CN106737696A - 一种多机器人协同运输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多机器人协同运输方法，通过多个机器人协同带动目标物体到目标位置；机器人的类型和数量通过中央控制系统或具备运算能力的机器人经过判断算法确定。本发明可以使用多个小功率机器人协同运输大于单个机器人载重量的目标物体。功率减小后，机器人可以实现空间小型化，由此带来的好处是，可以进入物体与地面的缝隙间，或者进入物体与其他物品的缝隙间，提高了物体的存储密度，降低了对存储装置的特殊空间要求。

Description

一种多机器人协同运输方法

技术领域

本发明属于机器人控制领域，具体涉及一种多机器人协同运输方法。

背景技术

随着技术的发展，AGV技术、无人机技术、运载机器人技术发展迅速。使用传统单个机器人PL搬运物体Ca时，要求单个机器人PL的输出能量大于等于物体Ca移动所需能量，这就要求机器人在设计上尺寸满足最大搬运物体Ca需求。而此机器人PL在搬运小物体Ca时，能量冗余过多，而搬运超过设计指标的物体时，PL能量不足，无法完成任务。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提高一种多机器人协同运输方法，设计多个机器人Pa，根据搬运目标物体所需耗能，采用相应类型和数量的机器人Pa协同工作，目标物体Ca搬运耗能量越大，加入的机器人Pa数量越多。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种多机器人协同运输方法，通过多个机器人Pa协同带动目标物体Ca到目标位置；机器人Pa的类型和数量通过中央控制系统Ma或具备运算能力的机器人Pa根据目标物体Ca的参数，经过判断算法确定。

进一步地，所述机器人Pa具有将力传导至目标物体Ca的组件Ar，组件Ar为接触式或非接触式；组件Ar为接触式时，可选自机械手、机械臂、真空吸盘、电磁吸盘、摩擦面；组件Ar为非接触式时，可选自磁力装置、开放式流体传力装置、化学力装置。

进一步地，目标物体Ca的参数通过置于工作区域的数据采集系统Se或机器人Pa获取，参数包括：目标物体Ca位置、目标物体Ca二/三维特征、目标物体Ca的物理性质特征(重量、材质、颜色、构造等)。

进一步地，目标物体Ca参数的获取方式包括：二维码扫描识别技术、激光雷达传感器探测装置、超声波雷达探测装置、红外测距雷达探测装置、计算机视觉技术。

进一步地，所述机器人Pa具有定位功能，或通过置于工作区域的数据采集系统Se实现定位。

进一步地，所述机器人Pa至少具备以下运动自由度特征中的一种：平面内沿xy轴运动和绕z轴自转的三自由度运动特征，或者三维空间内沿xyz轴向运动并沿Z轴转的4个自由度的运动特征，或者三维空间内沿xyz轴向运动和绕ZY轴转的5个自由度运动特征，或者三维空间内沿XYZ轴向运动和绕XYZ轴旋转的6个自由的运动特征。

进一步地，协同工作的控制指令由中央控制系统Ma发出，或者由具备运算能力的某个机器人Pa承担中央控制任务。

进一步地，承载目标物体Ca的所有机器人Pa之间可检测相对位置并相互通讯。

进一步地，多个机器人Pa协同运动时相对位置关系(指左右前后这种相对关系)不变化，运输过程中目标物体Ca不脱离任何一个机器人Pa，各机器人Pa之间的相对位置可允许的位移量(指相对距离的改变，XX厘米等等)范围：根据多个Pa之间的相对位置(XYZ)参数，设机器人Pa最大允许位移量为Lpa，设组件Ar的许用位移量为Lar，在运输目标物体Ca过程中，机器人Pa的最大允许位移量Lpa＜Lar。

进一步地，判断标准具体为：

1)使用数量判断：假设机器人Pa的种类共有n种，不同类型机器人数量以Pa1、Pa2…Pan代表。假设目标物体Ca质量为Mca，机器人Pa1……Pan的载重量分别为Mpa1……Mpan。则多种机器人Pa的使用数量应满足公式：

Pa1*Mpa1+Pa2*Mpa2+…Pan*Mpan≥Mca。

2)机器人Pa合格工作状态判断：

a)剩余能量满足运输目标物体Ca至指定位置的能力，最佳情况下剩余能量满足在运输完Ca后还可以回到对机器人Pa设定的指定位置；

b)机器人Pa没有严重的机械或电子故障，严重状态指：机器人Pa自身不能运动、机器人Pa故障会损坏其他物品；

3)效率判断：根据检测到的多个空闲机器人Pa的位置，计算每一个空闲机器人Pa运动到目标物体Ca的路径，计算机器人Pa耗时，选取耗时最短的一组机器人Pa执行任务。

4)功能判断：根据目标物体Ca的结构形式，选取其组件Ar特性满足可运输目标物体Ca的机器人Pa型号。

本发明的有益效果是：

1、本发明可以使用多个小功率机器人协同运输大于单个机器人载重量的目标物体。功率减小后，机器人可以实现空间小型化，由此带来的好处是，可以进入物体与地面的缝隙间，或者进入物体与其他物品的缝隙间，提高了物体的存储密度，降低了对存储装置的特殊空间要求。

2、采用中央控制系统Ma时，可降低Pa协同工作难度；降低Pa运动路径规划的难度；通过收集全部数据，调度多个Pa工作，提高了运输多种、多个Ca的空间和时间效率。

3、采用数据采集系统Se时，可降低Pa协同工作难度；预先布置好的传感器对Ca和Pa的检测，精度高，盲区小；降低了依靠Pa感知的难度，提高了Pa定位的精度。

附图说明

图1为本发明原理图。

图2为机器人部署示意图,(a)为采用同类型机器人协同运输，(b)为采用不同类型机器人协调运输。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本发明中，PL为传统单个机器人代称。Ca为目标物体代称，不限于某种特定物品。Pa为本发明控制的机器人单体代称。

本发明提供的一种多机器人协同运输方法，通过多个机器人Pa协同带动目标物体Ca到目标位置；机器人Pa的类型和数量通过中央控制系统Ma或具备运算能力的机器人Pa根据目标物体Ca的参数，经过判断算法确定。

进一步地，所述机器人Pa具有将力传导至目标物体Ca的组件Ar，组件Ar为接触式或非接触式；组件Ar为接触式时，可选自机械手、机械臂、真空吸盘、电磁吸盘、摩擦面，但不限于此；组件Ar为非接触式时，可选自磁力装置、开放式流体传力装置、化学力装置，但不限于此。(例如气流托举/推动、水流托举/推动)

进一步地，目标物体Ca的参数通过置于工作区域的数据采集系统Se或机器人Pa获取，参数包括：目标物体Ca位置、目标物体Ca二/三维特征、目标物体Ca的物理性质特征(重量、材质、颜色、构造等)，但不限于此。数据采集系统Se还可以采集目标存放区三维特征。

进一步地，目标物体Ca参数的获取方式包括：二维码扫描识别技术、激光雷达传感器探测装置、超声波雷达探测装置、红外测距雷达探测装置、计算机视觉技术，但不限于此。

进一步地，所述机器人Pa具有定位功能，或通过置于工作区域的数据采集系统Se实现定位。

进一步地，所述机器人Pa还具备大功率运动设备，可实现载重Ca后自由移动。

进一步地，机器人Pa具备感知、路径规划、执行的能力。(单机器人可在没有中央控制系统Ma和数据采集系统Se时依然具备一定的运动和工作能力)。

进一步地，所述机器人Pa为具备多自由运动能力的机器人，至少具备以下运动自由度特征中的一种：平面内沿xy轴运动和绕z轴自转的三自由度运动特征，或者三维空间内沿xyz轴向运动并沿Z轴转的4个自由度的运动特征，或者三维空间内沿xyz轴向运动和绕ZY轴转的5个自由度运动特征，或者三维空间内沿XYZ轴向运动和绕XYZ轴旋转的6个自由的运动特征。

进一步地，协同工作的控制指令由中央控制系统Ma发出，或者由具备运算能力的某个机器人Pa承担中央控制任务。

进一步地，承载目标物体Ca的所有机器人Pa之间可检测相对位置并相互通讯。

进一步地，多个机器人Pa协同运动时相对位置关系(指左右前后这种相对关系)不变化，运输过程中目标物体Ca不脱离任何一个机器人Pa，各机器人Pa之间的相对位置可允许的位移量(指相对距离的改变，XX厘米等等)范围：根据多个Pa之间的相对位置(XYZ)参数，设机器人Pa最大允许位移量为Lpa，设组件Ar的许用位移量为Lar，在运输目标物体Ca过程中，机器人Pa的最大允许位移量Lpa＜Lar。

进一步地，判断标准具体为：

1)使用数量判断：假设机器人Pa的种类共有n种，不同类型机器人数量以Pa1、Pa2…Pan代表。假设目标物体Ca质量为Mca，机器人Pa1……Pan的载重量分别为Mpa1……Mpan。则多种机器人Pa的使用数量应满足公式：

Pa1*Mpa1+Pa2*Mpa2+…Pan*Mpan≥Mca。

当n取1，即只选择一种机器人时，该机器人的数量Pax和该机器人的载重量Mpax满足则Pax≥Mca÷Mpax。

2)机器人Pa合格工作状态判断：

a)剩余能量满足运输目标物体Ca至指定位置的能力，最佳情况下剩余能量满足在运输完Ca后还可以回到对机器人Pa设定的指定位置；

b)机器人Pa没有严重的机械或电子故障，严重状态指：机器人Pa自身不能运动、机器人Pa故障会损坏其他物品；

3)效率判断：根据检测到的多个空闲机器人Pa的位置，计算每一个空闲机器人Pa运动到目标物体Ca的路径，计算机器人Pa耗时，选取耗时最短的一组机器人Pa执行任务。

4)功能判断：根据目标物体Ca的结构形式，选取其组件Ar特性满足可运输目标物体Ca的机器人Pa型号。

如图1所示，本发明中可选择采用中央控制系统Ma，采用Ma的优点是：降低Pa协同工作难度；降低Pa运动路径规划的难度；通过收集全部数据，调度多个Pa工作，提高了运输多种、多个Ca的空间和时间效率。

本发明中可选择采用数据采集系统Se，采用Ma的优点是：降低Pa协同工作难度；预先布置好的传感器对Ca和Pa的检测，精度高，盲区小；降低了依靠Pa感知的难度，提高了Pa定位的精度。

实施例1：无主机情况

1.当没有中央控制系统Ma时。由具备运算能力的Pa承担Ma的工作。Pa可以为一个也可以是多个。设承担Ma任务的Pa为Pama。当仅选取一个承担Ma时，则选择鲁棒性最好的Pa。当可以选择多个时，运算方式可以是以下两种形式中的一种：A：多个Pa运算同样的数据和内容。B：多个Pa进行分布式运算。

2.机器人Pa或Se检测目标Ca参数，由Pama判断搬运Ca需要机器人Pa的类型和数量。

判断的标准如下：(需全部满足)。

1)使用数量判断：假设机器人Pa的种类共有n种，不同类型机器人数量以Pa1、Pa2…Pan代表。假设目标物体Ca质量为Mca，机器人Pa1……Pan的载重量分别为Mpa1……Mpan。则多种机器人Pa的使用数量应满足公式：

Pa1*Mpa1+Pa2*Mpa2+…Pan*Mpan≥Mca。

当n取1，即只选择一种机器人时，该机器人的数量Pax和该机器人的载重量Mpax满足则Pax≥Mca÷Mpax。

2)机器人Pa合格工作状态判断：

a)剩余能量满足运输目标物体Ca至指定位置的能力，最佳情况下剩余能量满足在运输完Ca后还可以回到指定位置；

b)机器人Pa没有严重的机械或电子故障，严重状态指：机器人Pa自身不能运动、机器人Pa故障会损坏其他物品；

3)效率判断根据检测到的多个空闲机器人Pa位置，计算每一个空闲Pa运动到目标物体Ca的路径，计算Pa耗时，选取耗时最短的一组机器人Pa执行任务。

4)功能判断：根据目标物体Ca的结构形式，选取其支撑组件Ar特性满足可运输目标物体Ca的机器人Pa型号。

3.多个机器人Pa运动至Ca处(下方或侧方)。

4.采用组件Ar带动Ca移动。

4.Pa之间实时检测相对位置，并相互通讯。

6.由担任主控任务的Pama为此任务组中的所有Pa发布控制参数。运动过程中需保持多个Pa的相对位置关系不变化，保持相对位置位移在允许的范围内。

相对位置的可允许位移量：采用检测装置得出多个Pa之间的相对位置(XYZ)参数。设Pa最大允许位移量为Lpa，设组件Ar的许用位移量为Lar。在运输Ca过程中，Pa的最大允许变化量Lpa＜Lar。

7.多个Pa协同工作将Ca移动至目标位置，并释放。任务完成。

实施例2：停车场景

1.整体包含了中央控制系统Ma，多个机器人Pa，工作区域内数据采集系统Se。

2.机器人Pa或Se检测目标车辆Ca参数，由中央控制系统Ma判断搬运Ca需要机器人Pa类型和数量。

判断的标准如下：(需全部满足)。

1)使用数量判断：假设机器人Pa的种类共有n种，不同类型机器人数量以Pa1、Pa2…Pan代表。假设目标物体Ca质量为Mca，机器人Pa1……Pan的载重量分别为Mpa1……Mpan。则多种机器人Pa的使用数量应满足公式：

Pa1*Mpa1+Pa2*Mpa2+…Pan*Mpan≥Mca。

当n取1，即只选择一种机器人时，该机器人的数量Pax和该机器人的载重量Mpax满足则Pax≥Mca÷Mpax。

2)机器人Pa合格工作状态判断：剩余能量满足运输目标物体Ca至指定位置的能力，最佳情况下剩余能量满足在运输完Ca后还可以回到指定位置；机器人Pa没有严重的机械或电子故障，严重状态指：机器人Pa自身不能运动、机器人Pa故障会损坏其他物品；

3)效率判断根据检测到的多个空闲机器人Pa位置，计算每一个空闲Pa运动到目标物体Ca的路径，计算Pa耗时，选取耗时最短的一组机器人Pa执行任务。

4)功能判断：根据目标物体Ca的结构形式，选取其支撑组件Ar特性满足可运输目标物体Ca的机器人Pa型号。

3.多个机器人Pa运动至Ca处。

4.采用组件Ar带动Ca移动。

5.Pa之间实时检测相对位置，并相互通讯。

6.由Ma为此任务组中的所有Pa发布控制参数。运动过程中需保持多个Pa的相对位置关系不变化，保持相对位置位移在允许的范围内。

7.多个Pa协同工作将车辆Ca移动至目标位置，并释放。任务完成。

Claims (10)

1.一种多机器人协同运输方法，其特征在于：多个机器人Pa协同带动目标物体Ca到目标位置；机器人Pa的类型和数量通过中央控制系统Ma或具备运算能力的机器人Pa根据目标物体Ca的参数，经过判断算法确定。

2.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，所述机器人Pa具有将力传导至目标物体Ca的组件Ar，组件Ar为接触式或非接触式。组件Ar为接触式时，可选自机械手、机械臂、真空吸盘、电磁吸盘、摩擦面；组件Ar为非接触式时，可选自磁力装置、开放式流体传力装置、化学力装置。

3.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，目标物体Ca的参数通过置于工作区域的数据采集系统Se或机器人Pa获取，参数包括：目标物体Ca位置、目标物体Ca二/三维特征、目标物体Ca物理性质特征等。

4.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，目标物体Ca参数的获取方式包括：二维码扫描识别技术、激光雷达传感器探测装置、超声波雷达探测装置、红外测距雷达探测装置、计算机视觉技术等。

5.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，所述机器人Pa具有定位功能，或通过置于工作区域的数据采集系统Se实现定位。

6.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，所述机器人Pa至少具备以下运动自由度特征中的一种：平面内沿xy轴运动和绕z轴自转的三自由度运动特征，或者三维空间内沿xyz轴向运动并沿Z轴转的4个自由度的运动特征，或者三维空间内沿xyz轴向运动和绕ZY轴转的5个自由度运动特征，或者三维空间内沿XYZ轴向运动和绕XYZ轴旋转的6个自由的运动特征。

7.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，协同工作的控制指令由中央控制系统Ma发出，或者由具备运算能力的某个机器人Pa承担中央控制任务。

8.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，承载目标物体Ca的所有机器人Pa之间可检测相对位置并相互通讯。

9.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，多个机器人Pa协同运动时相对位置关系不变化，运输过程中目标物体Ca不脱离任何一个机器人Pa，各机器人Pa之间的相对位置可允许的位移量范围：根据多个机器人Pa之间的相对位置(XYZ)参数，设机器人Pa最大允许位移量为Lpa，设组件Ar的许用位移量为Lar，在运输目标物体Ca过程中，机器人Pa的最大允许位移量Lpa＜Lar。

10.根据权利要求1所述的一种多机器人协同运输方法，其特征在于，判断标准具体为：

1)使用数量判断：假设机器人Pa的种类共有n种，不同类型机器人数量以Pa1、Pa2…Pan代表。假设目标物体Ca质量为Mca，机器人Pa1……Pan的载重量分别为Mpa1……Mpan。则多种机器人Pa的使用数量应满足公式：

Pa1*Mpa1+Pa2*Mpa2+…Pan*Mpan≥Mca。

2)机器人Pa合格工作状态判断：

a)剩余能量满足运输目标物体Ca至指定位置的能力，最佳情况下剩余能量满足在运输完Ca后还可以回到对机器人Pa设定的指定位置；

b)机器人Pa没有严重的机械或电子故障，严重状态指：机器人Pa自身不能运动、机器人Pa故障会损坏其他物品；

3)效率判断：根据检测到的多个空闲机器人Pa的位置，计算每一个空闲机器人Pa运动到目标物体Ca的路径，计算机器人Pa耗时，选取耗时最短的一组机器人Pa执行任务。

4)功能判断：根据目标物体Ca的结构形式，选取其组件Ar特性满足可运输目标物体Ca的机器人Pa型号。