CN110722550A - 机器人系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种机器人系统(1)，当动作范围内存在其它机器人或人以进行协同作业时，能够在避免相互干扰的同时提高生产率。机器人系统(1)具备：特征点位置检测部，其每隔固定周期对在机器人(2)的动作范围内移动或变形的障碍物(W)的特征点的位置进行检测；移动轨迹计算部，其在机器人(2)做动作之前，对机器人(2)的移动轨迹进行计算；映射函数导出部，其基于隔开时间间隔而检测出的特征点的位置导出映射函数；以及轨迹校正部，其利用所导出的映射函数，动态地校正机器人(2)的移动轨迹。
Description
技术领域
本发明涉及机器人系统。
背景技术
一直以来，在包含多个机器人的机器人系统中，已知如下的机器人系统：在机器人之间设置有干扰区域，当干扰区域内存在其它机器人时，机器人在干扰区域外待机，直到干扰区域变空为止，即所谓的设定互锁(例如参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2007-164417号公报
发明内容
发明所要解决的问题
然而，设置干扰区域并设定互锁的系统存在如下的不良情况：出现了任意一个机器人必须停止的期间，生产率差。
本发明的目的在于，提供一种机器人系统，其当动作范围内存在其它机器人或人以进行协同作业时，能够在避免相互干扰的同时提高生产率。
用于解决问题的方案
本发明的一个方案是一种机器人系统，具备：特征点位置检测部，其每隔固定周期对在机器人的动作范围内移动或变形的障碍物的特征点的位置进行检测；移动轨迹计算部，其在所述机器人做动作之前，对该机器人的移动轨迹进行计算；映射函数导出部，其基于隔开时间间隔而检测出的所述特征点的位置导出映射函数；以及轨迹校正部，其利用所导出的所述映射函数，动态地校正所述机器人的所述移动轨迹。
根据本方案，在机器人做动作之前，通过特征点位置检测部检测出障碍物的特征点的位置，通过移动轨迹计算部使用所检测出的特征点的位置计算机器人的初始的移动轨迹。在机器人基于所计算出的移动轨迹做动作期间，每隔固定周期通过特征点位置检测部依次检测出障碍物的特征点的位置，因障碍物移动或变形而导致特征点的位置发生变化。映射函数导出部导出映射函数，所述映射函数将移动或变形之前的障碍物的特征点的位置映射到移动之后的障碍物的特征点的位置。而且，轨迹校正部利用所导出的映射函数动态地校正当前的移动轨迹。由此，当动作范围内存在其它机器人或人以进行协同作业时，能够在避免相互干扰的同时提高生产率。
在上述方案中，所述移动轨迹计算部将所述机器人移动的起点和终点、以及所述机器人与所述障碍物之间的距离作为限制条件，计算优化的所述移动轨迹。
通过该构成，基于障碍物的移动校正后的移动轨迹成为最佳移动轨迹，其不用改变机器人移动的起点和终点，就能够避免移动的障碍物与机器人之间的干扰。在预定的限制条件下优化移动轨迹的运算是非凸问题，运算费时间，因此实时性很低，但在使机器人移动之前的初始的移动轨迹的运算中，能够花费比较长的时间，从而能够有效地设定初始的最佳移动轨迹。
另外，在上述方案中，所述移动轨迹计算部计算达成所述机器人的减速器寿命的最大化、移动轨迹的最小化、电力消耗的最小化、轨迹精度的最小化或振动的最小化中的至少一个的所述移动轨迹。
通过该构成，使机器人沿着所计算出的移动轨迹进行移动，从而能够使减速器寿命最大化、或者使移动轨迹、电力消耗、轨迹精度以及振动最小化。
发明效果
根据本发明，具有如下效果：当动作范围内存在其它机器人或人以进行协同作业时，能够在避免相互干扰的同时提高生产率。
附图说明
图1是表示本发明一个实施方式的机器人系统的整体结构图。
图2是对图1的机器人系统的控制装置进行说明的框图。
图3是表示利用图1的机器人系统的摄像机在机器人的动作之前所获取的图像内的障碍物的特征点的位置和机器人的初始移动轨迹的例子的图。
图4是表示利用图1的机器人系统的摄像机在机器人的动作过程中所获取的图像内的障碍物的特征点的位置和校正后的移动轨迹的例子的图。
附图标记的说明
1：机器人系统
2：机器人
5：特征点位置检测部
6：移动轨迹计算部
7：映射函数导出部
8：轨迹校正部
f：映射函数
x1、x2、x3、x4、x1'、x2'、x3'、x4'：特征点的位置
x0：起点
xh：终点
W：障碍物
具体实施方式
下面参照附图，对本发明一个实施方式的机器人系统1进行说明。
如图1所示，本实施方式的机器人系统1具备：机器人2；控制机器人2的控制装置3；以及摄像机4，所述摄像机4配置在机器人2的上方，并获取包含机器人2的整个动作范围的区域的图像。
作为在机器人2的动作范围内移动的障碍物W，例如可以为沿着穿过机器人2的动作范围内的路径移动的无人搬运台车、人或其它机器人。
如图2所示，控制装置3具备：特征点位置检测部5，其对由摄像机4获取的图像进行处理以检测障碍物W，并且检测障碍物W所具备的特征点的位置；移动轨迹计算部6，其基于在机器人2做动作之前的状态下所检测出的障碍物W的特征点的位置计算初始的移动轨迹；存储部9，其存储所检测出的特征点的位置和计算出的移动轨迹；映射函数导出部7，其基于在机器人2的动作过程中隔开时间间隔而检测出的障碍物W的特征点的位置导出映射函数；以及轨迹校正部8，其利用导出的映射函数，动态地校正机器人2的移动轨迹。控制装置3由处理器和存储器构成。
例如，如图3所示，在俯视图中障碍物W是长方形时，特征点位置检测部5将长方形的四个顶点作为特征点，并且对它们的坐标进行检测。
当给定了机器人2的动作的起点和终点时，移动轨迹计算部6将机器人2的速度和加速度、以及机器人2与障碍物W之间的距离作为限制条件，计算最短的移动轨迹。
具体而言，移动轨迹计算部6根据式子(1)～(4)，对移动轨迹进行优化。
x0＝xstart，xh＝xgoal (2)
vmin≤Vx≤vmax，amin≤Ax≤amax (3)
其中，在式子(1)中，J是评价函数，t是插值编号，pt是第t个插值的距离，ω是权重，根据式子(1)，通过最小化对移动轨迹进行优化。
另外，式子(2)是限定移动轨迹的起点x0和终点xh的限制条件。
另外，式子(3)是限定机器人2的速度Vx和加速度Ax落入预定范围内的限制条件。
另外，式子(4)是针对所有的q，限定移动轨迹上的点xq与障碍物W的表面Oq之间的距离d(xq、Oq)为预定的阈值dmin以上的限制条件。
例如，如图4所示，映射函数导出部7基于在机器人2的动作过程中由摄像机4隔开时间间隔而获取的图像中，在障碍物W移动了(和变形)的情况下，移动之前的障碍物W的特征点的位置x1、x2、x3、x4与移动之后的障碍物W的特征点的位置x1'、x2'、x3'、x4'，导出用于使位置x1、x2、x3、x4位移到位置x1'、x2'、x3'、x4'的非线性映射函数f。例如利用式子(5)计算映射函数f。
其中，f表示映射函数，k表示特征点的编号1～4，x(k)表示xk、x1、x2在水平面内相互正交的方向。
式子(5)的右边第一项是映射精度，第二项是映射平滑度，求出使它们的和为最小的映射函数f。
轨迹校正部8使用映射函数来转换障碍物W移动之前的机器人2的移动轨迹，从而计算出障碍物W移动之后的机器人2的移动轨迹。
下面对上述结构的本实施方式的机器人系统1的作用进行说明。
根据本实施方式的机器人系统1，在使机器人2做动作之前由摄像机4获取图像，并输入到移动轨迹计算部6和特征点位置检测部5。在移动轨迹计算部6中，除了所输入的图像之外，还输入有机器人2的移动轨迹的起点x0和终点xh，通过移动轨迹计算部6利用式子(1)～(4)，计算出初始移动轨迹，并存储在存储部9中。
式子(1)～(4)在满足如下限制条件：限定所输入的移动轨迹的起点x0和终点xh、机器人2的速度Vx和加速度Ax落入预定范围内、以及移动轨迹上的点xq与障碍物W的表面Oq之间的距离d(xq、Oq)为阈值dmin以上的限制条件的同时，计算出成为最短距离的移动轨迹。移动轨迹的计算是非凸问题，并且导出解需要时间，但由于是在机器人2做动作之前进行的，因此对作业周期时间没有影响，可以花费足够的时间进行。
另外，当将图像输入到特征点位置检测部5时，通过图像处理提取出图像内的障碍物W，并检测出其特征点的位置x1、x2、x3、x4。将检测出的特征点的位置x1、x2、x3、x4存储在存储部9中。
当通过移动轨迹计算部6计算出初始的优化的移动轨迹时，使机器人2沿着该移动轨迹从起点x0开始做动作。而且，在该动作的中途，利用摄像机4依次获取图像，并且将所获取的第二个图像输入到特征点位置检测部5。
在特征点位置检测部5中，对第二个图像进行与第一个图像相同的图像处理，从而检测出特征点的位置x1'、x2'、x3'、x4'。将检测出的新的特征点的位置x1'、x2'、x3'、x4'存储在存储部9中。
将新检测出的障碍物W的特征点的位置x1'、x2'、x3'、x4'以及存储在存储部9中的前一个图像中的障碍物W的特征点的位置x1、x2、x3、x4输入到映射函数导出部7，并利用式子(5)，计算出从位置x1、x2、x3、x4到位置x1'、x2'、x3'、x4'的转换函数即映射函数f。
然后，将所计算出的映射函数f输入到轨迹校正部8，且读取由移动轨迹计算部6计算出的且存储在存储部9中的前一个移动轨迹，并通过映射函数f转换成新的移动轨迹。
映射函数f的计算以及通过映射函数f对移动轨迹的校正，均能够在很短的计算时间内进行，并且对作业周期时间没有影响能够实时进行。另外，动作过程中的移动轨迹的校正是以校正最初优化的初始的移动轨迹的形式进行的，之后的校正也是在前一个生成的移动轨迹的基础上进行的，因此具有如下优点：校正后的移动轨迹与优化后的移动轨迹近似，能够提高生产率。
这样，根据本实施方式的机器人系统1，当动作范围内存在移动的其它机器人或人等障碍物W时，具有如下优点：能够在避免相互干扰的同时提高生产率。另外，通过使用非线性映射函数作为映射函数f，从而不仅在障碍物W平移时，而且在障碍物W旋转时，或者像机器人或人那样障碍物W的形状发生变化时，也能够应对。
此外，在本实施方式中，例示了使用非线性映射函数作为映射函数f，但并不限于此，例如当障碍物W仅平移时，可以使用线性变换矩阵作为映射函数f。
另外，例示了通过轨迹的最小化对初始的移动轨迹进行优化，但取而代之，或者除此之外，可以再加上使用减速器寿命的最大化、轨迹精度的最小化、电力消耗的最小化和振动的最小化中的至少一个，对移动轨迹进行优化。
例如，减速器寿命的最大化能够利用式子(6)进行评价。
其中，L表示寿命，K表示额定寿命，N0表示额定旋转速度，Nm表示实际的平均旋转速度，T0表示额定转矩，Tm表示实际的平均转矩。
又如，轨迹精度的最小化能够利用式子(7)进行评价。
其中，xt是t时刻的指令位置，xt'是由传感器测量的t时刻的实际位置。
又如，电力消耗的最小化能够利用式子(8)进行评价。
其中，Nt是t时刻的转矩，vt是t时刻的电机速度，Kt是t时刻的电机的铜损和铁损。
又如，振动的最小化能够利用式子(9)进行评价。
其中，at是t时刻的指令加速度，at'是由传感器测量的t时刻的实际加速度。能够用加速度的大小表示振动的状况。
另外，在本实施方式中，作为映射函数f，例示了基于由摄像机4即二维摄像机获取的二维图像的二维映射函数，但取而代之，也可以基于由三维摄像机获取的三维图像，并利用式子(10)，导出三维的映射函数f。
其中，x3是与方向x1和x2正交的方向。
Claims (3)
1.一种机器人系统，其特征在于，具备：
特征点位置检测部，其每隔固定周期对在机器人的动作范围内移动或变形的障碍物的特征点的位置进行检测；
移动轨迹计算部，其在所述机器人做动作之前，对该机器人的移动轨迹进行计算；
映射函数导出部，其基于隔开时间间隔而检测出的所述特征点的位置导出映射函数；以及
轨迹校正部，其利用所导出的所述映射函数，动态地校正所述机器人的所述移动轨迹。
2.根据权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，
所述移动轨迹计算部将所述机器人移动的起点和终点、以及所述机器人与所述障碍物之间的距离作为限制条件，计算优化的所述移动轨迹。
3.根据权利要求2所述的机器人系统，其特征在于，
所述移动轨迹计算部计算达成所述机器人的减速器寿命的最大化、移动轨迹的最小化、电力消耗的最小化、轨迹精度的最小化或振动的最小化中的至少一个的所述移动轨迹。
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