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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明涉及一种基于图模型的机器人自主装配顺序规划方法，属于机器人智能装配领域。该方法具体的实施步骤包括以下阶段。图模型构建阶段：基于装配件的三维模型获取装配零件数据，用节点表示零件，用边表示对应关系，根据装配基本约束初始化对应的图模型；图模型学习阶段：在机器人演示装配过程中，根据绝对约束条件和最优化目标获得一定数量的观测数据，并使用观测数据更新图模型的结构和参数；装配顺序推断阶段：利用遗传算法推算最佳装配体基准零件，并基于图模型的最小生成树推断实际装配顺序。该方法能有效提高装配顺序规划的效率，减少时间和人力付出。
主权项：1.本发明提出了一种基于图模型的机器人自主装配顺序规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1图模型构建阶段：基于装配件的三维模型获取装配零件数据，用节点表示零件，用边表示对应关系，根据装配基本约束初始化对应的图模型；2图模型学习阶段：在机器人演示装配过程中，根据绝对约束条件和最优化目标获得一定数量的观测数据，所述绝对约束条件包括装配过程中的碰撞约束，装配件的稳定性约束，所述的最优化目标由装配时间、装配成本、装配总能量消耗多个目标共同组成，装配过程中的观测数据获取方法为：a根据装配任务搭建对应的仿真环境；在仿真中导入装配件模型、机器人模型，并设置对应的动力学参数；b构建机器人基元动作集，轨迹规划方法，机器人控制方法；所述基元动作集包括夹爪夹紧，夹爪松开，自由空间移动，装配进程移动；所述机器人控制方法采用机器人笛卡尔空间阻抗控制；c根据图模型边选择对应装配动作，将其分解为机器人基元动作和运动轨迹的组合；d机器人在仿真中多次执行装配动作；e获得观测数据；针对每次装配返回一个等长的观测数据向量，用以记录绝对约束条件的满足情况和最优化目标的评价结果；其中观测数据向量长度等于约束条件数和最优化目标数之和，绝对约束条件采用定性的判别结果，最优化目标采用定量的判别结果；最后使用观测数据更新图模型的结构和参数；3装配顺序推断阶段：利用遗传算法推算最佳装配体基准零件，并基于图模型的最小生成树推断实际装配顺序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于图模型的机器人自主装配顺序规划方法
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