基于视觉定位的机械手作业路径规划

基于视觉定位的机械手作业路径规划

寇慧 

佛山隆深机器人有限公司  广东佛山   528300

摘要：本文针对机器人的机械手作业，提出了一种基于视觉定位的路径规划方法。首先，利用视觉系统获取工件在三维空间中的精确位置信息。然后，采用优化算法对机械手的作业路径进行规划，以最大程度地减少机械手的运动时间和能量消耗。实验结果表明，所提方法能够显著提高机械手的作业效率和准确性，为工业自动化生产提供了有效的解决方案。

关键词：机械手，路径规划，视觉定位，自动化，工业生产

一、引言

随着全球制造业的快速发展，自动化技术已经成为提高生产效率、降低成本并保障产品质量的重要手段。在自动化生产过程中，机械手作为一种重要的自动化装备，广泛应用于各个领域。机械手的操作效率和精确性直接影响到整个生产线的效率和稳定性。因此，机械手作业路径规划作为机械手自动化操作中的核心问题之一备受关注。在实际应用中，机械手需要根据工件的具体位置和姿态信息规划最优的运动路径，以保证高效、稳定、安全地操作。然而，随着生产工艺的复杂化和多样化，传统的路径规划方法面临着诸如运动效率低、精度不足等挑战。因此，如何提高机械手作业路径规划的效率和准确性成为当前研究的热点问题之一。本文针对佛山隆深机器人有限公司的机械手作业，基于视觉定位技术，探索一种高效、精确的路径规划方法，以期为工业生产中的机械手操作提供新的解决方案。

二、相关技术综述

2.1 机械手作业路径规划技术概述

机械手作业路径规划是指在给定工件位置和姿态信息的前提下，确定机械手在三维空间中运动的最佳路径，以达到高效、精确地完成任务的目标。常见的路径规划方法包括基于几何模型的方法、基于搜索算法的方法和基于优化算法的方法。几何模型方法依赖于几何模型的精确建模，适用于简单的工件和场景，但难以应对复杂的实际应用。搜索算法方法采用图搜索、A*算法等来寻找路径，虽然能处理一定复杂性的问题，但在高维空间中易陷入维度灾难[1]。而优化算法方法则针对非线性、高维的问题展现出优势，如遗传算法、蚁群算法等，通过对路径进行全局优化，能够更好地解决实际工程中的复杂路径规划问题。

2.2 视觉定位技术在机械手路径规划中的应用

视觉定位技术作为一种非接触式、高精度的测量手段，在机械手路径规划中发挥着日益重要的作用。通过视觉系统获取工件的精确位置和姿态信息，可以提供丰富的感知数据，弥补传感器单一信息的不足。视觉定位技术与机械手路径规划的结合，能够使机械手对未知或复杂环境做出快速响应，实现高精度的工件抓取和放置，以及避免碰撞等危险情况[2]。其中，基于视觉的特征提取和目标识别技术可用于快速准确地定位工件，而视觉伺服控制技术则能够实现对运动中工件位置的实时调整。综合利用视觉定位技术，机械手作业路径规划能够更好地适应复杂多变的生产环境，提高作业效率和准确性。

2.3 优化算法在机械手路径规划中的应用

优化算法作为一类数学方法，具有全局搜索和高效优化的特点，在机械手路径规划中得到了广泛应用。传统的规划方法往往容易陷入局部最优解，而优化算法则可以通过搜索整个解空间，找到全局最优解或者接近最优解的解决方案。例如，遗传算法通过模拟自然进化过程中的选择、交叉和变异等操作，能够自适应地寻找路径规划的最优解。蚁群算法模拟蚂蚁在搜索食物过程中的行为，利用信息素的积累和更新实现路径的优化。

三、基于视觉定位的机械手作业路径规划方法

3.1 视觉定位系统的建立

在基于视觉定位的机械手作业路径规划中，首要任务是建立可靠的视觉定位系统。该系统通常由高分辨率的摄像头和相关的图像处理设备组成。摄像头负责采集工作区域的图像数据，而图像处理设备用于对图像进行预处理和特征提取。在系统建立阶段，需要对摄像头进行标定，以获取摄像头与工件坐标系之间的准确转换关系。这涉及摄像头内外参数的标定，如焦距、畸变系数、相机位置等。此外，为了提高定位系统的鲁棒性，可能还需要对不同场景下的光照条件和噪声进行模型建模和校正。综合以上信息，视觉定位系统能够准确地将工件在图像中的位置映射到机械手的坐标系，为后续路径规划提供准确的输入数据。

3.2 工件位置信息提取与处理

在视觉定位系统建立后，需要对图像中的工件位置信息进行提取和处理。这一步骤主要包括特征提取和目标检测。特征提取旨在从图像中提取与工件有关的特征信息，如边缘、角点、纹理等，以用于后续的匹配和定位。常见的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）等。目标检测是将图像中与工件相关的区域标记出来，通常采用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法进行端到端的目标检测。目标检测的结果可以提供工件在图像中的位置和大小信息，为后续的工件姿态计算和机械手抓取提供依据。综合应用特征提取和目标检测，可以高效准确地从视觉数据中提取出工件的位置信息，并在一定程度上具备对复杂场景的适应能力。

3.3 优化算法原理及在路径规划中的应用

优化算法是基于数学和计算方法，通过迭代寻找最优解或接近最优解的一类算法。在机械手作业路径规划中，优化算法的目标是找到机械手运动的最佳路径，使得机械手能够高效准确地完成指定任务。其中，遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作生成新的解，并筛选出适应度高的个体，从而逐步优化路径规划。蚁群算法则通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息传递和更新策略，找到全局最优解或近似最优解[3]。此外，粒子群算法、模拟退火算法等也常被用于路径规划中。这些优化算法在路径规划过程中，利用机械手运动学模型和工件位置信息作为输入，根据预先设定的评价函数，不断调整机械手的运动路径，以优化路径的长度、能量消耗或其他性能指标。通过优化算法的应用，可以克服传统方法在高维、非线性问题上的困难，为机械手的路径规划提供更为灵活高效的解决方案。

四、实验与结果分析

4.1 实验环境与设置

本实验机器人使用的是型号为R-2000的六轴工业机械手。视觉定位系统采用了一台分辨率为1920x1080的高清工业相机，配备了适用于工业环境的光源。实验所用工件是标准的零件样本，其尺寸为100mm×100mm×50mm，具有明确的边缘和纹理特征。

为了建立视觉定位系统，首先进行了摄像头的内外参数标定，利用棋盘格标定板进行相机标定，得到相机的内参矩阵和畸变系数。然后，通过计算相机与机械手坐标系之间的变换关系，实现了相机坐标到机械手坐标的映射。

4.2 实验结果与性能评估

在经过视觉定位系统的建立后，我们进行了一系列路径规划的实验，并将其与传统的路径规划方法进行了对比。实验中，我们设置了三组不同复杂度的工件抓取和放置任务，并要求机械手在规定时间内完成任务。我们记录了实际的运动路径长度、能耗以及完成任务所用的时间，并对两种方法的性能进行综合评估。

实验结果如下表所示：

表1：实验结果

从实验结果可以观察到，基于视觉定位的机械手作业路径规划方法在不同复杂度的任务中均取得了优于传统规划方法的表现。在低复杂度任务中，基于视觉定位的方法能够将路径长度减少12.5%，能耗减少8.9%，完成时间缩短16.7%。在中等复杂度任务中，路径长度减少19.6%，能耗减少17.6%，完成时间缩短25%。在高复杂度任务中，路径长度减少26.2%，能耗减少21.6%，完成时间缩短30%。这些数据表明基于视觉定位的方法在不同复杂度任务中都具有显著的性能优势。

4.3 结果分析与讨论

实验结果清晰地展示了基于视觉定位的机械手作业路径规划方法在不同任务复杂度下的优异表现。优势主要源自两方面：一是视觉定位系统提供了精确的位置信息，使机械手能够更准确地抓取和放置工件，从而减少了路径长度和能耗。二是优化算法的应用使得机械手运动路径更加高效，避免了不必要的运动和能量浪费，从而减少了完成任务所用的时间。

实验中还观察到，随着任务复杂度的增加，传统规划方法的性能下降更为明显，而基于视觉定位的方法在复杂任务中仍能保持较好的性能。这说明基于视觉定位的方法具有更强的适应性和鲁棒性，能够应对复杂多变的生产环境和工件形态。

然而，实验中使用的工件样本较为标准化，未来需要进一步验证该方法在更多实际生产场景中的适用性。另外，由于计算复杂度的增加，基于视觉定位的方法在一些特殊情况下可能会有一定的计算时间增加。因此，在实际应用中，需要根据具体场景的需求和计算资源进行综合权衡，选择最合适的路径规划方法。

五、应用与展望

5.1现有方法的局限性与改进方向

目前基于视觉定位的机械手路径规划方法仍存在一些局限性。首先，视觉定位系统对光照条件和工件纹理较为敏感，可能在复杂环境下产生定位误差。其次，优化算法在处理高维度、非线性问题时计算复杂度较高，可能导致实时性不足。为解决这些问题，未来需要进一步优化视觉定位系统的鲁棒性，引入更快速高效的优化算法，并考虑多传感器信息融合，提高定位的准确性和稳定性。

5.2 未来发展方向与展望

展望未来，基于视觉定位的机械手路径规划方法将继续向更广泛的领域拓展。随着人工智能和机器视觉技术的不断发展，将有更多高效准确的目标检测和特征提取算法应用于视觉定位系统，使其能够适应更多复杂场景和工件形态。同时，优化算法的改进和智能化也将持续推进，以提高路径规划的效率和稳定性。未来的发展还将涉及机器人的自主学习和决策能力，使机械手能够根据实际情况不断优化自身的路径规划策略，实现更高水平的智能化操作。

六、结语

在本文中，我们研究了基于视觉定位的机械手作业路径规划方法，并在佛山隆深机器人有限公司进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够显著提高机械手作业的效率和准确性。视觉定位系统为机械手提供了精确的位置信息，优化算法使得运动路径更加高效。然而，目前方法仍存在局限性，需要进一步提升鲁棒性和计算效率。未来，我们将继续改进该方法，引入更先进的算法和技术，并结合机器人自主学习，推动机械手在工业生产中的智能化发展，为实现高效、智能的工业自动化生产贡献更多的力量。

参考文献
[1]张俊；欧阳孝培;.基于单目视觉的轮式机器人目标定位及路径规划初探[J].企业科技与发展,2019:84-85+88.

[2]昝杰；胥光申；金守峰;库朋涛.基于机器视觉算法的高速工业机械手定位控制方法[J].自动化与仪器仪表,2021:4.

[3]万国扬；王国峰；李福东;朱文俊.基于视觉定位与轨迹规划的机器人打磨工作站[J].计算机集成制造系统,2020:10.