式；采用摄影测量方式实现轨道板检测，布设照相测量点有限，承轨台内侧表面的激光光束数量有限，所获取的测量点位有限，不能重建轨道板特征部位的精细模型；扫描设备与机械装置的操作系统相互独立，未能实现两者的信息交互和协同控制；未设计轨道板单个承轨台的检测功能，无法针对单个承轨台超限情况进行及时、高效的复测工作。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，以克服现有技术存在的问题。本专利技术解决上述技术问题所采取的技术方案如下：一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，包括下列步骤：步骤1)采用三维成像仪的拍照扫描方式，通过多次测量的方式获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云，所述特征区域选择轨道板中间灌注孔及周边部分区域、轨道板四个侧面的中间部位；步骤2)在Windows系统上进行编程开发，通过手持操作器库卡(KUKAsmartPAD)提供的第三方语言转换接口程序，将Windows平台开发语言转化为库卡机器人编程语言(KRL-KUKARobotLanguage)，以控制库卡机器人按照规定轨迹和流程完成自动运动；根据轨道板外形尺寸偏差要求，对机器人运动路径进行规划，经多次测试、计算与优化，由此得到机器人的最优运动路径。优选的是，基于《高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道板先张法预应力混凝土轨道板》中“轨道板外形尺寸偏差要求”标准确定轨道板外形尺寸偏差要求。优选的是，步骤1)中，基于法如(FARO)三维成像仪，获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云；基于库卡机器人驱动机械驱动设备，并将所述法如(FARO)三维成像仪送至轨道板对应的指定位置。优选的是，步骤2)中，还包括：通过手持式编程器(PHG)控制机器人沿着直线、圆弧或样条曲线的工作轨迹运动到工件处的指定位置；同时，编程器将运动坐标和姿态数据加以储存，完成机器人要对轨道板的扫描点进行定位学习。优选的是，步骤2)中，还包括：基于图形辅助的互动编程，在Windows系统上的操作界面上塑造包括机器人运动系统及其环境的机器人单元，列出操作任务的表达式，或借助模拟模块将运动过程可视化，以进行机器人的运动过程模拟。优选的是，步骤1)中，如在某次检测作业后对点云数据进行处理，出现某个承轨台时扫描仪不是最佳位置的情况，则向库卡机器人发送特定指令，对缺少参数的承轨台进行补测扫描。优选的是，步骤1)中，机器人搭载三维成像仪的扫描位置姿态为垂直于轨道板表面。优选的是，基于图形辅助的互动编程，具体包括：子步骤1)设计一个制造单元的部件，包括三维成像仪、库卡机器人及CRTSⅢ型轨道板的三维模型；子步骤2)描述工作单元的几何特征，生成工作点，根据模拟情况进行调整并设计机器人基座；以及，子步骤3)为操作任务进行编程和模拟。本专利技术实现的机器人最优运动路径，为快速、高效、安全、准确地获取轨道板表面点云数据奠定了基础。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明下面结合附图对本专利技术进行详细的描述，以使得本专利技术的上述优点更加明确。其中，图1是本专利技术中承轨台和轨道板各侧面的编号示意图；图2为本专利技术中机器人运动路径编号的示意图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。具体来说，为了克服现有技术的缺点，本专利技术提供了一种用于CRTSⅢ型轨道板点云数据采集的机器人最优运动路径实现方法。采用三维成像仪的拍照扫描方式，可以直接获取轨道板表面海量点云数据。机械装置采用KUKA机器人，浇筑水泥墩台用于固定机器人的位置，避免干扰生产。由于轨道板体积较大，而三维成像仪的视场范围有限，需多次扫描测量才能获取轨道板的承轨台表面点云和特征区域(轨道板中间灌注孔及周边部分区域、轨道板四个侧面的中间部位)点云。根据《高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道板先张法预应力混凝土轨道板》中“轨道板外形尺寸偏差要求”，基于Windows平台与手持操作器(KUKAsmartPAD)，借助库卡提供的第三方语言转换接口程序，将Windows平台开发语言转化为库卡机器人编程语言(KRL-KUKARobotLanguage)，实现了控制系统的集成，对机器人运动路径进行规划，经多次测试、计算与优化，设计了机器人的最优运动路径。并实现了机器人按照最优路径自动运动的目的。如图1和2所示，一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，包括下列步骤：步骤1)采用三维成像仪的拍照扫描方式，通过多次测量的方式获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云，所述特征区域选择轨道板中间灌注孔及周边部分区域、轨道板四个侧面的中间部位；步骤2)在Windows系统上进行编程开发，通过手持操作器库卡(KUKAsmartPAD)提供的第三方语言转换接口程序，将Windows平台开发语言转化为库卡机器人编程语言(KRL-KUKARobotLanguage)，以控制库卡机器人按照规定轨迹和流程完成自动运动；根据轨道板外形尺寸偏差要求，对机器人运动路径进行规划，经多次测试、计算与优化，由此得到机器人的最优运动路径。优选的是，基于《高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道板先张法预应力混凝土轨道板》中“轨道板外形尺寸偏差要求”标准确定轨道板外形尺寸偏差要求。优选的是，步骤1)中，基于法如(FARO)三维成像仪，获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云；基于库卡机器人驱动机械驱动设备，并将所述法如(FARO)三维成像仪送至轨道板对应的指定位置。优选的是，步骤2)中，还包括：通过手持式编程器(PHG)控制机器人沿着直线、圆弧或样条曲线的工作轨迹运动到工本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1)采用三维成像仪的拍照扫描方式，通过多次测量的方式获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云，所述特征区域选择轨道板中间灌注孔及周边部分区域、轨道板四个侧面的中间部位；步骤2)在Windows系统上进行编程开发，通过手持操作器库卡(KUKA smartPAD)提供的第三方语言转换接口程序，将Windows平台开发语言转化为库卡机器人编程语言(KRL‑KUKA Robot Language)，以控制库卡机器人按照规定轨迹和流程完成自动运动；根据轨道板外形尺寸偏差要求，对机器人运动路径进行规划，经多次测试、计算与优化，由此得到机器人的最优运动路径。

【技术特征摘要】
1.一种用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1)采用三维成像仪的拍照扫描方式，通过多次测量的方式获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云，所述特征区域选择轨道板中间灌注孔及周边部分区域、轨道板四个侧面的中间部位；步骤2)在Windows系统上进行编程开发，通过手持操作器库卡(KUKAsmartPAD)提供的第三方语言转换接口程序，将Windows平台开发语言转化为库卡机器人编程语言(KRL-KUKARobotLanguage)，以控制库卡机器人按照规定轨迹和流程完成自动运动；根据轨道板外形尺寸偏差要求，对机器人运动路径进行规划，经多次测试、计算与优化，由此得到机器人的最优运动路径。2.根据权利要求1所述的用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，其特征在于，基于《高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道板先张法预应力混凝土轨道板》中“轨道板外形尺寸偏差要求”标准确定轨道板外形尺寸偏差要求。3.根据权利要求1或2所述的用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，其特征在于，步骤1)中，基于法如(FARO)三维成像仪，获取轨道板表面的大量点云数据和特征区域的点云；基于库卡机器人驱动机械驱动设备，并将所述法如(FARO)三维成像仪送至轨道板对应的指定位置。4.根据权利要求1或2所述的用于轨道板点云数据采集的机器人最优路径形成方法，其特征在于，步骤2)中，还包括：通过手持式编程器(PHG)控制机器人沿着直线...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦飞，杜以军，吴延江，叶昌尧，李超，杨志国，张志伟，张献州，
申请(专利权)人：中铁二十二局集团第二工程有限公司，中铁二十二局集团有限公司，西南交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11