CN107160402A - 一种机械臂移动路径规划系统及方法 - Google Patents

一种机械臂移动路径规划系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107160402A
CN107160402A CN201710502477.3A CN201710502477A CN107160402A CN 107160402 A CN107160402 A CN 107160402A CN 201710502477 A CN201710502477 A CN 201710502477A CN 107160402 A CN107160402 A CN 107160402A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
mechanical arm
path planning
mobile route
model construction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710502477.3A
Other languages
English (en)
Inventor
贾桂红
曹锋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Original Assignee
North China Electric Power University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN201710502477.3A priority Critical patent/CN107160402A/zh
Publication of CN107160402A publication Critical patent/CN107160402A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B25J9/1697—Vision controlled systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/163—Programme controls characterised by the control loop learning, adaptive, model based, rule based expert control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B25J9/1666—Avoiding collision or forbidden zones

Abstract

本发明提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，包括双目视觉系统、图像处理模块、坐标提取模块、模型构建模块和路径规划模块，所述的双目视觉系统对周边环境进行图像采集并将图像传输至图像处理模块进行处理，通过坐标提取模块对障碍物坐标值进行提取，所述的模型构建模块调用坐标数据并构建机械臂运动模型，所述的模型构建模块下行与路径规划模块连接，本发明结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。

Description

一种机械臂移动路径规划系统及方法
技术领域
本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种机械臂移动路径规划系统及方法。
背景技术
目前机械臂移动规划路径算法主要包括遗传算法和蚁群算法，其中遗传算法具有整体优化特点，适合各个关节处的路径规划，但是计算量较大；蚁群算法对局部路径规划具有最优性，但是对整体规划具有局限性。
发明内容
本发明提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，包括双目视觉系统、图像处理模块、坐标提取模块、模型构建模块和路径规划模块，所述的双目视觉系统对周边环境进行图像采集并将图像传输至图像处理模块进行处理，通过坐标提取模块对障碍物坐标值进行提取，所述的模型构建模块调用坐标数据并构建机械臂运动模型，所述的模型构建模块下行与路径规划模块连接。
作为本方案的优选实施例，所述的双目视觉系统包括左摄像头和右摄像头两组，所述的左右摄像头下行与矫正模块连接，所述的矫正模块下行设有双目匹配模块，所述的双目匹配模块与距离计算模块连接。
作为本方案的优选实施例，所述的图像处理模块与图像切割模块连接，所述的图像切割模块将图像按图层分为多区域，所述的图像处理模块对各区域的处理为并行关系。
作为本方案的优选实施例，所述的坐标提取模块与存储模块连接，所述的模型构建模块与存储模块连接并调用其内部相关数据。
作为本方案的优选实施例，所述的模型构建模块内置广义雅可比矩阵程序。
作为本方案的优选实施例，所述的路径规划模块包括遗传算法模块和蚁群算法模块，所述的遗传算法模块对机械臂关节进行路径规划，所述的蚁群算法模块与机械臂末端器进行路径规划。
作为本方案的优选实施例，所述的路径规划模块下行设有检测机械臂和障碍物之间距离的距离检测模块，所述的距离检测模块内置碰撞检测公式程序。
作为本方案的优选实施例，所述的距离感应器下行设有实时反馈模块，所述的实时反馈模块与模型构建模块连接。
一种机械臂移动路径规划方法，其实现的具体方法为：。
步骤1：首先采用双目视觉系统，对周围环境进行图像采集，并利用处理模块及坐标提取模块对图像进行处理得到环境障碍物等物体的坐标；
步骤2：采用模型构建模块对机械臂进行运动模型构建；
步骤3：利用蚁群算法模块对机械臂末端器进行路径规划，利用遗传算法模块对整个机械臂的各个关节运动进行路径规划；
步骤4：:利用距离检测模块对机械臂与障碍物之间的距离进行检测，实时反馈模块对检测结果进行实时反馈，并连接模型构建模块进行实时调整。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例的结构示意图；
图1中，1、双目视觉系统，2、图像处理模块，3、坐标提取模块，4、模型构建模块，5、路径规划模块，6、左摄像头，7、右摄像头，8、矫正模块，9、双目匹配模块，10、距离计算模块，11、图像切割模块，12、存储模块，13、遗传算法模块，14、蚁群算法模块，15、距离检测模块，16、实时反馈模块。
具体实施方式
本发明提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
如图1所示，一种机械臂移动路径规划系统及方法，包括双目视觉系统1、图像处理模块2、坐标提取模块3、模型构建模块4和路径规划模块5，所述的双目视觉系统1对周边环境进行图像采集并将图像传输至图像处理模块2进行处理，通过坐标提取模块3对障碍物坐标值进行提取，所述的模型构建模块4调用坐标数据并构建机械臂运动模型，所述的模型构建模块4下行与路径规划模块5连接。
其中，在实际应用中，所述的双目视觉系统1包括左摄像头6和右摄像头7两组，所述的左右摄像头下行与矫正模块8连接，所述的矫正模块8下行设有双目匹配模块9，所述的双目匹配模块9与距离计算模块10连接，所述的左右摄像头采集参数，矫正模块去除光学畸变的影响，双目匹配模块计算相机匹配点并得到视差图，距离计算模块根据参数计算得到实际深度。
其中，在实际应用中，所述的图像处理模块2与图像切割模块11连接，所述的图像切割模块11将图像按图层分为多区域，所述的图像处理模块2对各区域的处理为并行关系，可有效提高图像处理的效率。
其中，在实际应用中，所述的坐标提取模块3与存储模块12连接，所述的模型构建模块4与存储模块12连接并调用其内部相关数据，方便后续参数的调用，可重复利用。
其中，在实际应用中，所述的模型构建模块4内置广义雅可比矩阵程序，提高模型构建的准确性和快速性。
其中，在实际应用中，所述的路径规划模块5包括遗传算法模块13和蚁群算法模块14，所述的遗传算法模块13对机械臂关节进行路径规划，所述的蚁群算法模块14与机械臂末端器进行路径规划，充分利用二者优势，保证准确性同时提高效率。
其中，在实际应用中，所述的路径规划模块5下行设有检测机械臂和障碍物之间距离的距离检测模块15，所述的距离检测模块内置碰撞检测公式程序，防止机械臂与障碍物发生碰撞。
其中，在实际应用中，所述的距离感应器15下行设有实时反馈模块16，所述的实时反馈模块16与模型构建模块4连接，可根据实际情况实时调控机械臂运动，及时调整误差，保证准确性。
本实施例所述的一种机械臂移动路径规划方法，其实现的具体方法为：。
步骤1：首先采用双目视觉系统1，对周围环境进行图像采集，并利用处理模块2及坐标提取模块3对图像进行处理得到环境障碍物等物体的坐标；
步骤2：采用模型构建模块4对机械臂进行运动模型构建；
步骤3：利用蚁群算法模块14对机械臂末端器进行路径规划，利用遗传算法模块13对整个机械臂的各个关节运动进行路径规划；
步骤4：:利用距离检测模块15对机械臂与障碍物之间的距离进行检测，实时反馈模块16对检测结果进行实时反馈，并连接模型构建模块4进行实时调整。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种机械臂移动路径规划系统，包括双目视觉系统(1)、图像处理模块(2)、坐标提取模块(3)、模型构建模块(4)和路径规划模块(5)，其特征在于，所述的双目视觉系统(1)对周边环境进行图像采集并将图像传输至图像处理模块(2)进行处理，通过坐标提取模块(3)对障碍物坐标值进行提取，所述的模型构建模块(4)调用坐标数据并构建机械臂运动模型，所述的模型构建模块(4)下行与路径规划模块(5)连接。
2.根据权利要求1所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的双目视觉系统(1)包括左摄像头(6)和右摄像头(7)两组，所述的左右摄像头下行与矫正模块(8)连接，所述的矫正模块(8)下行设有双目匹配模块(9)，所述的双目匹配模块(9)与距离计算模块(10)连接。
3.根据权利要求1所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的图像处理模块(2)与图像切割模块(11)连接，所述的图像切割模块(11)将图像按图层分为多区域，所述的图像处理模块(2)对各区域的处理为并行关系。
4.根据权利要求1所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的坐标提取模块(3)与存储模块(12)连接，所述的模型构建模块(4)与存储模块(12)连接并调用其内部相关数据。
5.根据权利要求1所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的模型构建模块(4)内置广义雅可比矩阵程序。
6.根据权利要求1所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的路径规划模块(5)包括遗传算法模块(13)和蚁群算法模块(14)，所述的遗传算法模块(13)对机械臂关节进行路径规划，所述的蚁群算法模块(14)与机械臂末端器进行路径规划。
7.根据权利要求1所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的路径规划模块(5)下行设有检测机械臂和障碍物之间距离的距离检测模块(15)，所述的距离检测模块内置碰撞检测公式程序。
8.根据权利要求7所述的一种机械臂移动路径规划系统，其特征在于，所述的距离感应器(15)下行设有实时反馈模块(16)，所述的实时反馈模块(16)与模型构建模块(4)连接。
9.一种机械臂移动路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：首先采用双目视觉系统(1)，对周围环境进行图像采集，并利用处理模块(2)及坐标提取模块(3)对图像进行处理得到环境障碍物等物体的坐标；
步骤2：采用模型构建模块(4)对机械臂进行运动模型构建；
步骤3：利用蚁群算法模块(14)对机械臂末端器进行路径规划，利用遗传算法模块(13)对整个机械臂的各个关节运动进行路径规划；
步骤4：:利用距离检测模块(15)对机械臂与障碍物之间的距离进行检测，实时反馈模块(16)对检测结果进行实时反馈，并连接模型构建模块(4)进行实时调整。
CN201710502477.3A 2017-06-27 2017-06-27 一种机械臂移动路径规划系统及方法 Pending CN107160402A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710502477.3A CN107160402A (zh) 2017-06-27 2017-06-27 一种机械臂移动路径规划系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710502477.3A CN107160402A (zh) 2017-06-27 2017-06-27 一种机械臂移动路径规划系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107160402A true CN107160402A (zh) 2017-09-15

Family

ID=59826294

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710502477.3A Pending CN107160402A (zh) 2017-06-27 2017-06-27 一种机械臂移动路径规划系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107160402A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108247637A (zh) * 2018-01-24 2018-07-06 中南大学 一种工业机器人手臂视觉防撞操控方法
CN109917793A (zh) * 2019-04-15 2019-06-21 中国铁建重工集团有限公司 一种管片拼装机避障路径规划方法及装置
CN110243371A (zh) * 2019-06-11 2019-09-17 五邑大学 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法
CN113459841A (zh) * 2021-09-01 2021-10-01 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于无标定双目视觉的自动充电控制方法和装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003266345A (ja) * 2002-03-18 2003-09-24 Sony Corp 経路計画装置、経路計画方法及び経路計画プログラム並びに移動型ロボット装置
CN102161198A (zh) * 2011-03-18 2011-08-24 浙江大学 用于三维空间中移动机械臂路径规划的主从式协进化方法
CN104029203A (zh) * 2014-06-18 2014-09-10 大连大学 实现空间机械臂避障的路径规划方法
CN104881026A (zh) * 2015-04-28 2015-09-02 国家电网公司 高压线路抢修机械臂移动路径规划系统及方法
US20160016312A1 (en) * 2013-03-15 2016-01-21 Carnegie Mellon University A Supervised Autonomous Robotic System for Complex Surface Inspection and Processing
CN207027520U (zh) * 2017-06-27 2018-02-23 华北电力大学（保定） 一种机械臂移动路径规划系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003266345A (ja) * 2002-03-18 2003-09-24 Sony Corp 経路計画装置、経路計画方法及び経路計画プログラム並びに移動型ロボット装置
CN102161198A (zh) * 2011-03-18 2011-08-24 浙江大学 用于三维空间中移动机械臂路径规划的主从式协进化方法
US20160016312A1 (en) * 2013-03-15 2016-01-21 Carnegie Mellon University A Supervised Autonomous Robotic System for Complex Surface Inspection and Processing
CN104029203A (zh) * 2014-06-18 2014-09-10 大连大学 实现空间机械臂避障的路径规划方法
CN104881026A (zh) * 2015-04-28 2015-09-02 国家电网公司 高压线路抢修机械臂移动路径规划系统及方法
CN207027520U (zh) * 2017-06-27 2018-02-23 华北电力大学（保定） 一种机械臂移动路径规划系统

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108247637A (zh) * 2018-01-24 2018-07-06 中南大学 一种工业机器人手臂视觉防撞操控方法
CN108247637B (zh) * 2018-01-24 2020-11-24 中南大学 一种工业机器人手臂视觉防撞操控方法
CN109917793A (zh) * 2019-04-15 2019-06-21 中国铁建重工集团有限公司 一种管片拼装机避障路径规划方法及装置
CN110243371A (zh) * 2019-06-11 2019-09-17 五邑大学 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法
CN113459841A (zh) * 2021-09-01 2021-10-01 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于无标定双目视觉的自动充电控制方法和装置
CN113459841B (zh) * 2021-09-01 2021-12-07 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于无标定双目视觉的自动充电控制方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Schmuck et al. Multi-uav collaborative monocular slam
CN107160402A (zh) 一种机械臂移动路径规划系统及方法
CN100517346C (zh) 一种最优路径的寻径方法
CN105751230B (zh) 一种路径控制方法、路径规划方法、第一设备及第二设备
CN105806345B (zh) 一种用于变电站巡检机器人激光导航的初始化定位方法
US9563528B2 (en) Mobile apparatus and localization method thereof
CN109333534B (zh) 预规划的实时步态控制算法
CN104062902B (zh) Delta机器人时间最优轨迹规划方法
CN105487535A (zh) 一种基于ros的移动机器人室内环境探索系统与控制方法
CN105371859B (zh) 基于安全驾驶地图的车道级别的导航引导系统和方法
JP5429901B2 (ja) ロボット及び情報処理装置のプログラム
CN106060781B (zh) 基于BIM与Zigbee技术融合的空间定位方法
CN108332759A (zh) 一种基于3d激光的地图构建方法及系统
CN109669474B (zh) 基于先验知识的多旋翼无人机自适应悬停位置优化算法
CN107702712A (zh) 基于惯性测量双层wlan指纹库的室内行人组合定位方法
CN105698784A (zh) 一种室内机器人定位系统及方法
CN111880522A (zh) 一种新型的自主装配机器人路径规划自主导航系统及方法
CN112288815A (zh) 一种目标模位置测量方法、系统、存储介质及设备
CN102074019B (zh) 一种人体跟踪方法及系统
CN110426045A (zh) 一种农田喷药机器人视觉导航参数获取方法
CN109931940A (zh) 一种基于单目视觉的机器人定位置信度评估方法
Dubois et al. AirMuseum: a heterogeneous multi-robot dataset for stereo-visual and inertial simultaneous localization and mapping
CN207027520U (zh) 一种机械臂移动路径规划系统
CN107543549A (zh) 无人机单侧成像约束条件下的路线规划方法
CN116225029A (zh) 一种机器人路径规划方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination