CN110531640A - 一种机器人的综合仿真方法及系统 - Google Patents

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CN110531640A CN201910862626.6A CN201910862626A CN110531640A CN 110531640 A CN110531640 A CN 110531640A CN 201910862626 A CN201910862626 A CN 201910862626A CN 110531640 A CN110531640 A CN 110531640A
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支涛
应甫臣
李耀宗
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Beijing Yunji Technology Co Ltd
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    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Abstract

本申请实施例提供一种机器人的综合仿真方法及系统,涉及机器人仿真技术领域。该方法包括:接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。该方法通过对轮式机器人进行建模和仿真,解决了现有方法中生产成本高、浪费人力物力的问题。

Description

一种机器人的综合仿真方法及系统
技术领域
本申请涉及机器人仿真技术领域,具体而言,涉及一种机器人的综合仿真方法及系统。
背景技术
移动机器人是在复杂环境下工作的,是一种具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人,融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。
如果先对移动机器人进行设计、生产再测试,生产成本高,造成人力物力的浪费。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种机器人的综合仿真方法及系统,通过对轮式机器人进行建模和仿真,解决了现有方法中生产成本高、浪费人力物力的问题。
本申请实施例提供了一种机器人的综合仿真方法,该方法包括:
接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;
接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;
接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。
在上述实现过程中,根据待测机器人在建模环境中建立轮式机器人模型,为了提高仿真的精确性可以对轮式机器人模型进行简化,并生成简化后的机器人描述文件;将机器人描述文件导入到仿真环境中,通过搭建仿真系统,实现仿真测试。通过仿真测试,可以节约机器人的生产成本,对待测机器人的导航算法进行测试,节省人力物力,降低设备成本;通过对轮式机器人进行建模和仿真,解决了现有方法中生产成本高、浪费人力物力的问题。
进一步地,所述在建模环境中建立轮式机器人模型,包括:
获取待测机器人数据,根据所述待测机器人数据生成六轮轮式机器人模型;
根据所述六轮轮式机器人模型生成机器人本体的基坐标系;
根据所述六轮轮式机器人模型获取待测仿真元器件,在所述待测仿真元器件上生成link坐标系。
在上述实现过程中,对六轮轮式机器人模型生成基坐标系和link坐标系,以便建立树关系。
进一步地,所述将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件,包括:
获取无需仿真测试的机器人部件信息,根据所述机器人部件信息删除无需仿真测试的模型部件,以对所述六轮轮式机器人模型的整车结构部件进行简化,生成六轮机器人简化模型;
根据所述六轮机器人简化模型对每个待测仿真元器件对应的link坐标系进行属性配置并构建link树关系;
接收机器人的待测元器件的参数信息,根据所述待测元器件的参数信息对所述待测仿真元器件的仿真参数进行配置,并生成机器人描述文件,所述仿真参数包括材质外观参数、惯性参数和质量参数。
在上述实现过程中,通过删除无需仿真测试的模型部件实现对六轮轮式机器人模型的简化,得到简化后的六轮机器人简化模型,通过建立link树关系,生成机器人描述文件,以便导入到仿真环境中进行仿真。
进一步地,所述接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试,包括:
根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统;
根据所述机器人运动学模型和预设的运动轨迹搭建仿真测试场景;
将所述仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过仿真测试系统在仿真测试场景内进行仿真测试。
在上述实现过程中,将机器人描述文件进行解析并利用仿真环境中的形状模型建立机器人运动学模型,利用机器人运动学模型的运动情况获取导航系统的特性。
进一步地,所述根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统,包括:
将所述待测仿真元器件设置为仿真环境中的仿真元件,并设置仿真元件的仿真参数;
根据所述六轮机器人简化模型生成机器人坐标系,所述机器人坐标系包括底盘坐标系和部件坐标系;
根据所述机器人坐标系、仿真元件和仿真参数生成tf tree结构关系。
在上述实现过程中,搭建机器人运动学模型的过程中,需要将六轮机器人简化模型中待仿真元器件替换为仿真环境中的仿真元件,以便利用仿真环境中的已有仿真元件进行仿真,提高仿真的便利性;再建立机器人坐标系和tf tree结构关系,以便在运动仿真的过程中,实现两个坐标系之间的坐标值的变换。
本申请实施例还提供一种机器人的综合仿真系统,该系统包括:
模型建立模块,用于接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;
模型导出模块,用于接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;
仿真测试模块,用于接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。
在上述实现过程中,通过模型建立模块建立轮式机器人模型,再通过模型导出模块生成机器人描述文件,最后在仿真环境中进行仿真,,通过对轮式机器人进行建模和仿真,解决了现有方法中生产成本高、浪费人力物力的问题。
进一步地,所述仿真测试模块包括:
测试系统搭建模块,用于根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统;
测试场景生成模块,用于根据所述机器人运动学模型和预设的运动轨迹搭建仿真测试场景;
仿真测试模块,用于将所述仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过仿真测试系统在仿真测试场景内进行仿真测试。
在上述实现过程中,通过生成机器人运动学模型搭建仿真测试系统,通过搭建仿真测试场景对待测机器人在实际工作过程中的工作情景和运动轨迹进行模拟,导航系统通过机器人运动学模型实现对待测机器人的运动控制和运动仿真的目的。
进一步地,所述测试系统搭建模块包括:
仿真元件设置模块,用于将所述待测仿真元器件设置为仿真环境中的仿真元件,并设置仿真元件的仿真参数;
机器人坐标系构建模块,用于根据所述六轮机器人简化模型生成机器人坐标系,所述机器人坐标系包括底盘坐标系和部件坐标系;
树型数据结构生成模块,用于根据所述机器人坐标系、仿真元件和仿真参数生成tf tree结构关系。
在上述实现过程中,建立机器人坐标系,并通过机器人坐标系建立tf tree结构关系,以便在运动过程中,通过tf变换,获取各个坐标系的值。
本申请实施例还提供一种电子设备,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行上述实施例中任一项所述的机器人的综合仿真方法。
本申请实施例还提供一种可读存储介质,所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时,执行上述实施例中任一项所述的机器人的综合仿真方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种机器人的综合仿真方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的为轮式机器人模型的建立过程的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的为生成简化并生成机器人描述文件的具体流程示意图;
图4为本申请实施例提供的为搭建仿真系统的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的为生成机器人运动学模型的流程示意图;
图6为本申请实施例还提供一种机器人的综合仿真系统的结构框图;
图7为本申请实施例还提供一种机器人的综合仿真系统的具体结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1
请参看图1,图1为本申请实施例提供的一种机器人的综合仿真方法的流程示意图。该方法可以应用于计算机设备,该方法具体可以包括以下步骤:
步骤S100:接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;
示例的,建模环境可以使用SolidWorks实现,根据待测机器人的轮式机器人结构,在SolidWorks环境中建立轮式机器人模型。
如图2所示,为轮式机器人模型的建立过程的流程示意图。该步骤中轮式机器人模型的建立过程,具体可以包括以下步骤:
步骤S110:获取待测机器人数据,根据所述待测机器人数据生成六轮轮式机器人模型;
示例的,根据待测机器人数据,建立六轮轮式机器人模型,该六轮轮式机器人模型包括在底盘的前后分别有两个全向轮、中间位置左右各设置有一个驱动轮,通过对驱动轮施加不同的速度即通过差速来实现转向。
步骤S120:根据所述六轮轮式机器人模型生成机器人本体的基坐标系;
示例的,以该六轮轮式机器人模型的底盘为中心建立本地坐标系base_link坐标系(Xb,Yb,Zb),该坐标系的中心为Ob,X轴的正向与该模型前进的方向一致,Y轴垂直于X轴并指向前进方向的左侧,Z轴与X、Y轴垂直且方向向上。
步骤S130:根据所述六轮轮式机器人模型获取待测仿真元器件,在所述待测仿真元器件上生成link坐标系。
示例的,待测仿真元器件包括六个轮子、八个超声传感器、两个激光雷达、四个深度视觉传感器和一个惯性测量单元(IMU),在上述待测仿真元器件上生成link坐标系,以便构建link树关系生成机器人描述文件。
步骤S200:接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;
示例的,如图3所示,为生成简化并生成机器人描述文件的具体流程示意图。该步骤具体可以包括:
步骤S210:获取无需仿真测试的机器人部件信息,根据所述机器人部件信息删除无需仿真测试的模型部件,以对所述六轮轮式机器人模型的整车结构部件进行简化,生成六轮机器人简化模型;
为了能够精确仿真待测机器人的动力学特征,在该六轮轮式机器人模型中将无需仿真测试的模型部件删除,删除不必要部件,达到简化目的。
步骤S220:根据所述六轮机器人简化模型对每个待测仿真元器件对应的link坐标系进行属性配置并构建link树关系;
示例的,为了方便后续仿真,需要利用六轮机器人简化模型中每个待测仿真元器件对应的link坐标系构建link树关系,方便获取机器人描述文件。
步骤S230:接收机器人的待测元器件的参数信息,根据所述待测元器件的参数信息对所述待测仿真元器件的仿真参数进行配置,并生成机器人描述文件,所述仿真参数包括材质外观参数、惯性参数和质量参数。
示例的,根据接收到的机器人的待测元器件的参数信息例如零部件的材质、大小、型号等参数,对待测仿真元器件的仿真参数进行配置。
利用SolidWorks to URDF Exporter将生成机器人URDF(Unified RobotDescription Format,统一机器人描述格式)和相应零部件的3d模型的stl格式。
步骤S300:接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。
示例的,仿真环境可以使用V-REP仿真环境,V-REP兼容ROS机器人操作系统,与ROS机器人操作系统建立通信连接,能够直接接收机器人URDF,方便修改,而且仿真效率高,使用方便。
如图4所示,为搭建仿真系统的流程示意图。该步骤具体可以包括:
步骤S310:根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统;
示例的,如图5所示,为生成机器人运动学模型的流程示意图。搭建该步骤S310具体可以包括以下步骤:
步骤S311:将所述待测仿真元器件设置为仿真环境中的仿真元件,并设置仿真元件的仿真参数;
示例的,对机器人描述文件中进行解析,将待测仿真元器件中的激光雷达、深度视觉传感器、超声传感器分别设置为V-REP仿真环境中的仿真元件如sick310、kinect、Proximity sensor等;将六轮机器人简化模型中的轮子、传感器板等部件设置成几何图形,如圆柱、球体和长方体等。
示例的,将待测仿真元器件中的驱动轮的电机设置为joint,并且将joint设置为Torque/force mode;
动态配置Motor enabled,通过设置Target velocity验证运动情况;选定Lockmotor when target velocity is zero以实现电机锁操作,防止仿真时当设定的速度为零但是出现原地移动的现象;将四个全向轮的电机设置成力敏传感器(force sensor),驱动轮设置成球体(Sphere),并设置无摩擦约束;
对于激光传感器的搭建,将激光传感器设置成SICK Tim310 Fast模型,该SICKTim310 Fast模型内设置有激光基本运行代码,但不具备将激光数据以及laser_link与base_link之间的tf关系发布到ROS机器人操作系统的操作,且其激光为理想状态无噪声影响。
通过设置不同的噪声可以获取不同精度的激光数据,对机器人设备的选型起到参考作用;获取的激光数据为:扫描距离范围为[0.05,10]m,扫描角度范围为[-135,135]度,角增量为0.3度,设置的噪声会根据扫描到的障碍物点距离逐渐增加,即距离越远噪声越大。
对于机器人移动控制的搭建,机器人的移动控制仿真主要是针对电机的控制,具体的是通过设置电机的速度实现对机器人的移动控制。
具体实现过程如下:可以通过电机设置中的target velocity接口向下发布电机的角速度即发布给motor_joint角速度,此时车轮按照此角速度转动。当用于导航算法验证时,motor_joint接收上层主机(上位机)通过ROS发布的速度控制指令(cmd_vel topic)。而该速度控制指令均是基于base_link点的速度,因而需要根据双轮差速算法将其转换为两个驱动轮的角速度;
示例如下:
Vleft=(1.0/wheel_radius)*(Vbaselink_linear_x-axes_length/2.0*Vbaselink_angular_z);
Vright=(1.0/wheel_radius)*(Vbaselink_linear_x+axes_length/2.0*Vbaselink_angular_z);
可以将速度指令表示为:
Vector3 linear(x、y、z三个方向的线加速度);
Vector3 angular(x、y、z三个方向的角速度);
同时VREP端的电机需要订阅ROS端发布的速度控制指令(cmd_vel topic),实现六轮机器人简化模型的通信和自主移动。
对于视觉传感器的搭建,将视觉传感器设置为kinect;由于仿真环境中的kinect传感器脚本仅仅能够将视觉的图像显示,无法发布tf关系、rgbd(rgb图像和d深度数据)等信息;并且在ROS机器人操作系统的rviz三维可视化软件中VREP的图像与rviz图像有倒置问题,因此需要对获取图像的depth摄像头进行处理。
示例的,在VREP仿真环境中,对depth摄像头进行如下处理:
a.Original depth image to work image;
b.Intensity scale work image;
c.Flip work image vertically;
d.Work image to output depth image;
设置分辨率Resolution X/Y为640*480,扫描角度为57度,距离[0.01,3.5],将图像格式设置为ROS机器人操作系统的sensor_msgs/Image格式。
步骤S312:根据所述六轮机器人简化模型生成机器人坐标系,所述机器人坐标系包括底盘坐标系和部件坐标系;
利用dummy建立机器人坐标系,包括底盘坐标系和部件坐标系,如base_link坐标系、里程计坐标系(odom)、laser坐标系和kinect坐标系等。并且该机器人坐标系与建模环境中的坐标系的方向保持一致,方便用于生成tf tree结构关系。
步骤S313:根据所述机器人坐标系、仿真元件和仿真参数生成tf tree结构关系。
通过tf tree结构关系可以获取多个机器人坐标系之间的关系,并通过tf tree结构关系作为一种树型数据结构可以用于存储和维护各个机器人坐标系之间的关系,通过tftree结构关系可以实现在任意时间点,向量等数据在两个坐标系中的坐标值的变换。
步骤S320:根据所述机器人运动学模型和预设的运动轨迹搭建仿真测试场景;
示例的,在仿真之前,可以根据待测机器人的实际应用场景设置仿真用运动轨迹,使得机器人运动学模型能够沿着该运动轨迹进行运动,以仿真和模拟待测机器人的实际运动过程。
仿真测试场景的搭建还可以参考以往机器人仿真中的bug点进行搭建,有利于复现bug。
步骤S330:将所述仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过仿真测试系统在仿真测试场景内进行仿真测试。
示例的,将仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过SLAM建图定位,建图完成后通过设置marker点位作为机器人移动的目标点。
示例的,可以使用开源cartographer算法进行地图构建,导航系统可以基于move_base进行修改,通过map_server导入激光地图,amcl算法融合激光和里程计数据进行pf定位,dwa算法进行路径规划,导航系统发布marker点,机器人运动学模型可以在地图上的目标点间进行定位移动,对待测机器人的送物等功能进行仿真。
通过仿真可以有效的测试导航系统中的导航算法,发现导航系统中的代码迭代过程中出现的bug,同时有益于脱离真机做回归测试,节省人力物力;通过仿真不同精度的传感器数据,有利于对待测机器人中的传感器进行选型,降低设备成本;同时可以准确反映待测机器人在移动过程中的稳定性、算法的鲁棒性。
实施例2
如图6所示,为本申请实施例还提供一种机器人的综合仿真系统的结构框图,该系统包括:
模型建立模块100,用于接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;
模型导出模块200,用于接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;
仿真测试模块300,用于接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。
示例的,如图7所示,为本申请实施例还提供一种机器人的综合仿真系统的具体结构框图。其中,模型建立模块100包括:
六轮轮式机器人模型生成模块110,用于获取待测机器人数据,根据所述待测机器人数据生成六轮轮式机器人模型;
基坐标系建立模块120,用于根据所述六轮轮式机器人模型生成机器人本体的基坐标系;
元件坐标系建立模块130,根据所述六轮轮式机器人模型获取待测仿真元器件,在所述待测仿真元器件上生成link坐标系。
示例的,模型导出模块200包括:
简化模型生成模块210,用于获取无需仿真测试的机器人部件信息,根据所述机器人部件信息删除无需仿真测试的模型部件,以对所述六轮轮式机器人模型的整车结构部件进行简化,生成六轮机器人简化模型;
树关系构建模块220,用于根据所述六轮机器人简化模型对每个待测仿真元器件对应的link坐标系进行属性配置并构建link树关系;
描述文件生成模块230,用于接收机器人的待测元器件的参数信息,根据所述待测元器件的参数信息对所述待测仿真元器件的仿真参数进行配置,并生成机器人描述文件,所述仿真参数包括材质外观参数、惯性参数和质量参数。
示例的,仿真测试模块300包括:
测试系统搭建模块310,用于根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统;
测试场景生成模块320,用于根据所述机器人运动学模型和预设的运动轨迹搭建仿真测试场景;
仿真测试模块330,用于将所述仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过仿真测试系统在仿真测试场景内进行仿真测试。
示例的,测试系统搭建模块310包括:
仿真元件设置模块311,用于将所述待测仿真元器件设置为仿真环境中的仿真元件,并设置仿真元件的仿真参数;
机器人坐标系构建模块312,用于根据所述六轮机器人简化模型生成机器人坐标系,所述机器人坐标系包括底盘坐标系和部件坐标系;
树型数据结构生成模块313,用于根据所述机器人坐标系、仿真元件和仿真参数生成tf tree结构关系。
实施例3
本申请实施例还提供一种电子设备,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行实施例1中任一项所述的机器人的综合仿真方法。
实施例4
本申请实施例还提供一种可读存储介质,所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时,实施例1中任一项所述的机器人的综合仿真方法。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请的保护范围,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种机器人的综合仿真方法,其特征在于,所述方法包括:
接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;
接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;
接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。
2.根据权利要求1所述的机器人的综合仿真方法,其特征在于,所述在建模环境中建立轮式机器人模型,包括:
获取待测机器人数据,根据所述待测机器人数据生成六轮轮式机器人模型;
根据所述六轮轮式机器人模型生成机器人本体的基坐标系;
根据所述六轮轮式机器人模型获取待测仿真元器件,在所述待测仿真元器件上生成link坐标系。
3.根据权利要求2所述的机器人的综合仿真方法,其特征在于,所述将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件,包括:
获取无需仿真测试的机器人部件信息,根据所述机器人部件信息删除无需仿真测试的模型部件,以对所述六轮轮式机器人模型的整车结构部件进行简化,生成六轮机器人简化模型;
根据所述六轮机器人简化模型对每个待测仿真元器件对应的link坐标系进行属性配置并构建link树关系;
接收机器人的待测元器件的参数信息,根据所述待测元器件的参数信息对所述待测仿真元器件的仿真参数进行配置,并生成机器人描述文件,所述仿真参数包括材质外观参数、惯性参数和质量参数。
4.根据权利要求3所述的机器人的综合仿真方法,其特征在于,所述接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试,包括:
根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统;
根据所述机器人运动学模型和预设的运动轨迹搭建仿真测试场景;
将所述仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过仿真测试系统在仿真测试场景内进行仿真测试。
5.根据权利要求4所述的机器人的综合仿真方法,其特征在于,所述根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统,包括:
将所述待测仿真元器件设置为仿真环境中的仿真元件,并设置仿真元件的仿真参数;
根据所述六轮机器人简化模型生成机器人坐标系,所述机器人坐标系包括底盘坐标系和部件坐标系;
根据所述机器人坐标系、仿真元件和仿真参数生成tf tree结构关系。
6.一种机器人的综合仿真系统,其特征在于,所述系统包括:
模型建立模块,用于接收模型创建指令,在建模环境中建立轮式机器人模型;
模型导出模块,用于接收简化指令,将所述轮式机器人模型进行简化并生成机器人描述文件;
仿真测试模块,用于接收仿真指令,将所述机器人描述文件导入到仿真环境中,并设置仿真参数,搭建仿真系统进行仿真测试。
7.根据权利要求6所述的机器人的综合仿真系统,其特征在于,所述仿真测试模块包括:
测试系统搭建模块,用于根据所述机器人描述文件和仿真环境中的形状模型生成机器人运动学模型,以搭建仿真测试系统;
测试场景生成模块,用于根据所述机器人运动学模型和预设的运动轨迹搭建仿真测试场景;
仿真测试模块,用于将所述仿真测试系统与机器人的导航系统建立连接,通过仿真测试系统在仿真测试场景内进行仿真测试。
8.根据权利要求7所述的机器人的综合仿真系统,其特征在于,所述测试系统搭建模块包括:
仿真元件设置模块,用于将所述待测仿真元器件设置为仿真环境中的仿真元件,并设置仿真元件的仿真参数;
机器人坐标系构建模块,用于根据所述六轮机器人简化模型生成机器人坐标系,所述机器人坐标系包括底盘坐标系和部件坐标系;
树型数据结构生成模块,用于根据所述机器人坐标系、仿真元件和仿真参数生成tftree结构关系。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行根据权利要求1至5中任一项所述的机器人的综合仿真方法。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时,执行权利要求1至5任一项所述的机器人的综合仿真方法。
CN201910862626.6A 2019-09-11 2019-09-11 一种机器人的综合仿真方法及系统 Pending CN110531640A (zh)

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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110962125A (zh) * 2019-12-05 2020-04-07 齐鲁工业大学 一种基于灵敏度分析的切削加工机器人本体参数描述方法
CN111474866A (zh) * 2020-04-07 2020-07-31 杭州迅蚁网络科技有限公司 基于ros的无人仓储站运动控制仿真方法及系统
CN112157648A (zh) * 2020-08-06 2021-01-01 盐城工学院 基于urdf的车载机械臂建模与仿真方法
CN112182878A (zh) * 2020-09-27 2021-01-05 中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心 用于民机维修的机器人仿真实验测试方法及装置
CN113312777A (zh) * 2021-06-03 2021-08-27 广东博智林机器人有限公司 施工工作面的检查方法、装置、电子设备及存储介质
CN113642243A (zh) * 2021-08-23 2021-11-12 香港中文大学(深圳) 多机器人的深度强化学习系统、训练方法、设备及介质
CN113805532A (zh) * 2021-08-26 2021-12-17 福建天泉教育科技有限公司 一种制作实体机器人动作的方法及终端

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130017697A (ko) * 2011-08-11 2013-02-20 (주)심랩 로봇의 시뮬레이션 모델 추출 방법 및 장치
CN105654836A (zh) * 2016-02-01 2016-06-08 北京理工大学 基于SolidWorks、ADAMS环境的球形机器人综合仿真方法
CN108460236A (zh) * 2018-04-04 2018-08-28 重庆鲁班机器人技术研究院有限公司 教育机器人模型的构建方法及装置
CN108710285A (zh) * 2018-03-28 2018-10-26 珠海格力智能装备有限公司 工业机器人模型仿真控制方法及装置
CN109163724A (zh) * 2018-09-07 2019-01-08 五邑大学 基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130017697A (ko) * 2011-08-11 2013-02-20 (주)심랩 로봇의 시뮬레이션 모델 추출 방법 및 장치
CN105654836A (zh) * 2016-02-01 2016-06-08 北京理工大学 基于SolidWorks、ADAMS环境的球形机器人综合仿真方法
CN108710285A (zh) * 2018-03-28 2018-10-26 珠海格力智能装备有限公司 工业机器人模型仿真控制方法及装置
CN108460236A (zh) * 2018-04-04 2018-08-28 重庆鲁班机器人技术研究院有限公司 教育机器人模型的构建方法及装置
CN109163724A (zh) * 2018-09-07 2019-01-08 五邑大学 基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110962125A (zh) * 2019-12-05 2020-04-07 齐鲁工业大学 一种基于灵敏度分析的切削加工机器人本体参数描述方法
CN110962125B (zh) * 2019-12-05 2022-10-04 齐鲁工业大学 一种基于灵敏度分析的切削加工机器人本体参数描述方法
CN111474866A (zh) * 2020-04-07 2020-07-31 杭州迅蚁网络科技有限公司 基于ros的无人仓储站运动控制仿真方法及系统
CN111474866B (zh) * 2020-04-07 2023-11-10 杭州迅蚁网络科技有限公司 基于ros的无人仓储站运动控制仿真方法及系统
CN112157648A (zh) * 2020-08-06 2021-01-01 盐城工学院 基于urdf的车载机械臂建模与仿真方法
CN112182878A (zh) * 2020-09-27 2021-01-05 中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心 用于民机维修的机器人仿真实验测试方法及装置
CN113312777A (zh) * 2021-06-03 2021-08-27 广东博智林机器人有限公司 施工工作面的检查方法、装置、电子设备及存储介质
CN113642243A (zh) * 2021-08-23 2021-11-12 香港中文大学(深圳) 多机器人的深度强化学习系统、训练方法、设备及介质
CN113805532A (zh) * 2021-08-26 2021-12-17 福建天泉教育科技有限公司 一种制作实体机器人动作的方法及终端

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