CN108213757B - 一种用于焊接机器人的碰撞检测方法 - Google Patents

一种用于焊接机器人的碰撞检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108213757B
CN108213757B CN201810041879.2A CN201810041879A CN108213757B CN 108213757 B CN108213757 B CN 108213757B CN 201810041879 A CN201810041879 A CN 201810041879A CN 108213757 B CN108213757 B CN 108213757B
Authority
CN
China
Prior art keywords
workpiece
welding robot
welding
robot
collide
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.)
Active
Application number
CN201810041879.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108213757A (zh
Inventor
王学武
汤彬
顾幸生
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.)
East China University of Science and Technology
Original Assignee
East China University of Science and Technology
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 East China University of Science and Technology filed Critical East China University of Science and Technology
Priority to CN201810041879.2A priority Critical patent/CN108213757B/zh
Publication of CN108213757A publication Critical patent/CN108213757A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108213757B publication Critical patent/CN108213757B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K31/00Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups
    • B23K31/02Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups relating to soldering or welding
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1656Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B25J9/1666Avoiding collision or forbidden zones

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明提供一种用于焊接机器人的碰撞检测方法,包括:对焊接机器人的焊接路径进行路径优化;根据优化后的焊接路径,确定工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域;根据上述所确定的工件区域,进一步确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域;以及根据所确定的具体区域,对焊接机器人进行轨迹规划。相比于现有技术,本发明可以为焊接机器人在进行轨迹规划之前提供一种效率较高的分级碰撞检测方法,以便实现焊接机器人的自动避障,为机器人的操作轨迹优化奠定坚实的基础。

Description

一种用于焊接机器人的碰撞检测方法
技术领域
本发明涉及工业机器人和焊接领域,尤其涉及一种用于焊接机器人的碰撞检测方法。
背景技术
机器人是自动执行工作的机器装置,它的任务是协助或取代人类在诸如生产业、建筑业,或是危险领域的工作。从某种意义上讲,机器人是高度整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物,其在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域均有重要用途。
在焊接技术中,焊接机器人是一种能够完成自动焊接操作的工业机器人,一般采用多个关节的机械手臂,以实现工作空间内任意位置和姿态移动。近年来,焊接机器人广泛应用于焊接作业中不断重复、单调的长时间作业场景或高危恶劣环境的焊接作业场景,具有高生产率、高质量和高稳定性等特点。具体而言,在实际焊接过程中,焊接机器人被要求能够快速、准确地完成如白车身焊接的复杂任务。因此,对机器人的路径优化和轨迹规划的研究必不可少。此外,在机器人路径和轨迹规划中,碰撞检测关乎安全生产,是工业机器人作业规划中首要关注的因素。合理的碰撞检测策略在实现机器人安全生产的同时可提高生产效率。
发明内容
针对现有技术中的焊接机器人所存在的上述缺陷,本发明提供了一种用于焊接机器人的碰撞检测方法。
根据本发明的一个方面,提供了一种用于焊接机器人的碰撞检测方法,包括以下步骤:
步骤a、对所述焊接机器人的焊接路径进行路径优化;
步骤b、根据优化后的所述焊接机器人的焊接路径,确定工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域;
步骤c、根据上述步骤b所确定的工件区域,进一步确定所述工件与所述焊接机器人发生碰撞的具体区域;以及
步骤d、根据上述步骤c所确定的具体区域,对所述焊接机器人进行轨迹规划。
在其中的一实施例,上述步骤b采用空间层次划分法对所述焊接机器人进行粗略碰撞检测。
在其中的一实施例,所述工件是由若干三角形组成的几何图形,上述步骤b包括:将所述工件划分为五个不同的区域,分别计算所述焊接机器人各个关节的中心轴线与这五个不同的区域所在的平面的距离,选择距离最短的区域作为所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域。
在其中的一实施例,上述步骤c采用几何法对所述焊接机器人进行精确碰撞检测。
在其中的一实施例,上述步骤c包括:计算所述焊接机器人各个关节到所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离。
在其中的一实施例,所述焊接机器人的简化模型的几何体为球或半球时,上述距离中的最短距离为球心到所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离最小值。
在其中的一实施例,所述焊接机器人的简化模型的几何体为圆柱时,上述距离的最短距离为圆柱的轴心线到所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离最小值。
在其中的一实施例,所述焊接机器人在焊接时分别摆放在所述工件的两侧。
采用本发明的用于焊接机器人的碰撞检测方法,首先对焊接机器人的焊接路径进行路径优化,接着根据优化后的焊接路径从而确定工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域,然后根据上述最容易发生碰撞的工件区域来进一步确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域,最后利用所确定的具体区域对焊接机器人进行轨迹规划。相比于现有技术,本发明可以为焊接机器人在进行轨迹规划之前提供一种效率较高的碰撞检测方法,实现焊接机器人的自动避障,为机器人的操作轨迹优化奠定坚实的基础。
附图说明
读者在参照附图阅读了本发明的具体实施方式以后,将会更清楚地了解本发明的各个方面。其中,
图1示出依据本发明的一具体实施例,用于焊接机器人的碰撞检测方法的流程框图;
图2示出图1的碰撞检测方法中,采用空间层次划分法对工件进行区域划分从而实现粗略碰撞检测的示意图;
图3示出根据图2所确定的工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的示意图;
图4示出根据图3的最容易发生碰撞的工件区域的平面边缘线的示意图;
图5A和图5B示出现有技术采用包围球法对工件进行精细碰撞检测以确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域的示意图;
图6示出现有技术采用人工势场法对工件进行精细碰撞检测以确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域的示意图;
图7示出在本发明的一实施例中,焊接机器人的简化模型的几何体为球或半球时,球心到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离示意图;以及
图8示出在本发明的一实施例中,焊接机器人的简化模型的几何体为圆柱时,圆柱的轴心线到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离示意图。
具体实施方式
为了使本申请所揭示的技术内容更加详尽与完备,可参照附图以及本发明的下述各种具体实施例,附图中相同的标记代表相同或相似的组件。然而,本领域的普通技术人员应当理解,下文中所提供的实施例并非用来限制本发明所涵盖的范围。此外,附图仅仅用于示意性地加以说明,并未依照其原尺寸进行绘制。
下面参照附图,对本发明各个方面的具体实施方式作进一步的详细描述。
图1示出依据本发明的一具体实施例,用于焊接机器人的碰撞检测方法的流程框图,图2示出图1的碰撞检测方法中,采用空间层次划分法对工件进行区域划分从而实现粗略碰撞检测的示意图,图3示出根据图2所确定的工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的示意图。
参照图1,在该实施例中,本发明用于焊接机器人的碰撞检测方法包括步骤a~步骤d。具体而言,在步骤a中,首先对焊接机器人的焊接路径进行路径优化。接着,于步骤b,根据优化后的焊接机器人的焊接路径,确定工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域。在步骤c中,根据上述步骤b所确定的工件区域,进一步确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域。最后,在步骤d中,根据上述步骤c所确定的具体区域,对焊接机器人进行轨迹规划。
由上述可知,相比于现有技术,本发明可以为焊接机器人在进行轨迹规划之前提供一种效率较高的分级碰撞检测方法,先对工件进行区域划分以确定最容易发生碰撞的工件区域(即,实现粗略碰撞检测),然后再利用几何法来确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域。因此,本发明可实现焊接机器人的自动避障,为机器人的操作轨迹优化奠定坚实的基础。
在焊接机器人的碰撞检测领域,尤其是粗略检测阶段,包围体技术是碰撞检测常用的加速方法之一——通过利用比原物体稍大、具备一定计算优势的简单形体,如轴向包围体(AABB)、方向包围体(OBB)、线扫掠体(LSS)、矩形扫掠体(RSS)、凸体等包围原物体,通过包围体的扫掠和裁剪等简单操作快速剔除明显不碰撞的物体。空间划分法是粗略检测阶段的另一种常用方法——其依据某种规则将空间划分成小网格单元,检测碰撞只需查询同一个网格单元或相邻网格单元内对象的相交情况。要获取最终待检测的物体对,与包围体层次树相似,可采用空间层次划分技术将相交区域子空间继续分割。然而,考虑到工件模型是由若干三角形组成的几何图形,若采用包围法划分工件区域,只能将工件区域大致分为两部分,导致区域划分过于粗略,不能较为准确的判断出哪个平面与焊接机器人之间的距离最近。
因此,本发明采用空间层次划分法对工件划分,进行粗略碰撞检测,工件区域划分情况如图2所示,该实施例将工件划分为五个不同的区域,例如,第一区域对应三角形A1A2A3以及三角形A2A3A4各自所围成的空间;第二区域对应三角形A3A4A5以及三角形A3A5A6各自所围成的空间;第三区域对应三角形 A3A7A8以及三角形A3A6A7各自所围成的空间;第四区域对应三角形A7A8A9以及三角形A7A9A10各自所围成的空间;第五区域对应三角形A6A7A10以及三角形A5A6A10各自所围成的空间,然后分别计算机器人各个关节的中心轴线与工件不同区域的平面的距离,选择距离最短的区域作为粗略检测阶段最容易与机器人发生碰撞的工件区域。例如,针对该工件,采用两个机器人进行焊接,位置分别位于工件两侧,对称放置。以右侧的机器人为例,通过粗略检测,最容易与机器人发生碰撞的区域如图3中的右侧阴影部分所示,亦即图2中的第一区域。
图4示出根据图3的最容易发生碰撞的工件区域的平面边缘线的示意图。图5A和图5B示出现有技术采用包围球法对工件进行精细碰撞检测以确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域的示意图。图6示出现有技术采用人工势场法对工件进行精细碰撞检测以确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域的示意图。
在焊接机器人的精细碰撞检测阶段,包围体层次树技术的两大关键步骤是包围体层次树的构建及包围体检测树的遍历。这种方法在固定工件焊接的情况中并不适用。因为粗略检测已经筛选出最容易发生碰撞的工件区域,精细检测时需要判断的是在焊接过程中机器人的哪一个轴与工件发生了碰撞,此时机器人的每个轴都是独立的一部分,因此包围体层次树递归检不适用。此外,人工势场法是另一种常用的精细碰撞检测的方法。再者,几何法是计算焊接机器人到工件距离的一种方法,利用简化后的机器人模型,计算机器人各个关节到工件中可能发生碰撞区域的距离。根据粗略检测的结果可以看出,最可能发生碰撞的地方是各个平面的边缘线,这些边缘线也是组成工件模型的关键线,边缘线如图4右侧的粗竖线所示。
一般来说,包围盒法多用于移动机器人的碰撞检测,将移动机器人作为一个整体包围,若发生碰撞,则通过包围体层次树确定具体发生碰撞的部位。根据工件及可能发生的边缘线,本申请将边缘线作为一个整体,采用包围盒包围。然而,考虑到可能发生碰撞的边缘线较长,若使用一个包围球包围,将会包围大部分工件。因此,首先使用两个包围球包围可能发生碰撞的边缘线,如图5A所示。其次,计算机器人各个关节到两个包围球的距离,距离较小的一个发生碰撞的可能性更大。在确定了碰撞可能发生的区域后,再将包围球体细分,例如,将两个包围球细分为四个包围球,如图5B所示,然后计算机器人各个关节到每个球的距离。如此循环,最终即可得到较为精确的可能发生碰撞的区域。包围盒法思路清晰,计算较为简单。但是,考虑到实际的焊接工况,机器人焊接时有确定的焊接顺序,即固定的焊接路径,因此碰撞检测的作用就是判断在焊接的行进过程中,机器人是否与工件发生碰撞。因为焊点位置和焊接顺序确定,在焊接过程中,如果发生碰撞,则碰撞区域即为焊点附近的区域,不再需要通过包围盒法确定碰撞区域。因此,包围盒法并不适用于本申请的精细碰撞检测阶段。
人工势场法多用于机器人避障,无论是移动机器人还是焊接机器人,均可使用。根据工件及可能发生的边缘线,本申请将图4 中的边缘线作为斥力,避免机器人与该边缘线发生碰撞。避障结果如图6所示。人工势场法虽然适用于焊接机器人,但是不适用于轨迹规划。这是因为,在轨迹规划中,机器人利用胶囊体建模,各个关节都需要避免与工件发生碰撞。人工势场法只能选出障碍物外空间中任意一条路径,但是这条路径并不一定适合焊接机器人行进。如图6所示,通过人工势场法确定的避障路径(图6中的右上方的粗线所示)是由焊点向工件上方的一条路径,若使机器人末端沿该路径行走,则机器人的其他关节仍旧可能与工件发生碰撞。因此,人工势场法不适用于焊接机器人轨迹规划的避障检测。通过比较上述两种方法,综合考虑到工件和焊接过程的实际情况,本申请最终采用几何法进行精细碰撞检测。亦即,在精细碰撞检测阶段,本申请计算焊接机器人各个关节到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离,以进一步确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域。
图7示出在本发明的一实施例中,焊接机器人的简化模型的几何体为球或半球时,球心到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离示意图。
如图7所示,几何法精细检测就是利用简化后的机器人模型,计算机器人各个关节到可能发生碰撞区域的边缘线的距离。因为机器人在焊接时分别摆放在工件的两侧,所以在精细检测部分,计算的是机器人简化模型到工件边缘线的距离。
当几何体为球或半球时,最短距离d就是球心到边缘线的距离,亦即,球心O到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线M(s)的距离最小值,如图7所示的向量W(s)。线段M(s) 两个端点的坐标为:M0(x0,y0,z0),M1(x1,y1,z1),圆心坐标O为:O(x,y,z)。
图8示出在本发明的一实施例中,焊接机器人的简化模型的几何体为圆柱时,圆柱的轴心线到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离示意图。
如图8所示,当焊接机器人的简化模型的几何体为圆柱时,上述距离中的最短距离d为圆柱的轴心线N(t)到工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线M(s)的距离最小值。如图8 所示的向量W(s,t),各点坐标为:
M0(xm0,ym0,zm0),M1(xm1,ym1,zm1),N0(xn0,yn0,zn0),N1(xn1,yn1,zn1) 。
采用本发明的用于焊接机器人的碰撞检测方法,首先对焊接机器人的焊接路径进行路径优化,接着根据优化后的焊接路径从而确定工件与焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域,然后根据上述最容易发生碰撞的工件区域来进一步确定工件与焊接机器人发生碰撞的具体区域,最后利用所确定的具体区域对焊接机器人进行轨迹规划。相比于现有技术,本发明可以为焊接机器人在进行轨迹规划之前提供一种效率较高的碰撞检测方法,实现焊接机器人的自动避障,为机器人的操作轨迹优化奠定坚实的基础。
上文中,参照附图描述了本发明的具体实施方式。但是,本领域中的普通技术人员能够理解,在不偏离本发明的精神和范围的情况下,还可以对本发明的具体实施方式作各种变更和替换。这些变更和替换都落在本发明权利要求书所限定的范围内。

Claims (4)

1.一种用于焊接机器人的碰撞检测方法,其特征在于,该碰撞检测方法包括以下步骤:
步骤a、对所述焊接机器人的焊接路径进行路径优化;
步骤b、根据优化后的所述焊接机器人的焊接路径,确定工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域;
步骤c、根据上述步骤b所确定的工件区域,进一步确定所述工件与所述焊接机器人发生碰撞的具体区域;以及
步骤d、根据上述步骤c所确定的具体区域,对所述焊接机器人进行轨迹规划;
上述步骤b采用空间层次划分法对所述焊接机器人进行粗略碰撞检测;所述工件是由若干三角形组成的几何图形,上述步骤b包括:
将所述工件划分为五个不同的区域,分别计算所述焊接机器人各个关节的中心轴线与这五个不同的区域所在的平面的距离,选择距离最短的区域作为所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域;
上述步骤c采用几何法精细检测,利用简化后的机器人模型对所述焊接机器人进行精确碰撞检测,包括:
计算所述焊接机器人各个关节到所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离。
2.根据权利要求1所述的碰撞检测方法,其特征在于,所述焊接机器人的简化模型的几何体为球或半球时,上述步骤c中,距离中的最短距离为球心到所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离最小值。
3.根据权利要求1所述的碰撞检测方法,其特征在于,所述焊接机器人的简化模型的几何体为圆柱时,上述步骤c中,距离中的最短距离为圆柱的轴心线到所述工件与所述焊接机器人最容易发生碰撞的工件区域的边缘线的距离最小值。
4.根据权利要求1所述的碰撞检测方法,其特征在于,所述焊接机器人在焊接时分别摆放在所述工件的两侧。
CN201810041879.2A 2018-01-16 2018-01-16 一种用于焊接机器人的碰撞检测方法 Active CN108213757B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810041879.2A CN108213757B (zh) 2018-01-16 2018-01-16 一种用于焊接机器人的碰撞检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810041879.2A CN108213757B (zh) 2018-01-16 2018-01-16 一种用于焊接机器人的碰撞检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108213757A CN108213757A (zh) 2018-06-29
CN108213757B true CN108213757B (zh) 2019-10-18

Family

ID=62640594

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810041879.2A Active CN108213757B (zh) 2018-01-16 2018-01-16 一种用于焊接机器人的碰撞检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108213757B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020118547A1 (en) * 2018-12-12 2020-06-18 Intel Corporation Fpga-based acceleration using opencl on fcl in robot motion planning
CN111347412A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 核动力运行研究所 一种反应堆压力容器下封头堆焊层检测机械手运动轨迹规划方法
CN109909657B (zh) * 2019-04-02 2020-12-01 北京无线电测量研究所 一种天线阵面的自动焊接路径规划方法
CN111546378B (zh) * 2020-04-22 2022-05-17 哈尔滨工业大学 一种空间机械臂快速碰撞检测方法
CN111546377A (zh) * 2020-04-22 2020-08-18 哈尔滨工业大学 一种空间机械臂的快速自碰撞检测方法
CN112372631B (zh) * 2020-10-05 2022-03-15 华中科技大学 一种大型复杂构件机器人加工的快速碰撞检测方法及设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN205325689U (zh) * 2015-12-24 2016-06-22 华中科技大学 一种双机器人实时动态避障装置
CN106166750A (zh) * 2016-09-27 2016-11-30 北京邮电大学 一种改进型d*机械臂动态避障路径规划方法
CN106780762A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 浙江工业大学 三维复杂场景基于层次包围盒碰撞检测的路径规划优化方法
CN107351085A (zh) * 2017-08-21 2017-11-17 西北工业大学 一种基于多个控制点的空间机器人避撞方法
CN107443373A (zh) * 2017-07-20 2017-12-08 广东工业大学 基于关节臂机器人的避碰轨迹规划方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN205325689U (zh) * 2015-12-24 2016-06-22 华中科技大学 一种双机器人实时动态避障装置
CN106166750A (zh) * 2016-09-27 2016-11-30 北京邮电大学 一种改进型d*机械臂动态避障路径规划方法
CN106780762A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 浙江工业大学 三维复杂场景基于层次包围盒碰撞检测的路径规划优化方法
CN107443373A (zh) * 2017-07-20 2017-12-08 广东工业大学 基于关节臂机器人的避碰轨迹规划方法和装置
CN107351085A (zh) * 2017-08-21 2017-11-17 西北工业大学 一种基于多个控制点的空间机器人避撞方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
双焊接机器人避障路径规划;汤彬;《华东理工大学学报》;20170630;第43卷(第3期);第417-423页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108213757A (zh) 2018-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108213757B (zh) 一种用于焊接机器人的碰撞检测方法
CN107803831B (zh) 一种aoaae层次包围盒碰撞检测方法
US20190310653A1 (en) Topological map generation apparatus for navigation of robot and method thereof
CN104965947B (zh) 一种基于bim技术的桥梁三维设计方法
Fang et al. Robot path planning optimization for welding complex joints
CN109682336B (zh) 用于车身精度检测的三坐标测量路径自动规划与优化方法
CN108705532A (zh) 一种机械臂避障路径规划方法、设备及存储设备
JP2019025621A (ja) 干渉判定方法、干渉判定システム及びコンピュータプログラム
EP3325226B1 (en) Method and apparatus of scheduling welding operations
CN112264991B (zh) 一种适用于空间机械臂的分层次快速在轨碰撞检测方法
JP6747665B2 (ja) ロボット
Dash et al. Singularity-free path planning of parallel manipulators using clustering algorithm and line geometry
JP5885003B2 (ja) ロボットの走行面走行可能領域確認方法、ロボット及び記録媒体
JP2016085689A (ja) 自律移動装置
US11953879B2 (en) Agent-based slicing for 3D object models
CN110431498A (zh) 焊道信息的取得方法和焊接机器人系统
Wang et al. Path Planning for the Gantry Welding Robot System Based on Improved RRT
Janabi-Sharifi et al. Automatic grasp planning for visual-servo controlled robotic manipulators
CN104462838B (zh) 四自由度码垛机器人工作空间合理程度的量化评价方法
CN105538309B (zh) 一种有限传感能力的机器人障碍物动态识别算法
CN111127640A (zh) 基于ros的飞机自动清洗轨迹离线规划方法
CN102393827A (zh) 一种基于连续法向锥剔除的柔性场景连续碰撞检测方法
Cui et al. A multi-sensor next-best-view framework for geometric model-based robotics applications
Fan et al. Fast global collision detection method based on feature-point-set for robotic machining of large complex components
Tafuri et al. Automatic collision free path planning in hybrid triangle and point models: a case study

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant