本發(fā)明涉及路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種機械臂移動路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

目前機械臂移動規(guī)劃路徑算法主要包括遺傳算法和蟻群算法，其中遺傳算法具有整體優(yōu)化特點，適合各個關(guān)節(jié)處的路徑規(guī)劃，但是計算量較大；蟻群算法對局部路徑規(guī)劃具有最優(yōu)性，但是對整體規(guī)劃具有局限性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種機械臂移動路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，結(jié)構(gòu)簡單，使用方便，結(jié)合遺傳算法和蟻群算法的優(yōu)點，對關(guān)節(jié)和末端器分別進行控制，既可以發(fā)揮遺傳算法整體規(guī)劃的特點，又可以發(fā)揮蟻群算法局部最優(yōu)的特點，保證路徑規(guī)劃準(zhǔn)確性的同時節(jié)約了計算量。

為解決上述技術(shù)問題，本申請實施例提供了一種機械臂移動路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，包括雙目視覺系統(tǒng)、圖像處理模塊、坐標(biāo)提取模塊、模型構(gòu)建模塊和路徑規(guī)劃模塊，所述的雙目視覺系統(tǒng)對周邊環(huán)境進行圖像采集并將圖像傳輸至圖像處理模塊進行處理，通過坐標(biāo)提取模塊對障礙物坐標(biāo)值進行提取，所述的模型構(gòu)建模塊調(diào)用坐標(biāo)數(shù)據(jù)并構(gòu)建機械臂運動模型，所述的模型構(gòu)建模塊下行與路徑規(guī)劃模塊連接。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的雙目視覺系統(tǒng)包括左攝像頭和右攝像頭兩組，所述的左右攝像頭下行與矯正模塊連接，所述的矯正模塊下行設(shè)有雙目匹配模塊，所述的雙目匹配模塊與距離計算模塊連接。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的圖像處理模塊與圖像切割模塊連接，所述的圖像切割模塊將圖像按圖層分為多區(qū)域，所述的圖像處理模塊對各區(qū)域的處理為并行關(guān)系。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的坐標(biāo)提取模塊與存儲模塊連接，所述的模型構(gòu)建模塊與存儲模塊連接并調(diào)用其內(nèi)部相關(guān)數(shù)據(jù)。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的模型構(gòu)建模塊內(nèi)置廣義雅可比矩陣程序。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的路徑規(guī)劃模塊包括遺傳算法模塊和蟻群算法模塊，所述的遺傳算法模塊對機械臂關(guān)節(jié)進行路徑規(guī)劃，所述的蟻群算法模塊與機械臂末端器進行路徑規(guī)劃。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的路徑規(guī)劃模塊下行設(shè)有檢測機械臂和障礙物之間距離的距離檢測模塊，所述的距離檢測模塊內(nèi)置碰撞檢測公式程序。

作為本方案的優(yōu)選實施例，所述的距離感應(yīng)器下行設(shè)有實時反饋模塊，所述的實時反饋模塊與模型構(gòu)建模塊連接。

一種機械臂移動路徑規(guī)劃方法，其實現(xiàn)的具體方法為：。

步驟1：首先采用雙目視覺系統(tǒng)，對周圍環(huán)境進行圖像采集，并利用處理模塊及坐標(biāo)提取模塊對圖像進行處理得到環(huán)境障礙物等物體的坐標(biāo)；

步驟2：采用模型構(gòu)建模塊對機械臂進行運動模型構(gòu)建；

步驟3：利用蟻群算法模塊對機械臂末端器進行路徑規(guī)劃，利用遺傳算法模塊對整個機械臂的各個關(guān)節(jié)運動進行路徑規(guī)劃；

步驟4：:利用距離檢測模塊對機械臂與障礙物之間的距離進行檢測，實時反饋模塊對檢測結(jié)果進行實時反饋，并連接模型構(gòu)建模塊進行實時調(diào)整。

本申請實施例中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

結(jié)構(gòu)簡單，使用方便，結(jié)合遺傳算法和蟻群算法的優(yōu)點，對關(guān)節(jié)和末端器分別進行控制，既可以發(fā)揮遺傳算法整體規(guī)劃的特點，又可以發(fā)揮蟻群算法局部最優(yōu)的特點，保證路徑規(guī)劃準(zhǔn)確性的同時節(jié)約了計算量。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請實施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖1中，1、雙目視覺系統(tǒng)，2、圖像處理模塊，3、坐標(biāo)提取模塊，4、模型構(gòu)建模塊，5、路徑規(guī)劃模塊，6、左攝像頭，7、右攝像頭，8、矯正模塊，9、雙目匹配模塊，10、距離計算模塊，11、圖像切割模塊，12、存儲模塊，13、遺傳算法模塊，14、蟻群算法模塊，15、距離檢測模塊，16、實時反饋模塊。

具體實施方式

本發(fā)明提供了一種機械臂移動路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，結(jié)構(gòu)簡單，使用方便，結(jié)合遺傳算法和蟻群算法的優(yōu)點，對關(guān)節(jié)和末端器分別進行控制，既可以發(fā)揮遺傳算法整體規(guī)劃的特點，又可以發(fā)揮蟻群算法局部最優(yōu)的特點，保證路徑規(guī)劃準(zhǔn)確性的同時節(jié)約了計算量。

為了更好的理解上述技術(shù)方案，下面將結(jié)合說明書附圖以及具體的實施方式對上述技術(shù)方案進行詳細(xì)的說明。

如圖1所示，一種機械臂移動路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，包括雙目視覺系統(tǒng)1、圖像處理模塊2、坐標(biāo)提取模塊3、模型構(gòu)建模塊4和路徑規(guī)劃模塊5，所述的雙目視覺系統(tǒng)1對周邊環(huán)境進行圖像采集并將圖像傳輸至圖像處理模塊2進行處理，通過坐標(biāo)提取模塊3對障礙物坐標(biāo)值進行提取，所述的模型構(gòu)建模塊4調(diào)用坐標(biāo)數(shù)據(jù)并構(gòu)建機械臂運動模型，所述的模型構(gòu)建模塊4下行與路徑規(guī)劃模塊5連接。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的雙目視覺系統(tǒng)1包括左攝像頭6和右攝像頭7兩組，所述的左右攝像頭下行與矯正模塊8連接，所述的矯正模塊8下行設(shè)有雙目匹配模塊9，所述的雙目匹配模塊9與距離計算模塊10連接，所述的左右攝像頭采集參數(shù)，矯正模塊去除光學(xué)畸變的影響，雙目匹配模塊計算相機匹配點并得到視差圖，距離計算模塊根據(jù)參數(shù)計算得到實際深度。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的圖像處理模塊2與圖像切割模塊11連接，所述的圖像切割模塊11將圖像按圖層分為多區(qū)域，所述的圖像處理模塊2對各區(qū)域的處理為并行關(guān)系，可有效提高圖像處理的效率。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的坐標(biāo)提取模塊3與存儲模塊12連接，所述的模型構(gòu)建模塊4與存儲模塊12連接并調(diào)用其內(nèi)部相關(guān)數(shù)據(jù)，方便后續(xù)參數(shù)的調(diào)用，可重復(fù)利用。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的模型構(gòu)建模塊4內(nèi)置廣義雅可比矩陣程序，提高模型構(gòu)建的準(zhǔn)確性和快速性。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的路徑規(guī)劃模塊5包括遺傳算法模塊13和蟻群算法模塊14，所述的遺傳算法模塊13對機械臂關(guān)節(jié)進行路徑規(guī)劃，所述的蟻群算法模塊14與機械臂末端器進行路徑規(guī)劃，充分利用二者優(yōu)勢，保證準(zhǔn)確性同時提高效率。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的路徑規(guī)劃模塊5下行設(shè)有檢測機械臂和障礙物之間距離的距離檢測模塊15，所述的距離檢測模塊內(nèi)置碰撞檢測公式程序，防止機械臂與障礙物發(fā)生碰撞。

其中，在實際應(yīng)用中，所述的距離感應(yīng)器15下行設(shè)有實時反饋模塊16，所述的實時反饋模塊16與模型構(gòu)建模塊4連接，可根據(jù)實際情況實時調(diào)控機械臂運動，及時調(diào)整誤差，保證準(zhǔn)確性。

本實施例所述的一種機械臂移動路徑規(guī)劃方法，其實現(xiàn)的具體方法為：。

步驟1：首先采用雙目視覺系統(tǒng)1，對周圍環(huán)境進行圖像采集，并利用處理模塊2及坐標(biāo)提取模塊3對圖像進行處理得到環(huán)境障礙物等物體的坐標(biāo)；

步驟2：采用模型構(gòu)建模塊4對機械臂進行運動模型構(gòu)建；

步驟3：利用蟻群算法模塊14對機械臂末端器進行路徑規(guī)劃，利用遺傳算法模塊13對整個機械臂的各個關(guān)節(jié)運動進行路徑規(guī)劃；

步驟4：:利用距離檢測模塊15對機械臂與障礙物之間的距離進行檢測，實時反饋模塊16對檢測結(jié)果進行實時反饋，并連接模型構(gòu)建模塊4進行實時調(diào)整。

以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明，任何熟悉本專業(yè)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍內(nèi)，當(dāng)可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。