CN113245094A - 汽车制动鼓机器人喷涂系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种汽车制动鼓机器人喷涂系统及方法，本系统基于机器学习的二分类器汽车制动鼓检测系统能够检测制动鼓的位置、形状及尺寸信息，并能够判断工位上制动鼓是否缺失，对环境变化适应能力强；采用6维力矩传感器加装于机械臂末端能够实现喷涂路径的手动拖拽示教，降低了示教难度，同时基于卡尔曼滤波的示教路径优化方法能够保证喷涂过程的平稳与高效，提高喷涂质量及设备寿命；采用移动式机器人结构设计在保证运动精度的前提下实现了多工位多制动鼓的自动喷涂控制，提高了喷涂效率并较少人工干预，整个喷涂系统达到了自动化、智能化的发展要求，有助于企业乃至喷涂产业的智能化转型升级。
Description
技术领域
本发明涉及汽车制造领域，尤其涉及一种汽车制动鼓机器人喷涂系统及方法。
背景技术
目前多机器人协作，通常对于简单的、小型的喷涂汽车制动鼓而言，单个喷涂机器人足以应付整个工件的喷涂，然而对于大型制动鼓，以及对于多工艺的产品，需要分多个工位进行喷涂。
然而多工位喷涂过程中，每完成一次喷涂工作进行下一喷涂工序时，需要对制动鼓进行转运和二次定位，如此造成汽车制动鼓喷涂系统的加工效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种汽车制动鼓机器人喷涂系统及方法，旨在解决现有技术中对于大型制动鼓，以及对于多工艺的产品，需要分多个工位进行喷涂，多工位喷涂过程中，每完成一次喷涂工作进行下一喷涂工序时，需要对制动鼓进行转运和二次定位，如此造成汽车制动鼓喷涂系统的加工效率低的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用的一种汽车制动鼓机器人喷涂系统，包括加工台、操作装置和控制装置；
所述控制装置用于对所述操作装置进行控制；
所述操作装置包括机器人线性滑轨、六自由度机械臂、喷涂装置、伺服驱动组件、工作台滑轨、多工位工作台和工作台运动组件，所述机器人线性滑轨与所述加工台固定连接，并位于所述加工台的一侧，所述六自由度机械臂滑动安装在所述机器人线性滑轨上，并通过所述伺服驱动组件驱动滑动，且位于所述机器人线性滑轨远离所述加工台的一侧，所述喷涂装置与所述六自由度机械臂固定连接，并位于所述六自由度机械臂远离所述机器人线性滑轨的一侧，所述工作台滑轨与所述加工台固定连接，并位于所述加工台靠近所述机器人线性滑轨的一侧，所述多工位工作台滑动安装在所述工作台滑轨上，并通过所述工作台运动组件驱动所述多工位工作台滑动。
其中，所述工作台运动组件包括线性导轨和直线伺服电机，所述线性导轨与所述工作台滑轨滑动连接，并与所述多工位工作台固定连接，且位于所述工作台滑轨内；所述直线伺服电机与所述加工台固定连接，并位于所述加工台靠近所述线性导轨的一侧，且驱动所述线性导轨在所述工作台滑轨上滑动。
其中，所述工作台运动组件还包括减速机，所述减速机与所述工作台滑轨固定连接，并与所述线性导轨转动连接，且用于对所述线性导轨的滑动减速。
其中，所述工作台运动组件还包括位移传感器，所述位移传感器设置在所述工作台滑轨上，并用于获取所述多工位工作台的位置信息。
其中，所述控制装置包括视觉检测模块、人机交互模块、运动控制与决策模块和执行模块，所述视觉检测模块与所述运动控制与决策模块和执行模块连接，所述人机交互模块与所述运动控制与决策模块和执行模块连接，所述运动控制与决策模块和执行模块与所述执行模块连接；
所述视觉检测模块，用于检测制动鼓工位上有无制动鼓，当判断存在制动鼓时对制动鼓的尺寸及制动鼓高度进行精确的检测；
所述人机交互模块，用于模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系从而做出判断，能够自适应多变的检测环境及检测样本；
所述运动控制与决策模块和执行模块，用于规划机械臂移动轨迹对工位上的制动鼓进行排序确定喷涂顺序后，启动机械臂进行喷涂；
所述执行模块，基于卡尔曼滤波的示教路径优化方法保证喷涂过程的运动轨迹平稳与精确度，通过西门子PLC实现机器人虚拟控制环境及机器人虚拟仿真环境，实现多工位多制动鼓的自动喷涂智能化、自动化控制。
本发明还包括一种汽车制动鼓机器人喷涂方法，包括如下步骤，
汽车制动鼓视觉系统标定，通过视觉检测模块获取的图像来计算汽车制动鼓在三维环境中位置、形状、尺寸的几何信息；
汽车制动鼓的定位，使相机与汽车制动鼓的相对位置关系固定，将安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域，通过标定系统将实际的维度信息转化为像素坐标；
二分类器的汽车制动鼓的缺失判别，通过提出一种基于机器学习的二分类判别方法，通过对机器学习模型输入正负样本，模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系；
基于卡尔曼滤波的机器人示教轨迹优化，根据制动鼓的排列，规划机械臂的喷涂路径，实现自动喷涂。
其中，在“将安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域”中，
在设计ROI的时候，需要预留边界，并由尺度系数控制。
本发明的一种汽车制动鼓机器人喷涂系统及方法，本系统基于机器学习的二分类器汽车制动鼓检测系统能够检测制动鼓的位置、形状及尺寸信息，并能够判断工位上制动鼓是否缺失，对环境变化适应能力强；采用6维力矩传感器加装于机械臂末端能够实现喷涂路径的手动拖拽示教，降低了示教难度，同时基于卡尔曼滤波的示教路径优化方法能够保证喷涂过程的平稳与高效，提高喷涂质量及设备寿命；采用移动式机器人结构设计在保证运动精度的前提下实现了多工位多制动鼓的自动喷涂控制，提高了喷涂效率并较少人工干预，整个喷涂系统达到了自动化、智能化的发展要求，有助于企业乃至喷涂产业的智能化转型升级。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明的操作装置的结构示意图。
图2是本发明的工作台运动组件的结构示意图。
图3是本发明的控制装置的系统图。
图4是本发明的二分类器的汽车制动鼓的缺失判别方法流程图。
图5是本发明的卡尔曼滤波算法模型图。
图6是本发明的汽车制动鼓机器人喷涂方法的流程图。
图7是本发明的将安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域的流程图。
图8是本发明的基于卡尔曼滤波的机器人示教轨迹优化的流程图。
图中：1-加工台、2-操作装置、3-控制装置、21-机器人线性滑轨、22-六自由度机械臂、23-喷涂装置、24-伺服驱动组件、25-工作台滑轨、26-多工位工作台、27-工作台运动组件、31-视觉检测模块、32-人机交互模块、33-运动控制与决策模块、34-执行模块、271-线性导轨、272-直线伺服电机、273-减速机、274-位移传感器。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
请参阅图1至图3，本发明提供了一种汽车制动鼓机器人喷涂系统，包括加工台1、操作装置2和控制装置3；
所述控制装置3用于对所述操作装置2进行控制；
所述操作装置2包括机器人线性滑轨21、六自由度机械臂22、喷涂装置23、伺服驱动组件24、工作台滑轨25、多工位工作台26和工作台运动组件27，所述机器人线性滑轨21与所述加工台1固定连接，并位于所述加工台1的一侧，所述六自由度机械臂22滑动安装在所述机器人线性滑轨21上，并通过所述伺服驱动组件24驱动滑动，且位于所述机器人线性滑轨21远离所述加工台1的一侧，所述喷涂装置23与所述六自由度机械臂22固定连接，并位于所述六自由度机械臂22远离所述机器人线性滑轨21的一侧，所述工作台滑轨25与所述加工台1固定连接，并位于所述加工台1靠近所述机器人线性滑轨21的一侧，所述多工位工作台26滑动安装在所述工作台滑轨25上，并通过所述工作台运动组件27驱动所述多工位工作台26滑动。
在本实施方式中，滑轨式多工位汽车制动鼓机器人喷涂系统是在高精度高负载的运动模组上搭载六自由度喷涂机器人和工作台，系统主要包括所述六自由度机械臂22、所述喷涂装置23、所述机器人线性滑轨21、所述工作台滑轨25及所述多工位工作台26等主要部件。所述六自由度机械臂22安装在所述机器人线性滑轨21上，所述机器人线性滑轨21采用所述伺服驱动组件24驱动，控制所述六自由度机械臂22在所述机器人线性滑轨21上进行水平运动，实现单台喷涂机械臂在多工位工作台26的快速精准定位。所述六自由度机械臂22末端搭载所述喷涂装置23，系统根据生产质量，控制所述六自由度机械臂22运动至待喷涂工位，所述六自由度机械臂22控制所述喷涂装置23按照预设的喷涂路径进行运动完成当前工位中制动鼓的喷涂，多工位工作台26安装在所述工作台滑轨25上方，通过所述工作台滑轨25的运动实现工作台在喷涂区及装卸区的位置变换，提高汽车制动鼓喷涂的生产效率。
进一步地，请参阅图2，所述工作台运动组件27包括线性导轨271和直线伺服电机272，所述线性导轨271与所述工作台滑轨25滑动连接，并与所述多工位工作台26固定连接，且位于所述工作台滑轨25内；所述直线伺服电机272与所述加工台1固定连接，并位于所述加工台1靠近所述线性导轨271的一侧，且驱动所述线性导轨271在所述工作台滑轨25上滑动。
进一步地，请参阅图2，所述工作台运动组件27还包括减速机273，所述减速机273与所述工作台滑轨25固定连接，并与所述线性导轨271转动连接，且用于对所述线性导轨271的滑动减速。
进一步地，请参阅图2，所述工作台运动组件27还包括位移传感器274，所述位移传感器274设置在所述工作台滑轨25上，并用于获取所述多工位工作台26的位置信息。
在本实施方式中，所述线性导轨271滑动安装在所述工作台滑轨25上，并通过所述直线伺服电机272的输出端驱动所述线性导轨271进行滑动，所述减速机273安装在所述工作台滑轨25远离所述直线伺服电机272的一侧，并通过输出轴与所述线性导轨271连接，通过所述减速机273对所述线性导轨271的移动增加扭矩和滑动减速；在所述工作台滑轨25上安装有型号为LIS2DS12TR的所述位移传感器274，所述位移传感器274用于检测所述多工位工作台26的位置，从而获取到汽车制动鼓的位置信息。
进一步地，请参阅图3，所述控制装置3包括视觉检测模块31、人机交互模块32、运动控制与决策模块33和执行模块34，所述视觉检测模块31与所述运动控制与决策模块33和执行模块34连接，所述人机交互模块32与所述运动控制与决策模块33和执行模块34连接，所述运动控制与决策模块33和执行模块34与所述执行模块34连接；
所述视觉检测模块31，用于检测制动鼓工位上有无制动鼓，当判断存在制动鼓时对制动鼓的尺寸及制动鼓高度进行精确的检测；
所述人机交互模块32，用于模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系从而做出判断，能够自适应多变的检测环境及检测样本；
所述运动控制与决策模块33和执行模块34，用于规划机械臂移动轨迹对工位上的制动鼓进行排序确定喷涂顺序后，启动机械臂进行喷涂；
所述执行模块34，基于卡尔曼滤波的示教路径优化方法保证喷涂过程的运动轨迹平稳与精确度，通过西门子PLC实现机器人虚拟控制环境及机器人虚拟仿真环境，实现多工位多制动鼓的自动喷涂智能化、自动化控制。
在本实施方式中，视觉检测模块31视觉检测系统通过相机获取的图像来计算汽车制动鼓在三维环境中位置、尺寸等几何信息。采集信息传输给视觉标定系统实现视觉坐标系与机器人的世界坐标系之间的标定，利用优化算法消除畸变误差；人机交互模块32是机器学习的二分类判别方法，通过6维力矩传感器实现喷涂路径的手动拖拽示教，降低了示教难度，并提高示教效率；对机器学习模型输入正负样本，用过人机学习模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系从而做出判断，能够自适应多变的检测环境及检测样本，泛化能力强；运动控制决策模块和执行模块34基于卡尔曼滤波的示教路径优化方法保证喷涂过程的运动轨迹平稳与精确度；通过西门子PLC实现机器人虚拟控制环境及机器人虚拟仿真环境；实现多工位多制动鼓的自动喷涂智能化、自动化控制。
请参阅图6，一种汽车制动鼓机器人喷涂方法，包括如下步骤：
S601：汽车制动鼓视觉系统标定，通过视觉检测模块获取的图像来计算汽车制动鼓在三维环境中位置、形状、尺寸的几何信息；
S602：汽车制动鼓的定位，使相机与汽车制动鼓的相对位置关系固定，将安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域，在设计ROI的时候，需要预留边界，并由尺度系数控制，通过标定系统将实际的维度信息转化为像素坐标；
S603：二分类器的汽车制动鼓的缺失判别，通过提出一种基于机器学习的二分类判别方法，通过对机器学习模型输入正负样本，模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系；
S604：基于卡尔曼滤波的机器人示教轨迹优化，根据制动鼓的排列，规划机械臂的喷涂路径，实现自动喷涂。
进一步地，请参阅图7，
S6031：建立并标记汽车制动鼓正负目标的样本库；
S6032：基于梯度特征图、灰度特征图以及几何特征图作为二分类的输入；
S6033：采用可变的卷积窗口对特征图进行采样，获取具有共同尺度信息的特征图；
S6034：通过完备的特征对正负样本进行统一的特征量化表达；
S6035：引入SVM支持向量机模型对汽车制动鼓识别目标进行缺失预测。
进一步地，请参阅图8，
S6041：读取喷涂示教路径，通过机器人正运动学计算得到各关节的角度值及末端TCP在笛卡尔空间的运动轨迹；
S6042：计算末端在坐标系XYZ方向上的速度分量，并对速度进行优化以减少机械臂的抖动；
S6043：基于优化后的速度通过逆运动学计算生成新的示教路径文件。
在本实施方式中，1.1汽车制动鼓视觉系统标定
视觉系统通过相机获取的图像来计算汽车制动鼓在三维环境中位置、形状、尺寸等几何信息,图像坐标系中每个像素位置都与空间物体的实际几何模型存在映射关系，汽车制动鼓由世界坐标系到图像平面坐标系间的变换关系如式(1)、(2)所示。
m＝A[R|t]×M (1)
其中，m(u，v)是点投影在图像平面的坐标，A是相机的内参矩阵，矩阵参数fx，fy为以像素为单位的焦距，(cx，cy)是图像的基准点，旋转-平移矩阵[R|t]称为外参矩阵，M为世界坐标系中的一个点。
1.2汽车制动鼓的定位
由于相机与汽车制动鼓的相对位置关系固定，可以根据安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域，通过标定系统将实际的维度信息转化为像素坐标，在设计ROI时候，需要预留一定的边界，由尺度系数scale控制。设汽车制动鼓在图像上ROI的圆心坐标C(xipixel、yipixel)与实际世界坐标系之间的转换关系为：
xi pixel＝xi w/Sx (3)
yi pixel＝yi w/Sy (4)
WinSizex＝dw×Scale/Sx (5)
WinSizey＝dw×Scale/Sy (6)
其中，WinSizex、WinSizey分别表示图ROI的窗口大小，Sx，Sy分别表示像素在横向和纵向的物理分辨率，一般两者很接近。Scale表示ROI窗口比例系数。通过以上计算，可以定位每个汽车制动鼓的所在的区域。针对ROI区域中圆数目较少，且大多数点都在圆上的特征，采用效率更高的随机Hough变换提取汽车制动鼓轮廓，并进行圆的拟合。
1.3基于机器学习的二分类器汽车制动鼓缺失判别方法
针对汽车制动鼓判别缺失的问题，提出一种基于机器学习的二分类判别方法，通过对机器学习模型输入正负样本，可以模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系，机器人学习方法比传统的数学模型更具有抽象性和复杂性。
识别算法主要的步骤如下：首先建立并标记汽车制动鼓正负目标的样本库，为保证学习模型的泛化能力，样本中应该尽可能包含各种汽车制动鼓有无的摆放姿态，然后基于梯度特征图、灰度特征图以及几何特征图作为二分类器的输入，为保证提取特征不受目标刚性变换影响以及保证分类器输入维数一致，拟采用可变的卷积窗口对特征图进行采样，采样完成后的特征图具有共同的尺度信息，然后通过完备的特征对正负样本进行统一的特征量化表达，再引入SVM支持向量机模型对汽车制动鼓识别目标进行缺失预测，整个流程如图4所示
不同类型特征对识别的贡献度的评价是一件具有难度的问题，融合的关键问题在于如何分配特征之间的权重系数，大多数方法通过先验知识进行选取。为了达到度特征图、灰度特征图以及几何特征图的有效融合，设计了一种新的特征融合机制，该机制通过训练可以自动分配特征合的权重，最后将其输出作为缺失判别的最终特征向量。
1.4基于卡尔曼滤波的机器人示教轨迹优化方法
当工位上6个制动鼓位置检测完成后，即可根据制动鼓的排列规划机械臂的喷涂路径，实现自动喷涂。对于每一个制动鼓则基于中心点读取示教好的喷涂路径对制动鼓进行喷涂。而示教的喷涂路径都是采用人工示教，由于工人操作熟练程度不同，对于复杂路径的示教难度较大，不但耗费大量时间，示教的路径也可能完全达不到喷涂质量的要求，因此示教时在末端加装力矩传感器，使得工人示教时可以采用手动拖拽的方式让机械臂末端达到预期的位姿，这样可以大大提高示教的效率，降低示教难度。
同时由于个体示教的差异性，容易导致示教喷涂得到的示教轨迹和运动参数不理想，存在加速度过大、速度突变的情况，在汽车制动鼓机器人喷涂再现过程中容易影响喷涂轨迹，产生对关节轴的冲击，影响汽车制动鼓机器人喷涂效果和机器人性能。因此需要对示教的轨迹及速度进行优化。
首先，读取喷涂示教路径，通过机器人正运动学计算得到各关节的角度值及末端TCP在笛卡尔空间的运动轨迹，如果运动轨迹不连续或达不到预期，则在不符合要求的位置进行局部拟合或插值优化，以保证机械臂的运动轨迹平滑；如果运动轨迹存在奇异点，则调整各关节角度以避免奇异点位置的出现。
其次，计算末端在坐标系XYZ方向上的速度分量，并对速度进行优化以减少机械臂的抖动。采用卡尔曼滤波算法可以有效的去除噪声干扰，保证速度曲线平滑。卡尔曼滤波算法计算模型如图5所示。
其中，
zk表示机械臂末端速度，uk表示状态控制函数，A、B、H为系统参数；R为观测噪声方差，Q为状态噪声方差，一般取值较小。
最后，基于优化后的速度通过逆运动学计算生成新的示教路径文件，优化后的机械臂路径及速度能够保证喷涂更加平稳高效，从而提高喷涂质量，延长设备使用寿命。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种汽车制动鼓机器人喷涂系统，其特征在于，包括加工台、操作装置和控制装置；
所述控制装置用于对所述操作装置进行控制；
所述操作装置包括机器人线性滑轨、六自由度机械臂、喷涂装置、伺服驱动组件、工作台滑轨、多工位工作台和工作台运动组件，所述机器人线性滑轨与所述加工台固定连接，并位于所述加工台的一侧，所述六自由度机械臂滑动安装在所述机器人线性滑轨上，并通过所述伺服驱动组件驱动滑动，且位于所述机器人线性滑轨远离所述加工台的一侧，所述喷涂装置与所述六自由度机械臂固定连接，并位于所述六自由度机械臂远离所述机器人线性滑轨的一侧，所述工作台滑轨与所述加工台固定连接，并位于所述加工台靠近所述机器人线性滑轨的一侧，所述多工位工作台滑动安装在所述工作台滑轨上，并通过所述工作台运动组件驱动所述多工位工作台滑动。
2.如权利要求1所述的汽车制动鼓机器人喷涂系统，其特征在于，
所述工作台运动组件包括线性导轨和直线伺服电机，所述线性导轨与所述工作台滑轨滑动连接，并与所述多工位工作台固定连接，且位于所述工作台滑轨内；所述直线伺服电机与所述加工台固定连接，并位于所述加工台靠近所述线性导轨的一侧，且驱动所述线性导轨在所述工作台滑轨上滑动。
3.如权利要求2所述的汽车制动鼓机器人喷涂系统，其特征在于，
所述工作台运动组件还包括减速机，所述减速机与所述工作台滑轨固定连接，并与所述线性导轨转动连接，且用于对所述线性导轨的滑动减速。
4.如权利要求1所述的汽车制动鼓机器人喷涂系统，其特征在于，
所述工作台运动组件还包括位移传感器，所述位移传感器设置在所述工作台滑轨上，并用于获取所述多工位工作台的位置信息。
5.如权利要求1所述的汽车制动鼓机器人喷涂系统，其特征在于，
所述控制装置包括视觉检测模块、人机交互模块、运动控制与决策模块和执行模块，所述视觉检测模块与所述运动控制与决策模块和执行模块连接，所述人机交互模块与所述运动控制与决策模块和执行模块连接，所述运动控制与决策模块和执行模块与所述执行模块连接；
所述视觉检测模块，用于检测制动鼓工位上有无制动鼓，当判断存在制动鼓时对制动鼓的尺寸及制动鼓高度进行精确的检测；
所述人机交互模块，用于模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系从而做出判断，能够自适应多变的检测环境及检测样本；
所述运动控制与决策模块和执行模块，用于规划机械臂移动轨迹对工位上的制动鼓进行排序确定喷涂顺序后，启动机械臂进行喷涂；
所述执行模块，基于卡尔曼滤波的示教路径优化方法保证喷涂过程的运动轨迹平稳与精确度，通过西门子PLC实现机器人虚拟控制环境及机器人虚拟仿真环境，实现多工位多制动鼓的自动喷涂智能化、自动化控制。
6.一种汽车制动鼓机器人喷涂方法，如权利要求1至5所述的汽车制动鼓机器人喷涂系统，其特征在于，包括如下步骤，
汽车制动鼓视觉系统标定，通过视觉检测模块获取的图像来计算汽车制动鼓在三维环境中位置、形状、尺寸的几何信息；
汽车制动鼓的定位，使相机与汽车制动鼓的相对位置关系固定，将安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域，通过标定系统将实际的维度信息转化为像素坐标；
二分类器的汽车制动鼓的缺失判别，通过提出一种基于机器学习的二分类判别方法，通过对机器学习模型输入正负样本，模拟出汽车制动鼓的缺失判别的映射关系；
基于卡尔曼滤波的机器人示教轨迹优化，根据制动鼓的排列，规划机械臂的喷涂路径，实现自动喷涂。
7.如权利要求6所述的汽车制动鼓机器人喷涂方法，其特征在于，在“将安装的先验知识设定6个制动鼓的ROI区域”中，
在设计ROI的时候，需要预留边界，并由尺度系数控制。
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