基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击双臂协调控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击双臂协调控制系统，属于机器人控制领域，所述系统包括双目相机、超声波传感器、传感器信息融合模块、路径规划模块、运动控制器、第一和第二六自由度机械臂，双目相机和超声波传感器用于检测操作环境中的障碍物信息，将获得的障碍物信息经传感器信息融合模块融合处理后，得到的较为精确的障碍物位置信息并传给路径规划模块进行防碰撞冲击的路径规划，之后路径规划模块将规划的路径信息发给运动控制器，由运动控制器控制第一和第二六自由度机械臂的运动。本发明专利技术能够将来自不同传感器的信息进行有效融合，并通过路径规划模块据此规划出合理的路径，从而使机器人的控制更加精确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人控制领域，特别是指一种基于传感器融合技术的机器人防碰撞 冲击双臂协调控制系统。
技术介绍
随着工业自动化水平的不断提高，机器人的应用领域正向更深更广的方向发展， 机器人的智能化在工业生产中显得尤为重要。工业生产中双臂机器人相比单臂机器人能完 成更为复杂的操作任务，但是机器人要能够理解环境、适应环境、与工作环境中的障碍物无 碰撞冲击的进行作业则需要高性能传感器以及多个传感器间的协调工作。 智能系统中增加和改善传感器性能是增强系统智能性的重要手段，传统的单一传 感器在机械臂的防碰撞冲击系统中存在明显的缺陷，很难获取精确的环境信息，这是因为 每一种传感器都存在一定的缺陷，仅仅依靠单一传感器是很难满足控制要求。因此，对来自 不同传感器的信息如何进行融合处理，从而更有效的加以灵活运用以使机器人的控制更加 精确，是目前研究的一个重点。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击 双臂协调控制系统，它能够对来自不同传感器的信息进行有效融合，以使机器人的控制更 加精确。 为解决上述技术问题，本专利技术提供技术方案如下： -种基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击双臂协调控制系统，包括双目相 机、超声波传感器、传感器信息融合模块、路径规划模块、运动控制器、第一和第二六自由度 机械臂，其中： 所述双目相机为两个且分别安装于所述第一和第二六自由度机械臂的末端，所述 超声波传感器也为两个且分别安装于所述第一和第二六自由度机械臂的末端，所述双目相 机和超声波传感器的输出端连接所述传感器信息融合模块的输入端； 所述传感器信息融合模块的输出端连接所述路径规划模块的输入端； 所述路径规划模块的输出端连接所述运动控制器的输入端； 所述运动控制器的输出端连接所述第一和第二六自由度机械臂； 所述双目相机和超声波传感器用于检测操作环境中的障碍物信息，将获得的障碍 物信息经所述传感器信息融合模块融合处理后，得到的较为精确的障碍物位置信息并传给 所述路径规划模块进行防碰撞冲击的路径规划，之后所述路径规划模块将规划的路径信息 发给所述运动控制器，由所述运动控制器控制所述第一和第二六自由度机械臂的运动。 进一步的，所述双目相机进一步用于对障碍物进行标定，并在不同的角度对障碍 物上的特征点采集二维图像； 所述超声波传感器进一步用于实时探测周围环境，通过不断检测超声波发射后遇 到障碍物所反射的回波，测出从发射到接收回波的时间T，计算出相对距离S=CT/2,式中 C为超声波波速。 进一步的，所述传感器信息融合模块进一步用于对双目相机捕获的特征点进行融 合计算，获取特征点的轨迹及特征点所在平面的空间姿态参数，经过相应的算法处理之后 得到特征点在世界坐标系中的坐标P(Xw，Yw，Zw)，然后通过神经网络算法融合特征点的三 维坐标P(Xw，Yw，Zw)和超声波传感器所捕获的距离信息R，得到障碍物比较精确的三维坐标 P(X，Y，Z)。 进一步的，所述路径规划模块进一步用于根据所述传感器信息融合模块所获得的 障碍物位置信息，校正机械臂的逆解，为机器人设计一条无障的运动轨迹，同时要求避开障 碍物之后能回到原来的路径继续完成相应的操作。 进一步的，所述神经网络算法采用三层ΒΡ神经网络，输入层为Pin= ， 分别为立体视觉融合后所得的物体三维空间坐标（XW，YW，ZW)和超声波传感器所获得的距离 信息R，隐含层共有9个结点，输出层T= 为融合处理后得到的物体的三维空间坐 标P(X，Y，Z)，在学习过程中采用动量算法和自适应调整学习速率算法抑制学习过程中的振 荡，提尚收敛速度，提尚神经网络的学习效率。 进一步的，所述动量算法和自适应调整学习速率算法的公式如下所示： ωu(k+Ι) =ωu(k) +Δω土]+α(ω土j(k) _ω土j(k_l)) ωj2 (k+1) =ωj2 (k) +Δωj2+a(ωj2 (k)_ωj2 (k_l)) (1)(2) 式⑴为动量算法，其中ω&ω」2为连接权系数，a为动量因子ae(〇, 1); 式（2)为自适应调整学习速率算法，其中η为自学习速率，E(k)为误差平方和。 本专利技术具有以下有益效果： 本专利技术能够将来自不同传感器（即双目相机和超声波传感器）的信息进行有效融 合，并通过路径规划模块据此规划出合理的路径，从而使机器人的控制更加精确。【附图说明】 图1为本专利技术的基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击双臂协调控制系统的 结构示意图； 图2为本专利技术的障碍物特征点图像处理坐标转换示意图； 图3为本专利技术的控制原理示意图。【具体实施方式】 为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具 体实施例进行详细描述。 本专利技术提供一种基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击双臂协调控制系统，如 图1所示，包括双目相机1、超声波传感器2、传感器信息融合模块3、路径规划模块4、运动 控制器5、第一六自由度机械臂6和第二六自由度机械臂7,其中： 双目相机1为两个且分别安装于第一六自由度机械臂6和第二六自由度机械臂7 的末端，超声波传感器2也为两个且分别安装于第一六自由度机械臂6和第二六自由度机 械臂7的末端，双目相机1和超声波传感器2的输出端连接传感器信息融合模块3的输入 端； 传感器信息融合模块3的输出端连接路径规划模块4的输入端； 路径规划模块4的输出端连接运动控制器5的输入端； 运动控制器5的输出端连接第一六自由度机械臂6和第二六自由度机械臂7 ; 双目相机1和超声波传感器2用于检测操作环境中的障碍物信息，将获得的障碍 物信息经传感器信息融合模块3融合处理后，得到的较为精确的障碍物位置信息并传给路 径规划模块4进行防碰撞冲击的路径规划，之后路径规划模块4将规划的路径信息发给运 动控制器5,由运动控制器5控制第一六自由度机械臂6和第二六自由度机械臂7的运动。 本专利技术能够将来自不同传感器（双目相机和超声波传感器）的信息进行有效融 合，并通过路径规划模块据此规划出合理的路径，从而使机器人的控制更加精确。 作为对本专利技术的一种改进，双目相机1进一步用于对障碍物进行标定，并在不同 的角度对障碍物上的特征点采集二维图像；具体的，通过采集的二维图像求取障碍物特征 点位置信息时如图2所示建立了世界坐标系、摄像机坐标系以及成像平面坐标系，通过采 集的二维图像求取障碍物特征点位置坐标信息的步骤如下： (1)双目相机在不同的角度对障碍物上的特征点采集二维图像，得到特征点在成 像平面坐标系中的坐标（x，y); (2)再由下式可由（x.V)求得特征点在成像平面坐标系中的坐标（XC，YC，ZC);⑴ 式中：(X，y)为特征点在成像平面中的坐标； h，匕为双目相机镜头径向畸变补偿系数； (u。，V。）为相机光学主轴与成像平面的交点； r2 = (x-u0) 2+ (y_v0)2 〇 求取（X。，Y。，ZJ时应用外极线约束与立体视觉匹配算法可找出双目相机左右两个 成像点和（x2，y2)，将这两个成像点代入式（1)可得到四个等式解得剩余的三个变 量（X。，Y。，Z。)，从而求得特征点在成像平面坐标系中的坐标（Xe,Ye,zc)。 (3)再由下式就可根据（XDYC，ZC)求得障碍物特征点在世本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于传感器融合技术的机器人防碰撞冲击双臂协调控制系统，其特征在于，包括双目相机、超声波传感器、传感器信息融合模块、路径规划模块、运动控制器、第一和第二六自由度机械臂，其中：所述双目相机为两个且分别安装于所述第一和第二六自由度机械臂的末端，所述超声波传感器也为两个且分别安装于所述第一和第二六自由度机械臂的末端，所述双目相机和超声波传感器的输出端连接所述传感器信息融合模块的输入端；所述传感器信息融合模块的输出端连接所述路径规划模块的输入端；所述路径规划模块的输出端连接所述运动控制器的输入端；所述运动控制器的输出端连接所述第一和第二六自由度机械臂；所述双目相机和超声波传感器用于检测操作环境中的障碍物信息，将获得的障碍物信息经所述传感器信息融合模块融合处理后，得到的较为精确的障碍物位置信息并传给所述路径规划模块进行防碰撞冲击的路径规划，之后所述路径规划模块将规划的路径信息发给所述运动控制器，由所述运动控制器控制所述第一和第二六自由度机械臂的运动。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁守银，李臣，王涛，高焕兵，隋首钢，刘存根，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：山东;37