CN114700944A - 一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，包括：对待加工区域进行模型抽象，建立所有区域的可加工区域邻接表，运用多目标遗传优化算法对随机生成包含所有加工区域的路径加工次序进行整体优化，生成最优的路径加工次序，依次判断最优的路径加工次序的每个局部组合内是否包含两台机器人同时加工的情形，将仅包含同一种机器人路径加工次序的待加工区域编号整合，通过单目标遗传算法优化该种机器人加工的最短耗时，得到最终的路径加工次序；根据最终的路径加工次序，添加工艺参数和辅助指令，生成理论NC加工文本。本发明方法降低双机器人协同加工的总耗时，且在局部内可以容纳由于机器人时延误差造成的影响，从而实现无碰撞加工。

Description

一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法

技术领域

本发明涉及机器人路径规划技术领域，具体地，涉及一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法。

背景技术

随着高新技术的发展和需求的推动，单一的流水线式生产已经不能满足生产需要。个性化产品越来越多，这导致专一的生产线受限，需要更加柔性的生产设备。由于机器人所具有的高柔性、高灵活性，导致其受到了极大的关注，正在越来越多的被引入到实际生产中。

但是，目前的单机器人作业效率低，无法满足多功能的制造任务。公开号为CN111827683A的申请公开了一种混凝土建筑物多头3D打印装置，通过更换末端执行器进行混凝土和钢筋的混合增材制造，但在同一时间内只能实现单一材料的打印，效率低下。多机器人是未来发展趋势，利用多机器人实现加工，可以极大的提升效率。但是，普通的多机器人设备，依靠每个机器人加工一种任务，顺序加工实现，这种方式并不能充分利用机器人的性能。因此，研究多机器人的协同加工是十分必要的，研究多机器人协同路径规划是其中重要的部分。现在的多机器人协同路径规划研究多是针对同一类型的任务，如焊接，先通过约束条件，将任务分配给各个机器人，然后调配机器人完成，从而达到协同目的，针对的都是同种任务，可以将任务空间分开，从而避免碰撞。针对异种加工任务，任务类型是两种，事先已规定每台机器人的加工任务，不涉及任务分配，因此无法通过分配来避免碰撞，所以更注重协同规划。以时间为约束来规划协同，可以容纳部分时间误差，但是无法估计加工累计时间误差，当产生的时间累计误差过大时，无法消除影响，导致据此生成的NC代码可能会产生碰撞，进而造成设备损坏。因此，研究基于空间约束的双机器人协同路径规划是非常必要的。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，经整体、局部的双重优化，提高双机器人协同规划性能，并且安全无碰撞，有效解决双机器人协同加工异种任务的难题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，具体包括以下步骤：

步骤1，将待第一机器人、第二机器人加工的每个区域用模型进行抽象；所述模型包括：二维有向线段、区域耗时和最小矩形包络区；

步骤2，分别对第一机器人和第二机器人的加工区域进行编号，依据抽象的模型，在第一机器人、第二机器人不发生碰撞的前提下，分别对第一机器人、第二机器人待加工的每个区域建立可加工区域邻接表；

步骤3，随机生成包含所有加工区域的路径加工次序，利用多标遗传算法NSGA-II对生成的路径加工次序进行整体优化，优化目标为：两台机器人加工时间最短、载物工作台的转动次数最小，生成最优的路径加工次序；

步骤4，依次判断最优的路径加工次序的每个局部组合内是否包含两台机器人同时加工的情形，若是，保留该次路径加工次序；若否，将同一种机器人的路径加工次序合并到最后一个只有该机器人的路径加工次序中，得到整合的路径加工次序，再将仅包含同一种机器人路径加工次序的待加工区域编号的集合通过单目标遗传算法优化该种机器人加工的最短耗时，生成该种机器人最优的待加工区域编号的顺序，得到最终的路径加工次序；

步骤5，根据步骤4最终的路径加工次序，添加工艺参数和辅助指令，生成理论NC加工文本。

进一步地，所述二维有向线段为每个区域中根据加工工艺要求从起点指向终点的有向线段，所述区域耗时由第一机器人、第二机器人运动执行的控制算法计算得出，所述最小矩形包络区为覆盖每个待加工的区域的最小矩形。

进一步地，步骤2的实现过程具体为：两台机器人在不发生碰撞的前提下，一台机器人加工当前区域时，另一台机器人的所有满足条件的待加工的区域的最小矩形包络区作为一台机器人加工当前区域的可加工区域邻接表内的可加工区域，分别求取可加工区域邻接表内的区域与当前加工区域的距离，按照距离由大到小排序，可加工邻接表内的可加工区域按照距离小的优先加工，根据上述过程，获得所有加工区域的可加工区域邻接表。

进一步地，步骤2中不发生碰撞的前提具体指：当第一机器人和第二机器人面对面进行加工时，两台机器人的末端的最短距离大于等于安全距离；在此基础上，第一机器人和第二机器人加工区域无交叉，两个加工区域沿两台机器人所在直线的最短距离大于等于两台机器人的末端沿两台机器人所在直线不发生碰撞的最小距离。

进一步地，步骤2中所有待加工的区域包括：加工区域在载物工作台原位工作状态和旋转180°后两种工作状态下的所有待加工的区域。

进一步地，步骤3包括如下子步骤：

步骤3.1，根据加工工艺要求设置机器人优先级，启动优先级高的机器人，加工当前优先加工区域，另一台机器人处于同时启动协同加工状态，首先查找载物工作台工作状态下当前加工区域的可加工区域邻接表内是否有另一个机器人的可加工区域，若有，则同时启动两台机器人；否则查看载物工作台另一种工作状态下当前加工区域的可加工区域邻接表内有无另一个机器人的可加工区域，若有，则旋转载物工作台后，同时启动两台机器人；否则，只执行当前加工的区域，完成后从所有区域的可加工邻接表中删除已完成区域，动态调整加工区域的可加工邻接表；

步骤3.2，之后，两台机器人处于非同时启动协同加工状态，当一台机器人先完成当前加工的区域后，从所有区域的可加工邻接表中删除已完成区域，动态调整加工区域的可加工邻接表，若另一台机器人当前加工区域的可加工区域邻接表内还有可加工区域，则引进新的待加工区域，检测是否符合加工条件，符合则继续加工；否则等待此轮协同加工任务完成；

步骤3.3，重复步骤3.1～步骤3.2，当优先级高的机器人先完成所有区域的加工后，另一台机器人继续加工其未完成加工的区域，直至遍历完所有的待加工的区域，生成最优的路径加工次序。

进一步地，所述加工条件为：每次新引进的待加工的区域，判断此轮协同加工区域内所有已加工的另一种任务区域都位于新引进待加工的区域的初始可加工区域邻接表内。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

(1)本发明面向异种任务的双机器人协同路径规划方法中可加工区域邻接表获取过程是以不发生碰撞为前提，使得该双机器人协同路径规划方法在后续规划中不需要在进行碰撞检测，简化了规划流程；同时，可加工区域邻接表处于动态变化过程中，后续规划更加简单；

(2)本发明面向异种任务的双机器人协同路径规划方法中每次新引进的加工区域，都要判断当前路径加工次序已加工过的另一种任务区域是否位于引进区域的初始加工邻接表内，可以实现空间约束，在此轮协同加工区域内，两台机器人的加工任务互不干涉，以此抵消机器人加工时的时间累计误差，从而避免碰撞；

(3)本发明面向异种任务的双机器人协同路径规划方法以多目标遗传算法NSGA-II为基础，生成最优的路径加工次序，再通过单目标遗传算法进行优化，得到整合的路径加工次序将协同规划加工与顺序规划加工相统一，降低双机器人协同加工的总耗时。

附图说明

图1为本发明面向异种任务的双机器人协同路径规划方法的流程图；

图2为本发明中抽象的模型示意图；

图3为本发明中可加工区域邻接表建立的示意图；

图4为实施例中双机器人第一路径加工的仿真效果示意图；

图5为实施例中双机器人第二路径加工的仿真效果示意图；

图6为实施例中双机器人第三路径加工的仿真效果示意图；

图7为实施例中双机器人第四路径加工的仿真效果示意图；

图8为实施例中双机器人第五路径加工的仿真效果示意图；

图9为实施例中双机器人第六路径加工的仿真效果示意图；

图10为实施例中双机器人第七路径加工的仿真效果示意图；

图11为实施例中双机器人第八路径加工的仿真效果示意图；

图12为实施例中双机器人第九路径加工的仿真效果示意图；

图13为实施例中双机器人第十路径加工的仿真效果示意图；

图14为实施例中第一机器人的顺序加工示意图；

图15为实施例中第二机器人的顺序加工示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步地解释说明。

如图1为本发明面向异种任务的双机器人协同路径规划方法的流程图，该协同路径规划方法包括如下步骤：

步骤1，第一机器人和第二机器人用于加工不同种任务，将待第一机器人、第二机器人加工的每个区域用模型进行抽象；本发明中模型包括：二维有向线段、区域耗时和最小矩形包络区。如图2，二维有向线段为每个区域中根据加工工艺要求从起点指向终点的有向线段，利用有向线段描述，可以免去中间环节的冗杂信息；区域耗时用于表征此区域的加工耗时，由第一机器人、第二机器人运动执行的控制算法计算得出；最小矩形包络区为覆盖每个待加工的区域的最小矩形，最小矩形包络区用来描述此待加工的区域的范围大小，方便后续规划，其中，区域耗时计算方法如下：

其中，n表示每个区域的行走线段数量，t_i表示第i条线段加工消耗的时间，加工线段长度L至少包括加速阶段和减速阶段，如果加工区域长度L大于加速度长度L1和减速阶段长度L2的总和，T＝t1+t2+t3，t1为加速消耗的时间，t3为减速消耗的时间，t2为匀速消耗的时间，

如果加工区域长度L小于或等于加速度长度L1和减速阶段长度L2的总和，T＝t1+t3，t1为加速段消耗的时间，

t3为减速阶段消耗的时间，

步骤2，分别对第一机器人和第二机器人的加工区域进行编号，依据抽象的模型，在第一机器人、第二机器人不发生碰撞的前提下，分别在第一机器人、第二机器人待加工的每个区域建立可加工区域邻接表，通过建立可加工区域邻接表可以直观地看出：加工当前区域时，另一种任务中有哪一任务区域可加工，不用再盲目寻找另一种任务中有哪些区域是可以加工的。具体过程如下：两台机器人在不发生碰撞的前提下，一台机器人加工当前区域时，另一台机器人的所有满足条件的待加工的区域的最小矩形包络区作为一台机器人加工当前区域的可加工区域邻接表内的可加工区域，分别求取可加工区域邻接表内的区域与当前加工区域的距离，按照距离由大到小排序，可加工邻接表内的可加工区域按照距离小的优先加工，根据上述过程，获得所有加工区域的可加工区域邻接表。本发明中所有待加工的区域包括：加工区域在载物工作台原位工作状态和旋转180°后两种工作状态下的所有待加工的区域。

考虑到机器人运动有一定的时延行，故不可能完全按照预定的规划来执行，但是安全性是最重要的，因此，本发明中需要设置不发生碰撞的前提，具体指：当第一机器人和第二机器人面对面进行加工时，两台机器人的末端的最短距离大于等于安全距离；在此基础上，第一机器人和第二机器人加工区域无交叉，两个加工区域沿两台机器人所在直线的最短距离大于等于两台机器人的末端沿两台机器人所在直线不发生碰撞的最小距离。

如图3给出了可加工区域邻接表建立的示意图，第一机器人和第二机器人分别位于加工区域的左右两侧，其中，虚线代表第一机器人的加工任务，直线代表第二机器人的加工任务；载物工作台可180°旋转，每台机器人对应的任务区域均可达。假定e₂区域与e₅区域、e₆区域之间的两台机器人末端的最短距离均大于安全距离，整个加工任务区间内e₂区域加工时只有e₅区域、e₆区域可以加工，且e₂区域与e₅区域之间两台机器人末端的最短距离大于e₂区域与e₆区域之间两台机器人末端的最短距离，则此状态下e₂区域的可加工邻接表是[e₅,e₆]，若在加工e₂区域之前，e₆区域未被加工，则加工e₂区域时，则另一台机器人优先加工e₆区域。

步骤3，随机生成包含所有加工区域的路径加工次序，利用多标遗传算法NSGA-II对生成的路径加工次序进行整体优化，优化目标为：两台机器人加工时间最短、载物工作台的转动次数最小，生成最优的路径加工次序；仅通过优化最短耗时，也能提升效率，但是通过增加优化转台的最小转动次数，可以增加优化的选择，提升算法的优化效率。具体包括如下子步骤：

步骤3.1，根据加工工艺要求设置机器人优先级，启动优先级高的机器人，加工当前优先加工区域，另一台机器人处于同时启动协同加工状态，首先查找载物工作台工作状态下当前加工区域的可加工区域邻接表内是否有另一个机器人的可加工区域，若有，则同时启动两台机器人；否则查看载物工作台另一种工作状态下当前加工区域的可加工区域邻接表内有无另一个机器人的可加工区域，若有，则旋转载物工作台后，同时启动两台机器人；否则，只执行当前加工的区域，完成后从所有区域的可加工邻接表中删除已完成区域，动态调整加工区域的可加工邻接表；通过增加少量的转台转动次数，使得整体加工的最短耗时更短。

步骤3.2，之后，两台机器人处于非同时启动协同加工状态，当一台机器人先完成当前加工的区域后，从所有区域的可加工邻接表中删除已完成区域，动态调整加工区域的可加工邻接表，若另一台机器人当前加工区域的可加工区域邻接表内还有可加工区域，则引进新的待加工区域，检测是否符合加工条件，符合则继续加工，利用此方法，可以实现在加工此区域时，无论对应的该机器人是否有时延，均不会对另一台机器人造成安全隐患，从而实现无碰加工；否则等待此轮协同加工任务完成。本发明中加工条件为：每次新引进的待加工的区域，均需要判断此轮协同加工区域内所有已加工的另一种任务区域都位于新引进待加工的区域的初始可加工区域邻接表内。

步骤3.3，重复步骤3.1～步骤3.2，当优先级高的机器人先完成所有区域的加工后，另一台机器人继续加工其未完成加工的区域，直至遍历完所有的待加工的区域，生成最优的路径加工次序。

步骤4，依次判断最优的路径加工次序的每个局部组合内是否包含两台机器人同时加工的情形，若是，保留该次路径加工次序；若否，将同一种机器人的路径加工次序合并到最后一个只有该机器人的路径加工次序中，得到整合的路径加工次序，再将仅包含同一种机器人路径加工次序的待加工区域编号的集合通过单目标遗传算法优化该种机器人加工的最短耗时，生成该种机器人最优的待加工区域编号的顺序，得到最终的路径加工次序；由于一些加工区域的可加工区域邻接表内的区域在加工此区域前已被加工完，在一轮协同加工中，只加工一个区域，然后回到安全点，然后进入下一轮协同加工，这样，机器人会浪费较多的时间在进出加工区域的空走行程上。将同属于上述情况的区域整合到一起，可以减少单机器人空走的时间，进行优化整体时间。如经步骤3生成的最优的路径加工次序为：[13,22,1,20],[0],[16,3],[2],[4]，[10]，[12]，[9],[0],[6,21],[7]，[5]，[14]，[15]，[11,17],[0],[23,8,18],[24]，[19]，其中，1-15代表第一机器人的加工区域，16-24代表第二机器人的加工区域，[0]代表载物工作台状态旋转,[13,22,1,20]代表一轮协同加工区域的组合，已知：[2],[4]，[10]，[12]，[9]，[7]，[5]，[14]，[15]均代表第一机器人的加工区域，其分散在路径加工次序中，将其合并为[2,4,10,12,9,7,5,14,15],然后利用单目标遗传算法，优化单台机器人加工的最短耗时。本发明双机器人协同路径规划方法将协同规划加工与顺序规划加工相统一，降低双机器人协同加工的总耗时。

步骤5，根据步骤4最终的路径加工次序，添加工艺参数和辅助指令，生成理论NC加工文本。

通过本发明面向异种任务的双机器人协同路径规划方法可以实现局部加工区域内两台机器人加工无碰撞，抵消加工时间累计误差带来的影响；本发明的规划方法通过多目标遗传算法NSGA-II和单目标遗传算法进行双重优化，将协同规划加工与顺序规划加工相统一，并且有效避免因时间累计误差而产生的碰撞风险，同时显著降低了仿真难度，有利于后续多文本NC代码的生成，克服了异种加工任务中的协同路径NC代码生成的难题。

实施例

对第一机器人、第二机器人的每个加工区域进行编号，每个加工区域用模型抽象，模型中的二维有向线段的起始点、终点、区域耗时、最小矩形包络区如下表1所示：

表1：模型中涉及的二维有向线段、区域耗时和最小矩形包络区

其中，第一机器人的安全点为[200-250 15]，第二机器人的安全点为[-200 25015]，安全距离为150mm。设定两台机器人空走的速度为30mm/s,加速度为30mm/s²，安全抬升距离为10mm，多目标遗传算法和单目标遗传算法中的交叉概率均为0.9、变异概率均为0.05，设定载物工作台转动的时间为10s，第一机器人的加工优先级最高。双机器人第一至第十个路径加工效果图如图4-13所示，区域编号集合如下：[12,22,2]、[4,20,7]、[0]、[9,19]、[5,18,8]、[16,3,23,14]、[0]、[6,21,17,11]、[15,13,10,1]、[24]，实线代表第一机器人的加工区域任务，虚线代表第二机器人的加工区域任务，点线代表两个区域之间的行走；一张图片中某一条实线或者虚线加粗，代表此局部区域只加工这一个部分然后返回，无加粗且区域编号0则表示载物工作台旋转，行进路线方向如表2，默认方向为1，0表示与默认相反，总耗时为5767.71s。

表2：区域行进路线方向

区域编号	12	15	4	9	5	3	1	14	6	8	10	13
													行进方向	1	1	1	0	0	1	0	0	0	1	1	0
区域编号	7	11	2	23	18	19	17	16	24	22	20	21
													行进方向	1	0	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1

双机器人顺序加工效果如图14-15所示，总耗时为7714.08s，其中，第一机器人耗时4728.72s，第二机器人耗时2985.36s。已知协同耗时应在[4728.72 7714.08]区间内，可得提升的效率为：(7714.08-5767.71)/(7714.08-4728.72)×100％＝65.20％。

通过本发明双机器人协同规划方法，可以有效缩短加工时间，并且任意一个局部区域内，两种任务区域的距离均大于等于安全距离，可以有效避免因时间累计误差而产生的碰撞风险，提升加工效率，同时为后续NC代码生成奠定基础。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1，将待第一机器人、第二机器人加工的每个区域用模型进行抽象；所述模型包括：二维有向线段、区域耗时和最小矩形包络区；

步骤2，分别对第一机器人和第二机器人的加工区域进行编号，依据抽象的模型，在第一机器人、第二机器人不发生碰撞的前提下，分别对第一机器人、第二机器人待加工的每个区域建立可加工区域邻接表；

步骤3，随机生成包含所有加工区域的路径加工次序，利用多标遗传算法NSGA-II对生成的路径加工次序进行整体优化，优化目标为：两台机器人加工时间最短、载物工作台的转动次数最小，生成最优的路径加工次序；

步骤4，依次判断最优的路径加工次序的每个局部组合内是否包含两台机器人同时加工的情形，若是，保留该次路径加工次序；若否，将同一种机器人的路径加工次序合并到最后一个只有该机器人的路径加工次序中，得到整合的路径加工次序，再将仅包含同一种机器人路径加工次序的待加工区域编号的集合通过单目标遗传算法优化该种机器人加工的最短耗时，生成该种机器人最优的待加工区域编号的顺序，得到最终的路径加工次序；

步骤5，根据步骤4最终的路径加工次序，添加工艺参数和辅助指令，生成理论NC加工文本。

2.根据权利要求1所述面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，所述二维有向线段为每个区域中根据加工工艺要求从起点指向终点的有向线段，所述区域耗时由第一机器人、第二机器人运动执行的控制算法计算得出，所述最小矩形包络区为覆盖每个待加工的区域的最小矩形。

3.根据权利要求1所述面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤2的实现过程具体为：两台机器人在不发生碰撞的前提下，一台机器人加工当前区域时，另一台机器人的所有满足条件的待加工的区域的最小矩形包络区作为一台机器人加工当前区域的可加工区域邻接表内的可加工区域，分别求取可加工区域邻接表内的可加工区域与当前加工区域的距离，按照距离由大到小排序，可加工邻接表内的可加工区域按照距离小的优先加工，根据上述过程，获得所有加工区域的可加工区域邻接表。

4.根据权利要求1或3所述面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤2中不发生碰撞的前提具体指：当第一机器人和第二机器人面对面进行加工时，两台机器人的末端的最短距离大于等于安全距离；在此基础上，第一机器人和第二机器人加工区域无交叉，两个加工区域沿两台机器人所在直线的最短距离大于等于两台机器人的末端沿两台机器人所在直线不发生碰撞的最小距离。

5.根据权利要求3所述面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤2中所有待加工的区域包括：加工区域在载物工作台原位工作状态和旋转180°后两种工作状态下的所有待加工的区域。

6.根据权利要求1所述面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤3包括如下子步骤：

步骤3.1，根据加工工艺要求设置机器人优先级，启动优先级高的机器人，加工当前优先加工区域，另一台机器人处于同时启动协同加工状态，首先查找载物工作台工作状态下当前加工区域的可加工区域邻接表内是否有另一个机器人的可加工区域，若有，则同时启动两台机器人；否则查看载物工作台另一种工作状态下当前加工区域的可加工区域邻接表内有无另一个机器人的可加工区域，若有，则旋转载物工作台后，同时启动两台机器人；否则，只执行当前加工的区域，完成后从所有区域的可加工邻接表中删除已完成区域，动态调整加工区域的可加工邻接表；

步骤3.2，之后，两台机器人处于非同时启动协同加工状态，当一台机器人先完成当前加工的区域后，从所有区域的可加工邻接表中删除已完成区域，动态调整加工区域的可加工邻接表，若另一台机器人当前加工区域的可加工区域邻接表内还有可加工区域，则引进新的待加工区域，检测是否符合加工条件，符合则继续加工；否则等待此轮协同加工任务完成；

步骤3.3，重复步骤3.1～步骤3.2，当优先级高的机器人先完成所有区域的加工后，另一台机器人继续加工其未完成加工的区域，直至遍历完所有的待加工的区域，生成最优的路径加工次序。

7.根据权利要求6所述面向异种任务的双机器人协同路径规划方法，其特征在于，所述加工条件为：每次新引进的待加工的区域，判断此轮协同加工区域内所有已加工的另一种任务区域都位于新引进待加工的区域的初始可加工区域邻接表内。

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