[发明专利]三维壁面可抓取位置判别算法

说明书

本本发明公开了一种三维壁面可抓取位置判别算法，包括步骤为：定义最小可用角度；获取初始点云数据；获取插值后的点云样本；寻找可接触三角形的点集合；确定所有的接触三角形：求解尖钩球心坐标、尖钩球心坐标的确定、接触三角形的确定；计算接触三角形法向量；计算接触角度；抓取条件判定；获得所有可抓取点。本算法可以判断并找出较大范围粗糙壁面内的可抓取点的位置，为爬壁机器人实现抓取真实粗糙壁面提供了实用性算法，是对二维壁面轮廓上的抓附研究成果的改进，提高了机器人抓取粗糙壁面合适位置的的准确度，从而提高了机器人对粗糙壁面抓附的稳定性，可以有效克服高空风载和壁面振动对机器人爬壁性能的部分影响。

技术领域

本发明涉及一种爬壁机器人应用领域，特别是一种三维壁面可抓取位置判别算法。

背景技术

以理想化模型对尖钩与壁面的接触进行理论分析，虽然能直观、准确的得到尖钩与壁面的接触角度，进而判断是否可以稳定抓取，但在实际的工程应用中，钩爪抓取式爬壁机器人面对的工作环境通常是凹凸不平的壁面，难以用统一的形状进行描述。二维、三维壁面的轮廓信息均可以通过粗糙表面测量仪进行提取，分别以轮廓曲线、点云的方式呈现，国外学者在二维壁面轮廓信息采集的基础上，通过实验模拟的方式对尖钩截面在二维壁面轮廓上的抓附进行了相关研究。

上述尖钩截面在二维壁面轮廓上的抓附分析，以尖钩截面为圆形，二维壁面轮廓中以线段代替相邻两点进行分析。然而，在实际中，尖钩末端为球面，尖钩与壁面为面接触。因此，本发明旨在他人研究的基础上，通过对尖钩截面与二维壁面轮廓上点的接触分析，提出一种基于三维壁面点云数据的可抓取位置判别算法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种三维壁面可抓取位置判别算法，该三维壁面可抓取位置判别算法能够判断并找出较大范围粗糙壁面内的可抓取点的位置，为爬壁机器人实现真实粗糙壁面的抓附提供了一种实用性算法，是对二维壁面轮廓上的抓附研究成果的改进，提高了机器人抓取粗糙壁面合适位置的的准确度，从而提高了机器人对粗糙壁面抓附的稳定性，可以有效克服高空风载和壁面振动对机器人爬壁性能的部分影响。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种三维壁面可抓取位置判别算法，包括如下步骤。

步骤1，定义最小可用角度θ_min：假设θ_b代表尖钩的圆心轨迹法向与壁面法向之间的夹角，当θ_b≥θ_min时，尖钩能够完成钩附；其中，最小可用角度θ_min的计算公式如下：

θ_min＝θ_load+arccot(μ) (3.1)

式中，θ_load为尖钩的载荷角，μ为尖钩与壁面的摩擦系数。

步骤2，获取初始点云数据：采用粗糙表面测量仪器提取粗糙壁面的表面特征，对壁面轮廓进行测量，采集粗糙壁面特征点数据，通过系统采集整理，获得初始的三维点云数据M₂₁[x_set,y_set,z_set]；其中，x_set为壁面轮廓上点的x坐标值集合，y_set为与之对应的y坐标值集合，z_set为与之对应的z坐标值集合，x与y坐标表示粗糙壁面表平面，z坐标表示粗糙壁面凹凸起伏的变化。

步骤3，获取插值后的点云样本：假设机器人用于抓取的尖钩半径为r，根据尖钩半径r对步骤2获取的初始点云数据进行插值操作，得到插值后的点云样本M₂₁[x_set,y_set,z_set]；插值后，应使得连续两个点云之间的间距小于2r。