[发明专利]一种基于局部点云曲线拟合的机器人加工路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于局部点云曲线拟合的机器人加工路径规划方法，首先通过激光扫描仪获取原始点云数据，对原始点云数据进行标定和预处理后，选定截平面信息，确定选定的点云数据集；然后对点云数据进行子区域划分，对各子区域点云进行降维处理；之后根据每个子区域的线性特点进行直线拟合或曲线拟合；计算各子区域拟合的曲线与截平面的交点，得到控制点位置，通过获得的控制点信息，拟合出路径截面曲线；之后进行步长计算，并提取到路径点的位置信息，提取到路径点框架；最后基于路径点框架，通过逆运动学，进行机器人轴配置信息计算，即获得完整规划路径。本发明提高了曲面重构精度，降低重构时间，提高了所规划的加工路径的平滑性。

技术领域

本发明属于逆向工程和机器人加工技术领域，涉及一种机器人加工路径规划技术，具体涉及一种基于局部点云曲线拟合的机器人加工路径规划方法。

背景技术

目前，大部分机器人的自适应路径规划方法，都是在已拥有物体模型上进行路径规划，再利用视觉标定技术，将三维点云与物体曲面模型进行匹配，这种方法严重依赖模型与实物的准确度，特别对于那种生产时易变形、大型工件(局部与模型误差会比较大)，该方法不适用。

针对上述情况，目前常用的方法就是采用逆向工程的方法，将扫描的实物点云进行逆向重构模型，再进行路径规划，这种方法对于密集的点云数据，高精度的曲面重构时间长，效率低下，并且局部重构精度无法保证。此外，还有局部区域曲面拟合，再在局部拟合曲面上进行路径提取，但存在高精度下低效率问题，并且加工路径生成不好直接控制。

发明内容

本发明的目的在于针对没有实体模型或者实体于模型不匹配的对象，本文提供了一种高效率的基于局部点云曲线拟合的机器人加工路径规划方法，提高曲面重构精度，降低曲面重构时间，从而提高路径规划效率和精度。

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于局部点云曲线拟合的机器人加工路径规划系统，其特征在于：包含点云处理模块、人机交互模块、路径截面曲线拟合模块和加工路径生成模块；

所述机器人加工路径规划系统是基于C++语言、VS开发平台实现；其运行效率快；

所述点云处理模块，用于对点云数据采集、视觉设备标定和点云预处理流程；

所述人机交互模块，为基于QT开发的交互界面，主要提供截平面信息输入功能；

所述路径截面曲线拟合模块，主要用于点云子区域划分、分段曲线拟合和路径截面曲线拟合；

所述加工路径生成模块，主要用于步长计算、路径点信息提取、机器人轴配置计算和加工路径生成。

所述的点云处理模块，结合本方法的特点，因为只是局部点云的读取，点云数据量不大，故其中点云预处理流程仅仅需要进行滤波去噪处理，不需考虑点云密集度。

所述的人机交互模块，其截平面信息主要包含：截平面的平面方程，加工路径的判定向量方向，点云截取区域宽度。

本发明还提供一种基于局部点云曲线拟合的机器人加工路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：通过激光扫描仪获取原始点云数据，通过标定视觉设备，对点云数据进行标定矩阵旋转平移处理，确保点云相对机器人位置的精度；

步骤2：通过人机交互模块输入的截平面信息，确定选定的点云数据集；

步骤3：对选定的点云数据进行子区域划分；

步骤4：通过主成分分析法提取各个子区域的法向量并计算得到法平面，再基于各子区域的法平面，对各子区域点云进行降维处理；

步骤5：利用主成分分析法计算每个子区域的二维点云数据的线性特点，满足线性特点的区域点云进行直线拟合，否则就是进行曲线拟合；