[发明专利]一种基于装配状态认知的机器人柔性装配方法及系统

权利要求书

1.一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，其特征是，包括：

传感系统模块，实时在线检测机器人装配接触过程中的环境信息；

感知系统模块，接收机器人装配作业的环境信息并根据机器人的当前运动状态信息感知出机器人的作业状态信息；

认知系统模块，基于机器人的作业状态信息，对当前的装配状态通过认知模型进行识别，认知新的装配状态并实时更新认知模型中的装配知识库，其中，该装配知识库中装配状态与机械臂动作呈对应映射关系；对机器人装配接触过程中的未知状态实时在线检测，通过具有自我更新知识库能力的装配状态认知算法，结合类别增量算法SVDD，找到“机器人装配状态-机器人动作”的映射关系，并认知新的装配状态，自主更新机器人装配知识库，输出机器人行为动作指令；所述认知系统模块被配置为：

识别未知装配状态：根据已知状态样本集判定是知识库已有状态，根据知识库中已有状态对应的动作执行，否则判定为新的装配状态，随机选择机器人动作集中的动作执行；

机器人执行完动作后，判断装配是否成功，若装配成功，则存储新的“状态-动作”映射关系至经验知识库，若不成功，返回重新开始装配；

机器人模块，执行操作根据识别的状态映射的机械臂动作，完成装配；所述机器人模块被配置为运行学习模式和执行操作模式；

学习模式：包括离线经验知识的学习和未知新状态的学习，通过认知算法得到机器人装配状态认知模型，获得机器人装配状态和动作执行之间的关系，构建装配经验知识库；

执行操作模式：基于学习获得的装配经验知识库，实时采集装配过程中的装配状态，进行装配动作的执行。

2.如权利要求1所述的一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，其特征是，所述传感系统模块包括安装在装配工作区域上方的图像采集设备及安装在机械臂末端的六维力采集设备，上述设备将各自采集的环境信息传输至服务器中进行处理。

3.如权利要求1所述的一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，其特征是，所述感知系统模块被配置为在服务器中执行：将传感系统模块采集的环境信息预处理后，与机器人的运动状态信息一起作为装配状态信息，作为认知系统模块的输入。

4.如权利要求1所述的一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，其特征是，所述认知系统模块对当前的装配状态通过认知模型进行识别，具体为：通过装配状态认知算法获得“机器人装配状态-机器人动作”的映射关系进行识别，输出机器人行为动作指令。

5.如权利要求1-4任一所述的一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，其特征是，还包括控制器模块，被配置为：将认知系统模块输出的动作指令作为控制器的输入，通过位置控制的方式实现机器人的路径规划和轨迹跟踪。

6.如权利要求1所述的一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，其特征是，所述认知系统模块在识别未知装配状态之前，需要对机器人装配作业状态信息通过小波变换进行预处理，然后归一化，训练已知类型样本库，得到分类器，构建经验知识库。

7.一种如权利要求1-6中任一项所述的基于装配状态认知的机器人柔性装配系统的方法，其特征是，包括：

实时在线检测机器人装配接触过程中的当前的装配状态；

对当前的装配状态通过认知模型进行识别，认知新的装配状态并实时更新认知模型中的装配知识库，其中，该装配知识库中装配状态与机械臂动作呈对应映射关系；

执行操作根据识别的状态映射的机械臂动作，完成装配。

8.一种如权利要求7中任一项所述的基于装配状态认知的机器人柔性装配系统的方法，其特征是，认知新的装配状态，具体为：

根据已知状态样本集判定是知识库已有状态，根据知识库中已有状态对应的动作执行，否则判定为新的装配状态，随机选择机器人动作集中的动作执行；

机器人执行完动作后，判断装配是否成功，若装配成功，则存储新的“状态-动作”映射关系至经验知识库，若不成功，返回重新开始装配。