CN117140524A - 一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，属于多机器人任务规划领域，包括多机器人作业能力知识库、生产工艺参数参考库、场景任务描述生成单元、场景任务描述库、场景流程规划管理单元、多机器人任务规划单元、机器人作业路径及指令规划单元、机器人交互接口单元、人机交互单元、过程数据采集分析单元。本发明还涉及一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，通过建立工序间、工序内的各场景各机器人的全流程协同机制，提高了多机器人生产产线中机器人的多任务调度与协同水平。
Description
技术领域
本发明属于多机器人任务规划领域，涉及一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法及系统。
背景技术
数字化、智能化技术与传统制造生产线融合是智能制造的发展方向。随着生产线数字化、智能化升级，各生产车间、生产工序中机器人也呈现规模化部署之势，如钢铁冶炼全流程生产过程中，根据生产场景及工艺部署扒渣机器人、测温取样机器人、拆装滑板油缸机器人、换水口机器人、加渣机器人、喷号机器人、换辊机器人等，又如钢结构构件全流程生产过程中，根据生产场景及工艺部署分料机器人、坡口切割机器人、零件检测机器人、部件二次装配器人、焊接机器人、打磨机器人、焊缝检测机器人、喷涂机器人等。
机器人的产线级部署应用中，不同车间工序上机器人间存在基于生产调度的低耦合性协同需求、同工序内多机器人作业场景下又存在基于生产工艺类型、任务时空分布的高耦合协同需求。但目前生产线现场存在场景工况复杂且高危、模型识别难、定位难、多机多任务协同调度难等诸多问题，生产施工全过程中各工序间及各工序内不同机器人作业系统缺乏高质量的产线协同管理机制与平台，各机器人的任务规划、任务执行还多依靠人为介入，具有生产效率低、生产质量不稳定及人力资源浪费等诸多不足。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法及系统，为多机器人部署产线中不同工序场景间机器人、同工序场景内不同机器人的自主任务分配与协同提供机制。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一方面，本发明提供一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，包括以下步骤：
S1：建立多机器人作业能力知识库、生产流程各场景工艺参数参考库，基于真实生产场景构建三维仿真场景；
S2：对各仿真作业场景进行几何解析，获取场景相关性作业对象列表；
S3：根据场景相关性作业对象列表信息，从工艺参考库中匹配场景相关性工艺参数；
S4：结合场景相关性作业对象列表、场景相关性工艺参数，从多机器人作业能力知识库中为各场景匹配作业机器人，生成各作业场景任务描述；
S5：结合生产线基本生产流程，调用已生成的多个作业场景任务描述，进行各作业场景间的流程规划；
S6：针对场景内分配单机器人作业工序，基于作业场景任务描述，进行机器人作业路径及控制指令规划；
S7：针对场景内分配多机器人作业工序，基于作业场景任务描述，先后进行场景内多机器人任务调度规划、各机器人作业路径及控制指令规划；
S8：基于场景间的流程规划、场景内机器人作业任务规划，进行各场景机器人作业路径及控制指令下发，按规划执行相应作业任务。
进一步，步骤S1所述建立多机器人作业能力知识库，是通过将各机器人ID、作业范围、支持负载、支持作业场景、部署区域存入数据库中建立起来的。
进一步，步骤S2所述几何解析包括三维自动解析与人机交互增强解析。
进一步，步骤S2所述场景相关性作业对象列表中包括作业对象编号、对象属性、作业属性、空间位置、尺寸、角度、机器人参考作业姿态、参考工艺参数、作业机器人ID信息；
所述作业对象为所述生产场景内的多种组成元素；
所述对象属性包括点、面、线、体；
所述作业属性包括机器人取放、机器人必经过、机器人必绕开。
进一步，步骤S7所述多机器人任务调度规划包括对场景内任务进行分解，形成多个由单台机器人可完成的子工序任务描述，并进行子任务调度时序规划；
所述对场景内任务进行分解，具体为基于作业对象类型、作业对象空间分布、作业对象数量的一种或多种方式的结合完成；
所述子任务调度时序规划，具体为基于预设规则、多目标优化、机器学习的一种或多种方式的结合完成。
另一方面，本发明提供一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，包括：
多机器人作业能力知识库，用于配置、管理多场景多机器人集群的机器人信息；
生产工艺参数参考库，用于配置、管理各作业场景参考工艺参数信息；
场景任务描述生成单元，用于搭建三维仿真生产场景，并对生产场景进行几何解析、工艺参数匹配、作业机器人匹配，最终生成作业场景任务描述；
场景任务描述库，用于储存、配置、管理已生成的各种作业场景任务描述；
场景流程规划管理单元，从场景任务描述库中调用作业场景任务描述，并对各场景作业进行顺序规划、管理及流程监控；
多机器人任务规划单元，用于对作业场景内匹配有多个机器人作业的工序，进行工序内各机器人子任务分解、及各子任务调度时序规划；
机器人作业路径及指令规划单元，用于对单台机器人的运动路径、动作指令进行规划，并形成机器人能够识别的指令形式；
机器人交互接口单元，将机器人作业路径及指令规划单元形成的机器人指令，传输至对应机器人基础控制器中；
人机交互单元，用于构建定义机器人作业能力知识库、生产工艺参数参考库，并人为介入优化场景任务描述生成、机器人任务规划过程；
过程数据采集分析单元，采集整理各工序各机器人作业状态信息，用于进行场景作业流程监控、基于数字驱动的机器人异常状态识别及作业优化。
进一步，所述场景任务描述生成单元包括三维场景构建及解析模块，基于三维物理引擎对生产场景中的设备、环境、生产元素进行布局，利用自定义三维解析插件提取场景中作业对象元素及作业对象相关几何信息，形成场景相关性作业对象列表。
进一步，所述人机交互单元，用于人为选取设置作业对象、对自动解析的作业对象进行二次确认；还用于对工艺参数匹配、作业机器人匹配过程进行二次确认及人为辅助匹配。
进一步，所述多机器人作业能力知识库、所述生产工艺参数参考库、所述场景任务描述库，采用知识图谱、专家系统的方式进行结构化信息管理。
本发明的有益效果在于：本发明针对产线级多场景多机器人部署现状，将传统领域知识数字化、模型参数化、决策智能化依托平台技术进行有机结合，建立工序间、工序内的各场景各机器人的全流程协同机制、方法及系统，提高了多机器人生产产线中机器人的多任务调度与协同水平。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明所述多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法流程图；
图2为本发明所述多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统架构图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”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，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，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的具体含义。
如图1所示，本发明提供一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，具体包括：
步骤S1：建立多机器人作业能力知识库
机器人作业能力知识库中，以机器人为单位进行信息管理，各机器人信息包括但不限于各机器人ID、作业范围、支持负载、支持作业场景类型、部署区域。
以钢结构构件生产流程为例，全流程涉及下料场景、切割场景、检测场景、组立场景、装焊场景、打磨场景、喷涂场景等，所建立的多机器人作业能力知识库中可包含有物料搬运机器人信息、切割机器人信息、检测机器人信息、装配机器人信息、焊接机器人信息、打磨机器人信息、喷涂机器人信息，各种机器人数量不定。
步骤S2：建立生产流程各场景工艺参数参考库
工艺参数参考库中，以场景类型为单位进行工艺参数参考信息管理。以钢结构构件生产流程为例，切割场景参考的工艺参数类型包括切割角度、切割顺序、连续切割拐角、火焰宽度等，焊接场景参考的工艺参数类型包括焊角高度、焊接电流、焊接电压、摆弧幅值与频率等，打磨场景参考的工艺参数类型包括打磨力度、打磨速度等。
步骤S3：基于真实生产场景构建三维仿真场景
三维仿真场景中，通过模型导入或自建模型的方式在虚拟环境中对生产场景进行布局还原，仿真场景中除包括生产设备，还包括生产元素，如钢结构H型钢构件的装配焊接场景中，三维仿真场景中包括装配机器人、焊接机器人、变位机、移动龙门等生产设备，还包括安装于变位机上的拟装焊的H型钢主体构件、放置于工件存放台的二次装配零部件等生产元素。
步骤S4：对各仿真作业场景进行几何解析，获取场景相关性作业对象列表
其中，几何解析包括三维自动解析与人机交互增强解析，获取的场景相关性作业对象列表，包括场景内各作业对象编号、对象属性、作业属性、空间位置、尺寸、角度、机器人参考作业姿态。作业对象为生产场景内的多种组成元素，对象属性包括点、面、线、体，作业属性包括机器人取放、机器人必经过、机器人必绕开。
以钢结构H型钢构件的装配焊接作业场景为例，通过人机交互的方式点取仿真场景中的H型钢构件，通过自动解析方式提取H型钢构件上拟装配的零部件及拟焊接的焊缝，并进行可视化呈现。人为对解析出的装配零部件及焊缝进行查漏补缺、在场景中对约束点添加配置，对象属性配置，经二次确认后自动形成装配零部件列表、焊缝列表、约束点列表。装配零部件列表中包含零部件编号、类型(体)、作业属性(机器人取放)、重量、几何尺寸、空间位姿、参考抓取位姿等信息；焊缝列表包含焊缝名称、类型(线)、作业属性(机器人必经过)、焊缝起点、焊缝终点、焊接参考姿态等信息；约束点列表包含点编号、类型、空间位置、空间姿态等。其中，各生产对象列表中与空间位置、位姿相关的参数均是相对于H型钢整体构件原点坐标，其原点坐标可为默认，也可人为自定义。
步骤S5：结合场景相关性作业对象列表信息从工艺参考库中匹配场景相关性工艺参数
以焊缝作业对象为例，根据焊缝类型，从工艺库中匹配出焊接电流、焊接电压等工艺参数，亦可通过人机交互，对匹配结果进行调整优化，如选取相应焊角、电流、电压等。匹配后，作业对象与工艺参数一一对应。
步骤S6：结合场景相关性作业对象列表、场景相关性工艺参数，从多机器人作业能力知识库中为各场景匹配作业机器人，生成各作业场景任务描述
场景任务描述包括场景名称、场景相关性作业对象列表；此步骤后，场景相关性作业对象列表中会增加参考工艺参数、作业机器人ID信息。具体的，根据场景类型、场景内作业对象类型、空间位置、机器人支持场景、部署区域、作业范围等信息，为各作业场景内作业对象推理匹配出支持各场景作业对象的具体机器人。亦可人为对匹配结果进行调整优化。最终所生成的作业场景任务描述中，包含各种作业对象列表，各列表内包含作业对象对象编号、对象类型、作业属性、空间位置、尺寸、角度、机器人、参考工艺参数、作业机器人ID等信息。
步骤S7：结合生产线基本生产流程，调用已生成的多个作业场景任务描述，进行各作业场景间的流程规划
即根据全产线基本生产流程，以作业场景任务描述为基本单元，进行多个场景任务的规划排布。
步骤S8：针对场景内分配单机器人作业工序，基于作业场景任务描述，进行机器人作业路径及控制指令规划
该步骤中，根据场景内作业对象列表内的相关信息，为每个作业对象的具体作业规划作业路径，同时，为各作业对象间作业的衔接规划过渡路径。同时，路径中根据具体工艺需求，插入点位上的指令动作。如焊缝作业对象的焊接路径规划、前段焊缝完成后切换到下条焊缝起点作业的过渡路径规划、及各条焊缝起点处的起弧指令插入，各条焊缝终点处的收弧指令插入。
步骤S9：针对场景内分配多机器人作业工序，基于作业场景任务描述，先后进行场景内多机器人任务调度规划、各机器人作业路径及控制指令规划
该步骤中，由于场景内涉及多台机器人作业，可能包括同功能机器人，亦可能包括多台不同功能机器人，需要对场景内各机器人的任务进行时序规划，以满足工艺与效率需求的同时避免冲突，再在任务时序规划的基础上，进行各机器人作业路径及控制指令的规划。
步骤S10：基于场景间的流程规划、场景内机器人作业任务规划，进行各场景机器人作业路径及控制指令下发，按规划执行相应作业任务
如图2所示，一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，具体包括：
多机器人作业能力知识库，用于配置、管理多场景多机器人集群的机器人信息；
生产工艺参数参考库，用于配置、管理各作业场景参考工艺参数信息；
场景任务描述生成单元，用于搭建三维仿真生产场景，并对生产场景进行几何解析、工艺参数匹配、作业机器人匹配，最终生成作业场景任务描述；
场景任务描述库，用于储存、配置、管理已生成的各种作业场景任务描述；
场景流程规划管理单元，从场景任务描述库中调用作业场景任务描述，并对各场景作业进行顺序规划、管理及流程监控；
多机器人任务规划单元，用于对作业场景内匹配有多个机器人作业的工序，进行工序内各机器人子任务分解、及各子任务调度时序规划；
机器人作业路径及指令规划单元，用于对单台机器人的运动路径、动作指令进行规划，并形成机器人能够识别的指令形式；
机器人交互接口单元，将机器人作业路径及指令规划单元形成的机器人指令，传输至对应机器人基础控制器中；
人机交互单元，用于构建定义机器人作业能力知识库、生产工艺参数参考库，并人为介入优化场景任务描述生成、机器人任务规划过程；
过程数据采集分析单元，采集整理各工序各机器人作业状态信息，用于进行场景作业流程监控、基于数字驱动的机器人异常状态识别及作业优化。
其中，多场景多机器人作业能力知识库、生产工艺参数参考库、场景任务描述库，可采用知识图谱、专家系统的方式进行结构化信息管理。
场景任务描述生成单元内包括三维场景构建及解析模块，基于三维物理引擎对生产场景中的设备、环境、生产元素进行布局，利用自定义三维解析插件提取场景中作业对象及作业对象相关几何信息，形成场景相关性作业对象列表。同时借助人机交互单元，用于人为选取设置生产对象、对自动解析的作业对象进行二次确认；同理，人机交互单元还可以对工艺参数匹配、作业机器人匹配过程进行二次确认及人为辅助匹配。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：建立多机器人作业能力知识库、生产流程各场景工艺参数参考库，基于真实生产场景构建三维仿真场景；
S2：对各仿真作业场景进行几何解析，获取场景相关性作业对象列表；
S3：根据场景相关性作业对象列表信息，从工艺参考库中匹配场景相关性工艺参数；
S4：结合场景相关性作业对象列表、场景相关性工艺参数，从多机器人作业能力知识库中为各场景匹配作业机器人，生成各作业场景任务描述；
S5：结合生产线基本生产流程，调用已生成的多个作业场景任务描述，进行各作业场景间的流程规划；
S6：针对场景内分配单机器人作业工序，基于作业场景任务描述，进行机器人作业路径及控制指令规划；
S7：针对场景内分配多机器人作业工序，基于作业场景任务描述，先后进行场景内多机器人任务调度规划、各机器人作业路径及控制指令规划；
S8：基于场景间的流程规划、场景内机器人作业任务规划，进行各场景机器人作业路径及控制指令下发，按规划执行相应作业任务。
2.根据权利要求1所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，其特征在于：步骤S1所述建立多机器人作业能力知识库，是通过将各机器人ID、作业范围、支持负载、支持作业场景、部署区域存入数据库中建立起来的。
3.根据权利要求1所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，其特征在于：步骤S2所述几何解析包括三维自动解析与人机交互增强解析。
4.根据权利要求1所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，其特征在于：步骤S2所述场景相关性作业对象列表中包括作业对象编号、对象属性、作业属性、空间位置、尺寸、角度、机器人参考作业姿态、参考工艺参数、作业机器人ID信息；
所述作业对象为所述生产场景内的多种组成元素；
所述对象属性包括点、面、线、体；
所述作业属性包括机器人取放、机器人必经过、机器人必绕开。
5.根据权利要求1所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法，其特征在于：步骤S7所述多机器人任务调度规划包括对场景内任务进行分解，形成多个由单台机器人可完成的子工序任务描述，并进行子任务调度时序规划；
所述对场景内任务进行分解，具体为基于作业对象类型、作业对象空间分布、作业对象数量的一种或多种方式的结合完成；
所述子任务调度时序规划，具体为基于预设规则、多目标优化、机器学习的一种或多种方式的结合完成。
6.一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，其特征在于：包括：
多机器人作业能力知识库，用于配置、管理多场景多机器人集群的机器人信息；
生产工艺参数参考库，用于配置、管理各作业场景参考工艺参数信息；
场景任务描述生成单元，用于搭建三维仿真生产场景，并对生产场景进行几何解析、工艺参数匹配、作业机器人匹配，最终生成作业场景任务描述；
场景任务描述库，用于储存、配置、管理已生成的各种作业场景任务描述；
场景流程规划管理单元，从场景任务描述库中调用作业场景任务描述，并对各场景作业进行顺序规划、管理及流程监控；
多机器人任务规划单元，用于对作业场景内匹配有多个机器人作业的工序，进行工序内各机器人子任务分解、及各子任务调度时序规划；
机器人作业路径及指令规划单元，用于对单台机器人的运动路径、动作指令进行规划，并形成机器人能够识别的指令形式；
机器人交互接口单元，将机器人作业路径及指令规划单元形成的机器人指令，传输至对应机器人基础控制器中；
人机交互单元，用于构建定义机器人作业能力知识库、生产工艺参数参考库，并人为介入优化场景任务描述生成、机器人任务规划过程；
过程数据采集分析单元，采集整理各工序各机器人作业状态信息，用于进行场景作业流程监控、基于数字驱动的机器人异常状态识别及作业优化。
7.根据权利要求6所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，其特征在于：所述场景任务描述生成单元包括三维场景构建及解析模块，基于三维物理引擎对生产场景中的设备、环境、生产元素进行布局，利用自定义三维解析插件提取场景中作业对象元素及作业对象相关几何信息，形成场景相关性作业对象列表。
8.根据权利要求6所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，其特征在于：所述人机交互单元，用于人为选取设置作业对象、对自动解析的作业对象进行二次确认；还用于对工艺参数匹配、作业机器人匹配过程进行二次确认及人为辅助匹配。
9.根据权利要求6所述的多场景多任务多机器人任务分配及协同作业系统，其特征在于：所述多机器人作业能力知识库、所述生产工艺参数参考库、所述场景任务描述库，采用知识图谱、专家系统的方式进行结构化信息管理。
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| CN202311238770.5A CN117140524A (zh) | 2023-09-22 | 2023-09-22 | 一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN117140524A true CN117140524A (zh) | 2023-12-01 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202311238770.5A Pending CN117140524A (zh) | 2023-09-22 | 2023-09-22 | 一种多场景多任务多机器人任务分配及协同作业方法及系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117841006A (zh) * | 2024-03-06 | 2024-04-09 | 中建三局集团有限公司 | 抓取机械手多优化目标的轨迹优化方法及装置 |
-
2023
- 2023-09-22 CN CN202311238770.5A patent/CN117140524A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117841006A (zh) * | 2024-03-06 | 2024-04-09 | 中建三局集团有限公司 | 抓取机械手多优化目标的轨迹优化方法及装置 |
| CN117841006B (zh) * | 2024-03-06 | 2024-05-28 | 中建三局集团有限公司 | 抓取机械手多优化目标的轨迹优化方法及装置 |
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