【摘 要】
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针对弯折加工而成的3维细长管路的测量问题,设计了一种由工业机器人和多种传感器组成的自主测量系统.为完成测量中关键的管路点云自主扫描,提出了一种基于遗传算法的管路扫描
【机 构】
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哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室; 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673136);机器人技术与系统国家重点实验室(哈尔滨工业大学)自主研究课题(SKLRS201609B)
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针对弯折加工而成的3维细长管路的测量问题,设计了一种由工业机器人和多种传感器组成的自主测量系统.为完成测量中关键的管路点云自主扫描,提出了一种基于遗传算法的管路扫描路径规划算法,可求取出能够完整扫描管路且扫描次数尽可能少的1组无碰关键扫描点,并且在关键扫描点处机器人的姿态被约束在竖直方向周围的一定范围内.此外,在每代群体产生后根据向前覆盖因子更新探索步长,并据此调整新采样个体的采样区间用以快速采集到更合适的个体.路径规划算法的性能验证中,首先实施了弯曲管路仿真,然后进行了圆柱段和圆环段在不同姿态下的扫描路径规划的仿真,最后开展了汽车管路扫描路径规划的仿真和实测实验.仿真结果中最优个体扫描长度随迭代次数增加而增大,且两种管路段和汽车管路的扫描覆盖率均超过0.99,表明规划得到的关键扫描点数量少,且关键扫描点的扫描体可近乎完整地扫描对应管路.汽车管路仿真与实测实验结果表明该算法对复杂管路可规划出合适的扫描路径.
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