[發明專利]一種基于時變有向圖的工業機械臂搬運路徑規劃方法

有效

• 申請號: 201910038699.3
• 申請日: 2019-01-16
• 公開（公告）號: CN109711638B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 藺小康;劉強強;劉敏;宋偉銘;周中亞;羅松彬
• 申請（專利權）人: 中國大恒（集團）有限公司北京圖像視覺技術分公司;北京大恒圖像視覺有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京律譜知識產權代理事務所(普通合伙) 11457
• 代理人: 黃云鐸

1.一種基于時變有向圖的工業機械臂搬運路徑規劃方法，其特征在于，所述路徑規劃方法包括如下步驟：

(1)、根據等待區和工作區節點是否為工作狀態，將工位分為靜態工位和動態工位；

(2)、采用機械臂在兩個工位的節點間搬運產品，節點間時間權值weight為兩個節點之間的搬運時間Tm與等待時間Tw之和；

當工作工位為工作狀態，所述等待時間Tw(ij)通過抽樣統計方法獲得，所述抽樣統計方法步驟如下：

(2.1)、對多個產品在工作工位所需加工處理時間進行工作計時，獲得工序操作時間序列Vec_t；

(2.2)、對操作時間序列Vec_t進行統計分析，獲取平均工作時間t_mean和標準差t_std；

(2.3)、對上述步驟所獲得數據采用正態概率分布模型進行擬合，并從中獲得抽樣產品加工處理時間的工時期望和方差，得到工作時間t與概率Pi(t)的關系式；

(2.4)、將抽樣產品在工作工位上加工處理的整個工作流程按照時間長度，劃分為等長的N段，并獲取第一階段實際工作時間t_step1，總流程時間為：t_total＝N*t_step1，通過t_total的概率Pi獲取預估工作時間t_pre；

(2.5)、計算等待時間Tw(ij)＝t_pre–t_step1，進而獲得節點間時間權值weight(ij)；

(3)、通過上述步驟中獲得的時間權值weight建立有向圖模型，在確定有向圖后，基于有向圖尋找有向圖遍歷的最短路徑；

基于有向圖按搜索算法尋找有向圖遍歷的最短路徑的過程是：

開始運行后，先更新并獲取有向圖節點及時間權值weight(ij)數據，并將有向路徑末端節點記為DstNode＝空；

然后判斷當前節點CurNode是否為空：

若當前節點CurNode為空，遍歷所有上料節點的有向路徑，選擇時間權值weight(ij)最小的有向路徑，并將此有向路徑的起始端節點賦值給當前節點CurNode，末端賦值給目標節點DstNode，最終將產品從當前節點CurNode搬運至目標節點DstNode；

若判斷當前節點CurNode不為空，遍歷當前節點的所有有效有向路徑，選擇出最短路徑的目標節點DstNode，產品從當前節點CurNode移動至目標節點DstNode，然后將目標節點DstNode作為當前節點CurNode，再次選擇新的目標節點DstNode，直至有向圖中沒有有效路徑。

2.根據權利要求1所述的基于時變有向圖的工業機械臂搬運路徑規劃方法，其特征在于，在步驟(2)中，當工作工位為空閑狀態，所述等待時間Tw(ij)為0，當工作工位為工作狀態，所述等待時間Tw(ij)通過計算獲得。

3.根據權利要求2所述的基于時變有向圖的工業機械臂搬運路徑規劃方法，其特征在于，所述抽樣統計方法還包括：

(2.6)、計算并更新有向圖有效路徑的時間權值weight(ij)，當存在多個時間權值weight(ij)相等并且都為最小值時，任取其中某一有效路徑，消除多個時間權值weight(ij)的最小值，保證最終只有一個最小值，將更新后時間權值weight(ij)的最小值作為最終的時間權值weight(ij)的最小值。

4.根據權利要求3所述的基于時變有向圖的工業機械臂搬運路徑規劃方法，其特征在于，在步驟(2.6)中，采用縮小代價的最值消除方法消除多個時間權值weight(ij)的最小值。

5.根據權利要求2所述的基于時變有向圖的工業機械臂搬運路徑規劃方法，其特征在于，在步驟(2.3)中，所述正態概率分布模型是根據產品的抽樣結果，將工時、工時對應的樣本數以及總樣本數N,擬合得到一個所述正態概率分布模型X～N(工時期望，方差)，從中可以獲得該抽樣產品的工時期望與方差。