[发明专利]一种机械臂移动路径规划系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种机械臂移动路径规划系统及方法。

背景技术

目前机械臂移动规划路径算法主要包括遗传算法和蚁群算法，其中遗传算法具有整体优化特点，适合各个关节处的路径规划，但是计算量较大；蚁群算法对局部路径规划具有最优性，但是对整体规划具有局限性。

发明内容

本发明提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，包括双目视觉系统、图像处理模块、坐标提取模块、模型构建模块和路径规划模块，所述的双目视觉系统对周边环境进行图像采集并将图像传输至图像处理模块进行处理，通过坐标提取模块对障碍物坐标值进行提取，所述的模型构建模块调用坐标数据并构建机械臂运动模型，所述的模型构建模块下行与路径规划模块连接。

作为本方案的优选实施例，所述的双目视觉系统包括左摄像头和右摄像头两组，所述的左右摄像头下行与矫正模块连接，所述的矫正模块下行设有双目匹配模块，所述的双目匹配模块与距离计算模块连接。

作为本方案的优选实施例，所述的图像处理模块与图像切割模块连接，所述的图像切割模块将图像按图层分为多区域，所述的图像处理模块对各区域的处理为并行关系。

作为本方案的优选实施例，所述的坐标提取模块与存储模块连接，所述的模型构建模块与存储模块连接并调用其内部相关数据。

作为本方案的优选实施例，所述的模型构建模块内置广义雅可比矩阵程序。

作为本方案的优选实施例，所述的路径规划模块包括遗传算法模块和蚁群算法模块，所述的遗传算法模块对机械臂关节进行路径规划，所述的蚁群算法模块与机械臂末端器进行路径规划。

作为本方案的优选实施例，所述的路径规划模块下行设有检测机械臂和障碍物之间距离的距离检测模块，所述的距离检测模块内置碰撞检测公式程序。

作为本方案的优选实施例，所述的距离感应器下行设有实时反馈模块，所述的实时反馈模块与模型构建模块连接。

一种机械臂移动路径规划方法，其实现的具体方法为：。

步骤1：首先采用双目视觉系统，对周围环境进行图像采集，并利用处理模块及坐标提取模块对图像进行处理得到环境障碍物等物体的坐标；

步骤2：采用模型构建模块对机械臂进行运动模型构建；

步骤3：利用蚁群算法模块对机械臂末端器进行路径规划，利用遗传算法模块对整个机械臂的各个关节运动进行路径规划；

步骤4：:利用距离检测模块对机械臂与障碍物之间的距离进行检测，实时反馈模块对检测结果进行实时反馈，并连接模型构建模块进行实时调整。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例的结构示意图；

图1中，1、双目视觉系统，2、图像处理模块，3、坐标提取模块，4、模型构建模块，5、路径规划模块，6、左摄像头，7、右摄像头，8、矫正模块，9、双目匹配模块，10、距离计算模块，11、图像切割模块，12、存储模块，13、遗传算法模块，14、蚁群算法模块，15、距离检测模块，16、实时反馈模块。

具体实施方式

本发明提供了一种机械臂移动路径规划系统及方法，结构简单，使用方便，结合遗传算法和蚁群算法的优点，对关节和末端器分别进行控制，既可以发挥遗传算法整体规划的特点，又可以发挥蚁群算法局部最优的特点，保证路径规划准确性的同时节约了计算量。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。