【技术实现步骤摘要】
基于视觉的工业机械臂人机安全系统
本专利技术涉及一种工业机械臂人机安全系统，尤其是一种基于视觉的工业机械臂人机安全系统。
技术介绍
近年来随着机器人技术的快速发展，生产过程机械化及自动化水平的不断提高，机器人在许多场合下已经将人从体力劳动中解放出来。在工业应用的场合下，为了保障人和机器人的安全，机器人在其工作的区域通常设有障碍物来使机器人和人之间产生物理空间上的隔离。虽然这是最简单而有效的方法，但这却阻碍了机器人和人之间的交互，因为机器人无法适应未知的环境。在保证人的安全的前提下，人与机器人能够安全共存，共享一个工作空间，这样可以发挥人和机器人的各自优势，提高生产效率。因此，机器人与人之间合作的安全考虑已经成为未来人机协作发展的首要任务。为了解决上述问题，基于各类传感器的监测系统被开发完成。朱宏洁提出一种工业机械臂的安全警报机械爪(朱宏洁.一种工业机械臂的安全警报机械爪[P].中国专利：CN108772848A，2018-11-09.)，通过红外光感知机械臂与障碍物之间的距离，但是由于相对位置的设置以及传感器的布置位置局限性，不能进行快速的距离监测，甚至还有可能存...
【技术保护点】
1.基于视觉的工业机械臂人机安全系统，其特征在于：包括：用于捕捉运动物体各个时刻空间位置的运动物体跟踪模块，用于获取机器人关节信息并对机器人进行3D可视化的机器人运动可视化模块，用于机器人3D模型与环境中的操作者之间的最小距离计算的碰撞检测模块，用于进行机器人运动轨迹规划和修正的碰撞避免模块；其中，所述运动物体跟踪模块，首先根据两个深度相机采集的机械臂工作空间图像，采用背景差分的方法从深度图中提取前景，将前景的深度图转化为点云图从而进行聚类，并根据点云的数量以及高度信息提取出操作员或者其它障碍物；具体操作步骤如下：11)首先使用两个深度相机捕获机器人静态环境下(即没有人也没...
【技术特征摘要】
1.基于视觉的工业机械臂人机安全系统，其特征在于：包括：用于捕捉运动物体各个时刻空间位置的运动物体跟踪模块，用于获取机器人关节信息并对机器人进行3D可视化的机器人运动可视化模块，用于机器人3D模型与环境中的操作者之间的最小距离计算的碰撞检测模块，用于进行机器人运动轨迹规划和修正的碰撞避免模块；其中，所述运动物体跟踪模块，首先根据两个深度相机采集的机械臂工作空间图像，采用背景差分的方法从深度图中提取前景，将前景的深度图转化为点云图从而进行聚类，并根据点云的数量以及高度信息提取出操作员或者其它障碍物；具体操作步骤如下：11)首先使用两个深度相机捕获机器人静态环境下(即没有人也没有任何动态的障碍物)的深度图；12)利用实时模型去除法(real-timeurdffilter)对步骤11)的深度图进行处理，将机器人本身从深度图中去除；13)重复步骤11)、12)，得到多张深度图，然后取其平均值来减小噪声的影响，并作为环境背景；14)将步骤13)得到的环境的背景与新获得的去除了机器人本身的深度图做减法运算，从而提取出环境中的前景；15)使用PCL库中提供的深度图转换成点云图的接口，将两个相机的前景融合并转换成点云图；16)将步骤15)中获得的点云进行降采样，并进行聚类，最后根据点云的数量以及高度提取出属于人的点云或者其他障碍物的点云；所述机器人运动可视化模块，机器人运动可视化模块通过3D模块监控机器人，并完成机器人二维模型的构建；首先对机器人底座进行标定，获得机器人相对于建模环境的位置；接着从机器人控制器中检索机器人在人机共存环境中的各个关节的数据信息，恢复机器人各个关节的位置，最后通过3D模型进行可视化；底座标定过程如图2所示；变换矩阵关系如下：其中T表示各个坐标系之间的转换矩阵，式中表示标定板与相机之间的转换矩阵，可通过已标定的相机内参计算得到；为机器人底座与机器人末端的转换矩阵，可以通过机器人正运动学得到；为机器人底座与相机之间的转换矩阵，即需要求解的外参矩阵；为机器人末端与标定板坐标之间的转换关系，需要多次采样将其消去，最终获得只有的方程组；最后，机器人运动可视化模块从机器人控制器中读取机器人各个关节的位置数据，对机器人的3D模型进行可视化构建；所述碰撞检测模块，对运动物体跟踪模块采集到的操作员或其它障碍物的点云数据以及机器人运动可视化模块构建的3D模型，使用轴对齐包围盒法划分成若干个包围盒，进行最小距离检测，具体步骤如下：21)将动态障碍物点云信息和3D机器人模...
【专利技术属性】
技术研发人员：欧林林，来磊，禹鑫燚，吴加鑫，金燕芳，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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