[发明专利]基于机器视觉的工业协作机器人路径规划算法

说明书

本发明公开了基于机器视觉的工业协作机器人路径规划算法，包括以下步骤：机器视觉平面模型数据采集；机器视觉平面模型数据整合；制作立体三维模型；组合立体三维模型；采用人工鱼群算法规划路径；将步机器人行走路径结合到机器视觉立体三维模型中，拆分成各个平面的行走路径；将机器人在各个平面的行走路径传输给工业协作机器人，工业协作机器人进行运动。本发明通过使用机器视觉进行路线规划，可加快路线规划进程，且路线规划更加准确；通过使用人工鱼群算法进行规划路径，可快速准确实现对路径的规划；通过将规划路径结合到立体三维模型中，然后将三维路径拆分成平面行走路径，使得规划路径与工业协作机器人的结合使用更加方便快捷。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体为基于机器视觉的工业协作机器人路径规划算法。

背景技术

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

协作式机器人，是设计和人类在共同工作空间中有近距离互动的机器人。到2010年为止，大部分的工业机器人是设计自动作业或是在有限的导引下作业，因此不用考虑和人类近距离互动，其动作也不用考虑对于周围人类的安全保护，而这些都是协作式机器人需要考虑的机能。路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。路径规划在很多领域都具有广泛的应用，在高新科技领域的应用有：机器人的自主无碰行动；无人机的避障突防飞行；巡航导弹躲避雷达搜索、防反弹袭击、完成突防爆破任务等。

传统的路径规划算法有人工势场法、模糊规则法、遗传算法、神经网络、模拟退火算法、蚁群优化算法等，这些路径规划算法在工业协作机器人的应用较为普遍，但这些算法较为复杂繁琐，且路径规划效率低。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供基于机器视觉的工业协作机器人路径规划算法，可以有效解决背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于机器视觉的工业协作机器人路径规划算法，包括以下步骤：

S1．机器视觉平面模型数据采集，对多个工业协作机器人所在工作区间的各个平面进行视觉数据采集，对工作区间内工业协作机器人进行各个平面的视觉数据采集；

S2．机器视觉平面模型数据整合，将步骤S1中采集的工业协作机器人工作区间各个平面的视觉数据进行整合形成多个工作区间复合平面视觉模型，将步骤S1中采集的工作区间内工业协作机器人的平面视觉数据进行整合形成多个工业协作机器人复合平面视觉模型；

S3．制作立体三维模型，将步骤S2中的多个工作区间复合平面视觉模型进行三维整合，形成工作区间立体三维模型，将步骤S2中的多个工业协作机器人复合平面视觉模型进行三维整合，形成工业协作机器人立体三维模型；

S4．组合立体三维模型，将步骤S3中的工业协作机器人立体三维模型与工作区间立体三维模型进行组合，形成机器视觉立体三维模型；

S5．在步骤S4中的机器视觉立体三维模型中，随机生成N条初始的路径，这些路径中的每一条路径的第一个路径点为起点，最后一个路径点为终点；