一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法技术

本发明专利技术提供了一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，包括：获取当前机械臂各关节的状态信息和机械臂的目标位置；基于双目视觉系统，获取机械臂与目标位置间的多障碍物信息；根据多障碍物信息进行建模，确定多障碍物模型；根据机械臂各关节的状态信息进行建模，确定机械臂模型；根据机械臂模型和多障碍物模型以及其对应的位置信息构建模拟工作场景；通过模拟工作场景对机械臂模型和多障碍物模型进行碰撞检测，确定无碰撞下的机械臂运行路径。径。径。

【技术实现步骤摘要】
一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法


[0001]本专利技术涉及智能控制
，尤其涉及一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法。

技术介绍

[0002]随着工厂智能化的不断普及，机械臂逐渐成为工厂里必不可少的组成部分，通过机械臂极大的提高了工厂的生产效率。但由于工厂内部设备逐渐增多，工作环境愈加复杂，对机械臂的工作任务提出了越来越多的要求，为防止机械臂在工作途中与其他设备进行碰撞，传统的方式是采用机械臂碰撞急停控制，急停控制是通过力传感器检测到力发生了变化或者检测关节电流发生突变来判断机器臂是否发生碰撞，障碍物需要与机器臂发生碰撞后，才触发紧急停止，然而，机器臂与物品或人发生碰撞后，容易损坏物品，或造成人员受伤。发生碰撞后机器臂停止运作，严重时需要检修机器臂是否损坏才能继续工作，降低了机器臂的工作效率。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，用于解决上述
技术介绍
中所提出的问题。
[0004]一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，包括：获取当前机械臂各关节的状态信息和机械臂的目标位置；基于双目视觉系统，获取机械臂与目标位置间的多障碍物信息；根据多障碍物信息进行建模，确定多障碍物模型；根据机械臂各关节的状态信息进行建模，确定机械臂模型；根据机械臂模型和多障碍物模型以及其对应的位置信息构建模拟工作场景；通过模拟工作场景对机械臂模型和多障碍物模型进行碰撞检测，确定无碰撞下的机械臂运行路径。
[0005]作为本专利技术的一种实施例，获取当前机械臂各关节的状态信息和机械臂的目标位置，包括：基于机器臂正运动学计算当前机械臂各关节在空间中的状态信息；其中，状态信息包括在空间中的位置信息和姿态信息；根据预设抓取指令，确定机械臂待抓取物体的目标位置。
[0006]作为本专利技术的一种实施例，基于双目视觉系统，获取机械臂与目标位置间的多障碍物信息，包括：根据提前设置在机械臂上的双目视觉系统两台相机获取机械臂与目标位置上目标抓取物间的多障碍物的图像信息。
[0007]作为本专利技术的一种实施例，根据多障碍物信息进行建模，确定多障碍物模型，包括：基于包络盒模型，对多障碍物信息采用最小包围球模型处理，生成多个障碍物的包络模型。
[0008]作为本专利技术的一种实施例，根据机械臂各关节的状态信息进行建模，确定机械臂模型，包括：基于包络盒模型，对机械臂各关节采用最小包围球模型处理，确定机械臂各关节的第一包络模型；对机械臂连杆采用圆柱体包络法模型处理，确定机械臂连杆的第二包
络模型；根据机械臂原本的关节与连杆的连接关系，对第一包络模型和第二包络模型进行结合，确定机械臂模型。
[0009]作为本专利技术的一种实施例，根据机械臂模型和多障碍物模型以及其对应的位置信息构建模拟工作场景，包括：构建初始虚拟场景，根据机械臂模型和多障碍物模型分别对应的位置信息确定两者的相对位置信息；加入机械臂模型至初始虚拟场景任意位置，以机械臂模型为原点，根据相对位置信息确定多个障碍物模型在初始虚拟场景中的实际位置，加入多个障碍物模型至初始虚拟场景中对应的实际位置；同时根据机械臂抓取目标物的目标位置与，机械臂模型和多障碍物模型的相对位置确定机械臂的抓取目标物在初始虚拟场景中的第二实际位置，加入模拟目标物至初始虚拟场景中对应的第二实际位置，完成模拟工作场景构建。
[0010]作为本专利技术的一种实施例，通过模拟工作场景对机械臂模型和多障碍物模型进行碰撞检测，确定无碰撞下的机械臂运行路径，包括：获取机械臂的运动参数，通过模拟工作场景，根据运动参数控制机械臂模型模拟机械臂在不与多障碍物模型进行碰撞的条件下成功抓取目标位置的目标物的多条机械臂运行路径；对多条机械臂运行路径中机械臂到目标位置的路径长短进行排序，确定最短路径作为无碰撞下的机械臂运行路径。
[0011]作为本专利技术的一种实施例，一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法还包括：通过设置在机械臂上的传感器实时感知机械臂在执行机械臂运行路径时周围是否存在动态障碍物，若存在，暂停执行机械臂运行路径，直至周围不存在动态障碍物时，继续执行剩余机械臂运行路径。
[0012]作为本专利技术的一种实施例，一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法还包括：当存在多机械臂同时运行时，当任一机械臂感知到周围存在动态障碍物时，获取动态障碍物的第一位移信息，并尝试获取动态障碍物身份信息；若成功获取动态障碍物身份信息，基于障碍物身份信息和第一位移信息查询对应的目标移动地点，并通过第一位移信息预测动态障碍物的第一行进路线信息，其中第一行进路线信息包括从当前位置到离开当前机械臂感知范围的行进信息，行进信息包括行进轨迹和行进速度；根据动态障碍物身份信息，获取预设数量机械臂的所有第一行进路线信息，根据所有第一行进路线信息、目标移动地点和动态障碍物身份信息获取动态障碍物的目标移动轨迹；根据所有第一行进路线信息中的行进速度，预测后续动态障碍物的第二行进速度；根据第二行进速度和目标移动轨迹确定动态障碍物到达后续机械臂周围的第一时间；根据第一时间和目标移动轨迹提前控制相应机械臂暂停执行机械臂运行路径，直至动态障碍物经过后，继续执行剩余机械臂运行路径。
[0013]作为本专利技术的一种实施例，一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法还包括：当目标移动轨迹确定后，动态障碍物到达下一机械臂时，根据下一机械臂采集的行进速度和目标移动轨迹重新预测后续动态障碍物的第二行进速度，并根据重新预测的第二行进速度和目标移动轨迹确定动态障碍物到达后续机械臂周围的第二时间。
[0014]本专利技术的有益效果为：
[0015]本专利技术提供一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，采用虚拟场景构建的方式，模拟碰撞的发生，采用智能避障方法确定无碰撞下的机械臂运行路径，无需通过力传感器检测到力发生了变化或者检测关节电流发生突变来判断是否发生碰撞，减少了通过碰撞急停的方式带来的损失。
[0016]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以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0017]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0018]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0019]图1为本专利技术实施例中一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法的流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例中一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法中模拟工作场景的构建过程流程图；
[0021]图3为本专利技术实施例中一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法中机械臂运行路径的确定过程流程图。
具体实施方式
[0022]以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，其特征在于，包括：获取当前机械臂各关节的状态信息和机械臂的目标位置；基于双目视觉系统，获取机械臂与目标位置间的多障碍物信息；根据多障碍物信息进行建模，确定多障碍物模型；根据机械臂各关节的状态信息进行建模，确定机械臂模型；根据机械臂模型和多障碍物模型以及其对应的位置信息构建模拟工作场景；通过模拟工作场景对机械臂模型和多障碍物模型进行碰撞检测，确定无碰撞下的机械臂运行路径。2.根据权利要求1所述的一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，其特征在于，获取当前机械臂各关节的状态信息和机械臂的目标位置，包括：基于机器臂正运动学计算当前机械臂各关节在空间中的状态信息；其中，状态信息包括在空间中的位置信息和姿态信息；根据预设抓取指令，确定机械臂待抓取物体的目标位置。3.根据权利要求1所述的一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，其特征在于，基于双目视觉系统，获取机械臂与目标位置间的多障碍物信息，包括：根据提前设置在机械臂上的双目视觉系统两台相机获取机械臂与目标位置上目标抓取物间的多障碍物的图像信息。4.根据权利要求1所述的一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，其特征在于，根据多障碍物信息进行建模，确定多障碍物模型，包括：基于包络盒模型，对多障碍物信息采用最小包围球模型处理，生成多个障碍物的包络模型。5.根据权利要求1所述的一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，其特征在于，根据机械臂各关节的状态信息进行建模，确定机械臂模型，包括：基于包络盒模型，对机械臂各关节采用最小包围球模型处理，确定机械臂各关节的第一包络模型；对机械臂连杆采用圆柱体包络法模型处理，确定机械臂连杆的第二包络模型；根据机械臂原本的关节与连杆的连接关系，对第一包络模型和第二包络模型进行结合，确定机械臂模型。6.根据权利要求1所述的一种多障碍环境下机械臂避障路径规划方法，其特征在于，根据机械臂模型和多障碍物模型以及其对应的位置信息构建模拟工作场景，包括：构建初始虚拟场景，根据机械臂模型和多障碍物模型分别对应的位置信息确定两者的相对位置信息；加入机械臂模型至初始虚拟场景任意位置，以机械臂模型为原点，根据相对位置信息确定多个障碍物模型在初始虚拟场景中的实际位置，加入多个障碍物模型至初始虚拟场景中对应的实际位置；同时根据机械臂抓取目标物的目标位置与，机械臂模型和多障碍物模型的相对位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：巫飞彪，张少华，
申请(专利权)人：广州东焊智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：