CN108527367B

CN108527367B - 一种多机器人协同作业任务的描述方法

Info

Publication number: CN108527367B
Application number: CN201810264324.4A
Authority: CN
Inventors: 翟敬梅; 郭培森
Original assignee: South China University of Technology SCUT
Current assignee: South China University of Technology SCUT
Priority date: 2018-03-28
Filing date: 2018-03-28
Publication date: 2021-11-19
Anticipated expiration: 2038-03-28
Also published as: CN108527367A

Abstract

本发明公开了一种多机器人协同作业任务的描述方法，分为三个层次对总目标任务进行描述：（1）描述组成总目标任务的各产品级子任务；（2）描述各产品级子任务的优先级、变化特征的状态序列、优化目标及参考坐标系；（3）描述各产品级子任务各个变化特征的状态序列。本发明所提供的多机器人协同作业任务的描述方法可以表达易于计算机读取和识别的机器人工作站总体作业任务，便于后续的机器人的任务分配和调度等智能决策，有效解决了目前人工方法处理机器人任务的分解、子任务序列和时序约束关系等，实现机器人作业生产全自动化、智能化。

Description

一种多机器人协同作业任务的描述方法

技术领域

本发明属于智能机器人领域，特别涉及一种多机器人协同作业任务的描述方法。

背景技术

随着信息技术、机器人技术的不断发展，机器人在工业生产上发挥着越来越重要的作用。与此同时，随着“工业4.0”和“中国制造2025”等主题的提出和发展，以及目前生产越来越趋向于小批量、个性化，制造周期越来越短，柔性智能化制造是我国制造业发展的必然趋势。因此，对机器人的作业要求也随之提高，作业任务的复杂度不断增大，单机器人作业已经越来越难以满足生产需求。多机器人系统组成的工作站可以通过沟通和协调完成更加多样化和复杂的任务。与单机器人相比而言，具有可靠性高、成本低、容错性好、结构简单等特点。

然而，多机器人协同作业并不意味着简单地把多个机器人堆砌在一起，这样容易引起由行为上的并行性和突发性、位置上的冲突性等导致的机器人之间的冲突对抗，使得多机器人系统的整体性能不升反降，不能充分发挥优势提高生产效率。因此，为了提高多机器人系统完成作业任务的效果和效率，需要对多机器人协作提供任务级的智能决策支持。

要对多机器人协作任务进行智能决策，首先是建立一个可描述多种机器人作业任务的数据模型。现有的多机器人协同作业任务的描述方法多是事先人工对目标任务进行分解，分别对各机器人需要执行的一系列子动作的各个参数和子动作间的约束关系进行定义。当目标任务的复杂度提高时，所构建的机器人工作站很难保证方案最优而且工作效率很低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种多机器人协同作业任务的描述方法，可以克服目前使用通过表示机器人各个子动作的细节以及不同子动作间的约束关系进而描述多机器人协同作业任务的方法导致的效率低的问题。

本发明为实现上述目的采用以下的技术方案：

一种多机器人协同作业任务的描述方法，分为三个层次对总目标任务进行描述，包括：

(1)描述组成总目标任务的各产品级子任务；

(2)描述各产品级子任务的优先级、变化特的状态序列、优化目标及参考坐标系；

(3)描述各产品级子任务各个变化特征的状态序列。

进一步地，所述层次(1)中产品级子任务表示的是机器人操作对象(如零件)的的状态，而不包括机器人的子动作描述。

进一步地，所述层次(2)中优先级用于确定不同子任务的某一子动作占用同一机器人作业单元时的处理策略。对于优先级较高的子任务，则其子动作优先占用该机器人作业单元；对于优先级别较低的，则需在优先级较高的子任务的相应子动作完成后，方可占用该机器人作业单元。

进一步地，所述层次(2)中的变化特征的状态序列包括操作对象属性变化的特征的状态序列以及操作对象之间新增特征的状态序列。

进一步地，所述层次(2)中的优化目标用于提供给后续的智能决策模块，决定多机器人的任务分配和调度等策略。

进一步地，所述层次(2)中的参考坐标系使用齐次变换矩阵表示相对于世界坐标系的位置姿态变换，即表示产品级子任务的机器人操作对象相对世界坐标的位置，同时也作为产品级子任务中各操作对象位置姿态的参考坐标系。

进一步地，所述层次(2)中对变化特征的状态序列进行描述时，需要与外部数据库中存储的操作对象的初始状态进行对比，找出发生变化的特征并进行表示。

进一步地，所述层次(3)的各产品级子任务各个变化特征中属性变化的特征具体包括机器人操作对象的形状尺寸、位置姿态、公差等。

进一步地，所述层次(3)的各产品级子任务各个变化特征中新增特征包括装配约束、焊缝特征等。

所述层次(3)的各产品级子任务各个变化特征中的状态序列，若其包含的状态个数为1时，此时该状态为目标状态，不对操作对象的中间状态作要求；若其包含的状态个数大于1，则该状态序列最后一个状态为目标状态，其他的状态为要求操作对象依次达到的中间状态。

所述一种多机器人协同作业任务的描述方法，为了能够以计算机易于识别的形式表示其层次结构，使用可扩展标记语言(Extensible Markup Language,XML)进行表达，其形式如下所示：

<总目标任务>

<产品级任务1>

<优先级>优先级值</优先级>

<变化特征>

<操作对象1>

<状态序列>

<特征1>状态序列</特征1>

<特征2>状态序列</特征2>

……

<特征n>状态序列</特征n>

</状态序列>

</操作对象1>

<操作对象2>……</操作对象2>

……

<操作对象n>……</操作对象n>

<新增特征1>状态序列</新增特征1>

<新增特征2>……</新增特征2>

……

<新增特征n>……</新增特征n>

</变化特征>

<优化目标>目标函数</优化目标>

<参考坐标系>参考坐标系</参考坐标系>

</产品级任务1>

<产品级任务2>……</产品级任务2>

……

<产品级任务n>……</产品级任务n>

</总目标任务>

所述层次(2)的利用优先级确定不同子任务的某一子动作占用同一机器人作业单元时的处理策略，这一过程交由后续的智能决策模块完成。

所述层次(2)中的优化目标，通常包括最小化完工时间、最小化生产成本等优化目标。

所述层次(2)中的产品级子任务操作对象的参考坐标系的状态，记为

其中，

表示产品级子任务操作对象的参考坐标系相对于世界坐标系的姿态，

表示产品级子任务操作对象的参考坐标系相对于世界坐标系的位置。

所述层次(3)的机器人操作对象的形状尺寸使用有向图这一数据结构进行表示，记为G＝(V,E)，其中V表示顶点集，E表示边集。每个顶点代表一个形状特征，使用XML记录形状的类别及其相应的各个特征尺寸；对于相邻的形状特征，则使用边连接其对应的两个节点，并使用齐次变换矩阵记录这两个特征的相对位置和姿态关系。

所述层次(3)中的用于表示机器人操作对象形状尺寸的有向图，使用邻接矩阵A＝[a_ij](a_ij＝0,1)表示各个特征对应的顶点间连接关系。其中，a_ij＝0表示顶点i和j不存在连接关系，a_ij＝1表示存在顶点i指向顶点j的边。

所述层次(3)中的用于表示机器人操作对象形状尺寸的有向图，当a_ij＝1时，使用齐次变换矩阵

表示从特征i到特征j的位置和姿态变换关系，即特征j相对特征i的位置和姿态。其中，

表示从特征i到特征j的姿态旋转变换矩阵，

表示从特征i到特征j的位置平移关系。

所述层次(3)中的用于表示机器人操作对象形状尺寸的有向图，由于齐次变换矩阵满足T_ijT_ji＝E，其中i>j，E为单位矩阵。因此，为了节约存储空间，只记录T_ij，不再记录T_ji。

所述层次(3)的机器人操作对象的位置姿态使用齐次矩阵进行表示，记为

其中，

表示机器人操作对象相对于世界坐标系的姿态，

表示机器人的操作对象相对于世界坐标系的位置。

所述层次(3)中的装配约束，包括装配约束的类别及其在所约束的零件中的位置和姿态。使用XML描述可表示为：

<装配约束>

<约束类型1>

<约束包含的零件1>

<约束在该零件中的位置和姿态>……</约束在该零件中的位置和姿态>

</约束包含的零件1>

<约束包含的零件2>……</约束包含的零件2>

……

</约束类型1>

……

</装配约束>

所述层次(3)中的焊缝特征，包括焊缝的类别及其在所连接的零件中的位置和姿态。使用XML描述可表示为：

<焊缝>

<焊缝类型1>

<焊缝连接的零件1>

<焊缝在该零件中的位置和姿态>……</焊缝在该零件中的位置和姿态>

</焊缝连接的零件1>

<焊缝连接的零件2>……</焊缝连接的零件2>

……

</焊缝类型1>

……

</焊缝>。

本发明的有益效果：本发明所提供的多机器人协同作业任务的描述方法，一方面，能够表达多种类型的多机器人协同作业任务，同时便于计算机识别；另一方面，避免了描述任务时需要人工将目标任务分解为子任务以及考虑时序等约束关系进行规划，提高了效率。

附图说明

图1是本发明具体实施例中机器人操作对象初始状态的示意图。

图2a是本发明具体实施例中目标任务的示意图。

图2b是本发明具体实施例中目标任务的工作台P₃立体示意图。

图2c是本发明具体实施例中目标任务的工作台P₃俯视示意图。

图3是本发明具体实施例中目标任务中装配体A的示意图。

图4是本发明的任务描述层次示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明做进一步说明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

如图1所示，是本发明具体实施例中机器人操作对象初始状态的示意图。其中，各零件Base存放工作台P₂工作台上，各零件Top存放在工作台P₁上。用于装配并存放的工作台P₃位于P₂附近；P₃离P₁较远。

如图2所示，是本发明具体实施例中目标总任务的示意图。目标总任务记为Task，要求机器人作业单元完成6个完全相同的装配体A的装配，并竖直摆放在P₃，如图2a、2b所示。其中，坐标系O-XYZ为世界坐标系。图2c为图2b的俯视图，其中，点O_i(x_i,y_i,z_i)(i＝1,2,...,6)表示装配体底面中心的位置，即表示装配体的在世界坐标系中的位置。

如图3所示，是本发明具体实施例中目标总任务Task中装配体A的示意图。A由Top、Base两个零件装配而成，装配约束包括圆柱面的同轴心约束和平面的重合约束。其中，参考坐标系O_i-XYZ表示装配体A_i自身的坐标系。

现采用如图4所示的一种多机器人协同作业任务的描述方法对如图1所示的目标总任务Task进行分层描述：

首先，将Task分为若干个产品级子任务。这里将每个装配体A_i作为一个产品级子任务。则目标总任务Task的XML描述可表示为：

<Task>

<A₁>……</A₁>

<A₂>……</A₂>

……

<A₆>……</A₆>

</Task>

然后，对每个产品级子任务A_i进行描述，包括优先级、变化特的状态序列、优化目标及参考坐标系。6个子任务优先级相同，这里将表示优先级的<Priority>标签的元素设置为1。变化特征的状态使用标签<ChangeFeature>表示。对于优化目标，则将<OptimizationObjective>标签的元素设置为“完工时间最小”。对于参考坐标系O_i-XYZ，则将<CoordinateSystem>标签的元素设置为齐次变换矩阵的形式，为了便于表示，使用空格分隔元素，使用“；”表示换行。子任务A_i使用XML表示为：

<A_i>

<OptimizationObjective>完工时间最小</OptimizationObjective>

r₁₁,r₁₂,r₁₃,p_x；r₂₁,r₂₂,r₂₃,p_y；r₃₁,r₃₂,r₃₃,p_z；0,0,0,1

</CoordinateSystem>

<A_i>

最后，对子任务A_i的变化特征进行描述。将子任务A_i特征的目标状态与记录零件、装配体状态的外部数据库进行比较，可得到子任务的变化特征包括零件Top、Base的位置姿态，以及同轴心约束、平面重合约束这两个装配约束。

对于同轴心约束，使用geomType属性为cylinder的<ConstraintGeometry>标签表示，使用<Position>标签表示圆柱面的轴经过的点的三维坐标，使用<Axis>标签表示圆柱面的轴的三维方向矢量。

对于平面重合约束，使用geomType属性为plane的<ConstraintGeometry>标签表示，使用<Position>标签表示重合平面经过的点的三维坐标，使用<Axis>标签表示重合平面的三维法向量。

使用XML对变化特征的目标状态进行如下描述：

将经过上述步骤的得到任务描述输入到智能决策模块中，可被智能决策模块成功识别并进行后续的任务分解、机器人选型、任务分配和调度优化，最终得到的策略是由SCARA机器人抓取零件Base并放置在P₃上，由AGV在P₁、P₃间来回运输工件Top，并有六自由度关节型机器人在AGV上抓取零件Top并将其装配到零件Base上。

显然，上述实施例仅仅是为了更清楚的表达本发明技术方案所作的举例，而非对本发明实施方式的限定。对于本领域技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，在不脱离本发明构思的前提下，这些都属于本发明的保护范围。因此本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，分为三个层次对总目标任务进行描述，包括：

（1）描述组成总目标任务的各产品级子任务；

（2）描述各产品级子任务的优先级、变化特征的状态序列、优化目标及参考坐标系；

（3）描述各产品级子任务各个变化特征的状态序列；

其中, 层次（2）中的变化特征的状态序列包括操作对象属性变化的特征的状态序列以及操作对象之间新增特征的状态序列;

层次（3）的各产品级子任务各个变化特征中新增特征具体包括装配约束、焊缝特征。

2.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，层次（1）中产品级子任务表示的是机器人操作对象的状态，且不包括机器人的子动作描述。

3.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，层次（2）中优先级用于确定不同子任务的某一子动作占用同一机器人作业单元时的处理策略，对于优先级较高的子任务，则其子动作优先占用该机器人作业单元；对于优先级别较低的，则需在优先级较高的子任务的相应子动作完成后，方可占用该机器人作业单元。

4.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，层次（2）中的优化目标包括最小化完工时间、最小化生产成本，用于提供给后续的智能决策模块，决定多机器人的任务分配和调度策略。

5.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，层次（3）的各产品级子任务各个变化特征中属性变化的特征具体包括机器人操作对象的形状尺寸、位置姿态、表面粗糙度、公差。

6.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，层次（2）中的参考坐标系使用齐次变换矩阵表示相对于世界坐标系的位置姿态变换，即表示产品级子任务相对世界坐标的位置，同时也作为产品级子任务中各操作对象位置姿态的参考坐标系。

7.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，层次（2）中对变化特征的状态序列进行描述时，需要与外部数据库中存储的操作对象的初始状态进行对比，找出发生变化的特征并进行表示。

8.根据权利要求1所述的多机器人协同作业任务的描述方法，其特征在于，装配约束包括装配约束的类别及其在所约束的零件中的位置和姿态；所述的焊缝特征包括焊缝的类别及其在所连接的零件中的位置和姿态。