一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法及系统，通过深度图像信息标记出所有疑似障碍区，在机械臂往目标位置移动的过程中，通过深度图像中的深度信息得到所有疑似障碍区的点云，计算出每个疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点与机械臂末端映射到地平面的点的空间坐标的直线距离作为安全距离，当机械臂与疑似障碍区之间的安全距离小于距离阈值时，将机械臂末端的空间坐标与疑似障碍区的点云的几何中心的直线之间的夹角作为电机转角；驱动机械臂的电机按照电机转角驱动机械臂转向并继续移动；能够降低机械臂在运动轨迹中发生碰撞的概率，从而提高机械臂的使用寿命，从而满足在复杂的三维环境中主动避开障碍的应用要求，本发明专利技术应用于机械臂领域。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法及系统
本专利技术涉及机械臂防碰撞领域，具体涉及一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法及系统。
技术介绍
在复杂的三维环境中，比如有各种仪器设备车间、大规模生产线上，有存在有大量的机械臂和阻碍机械臂移动的障碍物，机械臂难免会发生互相碰撞和运动轨迹冲突。而机械臂防碰撞是在复杂的三维环境中的障碍条件以及起始位姿和目标位姿，要求选择一条从起始点到目标点的路径，使机械臂能实时的、安全的降低碰撞障碍的风险。现有的关于机械臂防碰撞一般通过规划好的路径进行防碰撞，路径规划有很多方法，如滚动路径规划法、遗传算法、蚁群算法。但是，这些方法仅能用于二维平面中，复杂的三维环境中实现这些算法避障需要增加大量的计算。因此现有的这些方法难以保证机械臂运动轨迹的精确度和稳定性，机械臂在运动轨迹中发生碰撞的概率很大，难以达到在复杂的三维环境中的应用要求。
技术实现思路
本专利技术提供一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法及系统，通过深度图像信息标记出所有疑似障碍区，在机械臂往目标位置移动的过程中，通过深度图像中的深度信息得到所有疑似障碍区的点云，计算出每个疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点与机械臂末端映射到地平面的点的空间坐标的直线距离作为安全距离，当机械臂与疑似障碍区之间的安全距离小于距离阈值时，将机械臂末端的空间坐标与疑似障碍区的点云的几何中心的直线作为第一直线，沿机械臂往目标位置移动的前进方向，选取所述疑似障碍区的下一个疑似障碍区，将机械臂末端的空间坐标与下一个疑似障碍区的点云的几何中心的直线作为第二直线，将第一直线与第二直线之间的夹角作为电机转角；驱动机械臂的电机按照电机转角驱动机械臂转向并继续移动。本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法及系统，具体包括以下步骤：S100：实时采集三维环境场景的深度图像；S200：标记出深度图像中的RGB图像的像素矩阵的所有疑似障碍区；S300：实时的通过位置传感器采集机械臂末端的空间坐标；所述位置传感器设置于机械臂的末端；S400：在机械臂往目标位置移动的过程中，通过深度图像中的深度信息得到所有疑似障碍区的点云，将每个疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点作为点云端点；将机械臂末端映射到地平面的点作为机械臂端点；将每个点云端点与机械臂端点的直线距离作为安全距离；其中，疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点为：以点云疑似障碍区的点云的几何中心投影到地平面上的点；其中，机械臂末端映射到地平面的点为:以机械臂末端投影到地平面上的点；S500：当机械臂与疑似障碍区之间的安全距离小于距离阈值时，将机械臂端点与当前疑似障碍区的点云端点的直线作为第一直线，沿机械臂往目标位置移动的前进方向，选取所述疑似障碍区的下一个疑似障碍区，将机械臂端点与下一个疑似障碍区的点云端点的直线作为第二直线；S600：将第一直线与第二直线之间的夹角作为电机转角；驱动机械臂的电机按照电机转角驱动机械臂转向并继续移动。进一步地，在S100中，采集三维环境场景的深度图像的方法为通过设置于三维环境场景上方的TOF相机、Kinect传感器或激光雷达测距对场景进行深度图像采集，三维环境场景中包括有一个或多个机械臂。进一步地，在S100中，深度图像(RGB-D图像)包含了普通的RGB图像和深度图，深度图是与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道，其中，深度图的每个像素值是传感器距离物体的实际距离，RGB图像和深度图是配准的，RGB图像和深度图的像素点之间具有一对一的对应关系。进一步地，在S200中，标记出深度图像中的RGB图像的像素矩阵的所有疑似障碍区的方法为：分别从深度图像中的RGB图像的像素矩阵的横坐标和纵坐标开始搜索与像素矩阵的第1个像素的RGB颜色值不相同的RGB颜色值所在的坐标区域，将所述不相同的RGB颜色值所在的坐标区域标记为疑似障碍区；遍历完一个疑似障碍区后，再从像素矩阵中剩下的像素点找下一个疑似障碍区，一直到搜索完像素矩阵为止，标记出所有疑似障碍区。进一步地，在S200中，标记出深度图像中的RGB图像的像素矩阵的所有疑似障碍区的方法为：人工对深度图像中的RGB图像进行标注，标注出RGB图像上疑似障碍区域。进一步地，在S200中，标记出深度图像中的RGB图像的像素矩阵的所有疑似障碍区的方法为：将深度图像中的RGB图像进行二值化处理，筛选出灰度值为0的区域表示疑似障碍区域。进一步地，在S300中，所述位置传感器包括直线位移传感器和角位移传感器中任意一种。进一步地，在S400中，在机械臂往目标位置移动的过程，通过滚动路径规划法、遗传算法、蚁群算法中任意一种方法规划的路径进行移动，所述目标位置为机械臂的移动目标。进一步地，在S400中，深度图像中的深度信息(即到场景中各点的距离(深度值))是与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道，是传感器距离物体的实际距离；深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据。进一步地，在S500中，所述距离阈值为机械臂与疑似障碍区之间的安全距离的1/5长度。本专利技术还提供了一种复杂三维环境中机械臂防碰撞系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：深度图像采集单元，用于实时采集三维环境场景的深度图像；疑似障碍标记单元，用于分别从深度图像中的RGB图像的像素矩阵的横坐标和纵坐标开始搜索与第1个像素的RGB颜色值不相同的RGB颜色值所在的坐标区域，将所述不相同的RGB颜色值所在的坐标区域标记为疑似障碍区；遍历完一个疑似障碍区后，再从像素矩阵中剩下的像素点找下一个疑似障碍区，一直到搜索完像素矩阵为止，标记出所有疑似障碍区；空间坐标采集单元，用于实时的通过位置传感器采集机械臂末端的空间坐标；所述位置传感器设置于机械臂的末端；安全距离计算单元，用于在机械臂往目标位置移动的过程中，通过深度图像中的深度信息得到所有疑似障碍区的点云，将每个疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点作为点云端点；将机械臂末端映射到地平面的点作为机械臂端点；将每个点云端点与机械臂端点的直线距离作为安全距离；夹角线选取单元，用于当机械臂与疑似障碍区之间的安全距离小于距离阈值时，将机械臂端点与当前疑似障碍区的点云端点的直线作为第一直线，沿机械臂往目标位置移动的前进方向，选取所述疑似障碍区的下一个疑似障碍区，将机械臂端点与下一个疑似障碍区的点云端点的直线作为第二直线；机械臂转向单元，用于将第一直线与第二直线之间的夹角作为电机转角；驱动机械臂的电机按照电机转角驱动机械臂转向并继续移动。本专利技术的有益效果为：本专利技术公开了一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法，能够降低机械臂在运动轨迹中发生碰撞的概率，提高了机械臂移动的稳定性，从而提高机械臂的使用寿命，从而满足在复杂的三维环境中主动避开障碍的应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS100：实时采集三维环境场景的深度图像；/nS200：标记出深度图像中的RGB图像的像素矩阵的所有疑似障碍区；/nS300：实时的通过位置传感器采集机械臂末端的空间坐标；所述位置传感器设置于机械臂的末端；/nS400：在机械臂往目标位置移动的过程中，通过深度图像中的深度信息得到所有疑似障碍区的点云，将每个疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点作为点云端点；将机械臂末端映射到地平面的点作为机械臂端点；将每个点云端点与机械臂端点的直线距离作为安全距离；/nS500：当机械臂与疑似障碍区之间的安全距离小于距离阈值时，将机械臂端点与当前疑似障碍区的点云端点的直线作为第一直线，沿机械臂往目标位置移动的前进方向，选取所述疑似障碍区的下一个疑似障碍区，将机械臂端点与下一个疑似障碍区的点云端点的直线作为第二直线；/nS600：将第一直线与第二直线之间的夹角作为电机转角；驱动机械臂的电机按照电机转角驱动机械臂转向并继续移动。/n

【技术特征摘要】
1.一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100：实时采集三维环境场景的深度图像；
S200：标记出深度图像中的RGB图像的像素矩阵的所有疑似障碍区；
S300：实时的通过位置传感器采集机械臂末端的空间坐标；所述位置传感器设置于机械臂的末端；
S400：在机械臂往目标位置移动的过程中，通过深度图像中的深度信息得到所有疑似障碍区的点云，将每个疑似障碍区的点云的几何中心映射到地平面的点作为点云端点；将机械臂末端映射到地平面的点作为机械臂端点；将每个点云端点与机械臂端点的直线距离作为安全距离；
S500：当机械臂与疑似障碍区之间的安全距离小于距离阈值时，将机械臂端点与当前疑似障碍区的点云端点的直线作为第一直线，沿机械臂往目标位置移动的前进方向，选取所述疑似障碍区的下一个疑似障碍区，将机械臂端点与下一个疑似障碍区的点云端点的直线作为第二直线；
S600：将第一直线与第二直线之间的夹角作为电机转角；驱动机械臂的电机按照电机转角驱动机械臂转向并继续移动。


2.根据权利要求1所述的一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法，其特征在于，在S100中，采集三维环境场景的深度图像的方法为通过TOF相机、Kinect传感器或激光雷达测距对场景进行深度图像采集。


3.根据权利要求1所述的一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法，其特征在于，在S100中，深度图像包含了普通的RGB图像和深度图，深度图是与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道，其中，深度图的每个像素值是传感器距离物体的实际距离，RGB图像和深度图是配准的，RGB图像和深度图的像素点之间具有一对一的对应关系；深度图像中的深度信息是到场景中各点的距离，深度信息是与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道，是传感器距离物体的实际距离；深度图像经过坐标转换计算为点云数据。


4.根据权利要求1所述的一种复杂三维环境中机械臂防碰撞方法，其特征在于，在S300中，所述位置传感器包括直线位移传感器和角位移...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彩霞，王斯琪，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东;44