一种六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法技术

本申请实施例提供了一种六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划，该方法包括：通过深度相机拍摄场景信息，用目标检测算法识别并定位出场景中零件起始位姿和障碍物位置；获取六自由度机械臂末端执行器起始点与目标点位姿信息；将场景中零件起始位姿和障碍物位置与六自由度机械臂末端执行器起始点和目标点位姿信息进行比较，并通过路径规划算法进行六自由度机械臂末端执行器路径规划，生成移动路径；根据NURBS插值法对移动路径进行优化，通过机械臂逆运动学求得关节坐标，得到六自由度机械臂运行轨迹。械臂运行轨迹。械臂运行轨迹。

【技术实现步骤摘要】
一种六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法


[0001]本申请涉及机械臂轨迹规划领域，具体而言，涉及一种六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法
。

技术介绍

[0002]在已获得场景的
3D
点云信息后，实现机械臂自动抓取目标物体需要具备识别目标位姿和自主场景避障的功能
。
这些技术需要结合机器视觉和机械臂运动学等领域的技术
。
实现机械臂自主避障的过程是：一旦识别出抓取目标位姿，就利用机械臂运动学原理制定出机械臂到达目标位姿所需的往返轨迹，确保机械臂在往返过程中避免与场景中的任何障碍物发生碰撞
。
这是一个非常耗时的过程，完全由计算机随机搜索出无碰撞的抓取路线
。
[0003]路径规划领域目前广泛使用且有效的技术是快速搜索随机树算法
(RRT)。
在每轮迭代中，
RRT
随机在机械臂运动空间中定位一个状态点，该状态由机械臂各关节的旋转自由度组成
。
对于6自由度旋转角的机械臂，该状态就是6维向量...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法，其特征在于，包括：通过深度相机拍摄场景信息，用目标检测算法识别并定位出场景中零件起始位姿和障碍物位置；获取六自由度机械臂末端执行器起始点与目标点位姿信息；将场景中零件起始位姿和障碍物位置与六自由度机械臂末端执行器起始点和目标点位姿信息进行比较，并通过路径规划算法进行六自由度机械臂末端执行器路径规划，生成移动路径；根据
NURBS
插值法对移动路径进行优化，通过机械臂逆运动学求得关节坐标，得到六自由度机械臂运行轨迹
。2.
根据权利要求1所述的六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法，其特征在于，通过深度相机拍摄场景信息，用目标检测算法识别并定位出场景中零件起始位姿和障碍物位置，具体为：采用深度相机进行场景图片的拍摄，并进行标定，获取相机参数后，计算机控制深度相机拍摄零件图片；使用
FF6D
目标检测算法来定位场景中零件位姿；通过手眼标定方法，将零件在深度相机坐标系下的位置关系转换到机械臂基坐标系下，生成场景中零件起始位姿和障碍物位置
。3.
根据权利要求2所述的六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法，其特征在于，获取场景中零件是否适合抓取，将不适合抓取的零件以及料框边缘视为障碍物；采用包络法，用球体包围环境中的障碍物，同时用圆柱体包围机械臂连杆，并将圆柱体的半径叠加到球体的半径上，视机械臂各轴的轴线为线段，并获取线段与球之间的位置关系
。4.
根据权利要求3所述的六自由度机械臂对复杂零件抓取的路径规划方法，其特征在于，通过路径规划算法进行六自由度机械臂末端执行器路径规划，具体为：基于改进的
RRT*
算法对机械臂末端路径进行规划，其中，基于改进的
RRT*
算法步骤为：
S31
，初始化随机树，将抓取目标位姿作为随机树搜索的起点，设置目标点，定义步长
、
目标采样率
、
半径；
S32
，在三维场景中开始随机采样，由于目标采样率的影响，随机采样点会往目标点靠近；
S33
，判断随机采样点是否在障碍物范围内，若该点在障碍物范围内则跳转至步骤
S32
重新进行随机点采样，若采样点不在障碍物范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐雪明，陈龙，韩宗旺，
申请(专利权)人：苏州诺克汽车工程装备有限公司，
类型：发明
国别省市：