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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种面向多机器人避碰耦合规划问题的大部件协同加工规划方法，包括对多机器人进行加工区域划分；对机器人加工负荷均衡性进行判断，采用任务再分配过程优化各加工分区的负荷均衡性；识别各机器人分区内与其他分区存在干涉的区域，建立所有干涉区的无向图模型；生成任两台机器人之间的干涉区优先序列，将无向图模型转换为有向无环图DAG模型，形成多机器人的不完全调度计划；将非干涉区任务嵌入DAG表示的不完全调度；搜索可行的DAG实例并嵌入非干涉区任务，判断当前实例的协同加工效率并接受较优解，直至达到预期的调度优化目标。本发明为大型部件加工提供了提高多机器人协同效率和安全性的有效方法，实用性及通用性好。

主权项：1.一种面向多机器人避碰耦合规划问题的大部件协同加工规划方法，其特征在于，包括：步骤1、根据大型部件加工任务的分布，以各机器人工作包络为约束，利用聚类算法构建与机器人数量一致且位于机器人工作包络内的数个任务簇；步骤2、将任务簇覆盖的大部件加工区域直接划分至机器人，分析多机器人系统内部的加工负荷均衡性；步骤3、若机器人加工负荷均衡性指标达到预设值，则执行步骤4，否则重复调用基于市场原理的任务分配算法，对分区边界的任务进行再分配，直至加工负荷均衡性指标达到预设值，或直至算法找不到可供转移的任务；步骤4、在机器人所分配的加工分区内，识别与其他分区内的任务存在干涉风险的任务，将分区内的任务进一步分为有碰撞风险的任务和无碰撞风险的任务；步骤5、若分区内存在有碰撞风险的任务，根据所干涉分区的不同组建相应的干涉区，采用无向图表示规划问题中的全部干涉区及其干涉关系，其中顶点集为干涉区的集合，边集为干涉区之间存在的所有干涉关系；步骤6、将规划问题中任两个分区之间相互干涉的干涉区生成一个随机序列，根据序列中的干涉区先后顺序将无向图转换为有向图，当有向图中出现闭环时则生成新的随机序列，直至最后产生一有向无环图DAG模型；步骤7、根据DAG模型确定每个干涉区的优先级，从优先级最高的干涉区开始，逐级向下确定自身的最早起始时间约束以及实际起始时间和结束时间，形成仅包含干涉区加工任务的不完全调度计划；步骤8、采用插入启发式算法搜索不完全调度计划，逐次寻找插入代价最低的非干涉区任务及其最优插入位置，直至所有剩余任务插入调度计划，得到新调度计划；步骤9、评价新调度计划的加工效率并更新规划问题的当前最优解，若达到预期优化目标则结束算法，否则根据ILS算法原理向当前最优解的DAG模型施加扰动，并以扰动后的DAG模型执行步骤7，直至达到最大扰动次数限制或达到预期优化目标。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种面向多机器人避碰耦合规划问题的大部件协同加工规划方法