CN117484508A - 一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法 - Google Patents
一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117484508A CN117484508A CN202311694326.4A CN202311694326A CN117484508A CN 117484508 A CN117484508 A CN 117484508A CN 202311694326 A CN202311694326 A CN 202311694326A CN 117484508 A CN117484508 A CN 117484508A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- combination
- rotation angle
- mechanical joint
- processing
- material preparation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 134
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 69
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 65
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 41
- 239000013077 target material Substances 0.000 claims abstract description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 12
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 9
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 27
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 12
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 12
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 5
- 238000000586 desensitisation Methods 0.000 description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 239000012636 effector Substances 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
本发明公开一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法，涉及电气运动控制领域。本发明包括，根据备料位置点和加工位置点的空间坐标以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合；获取并解析上下料指令得到起始位置和终止位置；根据起始位置和终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合；修正得到由起始位置至终止位置的机械关节组的执行转动角度组合。本发明兼顾了控制过程的效率和灵活性。
Description
技术领域
本发明属于电气运动控制技术领域，特别是涉及一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法。
背景技术
现代制造业中，多关节机器人广泛应用于上下料工作，以提高生产效率和减少人力资源的消耗。然而传统的多关节机器人控制系统主要适用于点对点的工件搬运，对于复杂、变化的生产环境适应性较差。
在工件上下料过程中，由于工件搬运的起始位置和终止位置可能并不是严格明确的，这就需要机器人在搬运工件过程中需要根据现实情况进行灵活动态调整。
发明内容
本发明的目的在于提供一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法，通过预先生成系列机械关节组的转动角度组合，在进行简单快速的修正之后即可以得到由起始位置至终止位置的执行转动角度组合，兼顾了控制过程的效率和灵活性。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明提供一种上下料用多关节机器人的智能控制方法，包括，
获取备料区域和加工区域的位置分布；
在所述备料区域和所述加工区域的位置分布中分别抽取多个备料位置点和多个加工位置点；
对多个备料位置点和多个加工位置点进行组合得到多个备料位置点和加工位置点的组合；
获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
对于每个备料位置点和加工位置点的组合，根据备料位置点和加工位置点的空间坐标以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合；
获取并解析上下料指令得到起始位置和终止位置；
根据所述起始位置和所述终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合；
根据所述起始位置和所述终止位置分别与目标备料位置点和目标加工位置点的位置差对机械关节组的目标转动角度组合进行修正得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合；
控制机器人的机械关节组按照执行转动角度组合执行转动。
本发明还公开了一种上下料用多关节机器人的智能控制方法，包括，
获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收机械关节组的执行转动角度组合；
根据所述机械关节组的执行转动角度组合得到机器人夹持的工件的运动轨迹；
获取包含备料区域和加工区域的空间模型；
将工件的运动轨迹在空间模型中进行显示。
本发明还公开了一种上下料用多关节机器人的智能控制方法，包括，
获取多个机器人执行上下料任务的优先级；
获取多个机器人的位置以及对应的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合；
根据每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合得到每个机器人夹持的工件的运动轨迹；
判断每个机器人之间夹持的工件的运动轨迹是否存在交叉；
若是，则按照执行上下料任务的优先级依此执行；
若否，则不进行处理。
本发明还公开了一种上下料用多关节机器人的智能控制系统，包括，
转动控制单元，用于获取备料区域和加工区域的位置分布；
在所述备料区域和所述加工区域的位置分布中分别抽取多个备料位置点和多个加工位置点；
对多个备料位置点和多个加工位置点进行组合得到多个备料位置点和加工位置点的组合；
获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
对于每个备料位置点和加工位置点的组合，根据备料位置点和加工位置点的空间坐标以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合；
获取并解析上下料指令得到起始位置和终止位置；
根据所述起始位置和所述终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合；
根据所述起始位置和所述终止位置分别与目标备料位置点和目标加工位置点的位置差对机械关节组的目标转动角度组合进行修正得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合；
控制机器人的机械关节组按照执行转动角度组合执行转动；
显示单元，用于获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收机械关节组的执行转动角度组合；
根据所述机械关节组的执行转动角度组合得到机器人夹持的工件的运动轨迹；
获取包含备料区域和加工区域的空间模型；
将工件的运动轨迹在空间模型中进行显示；
避障单元，用于获取多个机器人执行上下料任务的优先级；
获取多个机器人的位置以及对应的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合；
根据每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合得到每个机器人夹持的工件的运动轨迹；
判断每个机器人之间夹持的工件的运动轨迹是否存在交叉；
若是，则按照执行上下料任务的优先级依此执行；
若否，则不进行处理。
本发明通过对备料区域和加工区域的多个位置点的机器人搬运状况进行模拟得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合。以此为基础，通过相对简单的逆运动学解算对起始位置和目标备料位置点的位置差，以及目标加工位置点至终止位置的位置差进行求解，以此实现对机械关节组的目标转动角度组合进行校正，从而快速得到控制机器人每个机械关节的执行转动角度组合。在此过程中可以对备料区域和加工区域任意位置的上下料运输进行快速及时的控制，兼顾了上下料机器人的响应速度和灵活性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明所述一种上下料用多关节机器人的智能控制系统于一实施例的功能模块及信息流向示意图；
图2为本发明所述转动控制单元于一实施例的示意图；
图3为本发明所述显示单元于一实施例的示意图；
图4为本发明所述避障单元于一实施例的示意图；
图5为本发明所述步骤S2于一实施例的示意图；
图6为本发明所述步骤S7于一实施例的示意图；
图7为本发明所述步骤S73于一实施例的示意图；
图8为本发明所述步骤S74于一实施例的示意图；
图9为本发明所述步骤S8于一实施例的示意图；
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1-转动控制单元，2-显示单元，3-避障单元。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
需要说明的是，本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
多关节机器人是一种具有多个关节或可移动连接的机器人系统。每个关节可以通过电机、液压或气动系统等方式进行控制，使机器人能够在多个自由度上进行运动和操作。多关节机器人广泛应用于工业自动化、装配线、制造业、医疗领域等各种应用中。
多关节机器人的关节可以是旋转关节或转动关节，通过控制各个关节的运动，机器人可以在三维空间内实现复杂的运动和操作。每个关节的运动范围和限制条件会根据具体机器人系统的设计和应用需求而有所不同。
在加工运输的过程中，上料(Loading)指的是将物料或零部件放置到生产线或机器的进料位置，以供后续的加工、组装或处理。上料可以包括将物料放置到传送带、装载到托盘或容器中，或者将零部件放入机器的进料口等操作。下料(Unloading)则是指从生产线或机器中取出已经加工或处理完成的物料或零部件，以进行后续的包装、检验、运输或其他处理。下料可以包括从传送带上取下零件、将成品从机器的出料口取出，或者将产品卸载到托盘或容器中等操作。
上下料的目的是确保生产线的连续运行和高效生产。在自动化生产中，上下料通常由机械装置、机器人或自动输送系统完成，以提高生产效率、降低人工成本和减少人为错误。上下料的高效性对于生产线的正常运行和产品质量具有重要影响。为了提高机器人在上下料过程中的灵活性和响应速度，本发明提供以下方案。
请参阅图1至4所示，本发明提供了一种上下料用多关节机器人的智能控制系统，从功能模块上划分可以包括转动控制单元1、显示单元2以及避障单元3。转动控制单元1用于控制机器人的机械关节转动，起到上下料搬运控制的作用。显示单元2目的在于向操作人员直观显示机器人上下料过程中的运动轨迹，避障单元3则可以避免多个机器人上下料过程中出现碰撞。
在本方案具体实施的过程中，首先可以由转动控制单元1执行步骤S1获取备料区域和加工区域的位置分布，备料区域和加工区域通常是在生产线规划过程中已经确定的区域。接下来可以执行步骤S2在备料区域和加工区域的位置分布中分别抽取多个备料位置点和多个加工位置点，通常是规划好的位置点，但还可能是工件经常堆放的位置点。接下来可以执行步骤S3对多个备料位置点和多个加工位置点进行组合得到多个备料位置点和加工位置点的组合。这样可以尽量覆盖实际上下料过程中可能的位置点。
接下来可以执行步骤S4获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构。接下来可以执行步骤S5对于每个备料位置点和加工位置点的组合，根据备料位置点和加工位置点的空间坐标以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合。
逆运动学解算的过程可以概括为以下步骤：
确定目标位置和姿态：根据需要，确定末端执行器(如机器人手臂末端)所需达到的目标位置和姿态。这通常以三维空间中的坐标和方向或欧拉角的形式给出。
选择逆运动学方法：根据机器人的结构和关节类型，选择适当的逆运动学解算方法。不同的机器人可能需要不同的方法和算法。
建立逆运动学模型：基于机器人的几何特征和运动学参数，建立机器人的逆运动学模型。这包括确定各个关节的旋转轴、关节之间的连接关系和运动范围等。
解算关节变量：根据逆运动学模型和目标位置姿态，求解关节变量，即各个关节的位置和角度。这可以通过解析解、数值迭代或优化算法等方法进行。
验证解算结果：将求解得到的关节变量应用于机器人，观察末端执行器是否能够达到目标位置和姿态。如果结果不满足要求，可以进行调整和优化，重新进行解算。
在机器人执行上下料任务的过程中，首先可以执行步骤S6获取并解析上下料指令得到起始位置和终止位置。接下来可以执行步骤S7根据起始位置和终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合。接下来可以执行步骤S8根据起始位置和终止位置分别与目标备料位置点和目标加工位置点的位置差对机械关节组的目标转动角度组合进行修正得到由起始位置至终止位置的机械关节组的执行转动角度组合。最后可以执行步骤S9控制机器人的机械关节组按照执行转动角度组合执行转动。
为了将机器人的运动轨迹进行直观展示，可以由显示单元2执行步骤S011获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构。接下来可以执行步骤S012接收机械关节组的执行转动角度组合。接下来可以执行步骤S013根据机械关节组的执行转动角度组合得到机器人夹持的工件的运动轨迹。生成运动轨迹的步骤如下：
确定夹持点：根据工件的几何形状和夹持需求，确定机器人夹持工件的位置和方式。这可能涉及到机器人末端执行器的设计和夹具的选择。
确定机械关节组的执行转动角度组合：根据夹持工件的运动轨迹要求，确定机械关节组各个关节的执行转动角度组合。这可能需要考虑工件的运动路径、姿态变化和夹持点的移动。
运动规划：根据确定的关节角度组合，使用逆运动学解算或其他运动规划算法计算出关节的运动轨迹。这可以包括规划关节的速度、加速度和运动时间等参数。
控制机器人运动：将运动规划得到的关节轨迹应用于机器人的控制系统，控制各个关节按照计算得到的角度组合进行运动。这可以通过控制器发送适当的控制信号来实现。
夹持工件的运动轨迹：根据机械关节的运动和夹持点的位置，可以计算出夹持工件的运动轨迹。这可以通过机器人的运动学模型和夹具的设计来确定。
接下来可以执行步骤S014获取包含备料区域和加工区域的空间模型，接下来可以执行步骤S015将工件的运动轨迹在空间模型中进行显示。
为了避免多个机器人在上下料过程中发生碰撞，首先可以由避障单元3执行步骤S021获取多个机器人执行上下料任务的优先级，通常是上下料的设计顺序。接下来可以执行步骤S022获取多个机器人的位置以及对应的机械关节组和机械臂组的连接结构。接下来可以执行步骤S023接收每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合。接下来可以执行步骤S024根据每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合得到每个机器人夹持的工件的运动轨迹，这一过程在上述步骤中已经提及，在此不再赘述。接下来可以执行步骤S025判断每个机器人之间夹持的工件的运动轨迹是否存在交叉。若是则接下来可以执行步骤S026按照执行上下料任务的优先级依此执行。若否则接下来可以执行步骤S027不进行处理，此处的不进行处理指的是不进行优先级排序执行，并非是完全没有响应动作。
请参阅图5所示，为了让备料位置点和加工位置点覆盖更多的实际工况，上述的步骤S2在具体实施的过程中首先可以执行步骤S21多次获取工件在备料区域和加工区域的放置位置。接下来可以执行步骤S22将备料区域和加工区域进行网格化，此处的网格划分为均匀划分，也即是每个网格的面积相同。接下来可以执行步骤S23获取每个网格内工件的放置次数。接下来可以执行步骤S24将网格内工件的放置次数的比值作为每个网格的使用系数。接下来可以执行步骤S25获取备料位置点和加工位置点的设计总数量。接下来可以执行步骤S26将备料位置点和加工位置点的设计总数量按照每个网格的使用系数进行比例分配得到备料区域和加工区域的每个网格分别对应的备料位置点和加工位置点的数量。最后可以执行步骤S27按照每个网格分别对应的备料位置点和加工位置点的数量进行均匀抽取得到备料区域和加工区域内备料位置点和加工位置点的空间坐标，此处的均匀抽取可以是间隔距离相同。通过上述步骤可以让经常使用位置备料位置点和加工位置点的密度更高。
为了对上述的步骤S21至步骤S29的实施过程进行补充说明，提供部分功能模块的源代码，并在注释部分进行对照解释说明。为了避免涉及商业秘密的数据泄露，对不影响方案实施的部分数据进行脱敏处理，下同。
定义了一个位置数据结构和一个网格类来存储每个网格的相关信息。使用GridManager类来管理网格，包括添加放置信息、计算使用系数、分配位置点和生成位置点坐标。在main函数中创建了两个GridManager对象，分别代表备料区域和加工区域，并展示了如何处理位置分配。通过随机数生成了实际的位置点坐标，确保了分布的随机性和均匀性。
代码的主要功能是模拟在一个备料区域和加工区域中分配特定数量的备料位置点和加工位置点。首先通过记录工件的放置次数来网格化区域，并计算每个网格的使用系数。然后按照这些系数分配位置点的总数量，确保更频繁使用的网格获得更多的位置点。最后在每个网格中均匀随机生成位置点的坐标。这个过程模拟了一个基于使用频率的位置点分配策略，此步骤还可以用于工厂布局设计或类似的物流优化问题。
请参阅图6所示，由于距离较远的两点之间的机器人转动控制需要进行复杂的解算，因为可以将解算工作进行前置，并在后续使用中进行调用即可，这就需要充分提前计算待选备料位置点和待选加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合。具体而言，上述的步骤S7在实施的过程中首先可以执行步骤S71分别获取起始位置和终止位置临近的若干个备料位置点和若干个加工位置点作为待选备料位置点和待选加工位置点。接下来可以执行步骤S72对若干个待选备料位置点和若干个待选加工位置点进行组合得到多对待选备料位置点和待选加工位置点的组合。接下来可以执行步骤S73在每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合中进行检索匹配得到每对待选备料位置点和待选加工位置点的组合对应的机械关节组的待选转动角度组合。接下来可以执行步骤S74根据机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构得到每个机械关节组的待选转动角度组合的转动误差排列顺序。最后可以执行步骤S75根据待选转动角度组合的转动误差排列顺序选择转动误差最低的待选转动角度组合对应的待选备料位置点和待选加工位置点的组合作为目标备料位置点和目标加工位置点的组合，并得到对应的机械关节组的目标转动角度组合。
为了对上述的步骤S71至步骤S75的实施过程进行补充说明，提供部分功能模块的源代码，并在注释部分进行对照解释说明。为了避免涉及商业秘密的数据泄露，对不影响方案实施的部分数据进行脱敏处理，下同。
此程序首先定义了位置(Position)和转动角度(RotationAngles)的数据结构。calculateDistance函数用来计算两个位置点之间的距离。generateRandomAngles函数用于生成一个机械关节的随机转动角度组合以及对应的误差值。
matchBestMaterialAndProcessingPoints函数是核心函数，执行以下步骤：对所有备料位置点和起始位置计算距离，并选择最近的几个备料位置点。对所有加工位置点和终止位置计算距离，并选择最近的几个加工位置点。组合备料位置点和加工位置点，并为每对组合生成一个随机的转动角度组合。从生成的转动角度组合中找到转动误差最小的组合，并返回对应的备料位置点和加工位置点组合。
main函数设置了一些示例的位置点和起始/终止位置，调用matchBestMaterialAndProcessingPoints函数来找到最佳的位置点组合，并输出结果。
请参阅图7所示，由于备料位置点和加工位置点的组合数量可能众多。为了提高检索匹配的效率，缩短机器人控制响应的延迟，上述的步骤S73在具体实施的过程中首先可以执行步骤S731对于每个备料位置点和加工位置点的组合，获取备料位置点和加工位置点所在网格内全部备料位置点和加工位置点的数量之和作为备料位置点和加工位置点的组合的排序指数。接下来可以执行步骤S732将每个备料位置点和加工位置点的组合按照对应的排序指数数值大小由先至后进行排序得到每个备料位置点和加工位置点的组合的初始的检索排序。接下来可以执行步骤S733持续获取每个备料位置点和加工位置点的组合被检索匹配成为待选备料位置点和待选加工位置点的组合的选中次数。最后可以执行步骤S734将选中次数累加至对应的排序指数，并按照累加后的排序指数对每个备料位置点和加工位置点的组合的检索排序进行更新。
为了对上述的步骤S731至步骤S734的实施过程进行补充说明，提供部分功能模块的源代码，并在注释部分进行对照解释说明。为了避免涉及商业秘密的数据泄露，对不影响方案实施的部分数据进行脱敏处理，下同。
上述代码运行过程中，首先定义了Position和PositionCombination结构体来存储位置信息和排序指数。之后使用updateIndex函数计算每个位置点组合的排序指数，并使用std::sort和自定义的比较函数compareByIndex按照排序指数对组合进行排序。接下来模拟了选中次数的更新，然后根据排序指数和选中次数再次更新排序。
在实际应用中，这些位置点组合将被用来确定备料位置点和加工位置点，并且通过机械关节组的转动角度组合来实现这些位置的物理定位。代码中的更新和排序逻辑可以帮助优化位置点的选择，从而可能提高机械臂的工作效率。
请参阅图8所示，由于机器人中不同位置的机械关节转动对上下料放置精度影响是不同的，为了筛选出精度更高好的机器人转动控制方式，上述的步骤S74在具体实施的过程中首先可以执行步骤S741根据机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构得到由固定端至工件的机械关节首尾连接顺序。接下来可以执行步骤S742获取每个机械关节之间的转动误差率。接下来可以执行步骤S743获取每个机械关节组的待选转动角度组合中每个机械关节的转动角度。接下来可以执行步骤S744根据每个机械关节之间的转动误差率计算每个机械关节组的待选转动角度组合中每个机械关节的自身转动误差。接下来可以执行步骤S745按照机械关节首尾连接顺序，将每个机械关节组的待选转动角度组合中在首端的机械关节的自身转动误差累加至在尾端的机械关节，得到每个机械关节组的待选转动角度组合的尾端机械关节的累积转动误差。最后可以执行步骤S746按照尾端机械关节的累积转动误差进行排名得到对应每个机械关节组的待选转动角度组合的转动误差排列顺序。
为了对上述的步骤S741至步骤S746的实施过程进行补充说明，提供部分功能模块的源代码，并在注释部分进行对照解释说明。为了避免涉及商业秘密的数据泄露，对不影响方案实施的部分数据进行脱敏处理，下同。
上述代码在机器人运动控制的过程中，首先定义了Joint结构体来存储机械关节的信息，包括ID、转动角度、转动误差率和累积转动误差。之后通过updateCumulativeError函数计算每个机械关节的累积转动误差。再使用std::sort和自定义比较函数compareByCumulativeError按照累积误差对机械关节进行排序。最后输出每个机械关节的排序信息，包括ID、转动角度、转动误差率和累积误差。
以上代码的功能可以帮助工程师或者系统决策者了解在机械关节组的每个关节在其转动角度下所累积的误差，并且按照这个误差对关节进行排序，以便于识别哪些关节可能对整个机械臂系统的精度影响较大。这对于调整机器人的精度和执行任务是非常重要的。
请参阅图9所示，由于起始位置至目标备料位置点存在位置差，目标加工位置点至终止位置也存在位置差。为了对机械关节组的目标转动角度组合进行修正，上述的步骤S8在具体实施的过程中首先可以执行步骤S81根据起始位置至目标备料位置点的位置差以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到机械关节组的第一阶段转动角度组合。接下来可以执行步骤S82根据目标加工位置点至终止位置的位置差以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到机械关节组的第二阶段转动角度组合。
之后可以执行步骤S83根据机械关节组的第一阶段转动角度组合、目标转动角度组合以及第二阶段转动角度组合得到由起始位置至终止位置的机械关节组的执行转动角度组合。具体而言就是将第一阶段转动角度组合、目标转动角度组合以及第二阶段转动角度组合中每个机械关节的转动角度进行累加，从而得到每个机械关节的执行转动角度作为由起始位置至终止位置的机械关节组的执行转动角度组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。
也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行相应的功能或动作的硬件，例如电路或ASIC(专用集成电路，Application Specific Integrated Circuit)来实现，或者可以用硬件和软件的组合，如固件等来实现。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其它变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其它单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (10)
1.一种上下料用多关节机器人的智能控制方法，其特征在于，包括，
获取备料区域和加工区域的位置分布；
在所述备料区域和所述加工区域的位置分布中分别抽取多个备料位置点和多个加工位置点；
对多个备料位置点和多个加工位置点进行组合得到多个备料位置点和加工位置点的组合；
获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
对于每个备料位置点和加工位置点的组合，根据备料位置点和加工位置点的空间坐标以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合；
获取并解析上下料指令得到起始位置和终止位置；
根据所述起始位置和所述终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合；
根据所述起始位置和所述终止位置分别与目标备料位置点和目标加工位置点的位置差对机械关节组的目标转动角度组合进行修正得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合；
控制机器人的机械关节组按照执行转动角度组合执行转动。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述备料区域和所述加工区域的位置分布中分别抽取多个备料位置点和多个加工位置点的步骤，包括，
多次获取工件在所述备料区域和所述加工区域的放置位置；
将所述备料区域和所述加工区域进行网格化；
获取每个网格内工件的放置次数；
将网格内工件的放置次数的比值作为每个网格的使用系数；
获取所述备料位置点和所述加工位置点的设计总数量；
将所述备料位置点和所述加工位置点的设计总数量按照每个网格的使用系数进行比例分配得到所述备料区域和所述加工区域的每个网格分别对应的所述备料位置点和所述加工位置点的数量；
按照每个网格分别对应的所述备料位置点和所述加工位置点的数量进行均匀抽取得到所述备料区域和所述加工区域内所述备料位置点和所述加工位置点的空间坐标。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述起始位置和所述终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合的步骤，包括，
分别获取所述起始位置和所述终止位置临近的若干个所述备料位置点和若干个所述加工位置点作为待选备料位置点和待选加工位置点；
对若干个待选备料位置点和若干个待选加工位置点进行组合得到多对待选备料位置点和待选加工位置点的组合；
在每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合中进行检索匹配得到每对待选备料位置点和待选加工位置点的组合对应的机械关节组的待选转动角度组合；
根据机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构得到每个机械关节组的待选转动角度组合的转动误差排列顺序；
根据待选转动角度组合的转动误差排列顺序选择转动误差最低的待选转动角度组合对应的待选备料位置点和待选加工位置点的组合作为目标备料位置点和目标加工位置点的组合，并得到对应的机械关节组的目标转动角度组合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合中进行检索匹配得到每对待选备料位置点和待选加工位置点的组合对应的机械关节组的待选转动角度组合的步骤，包括，
对于每个备料位置点和加工位置点的组合，获取备料位置点和加工位置点所在网格内全部备料位置点和加工位置点的数量之和作为备料位置点和加工位置点的组合的排序指数；
将每个备料位置点和加工位置点的组合按照对应的所述排序指数数值大小由先至后进行排序得到每个备料位置点和加工位置点的组合的初始的检索排序；
持续获取每个备料位置点和加工位置点的组合被检索匹配成为待选备料位置点和待选加工位置点的组合的选中次数；
将所述选中次数累加至对应的所述排序指数，并按照累加后的所述排序指数对每个备料位置点和加工位置点的组合的检索排序进行更新。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构得到每个机械关节组的待选转动角度组合的转动误差排列顺序的步骤，包括，
根据机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构得到由固定端至工件的机械关节首尾连接顺序；
获取每个机械关节之间的转动误差率；
获取每个机械关节组的待选转动角度组合中每个机械关节的转动角度；
根据每个机械关节之间的转动误差率计算每个机械关节组的待选转动角度组合中每个机械关节的自身转动误差；
按照机械关节首尾连接顺序，将每个机械关节组的待选转动角度组合中在首端的机械关节的自身转动误差累加至在尾端的机械关节，得到每个机械关节组的待选转动角度组合的尾端机械关节的累积转动误差；
按照尾端机械关节的累积转动误差进行排名得到对应每个机械关节组的待选转动角度组合的转动误差排列顺序。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述起始位置和所述终止位置分别与目标备料位置点和目标加工位置点的位置差对机械关节组的目标转动角度组合进行修正得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合的步骤，包括，
根据所述起始位置至目标备料位置点的位置差以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到机械关节组的第一阶段转动角度组合；
根据目标加工位置点至所述终止位置的位置差以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到机械关节组的第二阶段转动角度组合；
根据机械关节组的第一阶段转动角度组合、目标转动角度组合以及第二阶段转动角度组合得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据机械关节组的第一阶段转动角度组合、目标转动角度组合以及第二阶段转动角度组合得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合的步骤，包括，
将第一阶段转动角度组合、目标转动角度组合以及第二阶段转动角度组合中每个机械关节的转动角度进行累加，得到每个机械关节的执行转动角度作为由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合。
8.一种上下料用多关节机器人的智能控制方法，其特征在于，包括，
获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收权利要求1至7任一项所述的一种上下料用多关节机器人的智能控制方法中的机械关节组的执行转动角度组合；
根据所述机械关节组的执行转动角度组合得到机器人夹持的工件的运动轨迹；
获取包含备料区域和加工区域的空间模型；
将工件的运动轨迹在空间模型中进行显示。
9.一种上下料用多关节机器人的智能控制方法，其特征在于，包括，
获取多个机器人执行上下料任务的优先级；
获取多个机器人的位置以及对应的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收权利要求1至7任一项所述的一种上下料用多关节机器人的智能控制方法中的每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合；
根据每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合得到每个机器人夹持的工件的运动轨迹；
判断每个机器人之间夹持的工件的运动轨迹是否存在交叉；
若是，则按照执行上下料任务的优先级依此执行；
若否，则不进行处理。
10.一种上下料用多关节机器人的智能控制系统，其特征在于，包括，
转动控制单元，用于获取备料区域和加工区域的位置分布；
在所述备料区域和所述加工区域的位置分布中分别抽取多个备料位置点和多个加工位置点；
对多个备料位置点和多个加工位置点进行组合得到多个备料位置点和加工位置点的组合；
获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
对于每个备料位置点和加工位置点的组合，根据备料位置点和加工位置点的空间坐标以及机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构逆运动学解算得到每个备料位置点和加工位置点的组合对应的机械关节组的转动角度组合；
获取并解析上下料指令得到起始位置和终止位置；
根据所述起始位置和所述终止位置在多个备料位置点和加工位置点的组合中进行匹配得到目标备料位置点和目标加工位置点的组合以及对应的机械关节组的目标转动角度组合；
根据所述起始位置和所述终止位置分别与目标备料位置点和目标加工位置点的位置差对机械关节组的目标转动角度组合进行修正得到由所述起始位置至所述终止位置的机械关节组的执行转动角度组合；
控制机器人的机械关节组按照执行转动角度组合执行转动；
显示单元，用于获取机器人的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收机械关节组的执行转动角度组合；
根据所述机械关节组的执行转动角度组合得到机器人夹持的工件的运动轨迹；
获取包含备料区域和加工区域的空间模型；
将工件的运动轨迹在空间模型中进行显示；
避障单元，用于获取多个机器人执行上下料任务的优先级；
获取多个机器人的位置以及对应的机械关节组和机械臂组的连接结构；
接收每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合；
根据每个机器人的机械关节组的执行转动角度组合得到每个机器人夹持的工件的运动轨迹；
判断每个机器人之间夹持的工件的运动轨迹是否存在交叉；
若是，则按照执行上下料任务的优先级依此执行；
若否，则不进行处理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311694326.4A CN117484508B (zh) | 2023-12-11 | 2023-12-11 | 一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311694326.4A CN117484508B (zh) | 2023-12-11 | 2023-12-11 | 一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117484508A true CN117484508A (zh) | 2024-02-02 |
| CN117484508B CN117484508B (zh) | 2024-06-18 |
Family
ID=89671033
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311694326.4A Active CN117484508B (zh) | 2023-12-11 | 2023-12-11 | 一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117484508B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009279700A (ja) * | 2008-05-21 | 2009-12-03 | Purex:Kk | ワークの把持方法および装置 |
| CN102922521A (zh) * | 2012-08-07 | 2013-02-13 | 中国科学技术大学 | 一种基于立体视觉伺服的机械臂系统及其实时校准方法 |
| CN103147577A (zh) * | 2013-02-27 | 2013-06-12 | 中联重科股份有限公司 | 多关节类机械臂架的控制方法、设备、系统及工程机械 |
| CN212094077U (zh) * | 2020-05-08 | 2020-12-08 | 深圳市诚慧丰精密科技有限公司 | 一种自动机械手的自动上料装置 |
| CN113799120A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-12-17 | 中联重科股份有限公司 | 冗余自由度机械臂的路径规划方法、装置及工程机械 |
| TWI786995B (zh) * | 2021-12-15 | 2022-12-11 | 廣達國際機械有限公司 | 型鋼加工機遠端控制方法 |
| CN116460860A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-07-21 | 中国科学技术大学 | 一种基于模型的机器人离线强化学习控制方法 |
| WO2023193362A1 (zh) * | 2022-04-08 | 2023-10-12 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种复合机器人和三维视觉的大型结构件自动焊接系统及方法 |
-
2023
- 2023-12-11 CN CN202311694326.4A patent/CN117484508B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009279700A (ja) * | 2008-05-21 | 2009-12-03 | Purex:Kk | ワークの把持方法および装置 |
| CN102922521A (zh) * | 2012-08-07 | 2013-02-13 | 中国科学技术大学 | 一种基于立体视觉伺服的机械臂系统及其实时校准方法 |
| CN103147577A (zh) * | 2013-02-27 | 2013-06-12 | 中联重科股份有限公司 | 多关节类机械臂架的控制方法、设备、系统及工程机械 |
| CN212094077U (zh) * | 2020-05-08 | 2020-12-08 | 深圳市诚慧丰精密科技有限公司 | 一种自动机械手的自动上料装置 |
| CN113799120A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-12-17 | 中联重科股份有限公司 | 冗余自由度机械臂的路径规划方法、装置及工程机械 |
| TWI786995B (zh) * | 2021-12-15 | 2022-12-11 | 廣達國際機械有限公司 | 型鋼加工機遠端控制方法 |
| WO2023193362A1 (zh) * | 2022-04-08 | 2023-10-12 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种复合机器人和三维视觉的大型结构件自动焊接系统及方法 |
| CN116460860A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-07-21 | 中国科学技术大学 | 一种基于模型的机器人离线强化学习控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117484508B (zh) | 2024-06-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11701777B2 (en) | Adaptive grasp planning for bin picking | |
| Tipary et al. | Generic development methodology for flexible robotic pick-and-place workcells based on Digital Twin | |
| US10946526B2 (en) | Robot taping system and method of taping | |
| EP3624997B1 (en) | Method and control system for controlling movement sequences of a robot | |
| US8255077B2 (en) | Apparatus, method and program for creating tool reference plane | |
| JP2022187984A (ja) | モジュール化ニューラルネットワークを用いた把持学習 | |
| Ojstersek et al. | Use of simulation software environments for the purpose of production optimization | |
| WO2020231319A1 (en) | Robot cell setup system and process | |
| JP2022187983A (ja) | 高次元のロボット作業を学習するためのネットワークモジュール化 | |
| CN112828892A (zh) | 一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Xu et al. | Planning a minimum sequence of positions for picking parts from multiple trays using a mobile manipulator | |
| Rückert et al. | Calibration of a modular assembly system for personalized and adaptive human robot collaboration | |
| US20240208069A1 (en) | Automatic pick and place system | |
| CN117484508B (zh) | 一种上下料用多关节机器人的智能控制系统及方法 | |
| Becker et al. | Automation of post-processing in additive manufacturing with industrial robots | |
| Larsen et al. | Full automatic path planning of cooperating robots in industrial applications | |
| Álvarez-Martínez | Modelling the kinematic properties of an industrial manipulator in packing applications | |
| EP0830921A1 (en) | A method for handling metal sheets in a working area comprising a machine tool and a robot | |
| Sobaszek | A lean robotics approach to the scheduling of robotic adhesive dispensing process | |
| Yukhimets | Tool Path Planning Method for Industrial Manipulators Based on 3D-Model Obtained From Computer Vision Systems | |
| Ungen et al. | Analysis and comparison of optimization techniques supporting the engineering planning of reconfigurable robot cells | |
| Yuan et al. | Strategy for robot motion and path planning in robot taping | |
| CN118211001A (zh) | 深度碰撞避免 | |
| Yeh et al. | 3D Cameras and Algorithms for Multi-Angle Gripping and Control of Robotic Arm | |
| Xiao et al. | Position kinematics analysis of 6-DOF picking manipulator |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |