10.3969/j.issn.1000-4998.2022.01.003
基于分组蚁群算法的复杂零件视觉检测机器人路径规划
大型压铸零件是汽车工业中常用的一种零件,具有结构复杂、单件价值高、质量要求高、性能一致可靠等特点.这一类复杂零件大部分需要采用全检形式进行检测,对此,基于分组蚁群算法进行复杂零件视觉检测机器人路径规划.通过非均匀二叉树法,对检测目标进行目标空间建模,计算得到机器人及检测装置在检测环境中的运动可行域.根据机器人在检测目标点之间变化的特点,提出基于向量和的优化目标函数,将移动距离、旋转角度双目标转换为单目标进行优化.针对待优化的目标函数,采用蚂蚁分组遍历,并在各组遍历完成后交流信息素,同时根据目标空间建模结果设置障碍物路径的启发因子,完成避障.完成路径规划后,根据手眼标定结果,获得机器人的末端位姿,并测试图像采集效果.试验结果表明,基于分组蚁群算法进行复杂零件视觉检测机器人路径规划,计算时间和路径距离均优于基本蚁群算法.
分组蚁群算法;零件;检测;机器人;路径规划
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TH6:TP242.3(专用机械与设备)
浙江省自然科学基金公益技术研究计划项目;宁波市科技创新重大专项
2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
7-13,36
