[发明专利]一种基于时变有向图的工业机械臂搬运路径规划方法

权利要求书

1.一种基于时变有向图的工业机械臂搬运路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括如下步骤：

(1)、根据等待区和工作区节点是否为工作状态，将工位分为静态工位和动态工位；

(2)、采用机械臂在两个工位的节点间搬运产品，节点间时间权值weight为两个节点之间的搬运时间Tm与等待时间Tw之和；

当工作工位为工作状态，所述等待时间Tw(ij)通过抽样统计方法获得，所述抽样统计方法步骤如下：

(2.1)、对多个产品在工作工位所需加工处理时间进行工作计时，获得工序操作时间序列Vec_t；

(2.2)、对操作时间序列Vec_t进行统计分析，获取平均工作时间t_mean和标准差t_std；

(2.3)、对上述步骤所获得数据采用正态概率分布模型进行拟合，并从中获得抽样产品加工处理时间的工时期望和方差，得到工作时间t与概率Pi(t)的关系式；

(2.4)、将抽样产品在工作工位上加工处理的整个工作流程按照时间长度，划分为等长的N段，并获取第一阶段实际工作时间t_step1，总流程时间为：t_total＝N*t_step1，通过t_total的概率Pi获取预估工作时间t_pre；

(2.5)、计算等待时间Tw(ij)＝t_pre–t_step1，进而获得节点间时间权值weight(ij)；

(3)、通过上述步骤中获得的时间权值weight建立有向图模型，在确定有向图后，基于有向图寻找有向图遍历的最短路径；

基于有向图按搜索算法寻找有向图遍历的最短路径的过程是：

开始运行后，先更新并获取有向图节点及时间权值weight(ij)数据，并将有向路径末端节点记为DstNode＝空；

然后判断当前节点CurNode是否为空：

若当前节点CurNode为空，遍历所有上料节点的有向路径，选择时间权值weight(ij)最小的有向路径，并将此有向路径的起始端节点赋值给当前节点CurNode，末端赋值给目标节点DstNode，最终将产品从当前节点CurNode搬运至目标节点DstNode；

若判断当前节点CurNode不为空，遍历当前节点的所有有效有向路径，选择出最短路径的目标节点DstNode，产品从当前节点CurNode移动至目标节点DstNode，然后将目标节点DstNode作为当前节点CurNode，再次选择新的目标节点DstNode，直至有向图中没有有效路径。

2.根据权利要求1所述的基于时变有向图的工业机械臂搬运路径规划方法，其特征在于，在步骤(2)中，当工作工位为空闲状态，所述等待时间Tw(ij)为0，当工作工位为工作状态，所述等待时间Tw(ij)通过计算获得。

3.根据权利要求2所述的基于时变有向图的工业机械臂搬运路径规划方法，其特征在于，所述抽样统计方法还包括：

(2.6)、计算并更新有向图有效路径的时间权值weight(ij)，当存在多个时间权值weight(ij)相等并且都为最小值时，任取其中某一有效路径，消除多个时间权值weight(ij)的最小值，保证最终只有一个最小值，将更新后时间权值weight(ij)的最小值作为最终的时间权值weight(ij)的最小值。

4.根据权利要求3所述的基于时变有向图的工业机械臂搬运路径规划方法，其特征在于，在步骤(2.6)中，采用缩小代价的最值消除方法消除多个时间权值weight(ij)的最小值。

5.根据权利要求2所述的基于时变有向图的工业机械臂搬运路径规划方法，其特征在于，在步骤(2.3)中，所述正态概率分布模型是根据产品的抽样结果，将工时、工时对应的样本数以及总样本数N,拟合得到一个所述正态概率分布模型X～N(工时期望，方差)，从中可以获得该抽样产品的工时期望与方差。