[发明专利]一种基于动捕的机器人装配离线示例学习系统和方法

说明书

本发明涉及一种机器人装配离线示例学习系统和方法，其利用光学动捕装置采集用户进行人工精密装配时手部的动作数据，离线进行装配轨迹合成，然后指导机器人完成精密装配动作的示例学习系统和方法。本发明的方案基于熟练操作工人手臂及手部的装配动作数据进行离线处理，还对提取的数据进行异常排除并且进行适用于实际机器人系统的轨迹优化，使得到的高精度示例学习运动轨迹具有极佳的可迁移性。

技术领域

本发明一般涉及一种机器人装配离线示例学习系统和方法，具体涉及一种利用光学动捕装置采集用户进行人工精密装配时手部的动作数据，离线进行装配轨迹合成，然后指导机器人完成精密装配动作的示例学习系统和方法。

背景技术

工业机器人现已经广泛用于工业生产领域的各种生产线，但面向以3C装配为代表的精密装配生产线，还不能被广泛应用。目前3C制造领域的装配任务仍主要由人工完成，装配过程耗时费力。随着劳动力的短缺和用工成本的逐渐上升，精密装配生产线对于自动化的需求日益增加。工业机器人难以应用的主要原因在于3C产品(如手机、平板电脑、笔记本电脑)更新迭代频率高，产品的生命周期短，这直接导致3C装配生产线需要频繁换线；同时3C装配过程复杂，对精度要求较高，且工作空间小，这给机器人技术人员带来了较高的机器人编程难度。针对此类问题，传统的机器人编程控制方法时间成本太高而且不够灵活，不仅限制了机器人适应新任务的速度，并且还限制了机器人在装配领域中的应用。一种能够快速、灵活地将装配生产线上工人的装配技能迁移到机器人的技术对于扩大机器人的适用范围、提升精密装配生产线的自动化水平意义重大。

示例学习提供了一种高效的简化机器人编程过程的方法，是目前提高机器人易用性的重要途径。与传统的依赖人工编程的机器人运动规划和控制方法相比，示例学习有两个主要优点：首先，它为用户提供了一种简单直观的方式将任务信息传递给机器人，可以大大降低机器人用户的专业编程知识要求，有助于非机器人专家用户参与到机器人装配生产线中；其次，借助示例学习方法，用户可以很容易地将复杂的运动轨迹传递给机器人，使得机器人能够灵活地完成复杂装配工作。综上，将离线示例学习方法应用到以3C装配为代表的机器人精密装配环节上可以有效改善传统编程方法时间成本过高且不够灵活的缺点，实现装配生产线上机器人的快速编程，推进装配生产线的自动化转型。

禹鑫燚、徐佗成、柏继华等提出了一种基于光学动作捕捉的示教机器人数据采集系统(禹鑫燚、徐佗成、柏继华等.一种基于光学动作捕捉的示教机器人数据采集系统:中国，109848964A[P].2019-06-07),使用光学动捕采集数据，虽然提高了精度，但由于反光点装配在特制的演示工具上，同时在同一工作区内标定，使得采集到的数据通用性不佳，受到环境与设备的限制；张涛、杨新、任为提出了一种机器人示教方法、装置及系统(张涛，杨新，任为.一种机器人示教方法、装置及系统:中国，106182003[P]，2016-12-07)，利用惯性测量单元IMU采集示教动作过程中数据，IMU易受其他因素感受，且位置误差较大，精度不能够得到保证。谢俊杜光景徐光华等人提出一种基于Leap Motion的虚拟装配示教方法，虽然采用Leap Motion可以对手部姿态进行较好模拟，但稳定性差，且虚拟装配迁移性不高。

发明内容

针对现有技术中缺乏面对狭小空间及工业高精度装配解决方案，本发明提供一种基于光学动捕的机器人装配离线示例学习系统，其通过光学动作捕捉设备，采集熟练操作工人手臂及手部的装配动作数据进行离线处理，演示过程灵活高效，得到的高精度示例学习运动轨迹具有极佳的可迁移性。

本发明的技术方案第一方面为一种基于动捕的机器人装配离线示例学习系统，包括光学动作捕捉平台、数据采集模块、数据预处理模块、离线机器人运动轨迹生成模块和仿真验证模块，其中：

所述光学动作捕捉平台包括多个光学动作捕捉摄像机、网络设备、计算设备和设置在装配演示人员手部的多个反光标记点，其中，所述多个光学动作捕捉摄像机以对称方式布置在装配演示工作台的四周，每个光学动作捕捉摄像机通过网络设备连接至计算设备；