【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造，尤其涉及一种大曲率工件打磨轨迹生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、工件在制造过程中会产生飞边、毛刺等多余部分，影响后续机加工工序和工件外观特征，因此需要对工件进行打磨。现有的自动化打磨系统在执行打磨任务时通常需要依赖高精度的定制工装进行工件定位，再结合离线编程或拖动示教的方式生成打磨轨迹，机器人多采用固定式站位或安装在导轨上，通过多轴联动完成工件的打磨任务。但现有的实施方式存在许多问题：例如，工件的定位依赖专有的工装夹具，装夹过程需要满足一定的精度要求，布置过程费时费力，柔性化程度不足。并且，工件的打磨轨迹需要通过离线编程或者人工拖动示教，对于不同规格的工件均需要人工进行打磨轨迹设定，人工干预大，加工效率低，针对大曲率工件表面其打磨轨迹人工规划非常繁琐，且存在工件定位误差，导致打磨轨迹位置不准确。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种大曲率工件打磨轨迹生成方法、装置、设备及介质，用以解决传统打磨轨迹生成方法依赖高精度工装夹具，并且需人工设定打磨轨迹，人工干预大，加工效率低，大曲率工件打磨轨迹位置不准确的缺陷。
2、本专利技术提供一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，包括：
3、根据待打磨工件的三维模型生成理想打磨轨迹；
4、采集所述打磨工件的多元环境感知信息；
5、根据所述多元环境感知信息进行工件定位与机器人定位；
6、根据所述工件定位结果与机器人定位结果获取所述工件和机器人的实时相对位姿，根据所
7、根据本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，所述根据待打磨工件的三维模型生成理想打磨轨迹，包括：
8、根据所述待打磨工件的cad模型对待打磨表面进行点云采样，并将点云采样结果投影到xy平面；
9、采用二次参数曲面函数对所述待打磨工件的表面进行解析拟合，在xy平面中提取解析拟合后的工件外轮廓，得到xy平面上工件点云外轮廓；
10、对所述xy平面上工件点云外轮廓进行偏置，将偏置后的轮廓点云进行反向投影，以获取所述待打磨工件的理想打磨轨迹。
11、根据本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，所述采集打磨工件的多元环境感知信息，包括：
12、通过多个2d相机采集打磨工件所处环境的二维标定物的图像信息，以及通过多个三维视觉传感器采集所述打磨工件所处大范围环境内的三维标定物点云信息；
13、对所述二维标定物的图像信息和所述三维标定物点云信息进行特征提取与特征配准，以对所述三维视觉传感器进行标定；
14、将标定后的三维视觉传感器采集的点云信息转换到同一坐标系下，融合同一坐标系下点云信息获取所述打磨工件的多元环境感知信息。
15、根据本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，所述根据所述多元环境感知信息进行工件定位，包括：
16、将所述打磨工件的多元环境感知信息进行欧式聚类分割；
17、提取分割后的点云数据对应的包围盒数据，得到所述待打磨工件的点云模型；
18、将所述待打磨工件的点云模型与所述待打磨工件的三维模型进行配准，获取所述待打磨工件的实际位姿。
19、根据本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，所述根据所述多元环境感知信息进行机器人定位，包括：
20、根据所述待打磨工件的实际位姿以及所述包围盒数据对所述打磨工件的多元环境感知信息进行滤波分割，获取机器人点云块；
21、根据机器人激光同步定位与建图方法进行机器人模型的粗定位，得到机器人模型；
22、利用迭代最近点算法将所述机器人模型与所述机器人点云块进行配准，获取机器人的实际位姿。
23、根据本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，所述根据所述工件和机器人的实时相对位姿对所述理想打磨轨迹进行校正，包括：
24、根据所述工件和机器人的实时相对位姿获取所述待打磨工件在世界坐标系下的坐标；
25、根据所述待打磨工件在世界坐标系下的坐标对所述理想打磨轨迹所在坐标系进行位姿变换，以对所述理想打磨轨迹进行校正，获取实际打磨轨迹。
26、根据本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，所述机器人为复合机器人，所述复合机器人包括自动引导车和机械臂。
27、本专利技术还提供一种大曲率工件打磨轨迹生成装置，包括：
28、生成模块，用于根据待打磨工件的三维模型生成理想打磨轨迹；
29、采集模块，用于采集所述打磨工件的多元环境感知信息；
30、定位模块，用于根据所述多元环境感知信息进行工件定位与机器人定位；
31、校正模块，用于根据所述工件定位与机器人定位获取所述工件和机器人的实时相对位姿，根据所述工件和机器人的实时相对位姿对所述理想打磨轨迹进行校正，生成实际打磨轨迹。
32、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述的大曲率工件打磨轨迹生成方法。
33、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的大曲率工件打磨轨迹生成方法。
34、本专利技术提供的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法、装置、设备及介质，通过根据待打磨工件的三维模型生成理想打磨轨迹；采集打磨工件的多元环境感知信息；根据多元环境感知信息进行工件定位与机器人定位；根据工件定位结果与机器人定位结果获取工件和机器人的实时相对位姿，根据工件和机器人的实时相对位姿对所述理想打磨轨迹进行校正，生成实际打磨轨迹，通过采集打磨工件的多元环境感知信息获取待打磨工件和机器人的准确相对位置，不需要额外的物理夹具，降低了工件的摆放精度要求，提高了操作效率，更加适合多品种小批量的零件打磨场景，并且，通过对打磨轨迹自动生成及实时校正，避免了离线编程和人工示教过程，进一步提高了打磨效率和柔性程度。
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1.一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据待打磨工件的三维模型生成理想打磨轨迹，包括：
3.根据权利要求1所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述采集打磨工件的多元环境感知信息，包括：
4.根据权利要求1或3所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据所述多元环境感知信息进行工件定位，包括：
5.根据权利要求4所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据所述多元环境感知信息进行机器人定位，包括：
6.根据权利要求4所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据所述工件和机器人的实时相对位姿对所述理想打磨轨迹进行校正，包括：
7.根据权利要求1所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述机器人为复合机器人，所述复合机器人包括自动引导车和机械臂。
8.一种大曲率工件打磨轨迹生成装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的大曲率工件打磨轨迹生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据待打磨工件的三维模型生成理想打磨轨迹，包括：
3.根据权利要求1所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述采集打磨工件的多元环境感知信息，包括：
4.根据权利要求1或3所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据所述多元环境感知信息进行工件定位，包括：
5.根据权利要求4所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，所述根据所述多元环境感知信息进行机器人定位，包括：
6.根据权利要求4所述的一种大曲率工件打磨轨迹生成方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈坤勇，陈智超，高源，陆泂蔚，张子之，袁士琳，
申请(专利权)人：商飞智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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