CN116151036A - 一种钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置，属于建筑以及脚手架的钢筋自动绑扎技术领域，其中，该方法包括步骤：扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列；计算相邻路径点的距离，当相邻路径点的距离大于阈值时，从大于阈值的距离处开始进行反序编辑，将大于阈值的距离处之后的路径点反序，从而完成s形路径规划。本发明通过一次扫描便实现在存在未识别的绑扎点的情况下，规划出钢筋自动绑扎机构的最优路径，提高了绑扎效率。

Description

一种钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置
技术领域
本发明涉及建筑以及脚手架的钢筋自动绑扎技术领域，尤其涉及用于钢筋绑扎机器人的一种钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置。
背景技术
在建筑以及脚手架搭建时，为了使钢筋构成钢筋骨架，作为整体承担结构荷载，提高结构强度，需要对钢筋进行连接。
传统的钢筋连接方式有焊接、机械连接与绑扎，其中绑扎具有成本低、难度低的特点，是现浇结构中主要的钢筋连接方式。而人工绑扎存在诸多弊端：（1）绑扎质量难以控制；（2）绑扎效率低，影响工期，但劳动强度高；（3）目前劳动力资源非常短缺，工期要求较紧，手工绑扎不能满足需求；劳动力资源的短缺也带来了成本的大幅上升；（4）长期从事手工绑扎工作，对腕部、背部等损伤严重，职业疾病风险高。
钢筋绑扎机器人能实现多种工况下对钢筋交叉点的自动识别与绑扎，能提高施工速度，降低施工成本，弥补劳动力缺失。但自动绑扎则需要快速高效的绑扎路径规划算法支撑，以提供快速自动绑扎的先后顺序。
公开号为CN111576885A的专利文献提供的一种钢筋绑扎机器人智能绑扎施工方法及系统，依据所获得的钢筋扫描数据建立BIM仿真模型，于所述BIM仿真模型中设定多个初始位置，并从各初始位置开始于所述BIM仿真模型中规划出对应的行走路径，且所规划得到行走路径遍历所述BIM仿真模型中的所有钢筋交叉点，从多条设计行走路径中选出长度最短的一条设计路径作为行走路径。但是建立BIM仿真模型，对硬件要求高，从多条设计路径中择优，绑扎时间成本高、效率低。
公开号为CN110328662B的专利文献提供一种基于图像识别的路径规划方法及装置，在绑扎机器人在当前方位能够识别到的钢筋绑扎区域，确定当前区域是否满足绑扎点全部被绑扎，满足则机器人前进，否则进行绑扎。在绑扎时，绑扎机器人首先会将最外层的绑扎点进行绑扎，然后再从次层绑扎点进行绑扎，直到完成全部绑扎为止。根据其提供的图示，此做法只适合单个矩形结构，至多衍生至凸多边形结构，而不适合例如有凹边的结构。对于凹边的结构，技术方案总是需要计算识别率，以识别区域内已绑扎点的数量与所有绑扎点的数量之比，据此判断是否完成当前区域，造成了不必要的算力浪费，降低了绑扎的速度和效率。
发明内容
（一）要解决的技术问题
鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置，其解决了因规划路径中存在无法识别的绑扎点或未绑扎点时，需对钢筋交叉点进行反复检查、反复识别的技术问题。
（二）技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
第一方面，本发明实施例提供一种钢筋自动绑扎的路径规划方法，包括以下步骤：
扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列；
计算相邻路径点的距离，当相邻路径点的距离大于阈值时，从大于阈值的距离处开始进行反序编辑，将大于阈值的距离处之后的路径点反序，从而完成s形路径规划。
本发明实施例提出的钢筋自动绑扎的路径规划方法，通过对相邻路径点的距离大于阈值处开始进行反序编辑，可以进行s形路径规划，在规划路径中存在无法识别的绑扎点或未绑扎点时，无需对钢筋交叉点进行反复检查、反复识别，可生成已识别的绑扎点进行最短路径规划，提高钢筋自动绑扎的效率。
可选地，扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列，包括:
扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，将扫描到的所有钢筋交叉点的坐标位置按序生成初始的路径点列表A，路径点列表A中包括依次排列的路径点序列，每一个路径点为一个钢筋交叉点的坐标位置。通过扫描方式获得初始路径方案。
可选地，按序生成初始的路径点列表A，为按照扫描到的钢筋交叉点识别结果的顺序；扫描顺序为从上到下或者从下到上的逐行扫描，或者从一侧到另一侧的逐列扫描。可以采用现有的常规图片的扫描和加载方式，普适性强。
可选地，计算相邻路径点的距离，包括:计算路径点列表A对应的距离列表B；距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点之间的距离。距离列表B中的距离，优选采用相邻的路径点的欧式距离。计算两路径点之间的绝对距离，使得路径规划的结果更准确。
可选地，s形路径规划，包括：
判断距离列表B中每个距离是否满足阈值；将大于阈值的距离对应的成对路径点均记录到点位列表C中；
通过点位列表C中的成对路径点将路径点列表A的路径点序列截断为二个以上的路径点列表片段，将在成对路径点中排序靠后路径点所对应的路径点列表片段内的所有路径点序列反序排列，并更新距离列表B，当距离列表B中所有距离的总和减少时，保存反序排列至路径点列表A；路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。
由于本发明针对的对象是指定局部区域内的钢筋绑扎点，目的是确定绑扎机构的绑扎顺序规划，通过扫描方式获得初始路径方案，并通过距离异常值来标识潜在的方案优化位置，并结合多片段的反序编辑操作；可以规划出适合现场识别情况的之字或者s形路径。实现根据绑扎区域的图像，一次性识别未绑扎点并给出规定的绑扎顺序，在存在无法识别的绑扎点或者未绑扎点时，避免了对钢筋点的反复检查、反复识别，提高了绑扎效率。
第二方面，本发明实施例提供一种钢筋自动绑扎的路径规划装置，应用于钢筋自动绑扎机器人上，并用于为自动绑扎执行装置规划对钢筋交叉点进行自动绑扎的顺序，包括：
扫描模块，用于扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列；
路径编辑模块，用于计算相邻路径点的距离，当相邻路径点的距离大于阈值时，从大于阈值的距离处开始进行反序编辑，将大于阈值的距离处之后的路径点反序，从而完成s形路径规划。
本发明实施例提出的钢筋自动绑扎的路径规划装置，扫描模块，还用于扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，将扫描到的所有钢筋交叉点的坐标位置按序生成初始的路径点列表A，路径点列表A中包括依次排列的路径点序列，每一个路径点为一个钢筋交叉点的坐标位置。
可选地，路径编辑模块，包括：
距离计算单元，用于计算路径点列表A对应的距离列表B；距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点的距离；
路径规划单元，用于判断距离列表B中每个距离是否满足阈值；将大于阈值的距离对应的成对路径点均记录到点位列表C中；还用于通过点位列表C中的成对路径点将路径点列表A的路径点序列截断为二个以上的路径点列表片段，将在成对路径点中排序靠后路径点所对应的路径点列表片段内的所有路径点序列反序排列，并更新距离列表B，当距离列表B中所有距离的总和减少时，保存反序排列至路径点列表A；路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。采用该路径截断和编辑操作，可以减少反复识别（遗漏的）未绑扎点或者绑扎点的计算时间，可以显著减小路径规划时的运算量。
第三方面，本发明实施例提供一种钢筋自动绑扎机器人，包括存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于当执行计算机程序时，实现如上述的钢筋自动绑扎的路径规划方法。
（三）有益效果
本发明的有益效果是：本发明的钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置，由于采用s形路径规划，在规划路径中存在无法识别的绑扎点或未绑扎点时，无需对钢筋交叉点进行反复检查、反复识别，相对于现有技术而言，其可以提高扫描以及路径规划的效率，达到了采用最优路径进行自动钢筋绑扎，提高效率。
附图说明
图1为本发明优选实施例一的钢筋自动绑扎的路径规划方法的流程示意图；
图2为本发明优选实施例二的路径规划实景照片；
图3为本发明优选实施例二的路径规划模拟环境一示意图；
图4为本发明优选实施例二的初始路径示意图；
图5为本发明优选实施例二的将路径点序列截断为三个以上的路径点列表片段示意图；
图6为本发明优选实施例二的更新后的路径点列表A中的路径点序列对应的钢筋自动绑扎的路径示意图；
图7为本发明优选实施例三的路径规划模拟环境二示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本发明实施例提出的钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置，通过采用初始路径扫描以及根据相邻路径点的距离进行的反序编辑，可以完成之字或者s形路径规划，在规划路径中存在无法识别的绑扎点或未绑扎点时，无需对钢筋交叉点进行反复检查、反复识别，相对于现有技术而言，其可以提高扫描以及路径规划的效率，达到了采用最优路径进行自动钢筋绑扎，提高效率。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
以下实施例中，采用扫描法扫描各钢筋交叉点，在构建扫描法前，通过现场照片与运行目标识别算法后取得的坐标数据，发现钢筋交叉点分布的特点是：待规划的交叉点整体上近似构成矩形点阵。因此，以下实施例中，扫描法均使用矩形点阵假设。
以下实施例均是根据机器人整体行走执行装置一次动作所确定的视野，对视野中指定的一个矩形范围内的交叉点识别结果，进行钢筋绑扎点路径规划，为钢筋自动绑扎机器人的绑扎头（或绑扎执行机构）的工作顺序提供合理指导。
以下实施例中定义并使用了三个列表：
路径点列表A，路径点列表A中包括依次排列的路径点序列，每一个路径点为一个钢筋交叉点的坐标位置；
距离列表B，距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点之间的距离。距离为相邻的路径点之间在像素坐标系下的计算距离；
点位列表C，大于阈值的距离对应的成对路径点，即值得注意的路径点的点位列表。
实施例一
本实施例中，假设钢筋全部按行和列布置，则交叉点坐标形成矩形点阵。基于此假设，需要规划出“s”形路径以使总路径较优。
扫描法使用矩形点阵假设。首先直接遍历范围内所有像素点，这类似于网络不佳时，加载图片时可能见到的，逐行加载情景，是对规划任务范围进行的一次按行或按列的扫描。
参见图1，本实施例的钢筋自动绑扎的路径规划方法，包括以下步骤：
S1：在像素坐标系下，按逐行或按逐列顺序遍历视野中指定矩阵区域内像素点坐标，判断当前坐标值是否存在一个钢筋交叉点。根据扫描到的钢筋交叉点识别结果的顺序，生成初始的路径点列表A。
S2：计算路径点列表A对应的距离列表B。依次计算整个有序的路径点列表A中相邻两各路径点之间，在像素坐标系下的欧式距离d，结果存入距离列表B。在这些欧式距离d中，最小值记为dmin，即距离列表B中的元素的最小值为dmin。
S3：设
Figure SMS_1
表示指定的相邻两点距离的阈值。依次比对距离列表B中每一个值d与
Figure SMS_2
间的大小，当满足判定条件：
d>
Figure SMS_3
（1）
记录下大于阈值的距离对应的成对路径点的信息，生成点位列表C。
S4：根据点位列表C，尝试截断路径点列表A，使之成为一系列路径点列表片段。从第二个路径点列表片段起，尝试将路径点列表片段内的路径点的顺序反序，若能显著减少相应的“值得注意的点位”处的列表A中相邻两点在像素坐标系下的欧式距离，即能明显缩短路径点列表A对应的总的路径长度，则保留本次编辑，更新路径点列表A以及距离列表B；并不尝试对下一个片段的反序（指直接跳过下一个片段），否则不保留本次编辑，尝试对下一个片段的反序；
S5：完成上述遍历，返回最终的路径点列表A。路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。
本实施例中，路径点列表A的是一个一维有序列表，列表中每一个元素都是一个坐标值，该坐标值来自于外部输入，是图片识别结果中的一个钢筋交叉点形心的像素坐标。整个路径点列表A的元素顺序将会是钢筋绑扎机器人的抓手移动的绑扎工作顺序。
本实施例中，距离列表B的是一个一维列表，距离列表B与路径点列表A的元素是保持对应的，距离列表B的第i个元素
Figure SMS_4
，是列表A的第i个和第i+1个元素在像素坐标下的欧氏距离。若列表A的第i个元素为“（
Figure SMS_5
）”，第i+1个元素为“（
Figure SMS_6
）”，则：
Figure SMS_7
（2）
本实施例中，相邻两点距离的阈值
Figure SMS_8
的一般形式为：
Figure SMS_9
（3）
本实施例中，
Figure SMS_10
可以是任意常数或表达式，视情况选用，但一般大于2。在等间距的矩形点阵中，若能保证不存在机器视觉算法未能识别出的交叉点坐标时，可以只大于1。
本实施例中，点位列表C的是一个一维列表，其作用是标记出满足阈值判定条件（d>
Figure SMS_11
）的距离列表B中的元素d，对应到的路径点的位置，来减少对路径点列表A进行编辑时的计算工作量。
本实施例中，点位列表C是找出全部“因简单的逐行扫描做法导致的路径点列表A的元素顺序需要改进的问题（可能是未识别的绑定点或者已绑定点）”的须编辑位置。
但是在钢筋交叉点形成矩形点阵的假设下，当外部输入（指前一章节的结果）构成的点阵中，行间距与列间距的差距是显著的，或者相邻的几个客观存在的像素坐标点集体缺失时（未被正确识别），点位列表C的元素并不意味着一定是路径点列表A的须编辑位置，所以对路径点列表A的编辑应当是试探性的，路径总长度被优化才保留对路径点列表A的编辑。从而能够进行有效的路径优化，从而在不对未识别的绑定点或者已绑定点（忽略该点）进行反复识别的前提下，获得最优的路径。
本实施例的钢筋自动绑扎装置的绑扎顺序采用的扫描方式，类似从上到下以逐行扫描方式加载过程，实现了绑扎机构的最优路径规划，提高了绑扎效率。
实施例二
本实施例应用于图2所示的实景路径规划场景，假设钢筋全部按行和列布置，则交叉点坐标形成矩形点阵。此时，尽管同一行或同一列的交叉点坐标在x轴或y轴上的结果是相近的，但其取值的具体大小顺序不能保证相同（图片稍微旋转几度，结果就可能发生变化，比如处于同一直线上的4个点的按x坐标从大到小的顺序从“甲乙丙丁”变成“丁丙乙甲”）。然而，部分交叉点坐标可能缺失，这种不确定性导致的复杂性大大的增加了算法构建的难度。
基于上述假设，需要规划出“s”形路径以使总路径较优。例如需要对图2中中央一个矩形场景范围内的钢筋交叉点进行路径规划。该场景是一帧标注了识别结果的图像。在视野范围建立像素坐标系，该像素坐标系以图片左上角为原点，向右为x轴，向下为y轴。该矩形范围内存在一定数量的已知像素坐标的交叉点，例如图中白色标号1至12的点（但图中点位1与点位8未被识别出来，故像素坐标未知），路径规划算法需要能够按顺序输出此矩形范围内识别到的交叉点的像素坐标，以确定钢筋绑扎头（执行设备）的工作顺序。
具体来说，如果图2中12个点全部已知（即全部被扫描识别出），应当规划出路径“[1-2-3-…-12]”或其完全反序，而当前图2中展示的这种点1与点8未被识别的情况，从点1与点8处进行截断，截断点之后的路径点序列进行反序，则按照本发明的方法，可以规划出路径“[2-3-4-5-6-7-9-10-11-12]”或“[9-10-11-12-5-6-7-2-3-4]”。
实施例三
本实施例应用于图3所示的虚拟路径规划场景。本实施例的钢筋自动绑扎的路径规划方法，包括以下步骤：
现假设在12×12的像素区域内存在图3所示的钢筋交叉点，扫描识别以后给每个路径点进行编号，各路径点的坐标如图2所示。
图3中，每一个方格代表一个像素点，深色方格代表一个钢筋交叉点的坐标，浅色方格代表路径规划算法不考虑的图像背景区域。先为所有钢筋交叉点的坐标进行编号。
S1：根据扫描到的钢筋交叉点识别结果的顺序，生成初始的路径点列表A。本实施例中，按行逐行扫描范围内像素点。在矩形点阵假设下，若钢筋交叉点坐标数据不存在严重缺失，则理论上会得到一条如图4所示“之”字形初始路径。得到的初始的路径点列表A是：“[1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12]”。
S2：计算路径点列表A对应的距离列表B。依次计算整个有序的路径点列表A中相邻两各路径点之间，在像素坐标系下的欧式距离d，结果存入距离列表B。距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点之间的距离。本实施例中，对于图4，蓝色箭头代表路径点列表A表述的路径点连接关系，对应的距离列表B的结果为：“[3.162, 3.162, 3.162, 9.055,3.162,3.162, 3.162, 9.055, 3.162, 3.162,3.162]”，同时dmin=3.162。
S3：判断距离列表B中每个距离是否满足阈值；将大于阈值的距离对应的成对路径点均记录到点位列表C中。本实施例中，将阈值取为
Figure SMS_12
，即判定条件取为d>2.5dmin，来求取生成点位列表C。
在此补充说明阈值判定条件的特征与需求。阈值判定条件的目的是找出所有路径列表中相邻点间距突增的位置，因为这些位置很可能是潜在的可优化之处，而采用
Figure SMS_13
并将
Figure SMS_14
取值为常数时较简便。具体取值则要从点阵假设的点阵的行间距与列间距出发，考量交叉点的整体间距，例如图3所示的模拟环境一中“点阵的最大行间距为4（例如点位9与点位5隔了4个像素）”，“点阵的最大列间距为3.162”，那么
Figure SMS_15
应满足：
Figure SMS_16
（4）
在实际规划过程中，由于点位的缺失（例如当上图缺失现有交叉点点位10的坐标，尽管理想的路径顺序与点位不缺失的情况是几乎相同的，相当于只剔除一个途径的点，但会存在一处超出阈值
Figure SMS_17
，满足判断条件（d>
Figure SMS_18
）的干扰项（从距离数值上看是一个路径优化的节点），故
Figure SMS_19
的最小值
Figure SMS_20
宜满足：构建点位列表C时，不容易受到点位缺失问题的干扰，从而节约后续算力资源。由于交叉点坐标缺失的现象十分普遍，所以宜满足
Figure SMS_21
。
此外，图4中“矩形点阵的最短的一行在行方向上的投影长度为9（例如点位9与点位12在行方向上隔了9个像素）”，“矩形点阵的最短的一列在列方向上的投影长度为8（例如点位9与点位1在列方向上隔了8个像素）”，考虑到是按逐行扫描得到初始的路径点列表A，这代表
Figure SMS_22
的最大值宜满足
Figure SMS_23
（根据列方向推算），应满足
Figure SMS_24
（根据行方向推算）。这是为了避免过大的阈值
Figure SMS_25
直接将路径方案的最优解排除掉。例如模拟环境一中，如果取
Figure SMS_26
，将导致点位列表C为空，路径点列表A无法得到优化。
在实施时，对于可能存在的其他复杂情况，应优先满足
Figure SMS_27
的取值上限约束，因为较小的
Figure SMS_28
值虽然增加了后续计算量，但相对来说尚存在找到最优解的可能性。因为过大的
Figure SMS_29
值会直接抛弃包括最优解在内的解的集合构成的虚拟（抽象）空间。
进一步地，通过点位列表C中的成对路径点将路径点列表A的路径点序列截断为二个以上的路径点列表片段，将在成对路径点中排序靠后路径点所对应的路径点列表片段内的所有路径点序列反序排列，并更新距离列表B，当距离列表B中所有距离的总和减少时，保存反序排列至路径点列表A；路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。本实施例中，根据点位列表C将列表A截断成数个路径点列表片段，如图5所示，得到“1-2-3-4”、“5-6-7-8”和“9-10-11-12”（按点位展示）。尝试将第二个片段反序为“8-7-6-5”，若路径点列表A按此更新，第二个片段的两端的对应的距离列表B的元素会从“9.055与9.055”（距离和为18.11）变为“4与4”，其和为8，可以得到显著的优化效果，则保留此次列表更新结果。即保留更新路径点列表A以及距离列表B。
由于当前片段需要保留编辑，则当前片段的编辑必定是将一处“之”字形连接优化为“s”形，可以认为下一片段一定没有尝试编辑的必要。同样的，通常获得的第一个片段也不用编辑。只有当前片段的编辑的尝试不能显著优化路径结果时，判断当前片段是受到交叉点坐标缺失影响等情况产生的，此时，才需要尝试编辑下一个片段。在此具体算例中，由于只有3个片段，算法迭代宣告完成，输出最终结果如图6所示。
图6中最终列表A按点的编号展示为 “[1-2-3-4-8-7-6-5-9-10-11-12]”。若路径点列表A截断后有不少于4个片段，且如图3所示的模拟环境一一样，在第2片段保留编辑操作，那么下一步直接跳过第3片段而检验第4片段。另外，若尝试编辑没有取得优化效果，则说明存在点位缺失问题，此时需要继续检验下一片段。
实施例四
本实施例所使用的方法与实施例一以及实施例三相同，针对的场景为图7所示的模拟环境二中，点6和点7间存在缺失点位，图7中的中间颜色代表客观存在但扫描时没识别的交叉点的坐标）。
本实施例中，仍使用阈值d>2.5dmin。由于点位的缺失，路径点列表A截断后有4个片段，分别是“1-2-3-4”、“5-6”、“7”和“8-9-10-11”，尝试对第2片段反序，则第二个片段的两端在距离列表B中的元素会变为6.325（点位4与点位6）与9.487（点位5与点位7），其和为15.812，不低于原来的和15.380（点位4与点位5的距离为9.055、点位7与点位6的距离为6.325），则不保留对第2片段的编辑，继续检测第3片段。第3片段的反序尝试同样未奏效，不保留编辑，继续检测第4片段。此时，点位7与点位11的距离为4，低于点位7与点位8的距离9.055，保留对第4片段的反序，迭代完成。图7最终的路径点列表A按编号展示为 “[1-2-3-4-5-6-7-11-10-9-8]”。
取
Figure SMS_30
时，点位列表C为“[4,8]”，这标识出了距离列表B的结果中值得注意的位置，对应到路径点列表A中则代表点位4与点位5、点位8与点位9这两对相邻点存在优化的可能性。
实施例五
本实施例提供一种钢筋自动绑扎的路径规划装置，应用于钢筋自动绑扎机器人上，并用于为自动绑扎执行装置规划对钢筋交叉点进行自动绑扎的顺序，包括：
扫描模块，用于扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列；
路径编辑模块，用于计算相邻路径点的距离，当相邻路径点的距离大于阈值时，从大于阈值的距离处开始进行反序编辑，将大于阈值的距离处之后的路径点反序，从而完成s形路径规划。
本发明实施例提出的钢筋自动绑扎的路径规划装置，扫描模块，还用于扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，将扫描到的所有钢筋交叉点的坐标位置按序生成初始的路径点列表A，路径点列表A中包括依次排列的路径点序列，每一个路径点为一个钢筋交叉点的坐标位置。
实施时，路径编辑模块，还可包括：
距离计算单元，用于计算路径点列表A对应的距离列表B；距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点的距离；
路径规划单元，用于判断距离列表B中每个距离是否满足阈值；将大于阈值的距离对应的成对路径点均记录到点位列表C中；还用于通过点位列表C中的成对路径点将路径点列表A的路径点序列截断为二个以上的路径点列表片段，将在成对路径点中排序靠后路径点所对应的路径点列表片段内的所有路径点序列反序排列，并更新距离列表B，当距离列表B中所有距离的总和减少时，保存反序排列至路径点列表A；路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。采用该路径截断和编辑操作，可以减少反复识别（遗漏的）未绑扎点或者绑扎点的计算时间，可以显著减小路径规划时的运算量。
实施例六
本实施例提供一种钢筋自动绑扎机器人，包括存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于当执行计算机程序时，实现如上述的任一实施例的钢筋自动绑扎的路径规划方法。
本发明的钢筋自动绑扎的路径规划方法及装置，通过扫描方式获得初始路径方案；通过距离异常值来标识潜在的方案优化位置；通过片段的反序编辑操作，可以节约运算量。可以通过一次扫描方式便实现在存在未识别的绑扎点的情况下，规划出钢筋自动绑扎机构的最优路径，避免了对钢筋点的反复检查、反复识别，提高了绑扎效率。针对有凹边的不规则区域，也可以进行一次性的快速的最优路径设计，更能适用多种不同的绑扎环境。本发明的鲁棒性强，规划出的路径具有较短的总长度与较短的耗时，算法对硬件的要求低。
在本发明的描述中，需要理解的是，像素坐标：像素坐标是图像领域的概念，与常见数学坐标存在无限的点这一点不同，像素坐标的基本构成单元像素点，是一个有面积的像素方格，每一个像素点是确定的颜色的，像素点通过密集排列构成一张彩色图像。像素坐标系下的像素坐标值是对一个像素坐标点在图像中的位置的描述。像素坐标值一定是整数构成的，不存在小数甚至无理数。
视野：钢筋绑扎机器人是基于机器视觉的，其搭载的深度相机所捕捉与传输的画面范围即为视野。
矩形点阵：当散点的平面排列方式接近一个矩阵时，称之为一个数行数列的矩形点阵。
“s”形路径：指连接排列出的交叉点循序时，形成的轨迹具有字母“s”的形状特点，即在矩形点阵中，连接完某一行或某一列的全部散点后，去连接下一行或下一列的最贴近矩形点阵外侧的那个散点，之后连接这一行或列的其他散点，直到连接完所有点。
逐行加载：这个概念是对经过离散余弦变换来进行压缩传输或储存的图片的解压过程；与其相对立的概念称为“隔行扫描”或“交错扫描”，是对经过小波算法来压缩的图片的解压过程。
点位信息：指一个路径点，在路径点列表中的位置信息。这只是一个索引，它用于表征路径点列表中两个相邻路径点的潜在的连接关系（就是指它们在列表中是相邻的），到底是整个路径点列表中第几个潜在的连接关系。我们只关心潜在的连接关系在列表中的位置，而不关心相关的两个路径点的具体坐标等详细信息。
截断（列表）：截断指将一个列表中的元素，在既定的点位上（切断列表原有的连接关系），从规则上划分为两个或两个以上片段。截断是为了后续可能需要进行的编辑操作。这个过程类似于基因工程中对DNA片段的切割。
（列表）编辑：编辑指对被截断的列表的修改与覆盖。这种修改可能包括插入一个序列片段、删除一个序列片段、交换两个序列片段、替换一个序列片段。这个过程类似于基因工程中对DNA片段的插入、剔除、重组。我们的编辑有且仅有将一个片段完全反序这一种操作。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。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。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连；可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征 “上”或“下”，可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”，可以是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”，可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行改动、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种钢筋自动绑扎的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列；
计算相邻路径点的距离，当相邻路径点的距离大于阈值时，从大于阈值的距离处开始进行反序编辑，将大于阈值的距离处之后的路径点反序，从而完成s形路径规划。
2.如权利要求1所述的钢筋自动绑扎的路径规划方法，其特征在于：所述扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列，包括:
扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，将扫描到的所有钢筋交叉点的坐标位置按序生成初始的路径点列表A，路径点列表A中包括依次排列的路径点序列，每一个路径点为一个钢筋交叉点的坐标位置。
3.如权利要求2所述的钢筋自动绑扎的路径规划方法，其特征在于：计算相邻路径点的距离，包括:
计算路径点列表A对应的距离列表B；所述距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点的距离。
4.如权利要求3所述的钢筋自动绑扎的路径规划方法，其特征在于：s形路径规划，包括：
判断距离列表B中每个距离是否满足阈值；将大于阈值的距离对应的成对路径点均记录到点位列表C中；
通过点位列表C中的成对路径点将路径点列表A的路径点序列截断为二个以上的路径点列表片段，将在成对路径点中排序靠后路径点所对应的路径点列表片段内的所有路径点序列反序排列，并更新距离列表B，当距离列表B中所有距离的总和减少时，保存所述反序排列至所述路径点列表A；所述路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。
5.如权利要求2所述的钢筋自动绑扎的路径规划方法，其特征在于：
所述按序生成初始的路径点列表A，为按照扫描到的钢筋交叉点识别结果的顺序；所述扫描的顺序为从上到下或者从下到上的逐行扫描，或者从一侧到另一侧的逐列扫描。
6.如权利要求3所述的钢筋自动绑扎的路径规划方法，其特征在于：
所述距离列表B中距离，为相邻的路径点之间的欧式距离。
7.一种钢筋自动绑扎的路径规划装置，应用于钢筋自动绑扎机器人上，并用于为自动绑扎执行装置规划对钢筋交叉点进行自动绑扎的顺序，其特征在于，包括：
扫描模块，用于扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，并将各钢筋交叉点作为路径点依次按序排列；
路径编辑模块，用于计算相邻路径点的距离，当相邻路径点的距离大于阈值时，从大于阈值的距离处开始进行反序编辑，将大于阈值的距离处之后的路径点反序，从而完成s形路径规划。
8.如权利要求7所述的钢筋自动绑扎的路径规划装置，其特征在于：所述扫描模块，还用于扫描视野内钢筋交叉点的坐标位置，将扫描到的所有钢筋交叉点的坐标位置按序生成初始的路径点列表A，路径点列表A中包括依次排列的路径点序列，每一个路径点为一个钢筋交叉点的坐标位置。
9.如权利要求8所述的钢筋自动绑扎的路径规划装置，其特征在于：所述路径编辑模块，包括：
距离计算单元，用于计算路径点列表A对应的距离列表B；所述距离列表B包括路径点列表A中所有相邻的路径点的距离；
路径规划单元，用于判断距离列表B中每个距离是否满足阈值；将大于阈值的距离对应的成对路径点均记录到点位列表C中；还用于通过点位列表C中的成对路径点将路径点列表A的路径点序列截断为二个以上的路径点列表片段，将在成对路径点中排序靠后路径点所对应的路径点列表片段内的所有路径点序列反序排列，并更新距离列表B，当距离列表B中所有距离的总和减少时，保存所述反序排列至所述路径点列表A；所述路径点列表A中的路径点序列即为钢筋自动绑扎的路径。
10.一种钢筋自动绑扎机器人，其特征在于：包括存储器和处理器;所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6任一项所述的钢筋自动绑扎的路径规划方法。
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