【技术实现步骤摘要】
一种机器人机械臂移动路径控制系统及控制方法
[0001]本专利技术涉及路径规划
，更具体地说，本专利技术涉及一种机器人机械臂移动路径控制系统及控制方法。
技术介绍
[0002]自动化半导体芯片制造过程中，需要对许多复杂的工序进行自动化控制，因此需要机器人机械臂对其进行控制，以适应不同的工作环境和工作需求。当前很多机器人机械臂还需要配合人工操作，从而减少机器人对人员或设备发生碰撞和意外，机械臂在移动过程中，重点需要解决的问题是避障；中国专利授权公告号CN104881026B公开了一种高压线路抢修机械臂移动路径规划系统及方法，双目视觉系统与三维重建系统连接，路径规划系统与三维重建系统和运动控制系统分别连接；通过计算各关节移动角度的最优控制参数，减小了各关节的移动角度对机械臂移动路径的影响，使得机械臂能够准确沿规划路径进行移动；基于图像信息进行运算，信息量丰富，计算方法简单，成本低，易于推广。
[0003]在复杂的环境中，机器人机械臂需要避开障碍物和障碍物组合，避免与其他物体发生碰撞。这是一个非常复杂的问题，需要解决...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人机械臂移动路径控制方法，其特征在于，包括：获取机械臂初始姿态信息、初始位置以及目标环境图片，所述目标环境图片包括目标图像；对所述目标环境图片进行分析，将目标图像在所述目标环境图片中的位置信息标记为地标信息；建立机械臂导航模型，将所述机械臂初始姿态信息、初始位置以及目标环境图片导入机械臂导航模型，根据机械臂初始姿态信息、初始位置以及目标环境图片对机械臂导航模型进行初始化分析，生成初始化信息；构建蚁群算法，将所述初始化信息代入蚁群算法，对蚁群算法的参数初始化设置；根据蚁群算法中每个蚂蚁在路径上释放的信息素浓度和每个蚂蚁移动的路径长度计算期望值，将最大期望值对应的蚂蚁移动的路径作为移动路径：将移动路径通过蚁群算法更新信息素浓度和迭代优化，从而获得最优移动路径。2.根据权利要求1所述的一种机器人机械臂移动路径控制方法，其特征在于，对所述目标环境图片进行分析的逻辑为：将目标环境图片分割为若干目标图像块，将若干所述目标图像块分别输入深度学习神经网络进行特征提取，获得M个目标图像块特征向量；对M个目标图像块特征向量分别进行加权处理，并将加权处理后的M个目标图像块特征向量级联为M个目标图像特征向量；将M个目标图像特征向量分别与目标图像特征向量对应的预设目标图像进行识别认证，从而确定目标图像在所述目标环境图片中的位置信息，将目标图像在所述目标环境图片中的位置信息标记为地标信息。3.根据权利要求2所述的一种机器人机械臂移动路径控制方法，其特征在于，对M个目标图像块特征向量分别进行加权处理的逻辑为：对M个目标图像块特征向量分别进行归一化处理，并将归一化处理的目标图像块特征向量分别乘以预设权重值。4.根据权利要求3所述的一种机器人机械臂移动路径控制方法，其特征在于：生成初始化信息的分析逻辑为：将目标环境图片导入机械臂导航模型，根据目标图像对应的地标信息确定机械臂的移动区域；将机械臂的移动区域标记为目标区域；在目标区域中，机械臂的初始位置对应的地标信息标记为空间坐标原点，将初始位置标记为路径始节点；目标位置标记为路径终节点；将所述目标区域对应的空间坐标点标记为测试节点，对测试节点进行分析，生成安全路径节点或非安全路径节点；从目标区域中选择N
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1个安全路径节点，N为大于等于1的整数。5.根据权利要求4所述的一种机器人机械臂移动路径控制方法，其特征在于，生成安全路径节点或非安全路径节点的分析逻辑为：根据测试节点获得所述测试节点对应的目标图像特征向量；将测试节点对应的目标图像特征向量与预设特征向量阈值进行比较；若测试节点对应的目标图像特征向量大于或等于预设特征向量阈值，则判定对应的测
试节点为安全路径节点；若测试节点对应的目标图像特征向量小于预设特征向量阈值，则判定对应的测试节点为非安全路径...
【专利技术属性】
技术研发人员：林坚，王彭，董蕖，银春，
申请(专利权)人：泓浒苏州半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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