到目前为止，自主堆垛和拆垛系统还不可满足现实自动化货仓物流对速度、宁静性和准确性的严格要求．随着仓储物流的出库入库量的增大，对仓储物流的工业机械人的要求提出了新挑战，同时也带来了巨大的市场需求
本文研究的主要目标是设计仓储物流工业机械人码垛的解决计划，与工业现场相互密切结合，同时克服目前码垛机械人调试系统在速度、宁静和准确性方面的缺点
如图1所示，许多用于码垛应用的要领并不体贴避障，只是实验生成快速行动．他们只是假设托盘和拣货位置之间的空间是空的，用于解决一般机械人任务的无碰撞运动的要领，主要有细胞剖析和概率要领．
细胞剖析要领将配置空间分成差别的区域，即所谓的细胞．这些细胞按差别的状态分类，通常是碰撞和无碰撞，最后，搜索从有效单位构建的图以获得无冲突路径．概率要领近年来引起了很大的研究兴趣，因为它们能够在较短的盘算时间内解决庞大的问题．两种有效的要领是概率路线图要领(PRM)和快速探索随机树(RRT).PRM包括两个计划阶段，学习阶段和盘问阶段．在RRT中，树从配置空间中的起始位置均匀生长，在每个办法中，生成随机配置，该配置不直接添加到路径，而是用于盘算位于随机和最近树配置之间的直线上的新的无碰撞配置．在码垛应用中，有效载荷通常必须坚持直立，不然包装会受损．使用雅可比矩阵将配置投影到约束流形中来构建满足给定约束的配置树．由于有效载荷的旋转受到限制，因此该要领的实际应用受到限制．然而，本文提出的路径计划要领的总体思路是受这项事情的启发．
该要领的思想是基于经典的细胞剖析要领．这种要领的一个缺点是需要将事情空间中的障碍转换为配置空间
(1)构建两个单位格剖析:首先，通过只考虑负载冲突，将事情区剖析为无碰撞单位格或碰撞单位格;
(2)寻找单位路径:在此办法中，使用A*算法盘算单位序列，将一个单位剖析中包括起始位姿的起始单位与另一个单位剖析中包括目标位姿的目标单位连接起来;
(3)生成平滑轨迹:利用找到的单位路径，生成平滑轨迹，用于工业机械人执行．
机构学是着重研究机械中机构的结构和运动等问题的学科，是机械原理的主要分支，是研究种种机械中有关机构的结构、运动和受力等共性问题的一门学科;是通过数学、力学和运动学研究种种机械的运动纪律、运动和动力剖析的学科．
欧拉定理:任意的三维空间旋转运动都可以体现为绕某一单位轴ω∈R3的转动，设转动角度为θ，则旋转矩阵可描述为矩阵指数的形式:R=eω^θ∈R3×3，其中，ω^∈R3是ω的阻挡称矩阵．角速度的阻挡称矩阵体现:
角速度的盘算:
则刚体的位姿矩阵可由刚体的位置矢量p和姿态矩阵R配合体现，即:
T既能体现刚体的位姿状态，又能体现刚体位姿由一个坐标系到另一个坐标系的坐标变换关系．位姿矩阵T具有如下性质:
SE(3)被称为刚体变换群，两种基本运动有平移与旋转．
(1)平移自由度数，可被建模为3维向量空间:
(2)旋转自由度数3:旋转可以被建模为“嵌入在12维向量空间”的三维流形．
所以完全描述刚体的位姿需要6个自由度．区别于平移，旋转并不满足交换律，也就是说一组平移运动的先后顺序并不影响最终的结果，但一系列旋转运动的顺序变换，最终会抵达完全差别的姿态．
使用欧拉公式eiθ=cosθ+isinθ体现一个点，使用乘法体现旋转ei(θ1+θ2)=eiθ1eiθ2，恰好和实际情况对应．
欧拉公式的推广性质:
(1)可结合:ei(θ1+θ2)=eiθ1·eiθ2,
(2)保存单位元ei0=1,
(3)保存逆元(ei0)-1=e-i0.
确定运动旋量坐标是完成基于POE公式的机械人建模的要害一步．
(1)转动枢纽．q为转轴上任意一点的坐标，则转动枢纽对应的运动旋量坐标:
(2)移动枢纽．移动枢纽的运动旋量中ω对应分量为0，即移动枢纽旋量坐标为:
基于机械视觉的工业机械人分拣的图像处理流程如图2所示，通过摄像机收罗工件安排台上几何工件的图像序列．
旋转矩阵R具有如下性质:R∈SO(3)={R|RTR=I,det(R)=±1}．SO(3)是包括旋转矩阵R的一种特殊正交群，我们称之为旋转位移群．在旋转中，只允许矩阵乘法，没有界说加法和数乘运算(不关闭)．运动链描述:指数积公式POE(product of exponential)，描述机械人的运动就是要描述由枢纽的运动而带来的刚体(连杆)之间的位置变革．
在图3所示的机械人运动学示意图中，共有n个枢纽，枢纽转角划分为θi(i=1,2，…，n)，枢纽运动旋量坐标为Si(i=1,2，…，n)，其中，Tsb(0)为机械人不运动时的初始位姿;工具坐标系相关于基坐标系的正向运动学关系可体现为:
其中，刚体变换矩阵es^iθi可看作枢纽运动对末端位姿的影响标准．
图3 指数积体现
由指数积与矩阵的映射关系式可得:
与正向运动学模型的输入、输出正好相反，逆向运动学由给定的机械人末端位姿解算对应的枢纽运动量．注意:正向运动学解唯一，而逆向运动学可能有多解、唯一解或者无解．
给定机械人运动学正解映射Tst，一个期望位姿Td，逆运动学即是解算如下方程:
运动学逆解可以分为两种思路:
思路1:解析解———一般是位置级解法．
(1)几何法直接解算:关于简单的平面运动模型，一般直接凭据几何关系求解．
(2)P-K子问题:将运动学逆问题转化成三类P-K子问题，此后通过求解子问题获得逆解．
思路2:数值解———一般是速度级解法．
结合合适的初值选�。訲st(θ)=Td进行求解，使用的要领参照非线性方程组的求解要领．
P-K子问题法的基本技巧是:将POE运动学模型应用于某些特殊点，好比两个或多个轴的交点，这样可以消去这些轴枢纽的耦合，从而消掉其对应的变革矩阵eξ^θ:
子问题1:绕一个轴的旋转，求θ:
子问题2:绕两个有序轴的旋转，求θ1和θ2:
子问题3:旋转至给定距离，求θ:
图4为码垛机械人空间的位置图．从图中可以验证机械人能够按计划的位置点进行行走．
为了越发便捷地进行仿真剖析，码垛机械人在进行作业的历程中，整个历程能够按流程并且简单地完成抓取、提升、旋转、向下堆垛等办法．通过对已知构建的输入，来盘算输出构建的运动，凭据码垛机械人运动的相关特点，接纳adams中的函数，对主动杆R1、R2在平面内角度的位移进行盘算．
R1杆的角位移:
R2杆的角位移:
旋转机架的转动位置:
Step(time,7,1d,25,30d).
仿真时间:40 s.
在输出轨迹明确的情况下，通过仿真设计来盘算构件的运动情况，并通过具体数值来求出各构件的角位移，角速度的运动曲线，凭据构件运动的曲线变革情况对各构件进行进一步的性能剖析．将O点设置为末端的执行器，在整个水平面的位置，X、Y的具体位移偏向，选择step函数作为输入函数，在O点创立驱动，具体函数体现如下，
X轴偏向位移:
Y轴偏向位移:
绕Y轴的转动位移:
Step(time,11,1d,19,85d).
仿真时间:15 s.
数据剖析结果如图5所示，通过对正向和逆向运动学数值仿真后，并剖析图中的曲线可以得出，给定合适的运动输入，可以得出合理的运动输出，并且也能够完善码垛的具体操作，同时也验证该要领是有效可行的，所建模型是可行的．
本文设计的托盘装卸货物接纳了一种新码垛抓取计划，通过实时控制运动计划的快速生成，可以有效地解决简单的挑选和安排任务．该码垛机械人携带宁静系统，用于检测和回避衣着反光宁静服的工人．在抓取方面，所提出的POE运动控制计划在码垛控制上更为直观，大大加速了抓取速度．别的，利用抓取器(机械手)的依从性，选择适当的运动控制要领能够完成相对简单的挑选和操作任务．本文提出的一种用于码垛处理任务的新型路径计划要领与大大都现有要领差别，算法在六自由度机械人的事情空间中生成圆柱形细胞剖析．由于在安排每个包之后盘算新的细胞剖析，而大大都事情空间不会改变，因此可以进一步革新对剖析进行小规模的局部修改，可以节省计划时间．将提出的要领与差别情景配景下现有的概率要领进行了比较．通过大宗的实验验证了其抓取要领，平均抓取时间为23.5 s，乐成率为94.7%．该系统能够以人类宁静的方法自动执行简单的堆垛和拆垛任务，这是迈向未来商业规模的内部物流自动化解决计划的第一步．
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