CN110190488A - 一种约束空间下电缆自动化装配方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种约束空间下电缆自动化装配方法、装置、系统及存储介质,该约束空间下电缆自动化装配方法包括:获取位置信息步骤、实时获取位置信息步骤、第一计算步骤、第二计算步骤、第三计算步骤、第一判断步骤、驱动步骤、第二判断步骤。本发明的有益效果是:本发明在进行装配前无需获取柔性电缆的相关变形特性,在将柔性电缆的插头插入连接器的同时可保证柔性电缆不与周围环境发生接触,在电缆装配过程中本发明可以保证在不事先进行规划的情况下完成装配任务。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,尤其涉及一种约束空间下电缆自动化装配方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
近年来,机器人操纵柔软物体出现在各种各样的生物医学应用领域以及各种制造过程中,在电子和电气行业尤为常见。在生物医学和工业应用中,也存在许多处理不同类型的范围从柔性物体至粘弹性物体的操作,例如工业材料中的弹性物体、橡胶件、织物、纸张和食物等。柔性材料在服装、鞋类产品、包装、飞机制造行业也有广泛应用。
电缆是工业生产中常见的柔软物体。电缆布置、拾取、放置和插入都是常见的任务。这些电缆在外力作用下容易发生变形,但装配工可以用双手灵活应对。给定一个期望的电缆形状,在电缆变形特性未知的情况下装配工能够使电缆变形成期望形状。但对于机器人来说,它仍然是一个挑战。
在生产线上,大部分涉及到电缆的操作任务,都是由装配工手工完成,生产线自动化程度低。装配工在重复做着相同的工作,很容易产生疲劳,给安全生产埋下了隐患。机器人通常被认为是替代人力的快速且精密的机器。然而,将机器人和人类的能力等同起来是有风险的。对于装配工来说容易完成的任务对于机器人来说可能是较为困难甚至是不可能完成的。在当前的生产环节中,为了确保机器人成功完成装配任务,工程师必须使其零件,产品和工艺等适应机器人的独特要求。但相比与人工生产,机器人在进行生产时不会由于疲劳或疏忽而造成安全事故。随着劳动力成本的上升以及人口红利的消失,产品的生产成本逐渐升高。雇佣廉价劳动力已不再成为降低成本的可行之路。如何通过提高生产自动化水平来提高生产效率,已经成为制造商亟待解决的问题。在不掌握柔软体的先验知识情况下,使用机器人完成自动化装配操作。不仅提高了生产线自动化装配水平,而且为企业带来更高的经济效益。因此,如何使机器人完成自动化装配,是一项非常具有实际应用价值的研究。
目前在进行柔性电缆的装配操作时,首先需要获取柔性电缆的相关变形特性并建立相应的模型来进行柔性电缆的变形模拟。并且现有的基于位置信息的控制算法无法在进行电缆装配时,保证电缆不与周围环境发生接触。
发明内容
本发明提供了一种约束空间下电缆自动化装配方法,包括如下步骤:
步骤1,获取位置信息步骤:获取端部连接器的位置Pend、障碍物位置Pobs、排斥力势场最大影响范围ρ0;
步骤2,实时获取位置信息步骤:实时获取电缆上关键点的位置信息Pi;
步骤3,第一计算步骤:计算得到变形雅可比矩阵Jd(q,i);
步骤4,第二计算步骤:计算引力势场Uatt及吸引力Fatt;
步骤5,第三计算步骤:计算图像平面内关键点与障碍物之间的距离ρ(Xci);
步骤6,第一判断步骤:若ρ(Xci)≤ρ0,则机器人末端执行器速度由合力决定,否则机器人末端执行器速度仅由吸引力决定;
步骤7,驱动步骤:驱动机器人向目标位置运动;
步骤8,第二判断步骤:判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,返回执行步骤2,实时获取位置信息步骤。
本发明还提供了一种约束空间下电缆自动化装配装置,包括:
获取位置信息模块:用于获取端部连接器的位置Pend、障碍物位置Pobs、排斥力势场最大影响范围ρ0;
实时获取位置信息模块:用于实时获取电缆上关键点的位置信息Pi;
第一计算模块:用于计算得到变形雅可比矩阵Jd(q,i);
第二计算模块:用于计算引力势场Uatt及吸引力Fatt;
第三计算模块:用于计算图像平面内关键点与障碍物之间的距离ρ(Xci);
第一判断模块:用于若ρ(Xci)≤ρ0,则机器人末端执行器速度由合力决定,否则机器人末端执行器速度仅由吸引力决定;
驱动模块:用于驱动机器人向目标位置运动;
第二判断模块:用于判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,返回执行实时获取位置信息模块。
本发明还提供了一种约束空间下电缆自动化装配系统,包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现本发明所述的方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序配置为由处理器调用时实现本发明所述的方法的步骤。
本发明的有益效果是:本发明在进行装配前无需获取柔性电缆的相关变形特性,在将柔性电缆的插头插入连接器的同时可保证柔性电缆不与周围环境发生接触,在电缆装配过程中本发明可以保证在不事先进行规划的情况下完成装配任务。
附图说明
图1是柔性电缆装配中的约束场景图。
图2是本发明的柔性电缆装配场景图。
图3是本发明的方法流程图。
具体实施方式
本发明公开了一种约束空间下电缆自动化装配方法,下面将结合附图,对本发明的技术方案和实施例进行详细的描述。
图1是柔性电缆中的约束场景图。图2是本发明所述电缆装配场景图,图2中显示了装配环境中的障碍物,本发明的关键点为电缆上距离障碍物最近的点。电缆的一端固定,另一端由机器人夹持器控制。本发明考虑的避障问题是在进行电缆装配时避免电缆被卡在周围环境中。当机器人试图将电缆端部连接器插入插座时,电缆可能会与周围环境发生接触,两者发生接触往往会导致装配失败。因此,装配成功必须满足端部连接器精确定位到插座的同时避免电缆与环境之间发生接触。
接下来,我们对约束空间下电缆自动化装配方法的技术实现方案进行详细的说明,如图3所示,该约束空间下电缆自动化装配方法包括如下步骤:
步骤1,获取位置信息步骤:获取端部连接器的位置Pend、障碍物位置Pobs、排斥力势场最大影响范围ρ0;
步骤2,实时获取位置信息步骤:实时获取电缆上关键点的位置信息Pi;
步骤3,第一计算步骤:计算得到变形雅可比矩阵Jd(q,i);
步骤4,第二计算步骤:计算引力势场Uatt及吸引力Fatt;
步骤5,第三计算步骤:计算图像平面内关键点与障碍物之间的距离ρ(Xci);
步骤6,第一判断步骤:若ρ(Xci)≤ρ0,则机器人末端执行器速度由合力决定,否则机器人末端执行器速度仅由吸引力决定;
步骤7,驱动步骤:驱动机器人向目标位置运动;
步骤8,第二判断步骤:判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,返回执行步骤2,实时获取位置信息步骤。
在所述步骤1,获取位置信息步骤中,通过对视觉系统进行标定得到标定结果,得到端部连接器的位置Pend,通过基于色彩的视觉检测算法来获取障碍物在图像平面内的位置Pobs。
在所述步骤2,实时获取位置信息步骤中,通过基于视觉的方法来检测电缆的变形状态,首先提取电缆的中心线,遍历中心线上的点,实时计算中心线上的点与障碍物的距离,距离最小的点即为该时刻电缆上的关键点。
在所述步骤3,第一计算步骤中,变形雅可比矩阵Jd(q,i)用来描述机器人夹持器运动与物体变形的关系。其具体的数学表达式如下,
Jd(q,i)=w(i)[Jtrans(q,i),Jrot(q,i)] (1)
该公式很好的体现出电缆的“刚性衰减”运动,即对电缆,夹持器对点的影响随着从夹持器到点的距离的增加而逐渐衰减。w(i)为"刚度系数",反映了夹持器的运动对电缆上第i个点运动的影响程度。其具体数学表达式如下:
w(i)=e-kd(i) (2)
其中,k是一个常数,d(i)表示夹持器到第i个点的距离。
Jtrans(q,i)、Jrot(q,i)分别表示根据刚性假设计算得到的平移和转动单元。具体数学表达式如下:
其中,r表示方向由夹持器指向第i个点的向量的模。
在步骤4,第二计算步骤中,在插座附近对机器人产生吸引力,吸引力随着机器人与插座之间的距离的增加而逐渐增大,随着与机器人之间距离的减小而逐渐衰减。即机器人与插座的距离越大,机器人所具有的能量就越大;反之机器人具有的能量就越小。当机器人到达目标插座位置时,机器人与插座间的距离为零,此时机器人的势能为零。我们选择的引力函数大小与机器人到插座之间的距离的平方成正比,引力函数为:
吸引力可表示为:
其中,katt为常数因子,X表示机器人的位置,Xgoal表示目标插座的位置,dgoal(X)表示机器人执行器到插座之间的欧式距离。
在步骤6,第一判断步骤中,根据ρ(Xci)判断斥力势场Urep(Xci)是否起作用,斥力函数的作用是使电缆远离障碍物。当电缆与障碍物之间的距离增大时斥力逐渐增大,而当电缆远离障碍物时斥力会不断减小。在本发明中,我们在图像平面上计算电缆与障碍物之间的距离。斥力函数可以表示为:
排斥力可表示为:
其中krep表示比例因子;Xci表示电缆段中关键点的位置;ρ(Xci)表示从Xci到障碍物的最小距离;ρ0为排斥势场影响的最大范围。当ρ(Xci)≤ρ0时,此时末端执行器的速度由两部分组成。
机器人末端执行器的速度一部分由引力katt产生,虚拟引力的方向由机器人的当前位置指向目标插座,速度命令如式(7)所示。一部分由排斥力krep产生。虚拟排斥力不直接施加在机器人的末端执行器上,而是施加在事先指定电缆上的关键点上。排斥力的方向由障碍物指向关键点,速度命令如式(8)所示。由于只能控制电缆的末端,所以这种虚拟斥力无法直接实现,因此只能通过移动机器人末端执行器来间接地实现虚拟斥力。控制器相应的速度命令如式(9)所示:
公式7、8、9代表发送到工作在速度伺服模式下的电机的转速指令,其中,J(q)表示机械臂的雅可比矩阵,Jd(q)为公式1中定义的变形雅可比矩阵,K1和K2为常数,K1和K2分别代表增益矩阵,Fatt和Frep分别为公式4式和公式6式计算出来的虚拟吸引力和虚拟排斥力;
在步骤7,驱动步骤中,将控制器中算出机器人运动角度发给机器人,驱动机器人进行运动。
在步骤8,第二判断步骤中,判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,重复执行步骤2至步骤7,进入下一轮迭代。
本发明还公开了一种约束空间下电缆自动化装配装置,包括:
获取位置信息模块:用于获取端部连接器的位置Pend、障碍物位置Pobs、排斥力势场最大影响范围ρ0;
实时获取位置信息模块:用于实时获取电缆上关键点的位置信息Pi;
第一计算模块:用于计算得到变形雅可比矩阵Jd(q,i);
第二计算模块:用于计算引力势场Uatt及吸引力Fatt;
第三计算模块:用于计算图像平面内关键点与障碍物之间的距离ρ(Xci);
第一判断模块:用于若ρ(Xci)≤ρ0,则机器人末端执行器速度由合力决定,否则机器人末端执行器速度仅由吸引力决定;
驱动模块:用于驱动机器人向目标位置运动;
第二判断模块:用于判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,返回执行实时获取位置信息模块。
在所述获取位置信息模块中,通过对视觉系统进行标定得到标定结果,得到端部连接器的位置Pend,通过基于色彩的视觉检测算法来获取障碍物在图像平面内的位置Pobs。
在所述实时获取位置信息模块中,通过基于视觉的方法来检测电缆的变形状态,首先提取电缆的中心线,遍历中心线上的点,实时计算中心线上的点与障碍物的距离,距离最小的点即为该时刻电缆上的关键点。
在所述第一计算模块中,变形雅可比矩阵Jd(q,i)用来描述机器人夹持器运动与物体变形的关系,其的数学表达式如下,
Jd(q,i)=w(i)[Jtrans(q,i),Jrot(q,i)] (1)
Jtrans(q,i)、Jrot(q,i)分别表示根据刚性假设计算得到的平移和转动单元,
w(i)为刚度系数,反映了夹持器的运动对电缆上第i个点运动的影响程度,其具体数学表达式如下:
w(i)=e-kd(i) (2)
其中,k是一个常数,d(i)表示夹持器到第i个点的距离。
在第二计算模块中,在插座附近对机器人产生吸引力,吸引力随着机器人与插座之间的距离的增加而逐渐增大,随着与机器人之间距离的减小而逐渐衰减,选择的引力函数大小与机器人到插座之间的距离的平方成正比,引力函数为:
吸引力表示为:
其中,katt为常数因子,X表示机器人的位置,Xgoal表示目标插座的位置,dgoal(X)表示机器人执行器到插座之间的欧式距离。
在所述第一判断模块中,当ρ(Xci)≤ρ0时,末端执行器的速度由两部分组成,机器人末端执行器的速度一部分由引力katt产生,虚拟引力的方向由机器人的当前位置指向目标插座,速度命令如式(7)所示;另一部分由排斥力krep产生;虚拟排斥力不直接施加在机器人的末端执行器上,而是施加在事先指定电缆上的关键点上;排斥力的方向由障碍物指向关键点,速度命令如式(8)所示;由于只能控制电缆的末端,所以这种虚拟斥力无法直接实现,因此只能通过移动机器人末端执行器来间接地实现虚拟斥力;控制器相应的速度命令如式(9)所示:
公式7、8、9代表发送到工作在速度伺服模式下的电机的转速指令,其中,J(q)表示机械臂的雅可比矩阵,Jd(q)为公式1中定义的变形雅可比矩阵,K1和K2为常数,K1和K2分别代表增益矩阵,Fatt和Frep分别为公式4式和公式6式计算出来的虚拟吸引力和虚拟排斥力;
在驱动模块中,将控制器中算出机器人运动角度发给机器人,驱动机器人进行运动。
本发明还公开了一种约束空间下电缆自动化装配系统,包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现本发明所述的方法的步骤。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序配置为由处理器调用时实现本发明所述的方法的步骤。
本发明将柔性电缆的形状控制和基于人工势场法的避障控制相结合,其主要的优点,如下:
(1)在进行装配前无需获取柔性电缆的相关变形特性;
(2)在将柔性电缆的插头插入连接器的同时可保证柔性电缆不与周围环境发生接触;
(3)在电缆装配过程中本发明可以保证在不事先进行规划的情况下完成装配任务。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种约束空间下电缆自动化装配方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,获取位置信息步骤:获取端部连接器的位置Pend、障碍物位置Pobs、排斥力势场最大影响范围ρ0;
步骤2,实时获取位置信息步骤:实时获取电缆上关键点的位置信息Pi;
步骤3,第一计算步骤:计算得到变形雅可比矩阵Jd(q,i);
步骤4,第二计算步骤:计算引力势场Uatt及吸引力Fatt;
步骤5,第三计算步骤:计算图像平面内关键点与障碍物之间的距离ρ(Xci);
步骤6,第一判断步骤:若ρ(Xci)≤ρ0,则机器人末端执行器速度由合力决定,否则机器人末端执行器速度仅由吸引力决定;
步骤7,驱动步骤:驱动机器人向目标位置运动;
步骤8,第二判断步骤:判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,返回执行步骤2,实时获取位置信息步骤。
2.根据权利要求1所述的约束空间下电缆自动化装配方法,其特征在于,
在所述步骤1,获取位置信息步骤中,通过对视觉系统进行标定得到标定结果,得到端部连接器的位置Pend,通过基于色彩的视觉检测算法来获取障碍物在图像平面内的位置Pobs;
在所述步骤2,实时获取位置信息步骤中,通过基于视觉的方法来检测电缆的变形状态,首先提取电缆的中心线,遍历中心线上的点,实时计算中心线上的点与障碍物的距离,距离最小的点即为该时刻电缆上的关键点;
在所述步骤3,第一计算步骤中,变形雅可比矩阵Jd(q,i)用来描述机器人夹持器运动与物体变形的关系,其的数学表达式如下,
Jd(q,i)=w(i)[Jtrans(q,i),Jrot(q,i)] (1)
Jtrans(q,i)、Jrot(q,i)分别表示根据刚性假设计算得到的平移和转动单元,
w(i)为刚度系数,反映了夹持器的运动对电缆上第i个点运动的影响程度,其具体数学表达式如下:
w(i)=e-kd(i) (2)
其中,k是一个常数,d(i)表示夹持器到第i个点的距离。
3.根据权利要求2所述的约束空间下电缆自动化装配方法,其特征在于,
在步骤4,第二计算步骤中,在插座附近对机器人产生吸引力,吸引力随着机器人与插座之间的距离的增加而逐渐增大,随着与机器人之间距离的减小而逐渐衰减,选择的引力函数大小与机器人到插座之间的距离的平方成正比,引力函数为:
吸引力表示为:
其中,katt为常数因子,X表示机器人的位置,Xgoal表示目标插座的位置,dgoal(X)表示机器人执行器到插座之间的欧式距离。
4.根据权利要求3所述的约束空间下电缆自动化装配方法,其特征在于,
在所述步骤6,第一判断步骤中,当ρ(Xci)≤ρ0时,末端执行器的速度由两部分组成,机器人末端执行器的速度一部分由引力katt产生,虚拟引力的方向由机器人的当前位置指向目标插座,速度命令如式(7)所示;另一部分由排斥力krep产生;虚拟排斥力不直接施加在机器人的末端执行器上,而是施加在事先指定电缆上的关键点上;排斥力的方向由障碍物指向关键点,速度命令如式(8)所示;由于只能控制电缆的末端,所以这种虚拟斥力无法直接实现,因此只能通过移动机器人末端执行器来间接地实现虚拟斥力;控制器相应的速度命令如式(9)所示:
公式7、8、9代表发送到工作在速度伺服模式下的电机的转速指令,其中,J(q)表示机械臂的雅可比矩阵,Jd(q)为公式1中定义的变形雅可比矩阵,K1和K2为常数,K1和K2分别代表增益矩阵,Fatt和Frep分别为公式4式和公式6式计算出来的虚拟吸引力和虚拟排斥力;
在步骤7,驱动步骤中,将控制器中算出机器人运动角度发给机器人,驱动机器人进行运动。
5.一种约束空间下电缆自动化装配装置,其特征在于,包括:
获取位置信息模块:用于获取端部连接器的位置Pend、障碍物位置Pobs、排斥力势场最大影响范围ρ0;
实时获取位置信息模块:用于实时获取电缆上关键点的位置信息Pi;
第一计算模块:用于计算得到变形雅可比矩阵Jd(q,i);
第二计算模块:用于计算引力势场Uatt及吸引力Fatt;
第三计算模块:用于计算图像平面内关键点与障碍物之间的距离ρ(Xci);
第一判断模块:用于若ρ(Xci)≤ρ0,则机器人末端执行器速度由合力决定,否则机器人末端执行器速度仅由吸引力决定;
驱动模块:用于驱动机器人向目标位置运动;
第二判断模块:用于判断机器人与目标位置之间的距离dgoal是否为零,如果为零表示机器人运动至目标位置,程序终止,否则,返回执行实时获取位置信息模块。
6.根据权利要求5所述的约束空间下电缆自动化装配装置,其特征在于,在所述获取位置信息模块中,通过对视觉系统进行标定得到标定结果,得到端部连接器的位置Pend,通过基于色彩的视觉检测算法来获取障碍物在图像平面内的位置Pobs;
在所述实时获取位置信息模块中,通过基于视觉的方法来检测电缆的变形状态,首先提取电缆的中心线,遍历中心线上的点,实时计算中心线上的点与障碍物的距离,距离最小的点即为该时刻电缆上的关键点;
在所述第一计算模块中,变形雅可比矩阵Jd(q,i)用来描述机器人夹持器运动与物体变形的关系,其的数学表达式如下,
Jd(q,i)=w(i)[Jtrans(q,i),Jrot(q,i)] (1)
Jtrans(q,i)、Jrot(q,i)分别表示根据刚性假设计算得到的平移和转动单元,
w(i)为刚度系数,反映了夹持器的运动对电缆上第i个点运动的影响程度,其具体数学表达式如下:
w(i)=e-kd(i) (2)
其中,k是一个常数,d(i)表示夹持器到第i个点的距离。
7.根据权利要求6所述的约束空间下电缆自动化装配装置,其特征在于,
在第二计算模块中,在插座附近对机器人产生吸引力,吸引力随着机器人与插座之间的距离的增加而逐渐增大,随着与机器人之间距离的减小而逐渐衰减,选择的引力函数大小与机器人到插座之间的距离的平方成正比,引力函数为:
吸引力表示为:
其中,katt为常数因子,X表示机器人的位置,Xgoal表示目标插座的位置,dgoal(X)表示机器人执行器到插座之间的欧式距离。
8.根据权利要求7所述的约束空间下电缆自动化装配装置,其特征在于,在所述第一判断模块中,当ρ(Xci)≤ρ0时,末端执行器的速度由两部分组成,机器人末端执行器的速度一部分由引力katt产生,虚拟引力的方向由机器人的当前位置指向目标插座,速度命令如式(7)所示;另一部分由排斥力krep产生;虚拟排斥力不直接施加在机器人的末端执行器上,而是施加在事先指定电缆上的关键点上;排斥力的方向由障碍物指向关键点,速度命令如式(8)所示;由于只能控制电缆的末端,所以这种虚拟斥力无法直接实现,因此只能通过移动机器人末端执行器来间接地实现虚拟斥力;控制器相应的速度命令如式(9)所示:
公式7、8、9代表发送到工作在速度伺服模式下的电机的转速指令,其中,J(q)表示机械臂的雅可比矩阵,Jd(q)为公式1中定义的变形雅可比矩阵,K1和K2为常数,K1和K2分别代表增益矩阵,Fatt和Frep分别为公式4式和公式6式计算出来的虚拟吸引力和虚拟排斥力;
在驱动模块中,将控制器中算出机器人运动角度发给机器人,驱动机器人进行运动。
9.一种约束空间下电缆自动化装配系统,其特征在于:包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1-4中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于:所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-4中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN104317291A (zh) * | 2014-09-16 | 2015-01-28 | 哈尔滨恒誉名翔科技有限公司 | 一种基于人工势场法的机器人避碰路径规划方法 |
CN105629974A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-06-01 | 重庆大学 | 一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法及系统 |
CN108326849A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-07-27 | 浙江大学 | 一种基于改进人工势场法的多自由度机械臂动态避障路径规划方法 |
CN108693879A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-10-23 | 上海理工大学 | 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划方法 |
-
2019
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN104317291A (zh) * | 2014-09-16 | 2015-01-28 | 哈尔滨恒誉名翔科技有限公司 | 一种基于人工势场法的机器人避碰路径规划方法 |
CN105629974A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-06-01 | 重庆大学 | 一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法及系统 |
CN108326849A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-07-27 | 浙江大学 | 一种基于改进人工势场法的多自由度机械臂动态避障路径规划方法 |
CN108693879A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-10-23 | 上海理工大学 | 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
CHENHANG JIAO: "Vision Based Cable Assembly in Constrained Environment", 《2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND BIOMIMETICS》 * |
游文洋等: "基于模糊改进人工势场法的机器人避障方法研究", 《传感器与微系统》 * |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190830 |