CN113510699A - 一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法 - Google Patents

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张洪鑫
李猛
姜航航
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B25J9/1666—Avoiding collision or forbidden zones

Abstract

一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，它涉及涉及机器视觉及机械臂轨迹规划领域。本发明通过双目视觉感知工作环境中的障碍物，在多障碍物空间中运行改进的蚁群优化算法规划机械臂运动轨迹，实现机械臂在多障碍物空间中的避障运动。技术要点为：利用双目立体视觉进行三维重建，获得三维物场信息；在获得的三维物场信息中运行基于改进蚁群优化算法进行机械臂运动轨迹规划；对规划的运动轨迹仿真，确定机械臂的可执行轨迹；最终实现机械臂在复杂物场环境下的避障运动。

Description

一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法
技术领域
本发明涉及机器视觉及机械臂轨迹规划领域，尤其是指一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法。
背景技术
随着工业4.0的快速演进，促使机械臂应用于汽车制造、军工、航空制造和医疗设备等领域。机械臂的种类定义比较宽泛，包括类人机器人的机械手臂，移动无人车AGV挂载的机械臂和工业机器人，人力成本的增加和生产规模的扩大，机械臂被应用于大批量生产作业任务，但是示教机械臂需要技术人员离线完成运动指令的编程，不能满足高难度和复杂环境下的作业要求。
机械臂的应用需要更加自主智能的功能来满足复杂的工况环境以及多变的市场需求。其中，机器视觉和路径规划是机械臂上两个非常重要的实现技术。机器视觉是利用机器代替人眼进行分析和决策，是机械臂控制与视觉技术的融合，机器视觉可以给机械臂提供有效地视觉信息，包括数字图像处理、立体标定和控制理论等，与传统机械臂离线编程相比，视觉在机械臂上的应用不但提高了生产作业的精度，而且让机械臂具有在复杂多变的物场环境下完成作业任务的能力；轨迹规划可以使机械臂不需要技术人员针对环境进行繁琐的指令编程过程，但是同样存在轨迹规划过程效率低，容易陷入局部最小值等情况，难以应用于机械臂三维空间轨迹规划。因此利用机器视觉对机械臂空间运动轨迹进行规划及优化，使机械臂能够在三维空间内实现避障运动是十分必要的。
本发明提供一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法。通过双目视觉感知工作环境中的障碍物，在多障碍物空间中运行改进的蚁群优化算法规划机械臂运动轨迹，实现机械臂在多障碍物空间中的避障运动，力求解决机械臂在复杂工况下的运动控制问题，提高工业机器人的自动化和智能化程度。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，通过双目视觉感知工作环境中的障碍物，在多障碍物空间中运行改进的蚁群优化算法规划机械臂运动轨迹，实现机械臂在多障碍物空间中的避障运动。实现本发明的技术方案包括如下过程：
步骤一：基于双目立体视觉的三维重建
具体实现过程为：
1)图像获取：搭建双目相机支撑结构，获取同一物场的左右目相机图像；
2)立体标定：通过Matlab自标定工具箱对双目相机进行立体标定；
3)立体校正：利用StereoRectify函数对双目相机获取的图像进行立体校正；
4)立体匹配：利用BM算法对双目视觉相机获取的图像进行立体匹配；
5)三维重建：采用最小二乘法三维重建方法实现双目立体视觉对物场环境的三维重建，提取物场模型的三维信息；
步骤二：基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划
将步骤一提取的物场三维模型进行栅格化处理作为蚁群算法的地图信息，利用蚁群算法实现从起始点到目标点的避障轨迹规划，但上述轨迹不平滑，存在跳点，机械臂执行时会对关节产生冲击，影响工作效率，因此利用B-样条三次插值曲线方法对以蚁群算法规划的轨迹进行轨迹优化，得到平滑的机械臂末端空间避障轨迹；
步骤三：机械臂运动轨迹仿真
利用D-H参数法分析机械臂的正逆解，将步骤二得到平滑的机械臂末端空间避障轨迹转化为关节空间轨迹，并在Matlab仿真环境下进行轨迹避障仿真，同时分析机械臂各个关节的位置、速度和加速度相关参数在机械臂避障过程中产生的影响，利用ROS操作系统中MoveIt功能在RVIZ环境中进行仿真分析，进行机械臂与障碍物的碰撞检测，降低机械臂的碰撞事故发生；
步骤四：实现机械臂空间避障运动
根据步骤三判断优化的避障轨迹是否符合要求，若符合要求则导入机械臂执行，不符合要求则循环执行步骤二、步骤三，直到计算出关节空间无冲击、三维空间轨迹平滑以及机械臂与障碍物无碰撞的空间避障轨迹。
本发明的有益效果为：
1、采用双目立体视觉系统能够方便、准确地提取出物场环境的三维信息，从而为机械臂轨迹规划提供必要的数据支持。
2、本发明提出的基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法能够规划出轨迹平滑，无跳点，高工作效率的机械臂避障轨迹。
3、根据Matlab的轨迹避障仿真、ROS的机械臂碰撞仿真，能够实现机械臂在多障碍物中无碰撞运动。
附图说明
为了易于说明，本发明由下述的具体实施及附图作以详细描述。
图1为本发明方法的总体流程图；
图2为基于双目立体视觉的三维重建的流程图；
图3为基于蚁群算法的运动避障轨迹规划的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本发明。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
参见图1所示,本实施例所提供的基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，包括以下步骤：
步骤一：基于双目立体视觉的三维重建
具体实现过程为：
1)图像获取：搭建双目相机支撑结构，获取同一物场的左右目相机图像；
2)立体标定：通过Matlab自标定工具箱对双目相机进行立体标定；
3)立体校正：利用StereoRectify函数对双目相机获取的图像进行立体校正；
4)立体匹配：利用BM算法对双目视觉相机获取的图像进行立体匹配；
5)三维重建：采用最小二乘法三维重建方法实现双目立体视觉对物场环境的三维重建，提取物场模型的三维信息；
步骤二：基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划
将步骤一提取的物场三维模型进行栅格化处理作为蚁群算法的地图信息，利用蚁群算法实现从起始点到目标点的避障轨迹规划，但上述轨迹不平滑，存在跳点，机械臂执行时会对关节产生冲击，影响工作效率，因此利用B-样条三次插值曲线方法对以蚁群算法规划的轨迹进行轨迹优化，得到平滑的机械臂末端空间避障轨迹；
步骤三：机械臂运动轨迹仿真
利用D-H参数法分析机械臂的正逆解，将步骤二得到平滑的机械臂末端空间避障轨迹转化为关节空间轨迹，并在Matlab仿真环境下进行轨迹避障仿真，同时分析机械臂各个关节的位置、速度和加速度相关参数在机械臂避障过程中产生的影响，利用ROS操作系统中MoveIt功能在RVIZ环境中进行仿真分析，进行机械臂与障碍物的碰撞检测，降低机械臂的碰撞事故发生；
步骤四：实现机械臂空间避障运动
根据步骤三判断优化的避障轨迹是否符合要求，若符合要求则导入机械臂执行，不符合要求则循环执行步骤二、步骤三，直到计算出关节空间无冲击、三维空间轨迹平滑以及机械臂与障碍物无碰撞的空间避障轨迹。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)基于双目立体视觉的三维重建；
(2)基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划；
(3)机械臂运动轨迹仿真；
(4)实现机械臂空间避障运动。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤(1)中，首先，搭建双目相机支撑结构，获取同一物场的左右目相机图像；其次，通过Matlab自标定工具箱对双目相机进行立体标定；利用StereoRectify函数对双目相机获取的图像进行立体校正；利用BM算法对双目视觉相机获取的图像进行立体匹配；最后采用最小二乘法三维重建方法实现双目立体视觉对物场环境的三维重建，提取物场模型的三维信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤(2)中，将步骤(1)提取的物场三维模型进行栅格化处理作为蚁群算法的地图信息，利用蚁群算法实现从起始点到目标点的避障轨迹规划，但上述轨迹不平滑，存在跳点，机械臂执行时会对关节产生冲击，影响工作效率，因此利用B-样条三次插值曲线方法对以蚁群算法规划的轨迹进行轨迹优化，得到平滑的机械臂末端空间避障轨迹。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤(3)中，利用D-H参数法分析机械臂的正逆解，将步骤(2)得到平滑的机械臂末端空间避障轨迹转化为关节空间轨迹，并在Matlab仿真环境下进行轨迹避障仿真，同时分析机械臂各个关节的位置、速度和加速度相关参数在机械臂避障过程中产生的影响，利用ROS操作系统中MoveIt功能在RVIZ环境中进行仿真分析，进行机械臂与障碍物的碰撞检测，降低机械臂的碰撞事故发生。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤(4)中，根据步骤(3)判断优化的避障轨迹是否符合要求，若符合要求则导入机械臂执行，不符合要求则循环执行步骤(2)、步骤(3)，直到计算出关节空间无冲击、三维空间轨迹平滑以及机械臂与障碍物无碰撞的空间避障轨迹。
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