[发明专利]一种适用于多工位多机器人光学测点任务分配的方法

说明书

本发明提出一种适用于多工位多机器人光学测点任务分配的方法，该任务分配方法通过对遗传算法的改进，涉及浮点数编码、精英选择策略、二次进化等关键步骤，并结合机器人的可达性分析，统筹考虑了多工位多机器人任务分配中测点的工位、所属机器人以及测点排序这三个重要环节的协调关系。在满足生产要求的前提下，极大提高了光学测点任务分配的质量与检测的效率。

技术领域

本发明涉及机器人任务分配方案技术领域，尤其涉及一种适用于多工位多机器人系统非接触式光学测点任务分配的改进遗传算法。

背景技术

随着汽车工业智能化程度越来越高，对于汽车产品的质量也提出了更高的要求，汽车车身的质量即属于其中之一，而汽车车身制造质量直接影响到最终汽车产品的质量，因此车身制造质量的检测历来为国内外汽车行业所高度重视。

结合工业机器人兼容性、可扩展性强等特点，并借鉴以往工业现场非接触式作业(如焊接)的经验，车身制造质量的检测正处于从传统的接触式测量设备(如三坐标测量机)向非接触式的光学测头转变的过渡期。这样能否有效地提高检测效率和精度，关键取决于针对多工位多机器人系统的测点任务分配所采用的方法。

传统的多工位多机器人任务分配多采用分步骤解决的策略，首先是按照一定的规则约束将测点进行分组，其次在满足特定的约束条件下，按照就近分配原则，并结合机器人可达信息将测点集分配到各工位的各机器人，然后对各工位各机器人所分配的测点集进行排序以及路径优化，最后建立评价指标并提出相应算法。在针对汽车车身这种大型复杂结构的对象时，这种分步骤依次进行的分配策略往往容易侧重于其中某一环节而不能得出整体的最优解，导致分配不合理、运行时间超出检测周期，不能满足实际生产要求，甚至无法在规定时间内得出一个较优解等一系列问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种适用于多工位多机器人系统非接触式光学测点任务分配的改进遗传算法来有效解决上述传统策略的缺陷。

为达到上述目的，本发明提出一种适用于多工位多机器人光学测点任务分配的方法，包括以下步骤：

步骤1：确定初始化信息，包括工位机器人位置和结构参数，测点信息以及车身点云；

步骤2：以生产线轴线为基准将测点分配到左、右侧两个检测任务集中，选取测点数较多的一侧先进行规划，然后结合先规划的一侧结果进行剩下一侧测点的任务规划；

步骤3：针对步骤2中左、右检测任务集进行聚类，将具有相同特征的测点归为一组，并将完成分组的相同特征测点集存入元胞数组中，以确保相同特征的测点可以在同一工位上完成检测，从而满足工厂的检测任务；

步骤4：基于机器人运动学理论确定不同机器人对各测点的可达性，构造可达性矩阵以及最佳可行检测角度集合；

步骤5：进一步完善步骤2中测点的信息：补充编号索引、特征编号索引、可达信息及可达机器人的关节角信息，然后基于步骤4得出的可达性矩阵剔除不可达测点的信息；

步骤6：基于相同特征测点集合与可达性矩阵，对要分配的测点集合执行浮点数编码操作：整数位表示测点的工位信息，十分位表示测点的机器人信息，百分位表示测点在当前集合中的被检测的顺序编号；

步骤7：建立适应度函数作为评价指标，计算不同任务子集内测点的路径长度，检测时间以及不同任务子集间聚类中心的距离，选取一定的权重比例，以求和的形式作为对每次进化后种群适应度的评价指标，对种群中的染色体进行综合评价并排序；

步骤8：使用改进遗传算法：精英选择策略、双交叉，双变异以及二次进化有效地实现了车身测点的分配任务；

步骤9：针对步骤8的每次操作之后必须进行编码有效性检查以确保具有相同特征的测点基因片段的整数部分相同；依据可达性矩阵对测点基因片段的十分位进行约束，保证十分位的数字与该测点可达机器人编号一致；