CN117601135A - 智能砌墙机器人姿态调整方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智能砌墙机器人姿态调整方法及系统，包括：获取目标墙体数据；建立虚拟目标墙体模型；控制智能砌墙机器人执行砌墙动作，并获取实际墙体数据；获取实际墙体数据和虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；根据分析数据调整智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；重复获取分析数据并调整智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成目标弧形墙体的砌墙作业。本发明智能砌墙机器人系统及施工方法，通过对弧形墙体作业中对作业方案的持续修正，将弧形墙体作业中不可避免的施工误差进行消除，可以有效的减少弧形墙体作业的误差迭代，实现对于弧形墙体作业的智能砌墙机器人自动化作业，并且适用于各种环境的弧形墙体作业，适用性很强。
Description
技术领域
本发明涉及机器人智能控制技术，具体涉及智能砌墙机器人姿态调整方法及系统。
背景技术
砌墙机器人能有效解决劳动力不足、工作效率低和危险程度高等问题，是建筑、控制和机电学科交叉的产物，代表着建筑施工技术的发展趋势。目前砌墙机器人的硬件采用成熟的工业机器人，而专用的控制系统的研究却处于起步阶段。
现有技术中开了多种砌墙机器人，其多注重于机械结构方面的技术改进，而对于墙体施工环境中，尤其是弧形墙体施工中的砌墙机器人控制技术非常匮乏。
发明内容
为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供智能砌墙机器人姿态调整方法及系统。
第一方面，本申请实施例提供了智能砌墙机器人姿态调整方法，包括：
从目标弧形墙体区域的BIM模型中获取目标弧形墙体的形状和尺寸数据作为目标墙体数据；
建立坐标系，并根据所述目标墙体数据建立虚拟目标墙体模型；
控制智能砌墙机器人根据基准砌墙方案执行砌墙动作，并在一个砌墙动作完成后扫描获取实际墙体数据；所述一个砌墙动作为完成一组砖块的作业动作；
将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；
根据所述分析数据调整所述智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；
重复获取所述分析数据并调整所述智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成所述目标弧形墙体的砌墙作业。
现有技术中的砌墙机器人控制技术多针对于机器人自身的控制过程，比如如何寻找砖块、如何抓取砖块等，如申请号为201910658097.8的中国专利公开了一种砌墙机器人对接方法，包括以下步骤：通过固定在砌墙场地的多个不同姿态的标定砖块进行双目视觉标定；根据所述砌墙砖块的双目图像获取所述砌墙砖块的定位信息；根据所述定位信息获取抓取所述砌墙砖块的位姿信息；根据所述位姿信息抓取所述砌墙砖块。但是对于墙体施工来说，每一次砌墙作业时都会产生少许的作业误差，这种误差对于直线墙体来说是容易进行修正的，但是对于较为复杂的弧形墙体来说，砖块之间的影响更为复杂，由于砖块之间的砂浆往往不均匀，所以砂浆的量经常会轻微的影响砖块的布置方向，这会造成误差不易修复并持续累计，所以目前缺乏针对弧形墙体的有效的砌墙机器人控制方案。
本申请实施例实施时，基于施工常用的BIM模型先构建虚拟目标墙体模型，其主要参数来源于BIM模型中的形状和尺寸数据；应当理解的是虚拟目标墙体模型应当是包含完整的墙体的模型。智能砌墙机器人依赖于基础的基准砌墙方案进行初始控制，基准砌墙方案需要根据虚拟目标墙体模型生成，其生成方案可以参照现有技术中生产线机器人的方案生成方式，本申请实施例在此不多做复述。为了提高智能砌墙机器人的作业效率，在本申请实施例中采用了一组砖块的作业动作完成后进行一次扫描，扫描方式可以采用红外雷达、毫米波雷达、超声波雷达等方式进行，其属于现有技术，本申请实施例在此不多做限定。而对于扫描后产生的结果，即实际墙体数据，需要输入到虚拟目标墙体模型中与虚拟目标墙体模型对应数据进行比较，将其差异作为评估当前砌墙机器人作业状况的重要依据。
在本申请实施例中，通过分析数据可以分析出智能砌墙机器人的下一个砌墙动作需要做何种调整，应当理解的是调整的基础是基准砌墙方案，即根据分析数据对基准砌墙方案中下一个砌墙动作相关参数进行调整。在持续循环修正后可以在各种工况下实现弧形墙体作业的误差消除。本申请实施例通过对弧形墙体作业中对作业方案的持续修正，将弧形墙体作业中不可避免的施工误差进行消除，可以有效的减少弧形墙体作业的误差迭代，实现对于弧形墙体作业的智能砌墙机器人自动化作业，并且适用于各种环境的弧形墙体作业，适用性很强。
在一种可能的实现方式中，所述基准砌墙方案的获取包括：
将智能砌墙机器人的关键部位映射至所述虚拟目标墙体模型形成机器人坐标；所述关键部位为所述砌墙机器人作业时活动的部件对应的点位；
在所述虚拟目标墙体模型中根据所述目标弧形墙体的半径分布将所述虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段；每个墙体模型段内的半径变化小于预设值；
根据砖块尺寸对每个墙体模型段进行砖块分布划分，生成对应每个墙体模型段的砖块分布数据；
根据所述每个砖块分布数据和所述智能砌墙机器人的作业周期计算所述智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案；
将每个墙体模型段对应的作业方案沿时间轴拼接形成所述基准砌墙方案。
在一种可能的实现方式中，将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据包括：
将当前一个砌墙动作完成后所产生的实际墙体数据作为当前墙体数据；
获取所述当前墙体数据中关键点和所述虚拟目标墙体模型对应关键点的位置差异作为差异数据；所述关键点包括砖块端点、砖块中心点和砖块边中点中的至少一种；
计算所有差异数据的方差和均值作为待评估数据；
将所述待评估数据输入分析模型中获取所述分析数据。
在一种可能的实现方式中，所述分析模型包括评估模型和多个子模型；每个子模型对应一种砌墙工况；
将所述待评估数据输入分析模型中获取所述分析数据包括：
将所述待评估数据输入所有子模型，并获取所述子模型的输出数据；所述子模型的输出数据为在砌墙工况下所述智能砌墙机器人后续作业的修正方案；
将所有所述子模型的输出数据输入所述评估模型，并获取所述评估模型的输出数据；所述评估模型的输出数据为对所述子模型的输出数据的评分；
选取评分最佳的子模型的输出数据作为所述分析数据。
在一种可能的实现方式中，一组砖块的作业动作的划分包括：
将所述墙体模型段根据作业流程划分为多个基准作业区间；每个所述基准作业区间为可以独立进行作业动作的区间；
将所述基准作业区间内的砖块作业动作作为一组砖块的作业动作。
在一种可能的实现方式中，将所述墙体模型段根据作业流程划分为多个基准作业区间通过变分法计算。
第二方面，本申请实施例提供了智能砌墙机器人姿态调整系统，包括：
获取单元，被配置为从目标弧形墙体区域的BIM模型中获取目标弧形墙体的形状和尺寸数据作为目标墙体数据；
建模单元，被配置为建立坐标系，并根据所述目标墙体数据建立虚拟目标墙体模型；
控制模块，被配置为控制智能砌墙机器人根据基准砌墙方案执行砌墙动作，并在一个砌墙动作完成后扫描获取实际墙体数据；所述一个砌墙动作为完成一组砖块的作业动作；
分析模块，被配置为将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；
调整模块，被配置为根据所述分析数据调整所述智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；
循环模块，被配置为通过所述控制模块、所述分析模块和所述调整模块重复获取所述分析数据并调整所述智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成所述目标弧形墙体的砌墙作业。
在一种可能的实现方式中，还包括用于获取所述基准砌墙方案的预处理模块；
所述预处理模块被配置为：
将智能砌墙机器人的关键部位映射至所述虚拟目标墙体模型形成机器人坐标；所述关键部位为所述砌墙机器人作业时活动的部件对应的点位；
在所述虚拟目标墙体模型中根据所述目标弧形墙体的半径分布将所述虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段；每个墙体模型段内的半径变化小于预设值；
根据砖块尺寸对每个墙体模型段进行砖块分布划分，生成对应每个墙体模型段的砖块分布数据；
根据所述每个砖块分布数据和所述智能砌墙机器人的作业周期计算所述智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案；
将每个墙体模型段对应的作业方案沿时间轴拼接形成所述基准砌墙方案。
在一种可能的实现方式中，所述分析模块还被配置为：
将当前一个砌墙动作完成后所产生的实际墙体数据作为当前墙体数据；
获取所述当前墙体数据中关键点和所述虚拟目标墙体模型对应关键点的位置差异作为差异数据；所述关键点包括砖块端点、砖块中心点和砖块边中点中的至少一种；
计算所有差异数据的方差和均值作为待评估数据；
将所述待评估数据输入配置于所述分析模块的分析模型中获取所述分析数据。
在一种可能的实现方式中，所述分析模型包括评估模型和多个子模型；每个子模型对应一种砌墙工况；
所述分析模块还被配置为：
将所述待评估数据输入所有子模型，并获取所述子模型的输出数据；所述子模型的输出数据为在砌墙工况下所述智能砌墙机器人后续作业的修正方案；
将所有所述子模型的输出数据输入所述评估模型，并获取所述评估模型的输出数据；所述评估模型的输出数据为对所述子模型的输出数据的评分；
选取评分最佳的子模型的输出数据作为所述分析数据。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明智能砌墙机器人系统及施工方法，通过对弧形墙体作业中对作业方案的持续修正，将弧形墙体作业中不可避免的施工误差进行消除，可以有效的减少弧形墙体作业的误差迭代，实现对于弧形墙体作业的智能砌墙机器人自动化作业，并且适用于各种环境的弧形墙体作业，适用性很强。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本申请实施例方法步骤示意图；
图2为本申请实施例系统架构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请实施例的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其它操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
请结合参阅图1，为本发明实施例所提供的智能砌墙机器人姿态调整方法的流程示意图，所述智能砌墙机器人姿态调整方法可以应用于图2中的智能砌墙机器人姿态调整系统，进一步地，所述智能砌墙机器人姿态调整方法具体可以包括以下步骤S1-步骤S6所描述的内容。
S1：从目标弧形墙体区域的BIM模型中获取目标弧形墙体的形状和尺寸数据作为目标墙体数据；
S2：建立坐标系，并根据所述目标墙体数据建立虚拟目标墙体模型；
S3：控制智能砌墙机器人根据基准砌墙方案执行砌墙动作，并在一个砌墙动作完成后扫描获取实际墙体数据；所述一个砌墙动作为完成一组砖块的作业动作；
S4：将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；
S5：根据所述分析数据调整所述智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；
S6：重复获取所述分析数据并调整所述智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成所述目标弧形墙体的砌墙作业。
本申请实施例实施时，基于施工常用的BIM模型先构建虚拟目标墙体模型，其主要参数来源于BIM模型中的形状和尺寸数据；应当理解的是虚拟目标墙体模型应当是包含完整的墙体的模型。智能砌墙机器人依赖于基础的基准砌墙方案进行初始控制，基准砌墙方案需要根据虚拟目标墙体模型生成，其生成方案可以参照现有技术中生产线机器人的方案生成方式，本申请实施例在此不多做复述。为了提高智能砌墙机器人的作业效率，在本申请实施例中采用了一组砖块的作业动作完成后进行一次扫描，扫描方式可以采用红外雷达、毫米波雷达、超声波雷达等方式进行，其属于现有技术，本申请实施例在此不多做限定。而对于扫描后产生的结果，即实际墙体数据，需要输入到虚拟目标墙体模型中与虚拟目标墙体模型对应数据进行比较，将其差异作为评估当前砌墙机器人作业状况的重要依据。
在本申请实施例中，通过分析数据可以分析出智能砌墙机器人的下一个砌墙动作需要做何种调整，应当理解的是调整的基础是基准砌墙方案，即根据分析数据对基准砌墙方案中下一个砌墙动作相关参数进行调整。在持续循环修正后可以在各种工况下实现弧形墙体作业的误差消除。本申请实施例通过对弧形墙体作业中对作业方案的持续修正，将弧形墙体作业中不可避免的施工误差进行消除，可以有效的减少弧形墙体作业的误差迭代，实现对于弧形墙体作业的智能砌墙机器人自动化作业，并且适用于各种环境的弧形墙体作业，适用性很强。
在一种可能的实现方式中，所述基准砌墙方案的获取包括：
将智能砌墙机器人的关键部位映射至所述虚拟目标墙体模型形成机器人坐标；所述关键部位为所述砌墙机器人作业时活动的部件对应的点位；
在所述虚拟目标墙体模型中根据所述目标弧形墙体的半径分布将所述虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段；每个墙体模型段内的半径变化小于预设值；
根据砖块尺寸对每个墙体模型段进行砖块分布划分，生成对应每个墙体模型段的砖块分布数据；
根据所述每个砖块分布数据和所述智能砌墙机器人的作业周期计算所述智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案；
将每个墙体模型段对应的作业方案沿时间轴拼接形成所述基准砌墙方案。
本申请实施例实施时，基准砌墙方案获取的实现依赖于智能砌墙机器人和目标墙体的互动，所以将智能砌墙机器人的关键部位映射到虚拟目标墙体模型进行实现。其中关键部位可以采用机械手臂的端点和中点、机械夹爪的质心位置等数据，本领域技术人员可以根据砌墙机器人的类型进行设置。为了减少后续的方案修正计算量，本申请实施例根据半径变化将虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段，其中所述的半径变化可以取代为曲率变化等用于表征曲线变化的数据，由于每个墙体模型段内的半径变化小于预设值，所以该墙体模型段内的砖块摆放都是比较相似的，所以在此基础上可以进行砖块分布划分。随后可以进行智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案计算，应当理解的是，该作业方案是指对每个墙体模型段内对于关键部位的控制方案，比如提升降低多少距离、旋转多少距离等。最终所有的作业方案沿时间轴拼接可以形成所需要的基准砌墙方案。这样的作业方式可以进一步的缩小产生的误差，并且规则化后的基准砌墙方案是很有利于后续修正的。
在一种可能的实现方式中，将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据包括：
将当前一个砌墙动作完成后所产生的实际墙体数据作为当前墙体数据；
获取所述当前墙体数据中关键点和所述虚拟目标墙体模型对应关键点的位置差异作为差异数据；所述关键点包括砖块端点、砖块中心点和砖块边中点中的至少一种；
计算所有差异数据的方差和均值作为待评估数据；
将所述待评估数据输入分析模型中获取所述分析数据。
本申请实施例实施时，需要通过关键点进行差异数据计算，应当理解的是对于一个砖块来说可以采用不同的数据矩阵，如采用砖块端点，可以采用4个元素的矩阵或者向量，最终形成的差距数据以矩阵形式存在，其元素为关键点对应矩阵。在获取了实际的差异后，可以通过分析模型进行分析形成分析数据作为作业方案调整的依据。
在一种可能的实现方式中，所述分析模型包括评估模型和多个子模型；每个子模型对应一种砌墙工况；
将所述待评估数据输入分析模型中获取所述分析数据包括：
将所述待评估数据输入所有子模型，并获取所述子模型的输出数据；所述子模型的输出数据为在砌墙工况下所述智能砌墙机器人后续作业的修正方案；
将所有所述子模型的输出数据输入所述评估模型，并获取所述评估模型的输出数据；所述评估模型的输出数据为对所述子模型的输出数据的评分；
选取评分最佳的子模型的输出数据作为所述分析数据。
本申请实施例实施时，由于施工现场的工况比较复杂，所以在本申请实施例中分析模型内置了多个子模型，每个子模型对应一种可能存在的工况，通过子模型计算不同工况下可以产生的修正方案，再由评估模型对所有的修正方案进行打分，并选出最高评分的数据作为分析数据对机器人控制进行调整。其中不同的工况主要包括：优先调整下一个砖块某个方向的角度、优先调整下一个砖块某个方向的位置等。这样产生的方案可以有效的提供最优的调整方案。
在一种可能的实现方式中，一组砖块的作业动作的划分包括：
将所述墙体模型段根据作业流程划分为多个基准作业区间；每个所述基准作业区间为可以独立进行作业动作的区间；
将所述基准作业区间内的砖块作业动作作为一组砖块的作业动作。
在一种可能的实现方式中，将所述墙体模型段根据作业流程划分为多个基准作业区间通过变分法计算。
本申请实施例实施时，划分基准作业区间的目的是为了将不同的基准作业区间之间的影响降到最小，使得每个基准作业区间都可以进行独立作业动作，如一面带窗户的曲面墙体，窗户下部的部分可以划分为一个基准作业区间，窗户两侧的部分可以分别划分为一个基准作业区间，窗户顶部的部分可以划分为一个基准作业区间，对于更复杂的墙体结构可以采用变分法进行评估计算，其属于现有技术，本申请实施例不多做限定。
请参阅图2，基于同样的发明构思，还提供了智能砌墙机器人姿态调整系统，所述智能砌墙机器人姿态调整系统包括：
获取单元，被配置为从目标弧形墙体区域的BIM模型中获取目标弧形墙体的形状和尺寸数据作为目标墙体数据；
建模单元，被配置为建立坐标系，并根据所述目标墙体数据建立虚拟目标墙体模型；
控制模块，被配置为控制智能砌墙机器人根据基准砌墙方案执行砌墙动作，并在一个砌墙动作完成后扫描获取实际墙体数据；所述一个砌墙动作为完成一组砖块的作业动作；
分析模块，被配置为将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；
调整模块，被配置为根据所述分析数据调整所述智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；
循环模块，被配置为通过所述控制模块、所述分析模块和所述调整模块重复获取所述分析数据并调整所述智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成所述目标弧形墙体的砌墙作业。
在一种可能的实现方式中，还包括用于获取所述基准砌墙方案的预处理模块；
所述预处理模块被配置为：
将智能砌墙机器人的关键部位映射至所述虚拟目标墙体模型形成机器人坐标；所述关键部位为所述砌墙机器人作业时活动的部件对应的点位；
在所述虚拟目标墙体模型中根据所述目标弧形墙体的半径分布将所述虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段；每个墙体模型段内的半径变化小于预设值；
根据砖块尺寸对每个墙体模型段进行砖块分布划分，生成对应每个墙体模型段的砖块分布数据；
根据所述每个砖块分布数据和所述智能砌墙机器人的作业周期计算所述智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案；
将每个墙体模型段对应的作业方案沿时间轴拼接形成所述基准砌墙方案。
在一种可能的实现方式中，所述分析模块还被配置为：
将当前一个砌墙动作完成后所产生的实际墙体数据作为当前墙体数据；
获取所述当前墙体数据中关键点和所述虚拟目标墙体模型对应关键点的位置差异作为差异数据；所述关键点包括砖块端点、砖块中心点和砖块边中点中的至少一种；
计算所有差异数据的方差和均值作为待评估数据；
将所述待评估数据输入配置于所述分析模块的分析模型中获取所述分析数据。
在一种可能的实现方式中，所述分析模型包括评估模型和多个子模型；每个子模型对应一种砌墙工况；
所述分析模块还被配置为：
将所述待评估数据输入所有子模型，并获取所述子模型的输出数据；所述子模型的输出数据为在砌墙工况下所述智能砌墙机器人后续作业的修正方案；
将所有所述子模型的输出数据输入所述评估模型，并获取所述评估模型的输出数据；所述评估模型的输出数据为对所述子模型的输出数据的评分；
选取评分最佳的子模型的输出数据作为所述分析数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显然本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网格设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.智能砌墙机器人姿态调整方法，其特征在于，包括：
从目标弧形墙体区域的BIM模型中获取目标弧形墙体的形状和尺寸数据作为目标墙体数据；
建立坐标系，并根据所述目标墙体数据建立虚拟目标墙体模型；
控制智能砌墙机器人根据基准砌墙方案执行砌墙动作，并在一个砌墙动作完成后扫描获取实际墙体数据；所述一个砌墙动作为完成一组砖块的作业动作；
将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；
根据所述分析数据调整所述智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；
重复获取所述分析数据并调整所述智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成所述目标弧形墙体的砌墙作业。
2.根据权利要求1所述的智能砌墙机器人姿态调整方法，其特征在于，所述基准砌墙方案的获取包括：
将智能砌墙机器人的关键部位映射至所述虚拟目标墙体模型形成机器人坐标；所述关键部位为所述砌墙机器人作业时活动的部件对应的点位；
在所述虚拟目标墙体模型中根据所述目标弧形墙体的半径分布将所述虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段；每个墙体模型段内的半径变化小于预设值；
根据砖块尺寸对每个墙体模型段进行砖块分布划分，生成对应每个墙体模型段的砖块分布数据；
根据所述每个砖块分布数据和所述智能砌墙机器人的作业周期计算所述智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案；
将每个墙体模型段对应的作业方案沿时间轴拼接形成所述基准砌墙方案。
3.根据权利要求2所述的智能砌墙机器人姿态调整方法，其特征在于，将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据包括：
将当前一个砌墙动作完成后所产生的实际墙体数据作为当前墙体数据；
获取所述当前墙体数据中关键点和所述虚拟目标墙体模型对应关键点的位置差异作为差异数据；所述关键点包括砖块端点、砖块中心点和砖块边中点中的至少一种；
计算所有差异数据的方差和均值作为待评估数据；
将所述待评估数据输入分析模型中获取所述分析数据。
4.根据权利要求3所述的智能砌墙机器人姿态调整方法，其特征在于，所述分析模型包括评估模型和多个子模型；每个子模型对应一种砌墙工况；
将所述待评估数据输入分析模型中获取所述分析数据包括：
将所述待评估数据输入所有子模型，并获取所述子模型的输出数据；所述子模型的输出数据为在砌墙工况下所述智能砌墙机器人后续作业的修正方案；
将所有所述子模型的输出数据输入所述评估模型，并获取所述评估模型的输出数据；所述评估模型的输出数据为对所述子模型的输出数据的评分；
选取评分最佳的子模型的输出数据作为所述分析数据。
5.根据权利要求2所述的智能砌墙机器人姿态调整方法，其特征在于，一组砖块的作业动作的划分包括：
将所述墙体模型段根据作业流程划分为多个基准作业区间；每个所述基准作业区间为可以独立进行作业动作的区间；
将所述基准作业区间内的砖块作业动作作为一组砖块的作业动作。
6.根据权利要求5所述的智能砌墙机器人姿态调整方法，其特征在于，将所述墙体模型段根据作业流程划分为多个基准作业区间通过变分法计算。
7.使用权利要求1~6任意一项所述方法的智能砌墙机器人姿态调整系统，其特征在于，包括：
获取单元，被配置为从目标弧形墙体区域的BIM模型中获取目标弧形墙体的形状和尺寸数据作为目标墙体数据；
建模单元，被配置为建立坐标系，并根据所述目标墙体数据建立虚拟目标墙体模型；
控制模块，被配置为控制智能砌墙机器人根据基准砌墙方案执行砌墙动作，并在一个砌墙动作完成后扫描获取实际墙体数据；所述一个砌墙动作为完成一组砖块的作业动作；
分析模块，被配置为将所述实际墙体数据输入所述虚拟目标墙体模型，并获取所述实际墙体数据和所述虚拟目标墙体模型之间的差异作为分析数据；
调整模块，被配置为根据所述分析数据调整所述智能砌墙机器人的下一个砌墙动作；
循环模块，被配置为通过所述控制模块、所述分析模块和所述调整模块重复获取所述分析数据并调整所述智能砌墙机器人的砌墙动作直至完成所述目标弧形墙体的砌墙作业。
8. 根据权利要求7所述的智能砌墙机器人姿态调整系统 ，其特征在于，还包括用于获取所述基准砌墙方案的预处理模块；
所述预处理模块被配置为：
将智能砌墙机器人的关键部位映射至所述虚拟目标墙体模型形成机器人坐标；所述关键部位为所述砌墙机器人作业时活动的部件对应的点位；
在所述虚拟目标墙体模型中根据所述目标弧形墙体的半径分布将所述虚拟目标墙体模型分为多个连续的墙体模型段；每个墙体模型段内的半径变化小于预设值；
根据砖块尺寸对每个墙体模型段进行砖块分布划分，生成对应每个墙体模型段的砖块分布数据；
根据所述每个砖块分布数据和所述智能砌墙机器人的作业周期计算所述智能砌墙机器人在每个墙体模型段内沿时间轴的作业方案；
将每个墙体模型段对应的作业方案沿时间轴拼接形成所述基准砌墙方案。
9.根据权利要求8所述的智能砌墙机器人姿态调整系统，其特征在于，所述分析模块还被配置为：
将当前一个砌墙动作完成后所产生的实际墙体数据作为当前墙体数据；
获取所述当前墙体数据中关键点和所述虚拟目标墙体模型对应关键点的位置差异作为差异数据；所述关键点包括砖块端点、砖块中心点和砖块边中点中的至少一种；
计算所有差异数据的方差和均值作为待评估数据；
将所述待评估数据输入配置于所述分析模块的分析模型中获取所述分析数据。
10.根据权利要求9所述的智能砌墙机器人姿态调整系统，其特征在于，所述分析模型包括评估模型和多个子模型；每个子模型对应一种砌墙工况；
所述分析模块还被配置为：
将所述待评估数据输入所有子模型，并获取所述子模型的输出数据；所述子模型的输出数据为在砌墙工况下所述智能砌墙机器人后续作业的修正方案；
将所有所述子模型的输出数据输入所述评估模型，并获取所述评估模型的输出数据；所述评估模型的输出数据为对所述子模型的输出数据的评分；
选取评分最佳的子模型的输出数据作为所述分析数据。
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