【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业自动化，尤其涉及一种均匀喷涂机器人的路径规划方法。
技术介绍
1、喷涂作业工作量很大，作业繁琐，且对人体健康有害，现喷涂技术主要采用编程式喷涂和定点喷涂，编程式喷涂分为在线编程与离线编程，编程式喷涂主要使用离线编程式喷涂，离线编程式不适用于简单的喷涂轨迹，且编程时的存在误差，对喷涂精度有一定影响，定点喷涂需要将喷涂点逐一标记然后进行定点喷涂，这种喷涂方式耗时耗力，喷涂效率与质量低，喷涂不均匀，浪费涂料，且人长时间接触涂料，容易造成身体损伤或中毒。
2、因此，提出一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟须解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，可以提高喷涂质量与效率，减少涂料浪费，保护工人安全。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、s1、获取三维点云模型：使用深度相机对数据进行采集，将采集的数据进行转换得到三维点云模型；
5、s2、点云模型预处理：对得到的三维点云模型进行预处理，获得墙面；
6、s3、平面检测：基于点云的平面拟合算法，检测出墙面所在的平面，根据墙面表面的平坦度来确定墙面的平整度是否在一个阈值之内，获得墙面平面信息，区分出平整的墙面区域；
7、s4、路径规划：基于s3检测得到的墙面平面信息，构建基
8、s5、动态调整：在喷涂过程中，实时监测墙面的平整度，采用反馈控制算法，根据实时监测结果动态调整路径规划。
9、上述的方法，可选的，s1获取三维点云模型，使用深度相机对数据进行采集，通过红外摄像头采集得到深度图像或彩色图像，根据相机的焦距、主点坐标、畸变系数，以及描述相机的成像模型和位姿的旋转矩阵和平移向量，将深度图像或彩色图像转换为三维坐标点，得到三维点云模型p。
10、上述的方法，可选的，s2、点云模型预处理步骤具体如下：
11、s201去噪处理：选择基于邻域点的局部离群值因子算法，对三维点云模型p进行去噪操作；
12、s202滤波处理：根据应用的场景和要求，对去噪后的三维点云模型p进行移动平均滤波；具体内容为：给定一个包含n个样本的信号序列x[n]，其中n是样本的索引从0到n-1，移动平均滤波通过在信号序列上滑动一个固定长度为m的窗口，并计算窗口内样本的平均值来对去噪后的三维点云模型p进行滤波；
13、s203表面重建：选择曲面拟合的重建方法，对s202中滤波后的三维点云模型p中的每个点，找到一个对应的曲面片，使得该点与曲面片的距离最小，然后将所有的曲面片拼接成一个完整的曲面模型，对滤波后的三维点云模型p_filtered进行表面重建，得到重建后的墙面表面模型surface_model；
14、s204返回处理后的三维点云模型：返回处理后的三维点云模型processed_cloud，其中包含经过去噪、滤波和表面重建处理后的数据，用于后续的路径规划和喷涂操作。
15、上述的方法，可选的，s3的具体内容为：
16、s301使用ransac平面拟合算法，从预处理后的三维点云模型p中检测平面d，将平面d表示为：
17、d：n·(p-q)＝0；
18、其中n是平面d的法向量，q是平面d上的任意一点；
19、s302将拟合出的平面d中的点代入方程中，确认平面的拟合程度：将n和q带入平面方程d：n·(p-q)＝0中，验证处理后的三维点云模型中的点是否满足所得平面方程，进而确认平面的拟合程度；
20、s303将满足平面方程的点集作为检测到的平面d中的点集；
21、s304输出检测到的平面d，其中包含了法向量n和平面上的一点q。
22、上述的方法，可选的，s4、路径规划步骤中，根据检测到的平面信息，生成路径的方式可以表示为：
23、waypoints＝generate_waypoints(plane_model,wall_smoothness)，
24、上述的方法，可选的，s4、路径规划步骤具体如下：
25、s401、对墙面进行分割，得到不同的平面区域；
26、s402、对每个平面区域进行曲率分析，计算其平整度，选择各个曲线类型中平整度最大的曲线类型，包括但不限于多项式曲线和双圆弧段曲线；
27、对每个曲线类型，采用最小二乘法，求解出最佳的曲线参数，使得曲线与平面区域的误差最小；对每个曲线，计算其与相邻曲线的连接点和切线方向，保证曲线的连续性和光滑性；
28、s403、根据曲线类型，确定每个平面区域的边界条件，包括但不限于位置、速度、加速度；
29、s404、使用待定系数法，求解出曲线的相关系数；将每个平面区域的曲线拼接起来，形成一条完整的路径。
30、上述的方法，可选的，s4、路径规划步骤中，根据平面模型和墙面平整度，生成一组路径点，用于指导喷涂机器人的运动。
31、上述的方法，可选的，s4、路径规划步骤中，引入墙面平整度的指标作为约束条件，平整度表示为一个衡量平面平整程度的指标，将平面的位置与形状作为参数，
32、平整度计算方式包括：
33、计算曲率：对于处理后的三维点云模型processed_cloud中的每个点p，计算其曲率值并将所有曲率值累加得到曲率总和；
34、分析表面粗糙度：对于处理后的三维点云模型processed_cloud中的每个点p，考虑其附近邻域内点的法向量变化或局部密度变化，并根据变化情况累加得到粗糙度指标；
35、分析点分布均匀性：对于处理后的三维点云模型processed_cloud中的每个点p，计算其周围点的分布密度或距离分布情况，并根据密度或分布情况累加得到均匀性指标；
36、综合计算平整度指标：将得到的曲率总和、粗糙度指标和均匀性指标进行加权平均，根据不同子指标的重要性，给它们分配不同的权重，然后将它们的乘积求和，得到平整度指标。
37、上述的方法，可选的，s5、动态调整步骤中，根据路径点和平整度指标，调整路径点的位置和方向。
38、上述的方法，可选的，s5、动态调整步骤具体如下：
39、s501计算调整比例：根据给定的平整度指标，计算调整比例，用以决定路径调整的程度：
40、调整比例＝平整度指标/阈值，
41、其中，阈值表示平面的平整度的最大允许值，阈值为3mm或4mm，超过该值则需要调整路径，调整比例表示路径调整的程度，越大越需要调整；
42、s502路径调整：针对原始路径中的每个路径点point，在考虑调整比例的情况下，调整point的位本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于：S1获取三维点云模型，使用深度相机对数据进行采集，通过红外摄像头采集得到深度图像或彩色图像，根据相机的焦距、主点坐标、畸变系数，以及描述相机的成像模型和位姿的旋转矩阵和平移向量，将深度图像或彩色图像转换为三维坐标点，得到三维点云模型P。
3.根据权利要求2所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，S2、点云模型预处理步骤具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其征在于，S3的具体内容为：
5.根据权利要求1所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，S4、路径规划步骤具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，S4、路径规划步骤中，根据平面模型和墙面平整度，生成一组路径点，用于指导喷涂机器人的运动。
7.根据权利要求5所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，S4、路径规划步骤中，
8.根据权利要求7所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于：s1获取三维点云模型，使用深度相机对数据进行采集，通过红外摄像头采集得到深度图像或彩色图像，根据相机的焦距、主点坐标、畸变系数，以及描述相机的成像模型和位姿的旋转矩阵和平移向量，将深度图像或彩色图像转换为三维坐标点，得到三维点云模型p。
3.根据权利要求2所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其特征在于，s2、点云模型预处理步骤具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种均匀喷涂机器人的路径规划方法，其征在于，s3的具体内容为：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷华，张树坤，伍岳，林伟，段冰，郝岩，王立有，
申请(专利权)人：广州城市职业学院，
类型：发明
国别省市：
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