【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人形机器人控制，具体涉及一种人形双臂机器人阀门拧紧方法及系统。
技术介绍
1、旋拧式阀门装置在许多工业场景中至关重要，如石油化工厂、核电站、水电站等。这些场所的阀门通常涉及高压力和高温环境，要求具备高可靠性和高精度的操作。当前，大部分开关阀门的装置采用的是专用的机械结构，虽然可以完成特定的拧阀门动作，但在应急情况下，这些装置的局限性显得尤为突出。例如，当发生紧急情况需要迅速关闭阀门时，操作者必须首先更换末端执行器，这一过程不仅耗时，还可能增加安全风险。此外，现有的电动夹爪和气动夹爪在夹持力方面存在不足，无法有效应对大力矩阀门的操作需求。在高扭矩的环境下，这些夹爪往往无法提供足够的夹持力，导致操作不稳定或无法完成任务。这使得开发一种更为强大的夹持系统成为当务之急，以确保在关键时刻能够迅速而安全地操作阀门。
2、在阀门定位方面，目前普遍采用yolo（you only look once）进行识别，结合点云库（pcl）进行目标特征提取。尽管这是一种先进的技术手段，但该流程的复杂性可能导致实时性不足和识别效率低下。在快速变化的工况中，这种繁琐的流程使得系统响应速度受到影响，进而影响到整个操作的安全性和有效性。因此，简化识别流程并提高识别精度将是提升该技术应用的重要方向。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术目的在于针对现有技术的不足，提供一种人形双臂机器人阀门拧紧方法及系统，实现快速、准确的阀门识别，大大增强系统在实际应用中的可靠性和灵活性。
2
3、s101、获取基于双目视觉相机的阀门图像数据集；
4、s102、对所述阀门图像数据集进行标注，生成标注数据集，所述标注数据集包含阀门的边界框及阀门的中心点位置；
5、s103、对所述标注数据集进行增强处理，以扩大数据集；
6、s104、基于预设双目视觉算法与yolo模型识别与定位阀门，识别出阀门的位置、边框以及中心点；
7、s201、通过s101至s104步骤识别并定位阀门，得到阀门的边框位置和中心点位置；
8、s202、将双臂机器人移动到阀门的两侧，保持双臂末端除夹持方向外、其他方向的位置和位姿一致；
9、s203、基于自适应变导纳控制器进行夹持控制；
10、s204、通过双臂机器人末端关节的旋转带动阀门的旋转，以实现阀门拧紧。
11、进一步完善上述技术方案，所述双臂机器人包括左臂和右臂，所述左臂和右臂末端均设有执行器，所述执行器包括法兰、包胶轮、六维力传感器、作业部，所述六维力传感器、包胶轮、法兰中心对齐后依次连接，连接后所述六维力传感器容纳在所述包胶轮内，所述法兰固定在所述包胶轮外，所述六维力传感器与所述左臂或右臂末端连接，所述法兰与所述作业部连接。
12、进一步地，所述作业部为二指夹爪。
13、进一步地，所述双目视觉算法与yolo模型识别与定位阀门的步骤如下：
14、（1）使用训练好的yolov8模型对不同类型阀门进行检测，获得阀门目标的预测框：，其中，，其中，与分别表示预测框左上角和右下角坐标；
15、（2）利用图像对齐提取深度图像中与预测框对齐的点云信息：，其中，每个点云数据表示为以相机坐标系为原点的三维坐标；
16、（3）对点云数据进行中心化处理，计算预测框内对应的点云质心和中心化的点云数据，计算公式分别如下：，；
17、（4）计算中心化后的点云数据的协方差矩阵，计算公式如下：，其中，是中心化点云数据的转置；
18、（5）解协方差矩阵的特征值和特征向量，计算公式如下：；
19、（6）点云法向量计算，假设最大的特征值对应的特征向量为，则该特征向量即为该点云数据的法向量；
20、（7）点云法向量和预测框中心从相机坐标系转换至双臂机器人世界坐标系，转化公式为：，，其中，为世界坐标系，为全局相机坐标系，表示坐标系到坐标系的旋转变换矩阵，表示坐标系到坐标系的偏移向量；
21、（8）确定阀门预抓取位置，设定粗定位结果为机械臂的目标位置，该位置由预测框中心沿着该区域点云法向量方向移动40cm得到，计算公式如下：，
22、（9）获取到目标位置后，利用机械臂逆运动学计算出阀门抓取点位对应的关节角度：。
23、进一步地，所述自适应变导纳控制器进行夹持控制包括：读取由六维力传感器获得的力数据，并进行重力补偿与坐标转换；计算期望力与实际力之间的误差，并将其带入自适应变导纳控制器中，控制双臂保持夹持方向上的恒定力；所述自适应变导纳控制器通过自适应控制算法动态调整控制参数，包括调整阻尼系数矩阵b、刚度系数矩阵k和质量系数矩阵m。
24、进一步地，所述自适应变导纳控制器控制参数的控制公式为：
25、
26、其中，m为质量系数矩阵，b为阻尼系数矩阵，k为刚度系数矩阵，为位置误差，表示t时刻实际位置和期望位置的差，为速度误差，表示t时刻实际速度和期望速度的差，为加速度误差，表示t时刻实际加速度和期望加速度的差，为t+1时刻的位置误差，为t+1时刻的速度误差，为t+1时刻的位置加速度误差，t为时间步长；
27、∆b为自适应阻尼调整参数，其更新率为：，式中，，为更新率，表示当前时刻t的自适应参数，表示t+1时刻的自适应参数；
28、将期望轨迹与自适应导纳控制器输出的相加，得到左右臂实际运动轨迹。
29、用于实现上述人形双臂机器人阀门拧紧方法的系统，包括：
30、双目视觉相机，用于获取阀门图像数据集；
31、双目视觉算法与yolo模型，用于获取图像数据集并进行阀门的识别与定位；
32、双臂机器人，包括左臂、右臂，所述左臂、右臂末端均设有执行器，用于在自适应变导纳控制下夹持阀门并进行拧紧操作，所述执行器具有六维力传感器，用于实时检测阀门夹持力，并将力数据传输至自适应变导纳控制器；
33、自适应变导纳控制器，用于根据力传感器反馈调整双臂的夹持力，确保阀门夹持力恒定并控制双臂机械臂的旋转实现阀门的拧紧。
34、有益效果：与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术在阀门识别过程结合了yolo目标检测算法与双目视觉算法，实现阀门的自动识别与定位；双目视觉算法通过立体视觉与深度计算技术提高阀门识别精度，能够在复杂工业环境中识别和定位阀门；双目视觉可实现图像的rgb识别，深度视觉获取深度信息，基于二者信息融合，可识别阀门的空间姿态信息和边缘检测信息，故提升目标识别的精度和速率。。基于本专利技术的自适应变导纳控制器，实时调整双臂的夹持力与运动轨迹，以适应不同阀门类型的夹持与拧紧需求。
35、本专利技术拧阀门结构简单，成本相对低廉；相对于传统使用专门的拧阀门装置，在一些应急场所更换末端执行器，显然有些浪费时间。该结构能够在末端配备五本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述双臂机器人包括左臂和右臂，所述左臂和右臂末端均设有执行器，所述执行器包括法兰、包胶轮、六维力传感器、作业部，所述六维力传感器、包胶轮、法兰中心对齐后依次连接，连接后所述六维力传感器容纳在所述包胶轮内，所述法兰固定在所述包胶轮外，所述六维力传感器与所述左臂或右臂末端连接，所述法兰与所述作业部连接。
3.根据权利要求2所述的人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述作业部为二指夹爪。
4.根据权利要求1所述的人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述双目视觉算法与YOLO模型识别与定位阀门的步骤如下：
5.根据权利要求2所述的人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述自适应变导纳控制器进行夹持控制包括：
6.根据权利要求5所述人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述自适应变导纳控制器控制参数的控制公式为：
7.一种实现权利要求1所述人形双臂机器人阀门拧紧方法的系统，
...【技术特征摘要】
1.一种人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的人形双臂机器人阀门拧紧方法，其特征在于，所述双臂机器人包括左臂和右臂，所述左臂和右臂末端均设有执行器，所述执行器包括法兰、包胶轮、六维力传感器、作业部，所述六维力传感器、包胶轮、法兰中心对齐后依次连接，连接后所述六维力传感器容纳在所述包胶轮内，所述法兰固定在所述包胶轮外，所述六维力传感器与所述左臂或右臂末端连接，所述法兰与所述作业部连接。
3.根据权利要求2所述的人形双臂机器人阀门拧...
【专利技术属性】
技术研发人员：王杰，刘爽，闵济海，余铭锋，张志杰，
申请(专利权)人：南京天创电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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