一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法技术

本发明专利技术涉及自动化设备路径规划技术领域，解决了现有技术无法在三维物体表面检测过程中根据物体表面点云进行路径规划的技术问题，尤其涉及一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法，包括以下步骤：S1、通过三维模型下采样或三维激光扫描仪扫描获取其表面点云数据，然后对获取的点云数据进行去噪处理；S2、根据获取的点云数据生成路径点形状约束区域；S3、根据随机采样后融入工程约束进行筛选的方法生成路径点集，工程约束具体为干涉约束。本发明专利技术通过形状约束区域能在后续检测过程中有效约束规划路径在三维模型表面，以便获取近距离高质量数据，同时避免三维模型与检测工具发生干涉，进一步保证了工程安全。进一步保证了工程安全。进一步保证了工程安全。

【技术实现步骤摘要】
一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法


[0001]本专利技术涉及自动化设备路径规划
，尤其涉及一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法。

技术介绍

[0002]路径规划是目前机器人自主导航规划研究的核心技术之一，目的是在起点和终点之间找到一条路径，该路径能够躲避所有的障碍物，且其长度为两点间路径最小值的最优解或近似最优解。近年来，国内外学者对机器人的路径规划进行了很多研究，并提出多种算法，包括人工势场法、A*算法、Dijkstra算法等。随着机器人领域的发展，对移动机器人的工作环境、工作效率和稳定性要求逐步提升，传统的路径搜索算法在路径规划问题中缺乏实用性和有效性。现在大多数采用群智能优化算法去解决路径规划问题，例如粒子群优化算法、遗传算法、鱼群算法、蚁群算法等。
[0003]基于视觉的自动化检测在复杂三维环境中的应用越来越受到业界和学术界的关注。这些检查任务需要设备在目标物体周围进行导航，以捕获目标表面区域的信息，以便进一步深入处理。检测通常是一项高度重复的任务，而且目标对象具有不同的大小和几何形状。因此，为各种目标对象自动生成高效的检测路径是至关重要的。这种针对检测应用的规划任务必须满足表面覆盖约束，因此通常被认为是覆盖路径规划问题。
[0004]基于上述背景，专利技术一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法具有重要意义。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法，解决了现有技术无法在三维物体表面检测过程中根据物体表面点云进行路径规划的技术问题，通过形状约束区域能在后续检测过程中有效约束规划路径在三维模型表面，以便获取近距离高质量数据，同时避免三维模型与检测工具发生干涉，进一步保证了工程安全。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法，包括以下步骤：S1、通过三维模型下采样或三维激光扫描仪扫描获取其表面点云数据，然后对获取的点云数据进行去噪处理；S2、根据获取的点云数据生成路径点形状约束区域；S3、根据随机采样后融入工程约束进行筛选的方法生成路径点集，工程约束具体为干涉约束；S4、根据生成的路径点集得到唯一路径，即为三维模型表面覆盖路径规划。
[0007]进一步地，在步骤S2中，根据获取的点云数据生成路径点形状约束区域，具体过程包括以下步骤：
S21、统计点云数据中X、Y、Z方向的坐标最大值与最小值，根据每个体素的尺寸对X、Y、Z方向的点云进行网格划分，落到一个网格内的点作为同一体素；S22、设置膨胀体素值，对体素进行两次体素膨胀操作，得到膨胀后的体素；S23、设置收缩体素值，进行一次体素收缩操作，得到收缩后的体素；S24、计算体素与体素的差值得到形状约束区域。
[0008]进一步地，在步骤S22中，膨胀体素值设置为4。
[0009]进一步地，在步骤S23中，收缩体素值设置为4。
[0010]进一步地，在步骤S3中，根据随机采样后融入工程约束进行筛选的方法生成路径点集，具体过程包括以下步骤：S31、设置起始点、目标点、步长及最大迭代次数，划定采样区域为大于三维模型点云的三维空间，并在形状约束区域范围内设置起始点和目标点，设置路径步长和采样的最大迭代次数；S32、在划定采样区域内进行随机采样得到初始点；S33、在已有的路径点中遍历与初始点的最近点得到初始路径点；S34、判断初始路径点是否满足干涉约束筛选；若满足干涉约束筛选，则进行步骤S35；若不满足干涉约束筛选，则舍弃该点后重新进行步骤S32；S35、判断通过筛选的初始路径点是否在形状约束区域的范围内；若在范围内，则视为通过筛选的初始路径点通过形状约束筛选，执行步骤S36；若不在范围内，则舍弃该点后重新进行步骤S32；S36、将满足干涉约束筛选和形状约束区域的初始路径点加入到路径点集，并将初始路径点与最近点的有向连线加入到有向边集中；S37、判断是否达到目标点，计算新加入到路径点集中的初始路径点与目标点的欧式距离；若距离小于步长，视为达到目标点，则结束；否则执行步骤S38；S38、判断是否达到最大迭代次数，若达到，则结束，否则继续执行步骤S32。
[0011]进一步地，在步骤S31中，划定采样区域为步骤S21中X、Y、Z方向的坐标最大值与最小值分别向外扩张2个体素的大小，步长设置为10倍体素尺寸的大小。
[0012]进一步地，在步骤S4中，根据生成的路径点集得到唯一路径，具体过程包括：根据步骤S3中的算法结果，可以得到从起始点到目标点的唯一通路，即在点集和有向边集中，可以从目标点开始反向搜索必定会到达起始点，即得到规划完成的路径。
[0013]借由上述技术方案，本专利技术提供了一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法，至少具备以下有益效果：1、本专利技术能快速有效规划三维模型表面路径，提高了自动化检测效率，且通过形
状约束区域能在后续检测过程中缩减三维模型与检测工具（如无人机）之间的距离，将检测工具有效的限制在三维模型的表面空间进行近距离高精度的数据采集，同时避免发生碰撞，进一步保证了工程安全。
[0014]2、本专利技术可以在三维物体表面检测过程中根据物体表面点云进行路径规划，并提供鲁棒的检测路径。
[0015]3、本专利技术通过形状约束区域能在后续检测过程中有效约束规划路径在三维模型表面，以便获取近距离高质量数据，同时避免三维模型与检测工具发生干涉，进一步保证了工程安全。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本专利技术路径规划方法的流程图；图2为本专利技术路径规划方法形状约束区域形成过程示意图。
实施方式
[0017]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
[0018]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD
‑
ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0019]请参照图1
‑
图2，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例通过形状约束区域能在后续检测过程中有效约束规划路径在三维模型表面，以便获取近距离高质量数据，同时避免三维模型与检测工具发生干涉，进一步保证了工程安全。
[0020]可以在三维物体表面检测过程中根据物体表面点云进行路径规划，并提供鲁棒的检测路径。
[0021]请参照图1，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于形状约束的三维模型表面覆盖路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过三维模型下采样或三维激光扫描仪扫描获取其表面点云数据，然后对获取的点云数据进行去噪处理；S2、根据获取的点云数据生成路径点形状约束区域；S3、根据随机采样后融入工程约束进行筛选的方法生成路径点集，工程约束具体为干涉约束；S4、根据生成的路径点集得到唯一路径，即为三维模型表面覆盖路径规划。2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于：在步骤S2中，根据获取的点云数据生成路径点形状约束区域，具体过程包括以下步骤：S21、统计点云数据中X、Y、Z方向的坐标最大值与最小值，根据每个体素的尺寸对X、Y、Z方向的点云进行网格划分，落到一个网格内的点作为同一体素；S22、设置膨胀体素值，对体素进行两次体素膨胀操作，得到膨胀后的体素；S23、设置收缩体素值，进行一次体素收缩操作，得到收缩后的体素；S24、计算体素与体素的差值得到形状约束区域。3.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于：在步骤S22中，膨胀体素值设置为4。4.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于：在步骤S23中，收缩体素值设置为4。5.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于：在步骤S3中，根据随机采样后融入工程约束进行筛选的方法生成路径点集，具体过程包括以下步骤：S31、设置起始点、目标点、步长及最大迭代次数，划定采样区域为大于三维模型点云的三维空间，并在形状约束区域范围内设置起始点和...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪俊，戴佳佳，单忠德，贾文茹，李超，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：