CN112684727A - 一种基于激光slam的机器人码垛控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***,包括总控处理器、工控机、物流线、工业机器人和桁架机器人;工控机、物流线、工业机器人均与总控处理器通讯连接,工业机器人与桁架机器人通讯连接,桁架机器人设置在物流线和工业机器人的上方;所述桁架机器人上设置SLAM激光雷达和控制单元,且SLAM激光雷达与控制单元电性连接;所述物流线上设置传感器和视觉相机,传感器与视觉相机电性连接;通过上述设置,采用SLAM三维地图构建技术,能够精准地获取仓储笼的三维轮廓特征以及工业机器人与仓储笼之间的相对位置,从而实现对码垛点位置的精确定位,解决工业机器人在仓储笼形状各异、规格较大等复杂环境下的识别问题。
Description
本申请为专利申请号为“201910986609.3”,申请日为“2019年10月 17日”,名称为“一种基于激光SLAM的机器人码垛控制方法及其控制***”的专利申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及码垛***领域,特别涉及一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***。
背景技术
SLAM(simultaneous localization and mapping)是同步定位与地图构建技术,或并发建图与定位技术,指的是:机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过不断观测到的周围环境特征定位自身位置和姿态,再根据自身位置构建周围环境的增量式地图,从而达到同时定位和地图构建的目的,解决机器人在未知环境中的移动问题。
在自动化领域中,工业机器人常用来完成搬运、装配、加工等作业。在某些实际的机器人码垛***中,对机器人制动识别要求更高;而传统情况下,工业机器人一般将工件放置到形状尺寸固定的料框中,将工业机器人放置一一示教固定即可。但是,若在机器人放置工件的料框形状尺寸不固定的情况下,那么传统的示教码垛点就难以满足要求;另外若在仓储笼的规格比较大的情况下,传统的3D工业相机也无法满足要求;因此,可见传统的一些处理方法难以完成复杂环境下的码垛任务。
可见,现有技术还有待改进和提高。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处,本发明的目的在于提供一种基于激光 SLAM的机器人码垛控制***,旨在解决工业机器人在仓储笼复杂的环境情况下的识别困难问题。
为了达到上述目的,本发明采取了以下技术方案:
一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***,包括总控处理器、工控机、物流线、工业机器人和桁架机器人;所述工控机、物流线、工业机器人均与总控处理器连接,所述工业机器人与桁架机器人连接,所述桁架机器人设置在物流线和工业机器人的上方;所述桁架机器人上安装有SLAM激光雷达,所述桁架机器人能够通过SLAM激光雷达获取移动过程中的三维数据信息并构建三维地图,桁架机器人还能够读取三维地图并获取仓储笼的三维轮廓特征和位置,计算码垛点位置并将计算结果发送至工业机器人;所述物流线上设置有传感器与视觉相机,所述传感器与视觉相机连接;所述物流线能够通过传感器检测有无产品输送并发送检测信号至工业机器人;所述视觉相机用于识别产品,使所述工业机器人将抓取的产品放置到仓储笼内的码垛点位置。
所述总控处理器与工控机之间、桁架机器人与工业机器人之间均采用 EtherNET方式进行通信连接。
所述物流线、工业机械人与总控处理器之间均采用CC-LINK方式进行通信连接。
所述传感器为光电传感器。
所述视觉相机为2D工业相机。
所述视觉相机为3D工业相机。
所述仓储笼为三角柱状。
所述仓储笼为圆筒状。
有益效果:
本发明提供了一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***,通过设置桁架机器人和SLAM激光雷达,采用SLAM三维地图构建技术,能够精准地获取仓储笼的三维轮廓特征以及工业机器人与仓储笼之间的相对位置,从而实现对码垛点位置的精确定位,相对局限性较大的示教码垛点方法和3D工业相机确定码垛点的方法,可以解决工业机器人在仓储笼形状各异、规格较大等复杂环境下的识别问题。
附图说明
图1为本发明一种基于激光SLAM的机器人码垛控制方法的流程示意图。
图2为本发明一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***的结构示意图。
主要元件符号说明:总控处理器10、工控机20、物流线30、传感器 31、视觉相机32、工业机器人40、桁架机器人50、SLAM激光雷达51。
具体实施方式
本发明提供一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***,为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明的保护范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接或可以相互通讯;可以是直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1,本发明提供一种基于激光SLAM的机器人码垛控制方法,包括以下步骤:
步骤a.桁架机器人50通过SLAM激光雷达51获取移动过程中的三维数据信息并构建三维地图;在实际应用中,三维地图的构建区域大小为桁架机器人的移动范围区域。
步骤b.物流线30通过传感器31检测有无产品输送并发送检测信号至工业机器人40;若没有检测到产品,工业机器人40、视觉相机32等设备处于待机状态,节省用电,降低工作负荷,延长设备的使用寿命。
步骤c.若有产品输送,工业机器人40接收检测信号,通过视觉相机 32识别产品并抓取产品。
具体地,在某些实施方式中,当工业机器人40通过视觉相机32识别产品时,获取产品图片并将其与预设的产品库进行比对,在产品库中搜索与产品相符的产品型号;从而区分当前产品是否为抓取对象,在目标产品、非目标产品、非产品之间进行识别;确保工业机器人能正确识别目标产品,避免抓取错误的非目标产品或其它非产品,避免码垛工作出错。
需要说明的是,所述产品库可根据实际产品建立或预先录入相应的产品,所述产品库存储有产品信息,产品信息包括产品种类、产品型号、产品图片、规格信息等。
进一步地,当在产品库中搜索不到与产品相符的产品型号时,工业机器人40发送告警信号并跳过当前产品对下一产品进行识别;从而通知监控人员处理混入目标产品的非目标产品或其它非产品,维持生产秩序,保证码垛工作的有序进行。
具体地,在某些实施方式中,当工业机器人40抓取产品时,获取当前产品的图片并将其与预设的抓取位置图片进行比对,计算抓取点偏移值并进行定量偏移抓取产品。其中,工业机器人的抓取位置图片作为工业机器人的抓取位置的参照,在实际应用中,可根据工业机器人的型号、性能等实际情况进行预先设置。
步骤d.桁架机器人50读取三维地图并获取仓储笼的三维轮廓特征和位置,计算码垛点位置并将计算结果发送至工业机器人40。
具体地,在某些实施方式中,当桁架机器人50读取三维地图并获取仓储笼的三维轮廓特征和位置时,获取当前的三维数据信息并将其与三维地图中的三维数据信息进行比对;若两者存在偏差,桁架机器人通过SLAM激光雷达重新获取移动过程中的三维数据信息并更新三维地图。上述方法,以回环检测的方式更新修正三维地图,减少三维地图的误差,提高码垛的精准度;同时,当仓储笼发生更换或者位置移动的情况,三维地图能快速完成更新,避免码垛工作出错。
具体地,在某些实施方式中,当桁架机器人50计算码垛点位置时,计算出当前仓储笼内的最大立方体;从预设的产品库读取当前产品的规格信息,将最大立方体等分切割成若干位置方块;以预设的码垛规则计算得出当前产品对应的位置方块;设定工业机器人40的用户坐标系作为三维地图的坐标系计算得出当前产品的码垛点位置。
需要说明的是,若仓储笼为三角柱状、圆筒状等其它规则几何形状,可采用相应的计算方式进行等分分隔计算。另外需要说明的是,所述玛多规则指的是码垛的形状,逐个产品的码垛放置顺序;该码垛规则根据实际需要预先设置。
步骤e.工业机器人40接收计算结果并将抓取的产品放置到仓储笼内的码垛点位置。
在本实施方式中,作为一种优选,该方法重复执行步骤b-e,直至仓储笼放置满或完成所有产品的码垛。
参阅图2,本发明还提供了一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***,包括总控处理器10、工控机20、物流线30、工业机器人40和桁架机器人 50;工控机、物流线、工业机器人均与总控处理器通讯连接,工业机器人与桁架机器人通讯连接,桁架机器人设置在物流线和工业机器人的上方;所述桁架机器人上安装有SLAM激光雷达51;所述物流线上设置有传感器31和视觉相机32,所述传感器与视觉相机电性连接;所述控制***可执行如上所述的垛控制方法;由于上文对该控制方法进行了详细的描述,此处不再赘述。
具体地,总控处理器10与工控机20之间、桁架机器人50与工业机器人40之间均采用EtherNET方式进行通信,物流线30、工业机械人与总控处理器之间均采用CC-LINK方式进行通信。
其中,作为一种优选,所述总控处理器10优选为三菱牌PLC,工控机 20优选为研华牌工控机,工业机械人40优选为雄克手爪或FANUC机器人,传感器31优选为光电传感器。
其中,作为一种优选,所述视觉相机可为2D工业相机或3D工业相机, 3D工业相机具有更高的精确度和图像处理能力,本实施例中优选为性价比高的2D工业相机,品牌选择可为基恩士、康耐视等。
本发明还提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,当所述计算机可执行指令在计算机上运行时,使得所述计算机执行如上所述控制方法控制如上所述的控制***;由于上文对该控制方法和控制***进行了详细的描述,此处不再赘述。
本发明还提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在如上所述的计算机存储介质上的计算机可执行指令,当所述计算机可执行指令在计算机上运行时,使所述计算机执行如上所述控制方法控制如上所述的控制***;由于上文对该计算机存储介质、控制方法和控制***进行了详细的描述,此处不再赘述。
可以理解的是,对本领域普通技术人员来说,可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,而所有这些改变或替换都应属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,包括总控处理器、工控机、物流线、工业机器人和桁架机器人;所述工控机、物流线、工业机器人均与总控处理器连接,所述工业机器人与桁架机器人连接,所述桁架机器人设置在物流线和工业机器人的上方;所述桁架机器人上安装有SLAM激光雷达,所述桁架机器人能够通过SLAM激光雷达获取移动过程中的三维数据信息并构建三维地图,桁架机器人还能够读取三维地图并获取仓储笼的三维轮廓特征和位置,计算码垛点位置并将计算结果发送至工业机器人;所述物流线上设置有传感器与视觉相机,所述传感器与视觉相机连接;所述物流线能够通过传感器检测有无产品输送并发送检测信号至工业机器人;所述视觉相机用于识别产品,使所述工业机器人将抓取的产品放置到仓储笼内的码垛点位置。
2.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述总控处理器与工控机之间、桁架机器人与工业机器人之间均采用EtherNET方式进行通信连接。
3.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述物流线、工业机械人与总控处理器之间均采用CC-LINK方式进行通信连接。
4.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述传感器为光电传感器。
5.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述视觉相机为2D工业相机。
6.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述视觉相机为3D工业相机。
7.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述仓储笼为三角柱状。
8.根据权利要求1所述的基于激光SLAM的机器人码垛控制***,其特征在于,所述仓储笼为圆筒状。
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