【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉避障，特别涉及一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法。
技术介绍
1、随着工业自动化的发展，智能装卸机械臂凭借其高效、精准和安全的特点，在物流、制造、仓储等领域中扮演着重要角色。然而，在复杂环境下，机械臂容易与障碍物发生碰撞冲突，导致安全风险和损失。为了提高机械臂的操作效率和安全性，各种方法被应用于智能装卸机械臂避障轨迹的控制。
2、谢春丽等人在《改进时间弹性带的动态避障轨迹规划系统研究》中首先模拟机械臂运行真实动态环境，采用均值滤波器对动态障碍物展开检测，然后建立代价地图层，实现障碍物聚类，并通过卡尔曼滤波对动态障碍物展开行动预测与定位，最后结合智能装卸机械臂的行动状态完成避障轨迹规划控制。但在动态环境下，障碍物的位置和形状可能会频繁变化，而障碍物聚类可能会受到多个障碍物相互重叠的影响，导致聚类结果不准确或不稳定，影响最终控制效果。马东阳等人在《基于改进粒子群算法的避障轨迹规划》中首先建立机械臂轨迹控制的多项式函数，并对其参数值展开优化，完成轨迹更新，然后将智能装卸机械臂的移动时间最短与关节转角增量最少设为优化目标，通过罚函数建立避障约束条件，以此将机械臂避障轨迹控制问题转化为对最优参数的求解问题，最后利用优化后的粒子群算法展开参数寻优，实现机械臂避障轨迹控制。此方法在实现过程中未充分考虑机械臂在运动过程中移动速度不均匀和不连续性的问题，难以确保操作的稳定性，这对于环境的实时变化和姿态不准确的情况会导致刚方法的控制性能下降。okan m等人在《tightmaneuvering for path p
3、鉴于此，需要一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法。
技术实现思路
1、针对现有技术中面对较复杂工况环境，智能装卸机械臂无法有效规避障碍物的问题，本专利技术提供了一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，能够采用混合插值样条对轨迹控制进行优化处理，在轨迹路径最大曲率约束条件下，提高轨迹控制的连续性，从而提高了轨迹的平滑度，缩短了其避障路径长度。具体技术方案如下：
2、一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，包括以下步骤：
3、s1：采用处于不同方向的两个摄像机对环境图像展开拍摄，并计算环境图的视差，获得视差图并将视差图转化为三维点云；
4、s2：对三维点云的视界展开离散化处理，获得不同的平面图像，识别图像中的所有轮廓；
5、s3：对于每个得到的轮廓，可以利用凸包算法求解其凸包，并基于凸包获取障碍物轮廓及中心坐标，完成障碍物定位；
6、s4：结合速度障碍算法与时间弹性带算法实现智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制。
7、优选的，所述步骤s1具体如下：
8、在机械臂立体视觉的基础上，采用处于不同方向的两个摄像机对环境图像展开拍摄，并计算环境图的视差，获得视差图；
9、定义重投影矩阵为w，视差为s，点坐标为(a,b)，采用相似三角形方法，获得视差图对应的三维坐标(x/e,y/e,z/e)，其中，e表示缩放因子，三维点云转化的表达式如下：
10、[x y z w]τ＝w[a b s 1]τ。
11、优选的，所述步骤s2具体如下：
12、对三维点云的视界展开离散化处理，获得不同的平面图像，并对图像展开伪彩色操作，公式如下：
13、
14、式中，q(a,b)、h(a,b)、n(a,b)表示不同像素点的rgb值；g(a,b)表示像素点在整形缩放处理后的灰度值，其值处于(0,255)区间内。因智能装卸机械臂的运动特性，设置深度阈值r，获得二值化后的图像f(a,b)；
15、
16、式中，h(a,b)表示像素点的深度值；
17、基于二值化处理后的图像f(a,b)，采用轮廓提取算法中的findcontours函数识别图像中的所有轮廓，并将每个轮廓表示为一系列的点坐标p＝[(x1,y2),(x1,y2),...,(xn,yn)]。
18、优选的，所述步骤s3具体如下：
19、对于每个得到的轮廓，利用凸包算法求解其凸包，表示为o＝[(x1,y1),(x1,y1),...,(xm,ym)]；
20、通过计算凸包的面积，得到障碍物的大小，表示如下：
21、
22、式中，pi,x、pi,y表示第i个顶点的x、y的坐标，pi+1,x、pi+1,y表示第i+1个顶点的x、y的坐标。
23、接着设置面积阈值j，筛选出凸包面积大于阈值的障碍物轮廓。对于筛选出的障碍物轮廓，计算其轮廓的重心作为障碍物的中心坐标，其表示如下：
24、
25、优选的，所述步骤s4具体如下：
26、定义不同智能装卸机械臂移动的时间间隔为δt，在该时间段内输出的控制量为c，并定义两个不同机械臂t2与t1的相对速度障碍区域集合为
27、定义t1与t2的速度分别为ct1与ct2，由此获得两者的相对速度ct2＝ct1-c12；
28、定义gst区域为t1的障碍区域，设δt间隔内ct2维持原本速度，并将t1设置成基准，对t2与其膨胀区域展开处理，获得射线dt，由此获得t1与t2的碰撞条件表示空集，满足该条件的ct2集合则是相对冲突区gp，其表达式如下：
29、
30、对gp与ct2展开闵可夫斯基矢量和运算操作，在δt内，将gp区域按照ct2速度匀速运动，获得新的绝对冲突区gq，该区域的表达式如下：
31、
32、式中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤S1具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤S2具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤S3具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤S4具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，还包括采用路径最大曲率约束条件下的混合插值样条对轨迹展开平滑处理，具体如下：
7.根据权利要求6所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，混合插值样条的一段曲率值lpartmax的计算过程如下：
8.根据权利要求6所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，所述优化策略具体如下：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤s1具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤s2具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤s3具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，步骤s4具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种智能装卸机械臂视觉避障轨迹控制方法，其特征在于，还包括采用路径最大曲率约束条件下的混合插值样条对轨迹展开...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦江衡，李金瑾，庞智群，黄军力，张焜，潘学华，龚宇平，李桐，王磊，黄慧君，张震，杨鑫源，王波，覃予鹏，黄柯颖，林秀清，陈珏羽，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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