[發明專利]基于類別特征知識庫的裝配系統及方法有效
| 申請號： | 201811332539.1 | 申請日： | 2018-11-09 |
| 公開（公告）號： | CN109543732B | 公開（公告）日： | 2020-09-25 |
| 發明（設計）人： | 宋銳;張思思;李鳳鳴;李貽斌;馬昕;孟子驊 | 申請（專利權）人： | 山東大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;B25J9/16 |
| 代理公司： | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山東*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 類別 特征 知識庫 裝配 系統 方法 | ||
本公開提供了一種基于類別特征知識庫的裝配系統及方法，對機械臂的隨機裝配動作對應的力覺數據進行采集，并對這些數據進行初步預處理，利用主成分分析算法提取力覺數據特征；將提取特征后的樣本用支持向量機二分類，判斷當前接觸狀態對應的裝配動作是成功還是失敗，將失敗數據利用支持向量機?極限學習機多分類，訓練優化模型參數，并建立力覺特征到接觸狀態特征的映射模型，構建裝配接觸狀態類別特征知識庫；基于以上建立的裝配接觸狀態類別特征知識庫，實時檢索當前接觸狀態，依據檢索結果控制機械臂做相應的姿態調整，并重新檢索當前新的接觸狀態，繼續進行姿態調整直至裝配作業成功。
技術領域
本公開涉及一種基于類別特征知識庫的裝配系統及方法。
背景技術
本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。
在工業機器人裝配作業過程中，接觸狀態特征對于描述裝配過程是極其重要的，對裝配作業的成功與否有著重要的意義。而接觸狀態的描述一般是由力覺信息表征的，力覺信息包括力(Fx,Fy,Fz)和扭矩(Tx,Ty,Tz)，在工業機器人裝配作業過程中，不同的裝配動作將會產生隨機不確定的接觸狀態信息，而為了指導機器人靈活自適應地完成裝配作業，能夠實時檢索接觸狀態(CS)特征是非常重要的。
發明內容
本公開為了解決上述問題，提出了一種基于類別特征知識庫的裝配系統及方法，本公開可以有效提高工業機器人實時裝配的成功率和效率。
為了實現上述目的，本公開采用如下技術方案：
一種基于類別特征知識庫的裝配方法，包括以下步驟：
對機械臂的隨機裝配動作對應的力覺數據進行采集，并對這些數據進行初步預處理，利用主成分分析算法提取力覺數據特征；
將提取特征后的樣本用支持向量機二分類，判斷當前接觸狀態對應的裝配動作是成功還是失敗，將失敗數據利用支持向量機-極限學習機多分類，訓練優化模型參數，建立力覺特征到接觸狀態特征的映射模型，構建裝配接觸狀態類別特征知識庫；
基于以上建立的裝配接觸狀態類別特征知識庫，實時檢索當前接觸狀態，依據檢索結果控制機械臂做相應的姿態調整，并重新檢索當前新的接觸狀態，繼續進行姿態調整直至裝配作業成功。
作為進一步的限定，將采集獲得的每個接觸過程的所有力覺數據進行組合，得到接觸狀態信息。
作為進一步的限定，基于構建的裝配接觸狀態類別特征知識庫，實時檢索當前接觸狀態，映射到對應的裝配動作，從而根據此動作映射進行相應的姿態調整。
作為進一步的限定，根據構建的映射模型中的映射關系，由當前接觸狀態類別映射對應的姿態調整方向及偏轉角度，由偏轉角度通過機械臂逆運動學求反解，控制機械臂進行相應的姿態調整，重新執行裝配動作。
作為進一步的限定，通過主成分分析算法對樣本集合矩陣進行特征提取的具體過程包括：根據接觸狀態信息組成樣本集合，構建相應的矩陣，對樣本集合矩陣進行標準化，并計算協方差矩陣，計算協方差矩陣的m個特征值和對應的特征向量，求該樣本集合矩陣的主成分分析向量，計算各主成分的貢獻率和累積貢獻率，以此確定主成分個數。
作為更進一步的限定，利用要求的貢獻率的要求，工程上要求βk在85％上，認為k個主成分能夠反映原數據的信息，以此確定主成分個數為k。
作為進一步的限定，基于支持向量機構建成功/失敗特征知識庫的過程包括：將特征提取后的原始訓練節點輸入到支持向量機，運行得到其支持向量。
一種基于類別特征知識庫的裝配系統，運行于機械臂與處理器上，被配置為執行以下指令：
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