基于机器视觉的钢铁加工机器人目标抓取路径规划方法

常规的钢铁加工机器人目标抓取路径的方法,由于没有对抓取路径因子进行约束,导致路径的平滑因子很低。为此,提出基于机器视觉的钢铁加工机器人目标抓取路径规划方法。在机器视觉的基础上,确定钢铁加工机器人抓臂与抓取目标之间的接触状态,对不同接触状态的目标抓取路径因子进行分类,确保钢铁加工机器人在不同工作环境下具备高效稳定的能力。通过确定机器人与抓臂之间的关系,计算分类后的抓取路径因子的约束条件。确定整个抓取过程的起点、终点、最高点等特征点,对总体的抓取时间进行分析和计算,生成钢铁加工机器人的目标抓取路径轨迹,完成钢铁加工机器人目标抓取路径规划设计。结果表明,与其他3种方法相比,基于机器视觉的钢铁加工机器人目标抓取路径规划方法得到的路径平滑因子最高,路径规划方法最好,具有实际的应用价值。