CN110103118A - 一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及计算机可读存储介质，包括对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；依据点云数据建立与待加工工件对应的曲面模型；通过平行界面法对曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；对每条割线进行分析处理，得到与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，抛磨点数据列表包括多个抛磨点；依据与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与待加工工件对应的各条打磨路径。本发明能够待加工工件自身的特征确定出与其对应的打磨路径，在使用过程中不仅有利于保障工人安全，而且还能够提高工作效率、产品质量及智能化水平。

Description

一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及工业自动化技术领域，特别是涉及一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

工业机器人具有准确、可靠、灵活等优势，越来越多的制造企业正在尝试使用工业机器人进行工件打磨、抛光、去毛刺等工作，在采用工业机器人进行这些工作时，其路径规划是非常重要的。现有技术中，一种是采用人工示教的方法人工逐点标定出打磨机器人的喷涂点，生产效率低、安全性差；另一种是采用传统的离线编程方式确定出打磨路径，但是，离线编程方式要求工件一致性好，工作站标定精确，使得工业机器人在打磨过程中安装、调试和使用难度较大，并且由于工件之间存在个体差异，还会影响工件的打磨精度和质量。

鉴于此，如何提供一种解决上述技术问题的打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及计算机可读存储介质成为本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及计算机可读存储介质，在使用过程中不仅有利于保障工人安全，而且还能够提高工作效率、产品质量及智能化水平。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种打磨机器人的路径规划方法，包括：

S110：对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；

S120：依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的曲面模型；

S130：通过平行界面法对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；

S140：对每条所述割线进行分析处理，得到与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，所述抛磨点数据列表包括多个抛磨点；

S150：依据与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与所述待加工工件对应的各条打磨路径。

可选的，所述对每条所述割线进行分析处理，得到与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表的过程为：

S210：对第i条割线C_i上第一个数据点p₀和最后一个数据点p₁进行连接，得到第一基准线和初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}，其中，i∈[1,N]，N为与所述曲面模型对应的割线总数；

S220：计算所述割线C_i上位于{p₀,p₁}间的各个数据点到所述第一基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则进入S230；

S230：获取最大距离对应的数据点，并将所述数据点插入至{p₀,p₁}之间，以对所述初始抛磨点数据列表进行更新，删除所述第一基准线；

S240：将新的抛磨点数据列表中的每两个相邻数据点之间进行连接，得到与相应两个相邻数据点对应的第二基准线；

S250：对每条所述第二基准线，计算所述割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到所述第二基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于所述预设阈值的数据点，若是，则进入S260；

S260：获取距离所述第二基准线距离最大的数据点，并将所述数据点插入至所述第二基准线的两个端点数据点之间，以对所述新的抛磨点数据列表进行更新，并删除相应的第二基准线后返回执行S240，直至所述割线C_i上位于每条所述第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点与相应的第二基准线之间的距离均小于或等于所述预设阈值，则得到与所述第i条割线C_i对应的最终抛磨点数据列表{p₀,…,p_m'}，并删除所有的第二基准线，其中，m'为所述最终抛磨点数据列表中数据点的总数。

可选的，所述依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的曲面模型的过程为：

依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的NURBS曲面模型，所述NURBS曲面模型为：

其中，p(u,v)表示空间曲面，m表示变量u的数量，n表示变量v的数量，ω_i,j表示曲面权因子，d_i,j表示曲面控制点，N_i,k(u)表示第k次B样条基函数，N_j,l(v)表示第l次B样条基函数。

可选的，所述通过平行界面法对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线的过程为：

通过平行界面法依据预设行距对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条采用k次NURBS曲线描述的割线，其中，第i条割线C_i为：

其中，ω_i表示曲线权因子，d_i表示曲线控制顶点。

可选的，所述依据与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与所述待加工工件对应的各条打磨路径的过程包括：

计算出与所述第i条割线C_i对应的抛磨点数据列表中每个抛磨点的法向量、主曲率及主方向，其中，i∈[1,N]；

依据每个所述抛磨点的坐标、法向量、主曲率及主方向确定每个相应抛磨点的位置和位姿；

依据每个所述抛磨点的位置和位姿确定出与所述第i条割线C_i对应的打磨路径。

可选的，还包括将与每条所述割线对应的各个抛磨点的坐标和相应的位姿按照顺序进行存储，并生成机器人可执行tid文件和tip文件。

本发明实施例还相应的提供了一种打磨机器人的路径规划装置，包括：

扫描模块，用于对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；

建立模块，用于依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的曲面模型；

截取模块，用于通过平行界面法对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；

分析模块，用于对每条所述割线进行分析处理，得到与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，所述抛磨点数据列表包括多个抛磨点；

计算模块，用于依据与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与所述待加工工件对应的各条打磨路径。

可选的，所述分析模块包括：

第一连接单元，用于对第i条割线C_i上第一个数据点p₀和最后一个数据点p₁进行连接，得到第一基准线和初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}，其中，i∈[1,N]，N为与所述曲面模型对应的割线总数；

第一判断单元，用于计算所述割线C_i上位于{p₀,p₁}间的各个数据点到所述第一基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则触发第一获取单元；

所述第一获取单元，用于获取最大距离对应的数据点，并将所述数据点插入至{p₀,p₁}之间，以对所述初始抛磨点数据列表进行更新，删除所述第一基准线；

第二连接单元，用于将新的抛磨点数据列表中的每两个相邻数据点之间进行连接，得到与相应两个相邻数据点对应的第二基准线；

第二判断单元，用于对每条所述第二基准线，计算所述割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到所述第二基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于所述预设阈值的数据点，若是，则触发第二获取单元；

所述第二获取单元，用于获取距离所述第二基准线距离最大的数据点，并将所述数据点插入至所述第二基准线的两个端点数据点之间，以对所述新的抛磨点数据列表进行更新，并删除相应的第二基准线后触发所述第二连接单元，直至所述割线C_i上位于每条所述第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点与相应的第二基准线之间的距离均小于或等于所述预设阈值，则得到与所述第i条割线C_i对应的最终抛磨点数据列表{p₀,…,p_m'}，并删除所有的第二基准线，其中，m'为所述最终抛磨点数据列表中数据点的总数。

本发明实施例还提供了一种打磨机器人的路径规划系统，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述打磨机器人的路径规划方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述打磨机器人的路径规划方法的步骤。

本发明实施例提供了一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及计算机可读存储介质，包括：对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；依据点云数据建立与待加工工件对应的曲面模型；通过平行界面法对曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；对每条割线进行分析处理，得到与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，抛磨点数据列表包括多个抛磨点；依据与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与待加工工件对应的各条打磨路径。

可见，本发明在使用过程中能够根据待加工工件在扫描后的云点数据建立与待加工工件对应的曲面模型，然后在对曲面模型进行截取得到多条割线，并对每条割线进行分析后得到与每条割线分别对应的各个抛磨点，进而依据与每条割线分别对应的各个抛磨点得到与与待加工工件对应的各条打磨路径。本发明能够待加工工件自身的特征确定出与其对应的打磨路径，在使用过程中不仅有利于保障工人安全，而且还能够提高工作效率、产品质量及智能化水平。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种打磨机器人的路径规划方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种打磨机器人的路径规划装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种打磨机器人的路径规划方法、装置、系统及计算机可读存储介质，在使用过程中不仅有利于保障工人安全，而且还能够提高工作效率、产品质量及智能化水平。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参照图1，图1为本发明实施例提供的一种打磨机器人的路径规划方法的流程示意图。该方法，包括：

需要说明的是，在建立待加工工件的打磨路径之前，可以预先建立材料去除模型以便在后期对待加工工件进行打磨时精确控制材料去除量，其中，材料去除率可以表示为：

其中，M表示材料去除量，K_m表示与砂带类型、工件材料等有关的常数，_p表示抛磨轮与工件的接触压强，v表示相对速度、可以近似为砂轮的转速，t表示抛磨时间。

砂轮打磨符合赫兹接触理论，具体可以根据

得到材料去除模型

其中，n'表示抛磨轮转速，r表示抛磨轮半径，v_f表示抛磨轮进给量，P(x,y)表示抛磨轮与工件接触产生的压力，P_max表示抛磨轮与工件接触产生的最大压力，x和y表示材料去除模型的变量，a表示抛磨区域的长半轴，b表示抛磨区域的短半轴。

下面对如何对待加工工件的打磨路径进行规划进行详细说明：

S110：对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；

具体的，本实施例中可以采用激光扫面议对待加工工见你进行扫描，获取待加工工件的点云数据。

S120：依据点云数据建立与待加工工件对应的曲面模型；

具体的，在得到与待加工工具的点云数据后，可以对该云点数据进行预处理后，再根据预处理后的点云数据建立相应的曲面模型，以提高曲面模型的准确度。

进一步的，上述依据点云数据建立与待加工工件对应的曲面模型的过程，具体可以为：

依据点云数据建立与待加工工件对应的NURBS曲面模型，NURBS曲面模型为：

其中，p(u,v)表示空间曲面，m表示变量u的数量，n表示变量v的数量，ω_i,j表示曲面权因子，d_i,j表示曲面控制点，N_i,k(u)表示第k次B样条基函数，N_j,l(v)表示第l次B样条基函数。

需要说明的是，建立NURBS曲面模型有助于提高曲面模型的精确度及拟合效果，当然，在实际应用中还可以建立其他类型的曲面模型，本申请不做特殊限定。

S130：通过平行界面法对曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；

具体的，在对曲面模型进行截取时，可以通过平行界面法依据预设行距对曲面模型(如NURBS曲面模型)的空间曲面进行截取，得到多条采用k次NURBS曲线描述的割线，其中，第i条割线C_i为：

其中，ω_i表示曲线权因子，d_i表示曲线控制顶点，并且N_i,k(u)是由节点矢量U＝[u₀,u_i,…,u_n+k+1]按照德布尔-考克斯递推公式决定的k次规范B样条基函数。

S140：对每条割线进行分析处理，得到与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，抛磨点数据列表包括多个抛磨点；

具体的，可以通过以下方法对每条割线进行分析处理，得到与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，具体的本实施例中以第i条割线C_i为例进行详细说明，如下：

S210：对第i条割线C_i上第一个数据点p₀和最后一个数据点p₁进行连接，得到第一基准线和初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}，其中，i∈[1,N]，N为与曲面模型对应的割线总数；

具体的，对每条割线来说，例如对第i条割线C_i，将该割线C_i上的第一个数据点和最后一个数据点用直线进行连接，得到第一基准线以及与该割线C_i对应的初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}。

S220：计算割线C_i上位于{p₀,p₁}间的各个数据点到第一基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则进入S230；

S230：获取最大距离对应的数据点，并将数据点插入至{p₀,p₁}之间，以对初始抛磨点数据列表进行更新，删除第一基准线；

具体的，计算位于割线C_i上的各个数据点待第一基准线的距离，并且当存在距离大于预设阈值ε的数据点时，获取这些数据点中距离最大的数据点例如为n₁，则将该数据点n₁插入至初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}的两个数据点之间，并将原数据点p₁赋值给p₂，将数据点n₁赋值给原数据点p₁，从而对初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}进行更新，得到更新后的抛磨点数据列表{p₀,p₁,p₂}，并将第一基准线删除。

S240：将新的抛磨点数据列表中的每两个相邻数据点之间进行连接，得到与相应两个相邻数据点对应的第二基准线；

具体的，在得到新的抛磨点数据列表{p₀,p₁,p₂}后，将该数据列表{p₀,p₁,p₂}中每两个相邻数据点之间进行直线连接，从而得到多个第二基准线，也即，将数据列表{p₀,p₁,p₂}中的数据点p₀和数据点p₁进行直线连接，得到一条第二基准线1，将数据点p₁和数据点p₂进行直线连接，得到一条第二基准线2。

S250：对每条第二基准线，计算割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到第二基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则进入S260；

S260：获取距离第二基准线距离最大的数据点，并将数据点插入至第二基准线的两个端点数据点之间，以对新的抛磨点数据列表进行更新，并删除第二基准线后返回执行S240，直至割线C_i上位于每条第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点与相应的第二基准线之间的距离均小于或等于预设阈值，则得到与第i条割线C_i对应的最终抛磨点数据列表{p₀,…,p_m'}，并删除所有的第二基准线，其中，m'为最终抛磨点数据列表中数据点的总数。

具体的，对于数据列表{p₀,p₁,p₂}可以得到两条第二基准线，并且每条第二基准线的两个端点数据点均位于割线C_i上，所以本实施例中需要计算出割线C_i上位于第二基准线1的两个端点数据点p₀和p₁之间的各个数据点与第二基准线1之间的距离，以及计算出割线C_i上位于第二基准线1的两个端点数据点p₁和p₂之间的各个数据点与第二基准线2之间的距离，并判断割线C_i上位于第二基准线1的两个端点数据点p₀和p₁之间的数据点中是否存在距离大于预设阈值ε的数据点，当存在时，获取与第二基准线1相距距离最大的数据点n₂；判断割线C_i上位于第二基准线1的两个端点数据点p₁和p₂之间的各个数据点中是否存在距离大于预设阈值ε的数据点，当存在时，获取与第二基准线2相距距离最大的数据点n₃，并将获取的数据点n₂插入至数据列表{p₀,p₁,p₂}中的数据点p₀和数据点p₁之间，将数据点n₃插入至p₁和p₂之间，并对各个数据点的下角编号进行相应的修改，具体可以将数据列表{p₀,p₁,p₂}中的原数据点p₂赋值给p₄，将数据点n₃赋值给p₃，将原数据点p₁赋值给p₂，将数据点n₂赋值给p₁，从而得到更新后的抛磨点数据列表{p₀,p₁,p₂,p₃,p₄}，并将第二基准线1和第二基准线2删除。

当然，还需要说明的是，当割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到第二基准线之间的距离均小于或等于预设阈值ε时，则不对数据列表中构成相应的第二基准值的两个数据点进行更新，并将第二基准线删除。例如，割线C_i上位于第二基准线1的两个端点数据点p₀和p₁之间的数据点中到第二基准线1的距离均小于或等于预设阈值ε，则数据列表{p₀,p₁,p₂}中数据点p₀和p₁不改变。

当对当前的抛磨点数据列表完成一个更新后，则继续返回执行S240中连接每相邻两个数据点得到多条第二基准线的步骤，并根据S250和S260对相应的抛磨点数据列表进行更新，然后循环执行S240至S260，直至对于最新的抛磨点数据列表中所构成的多条第二基准线，割线C_i上位于每条第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到相应的第二基准线之间的距离均小于或等于预设阈值，此时结束更新，并删除所有的第二基准线，并将最新的抛磨点数据列表作为割线C_i最终的抛磨点数据列表{p₀,…,p_m'}，该列表中包括各个与割线C_i对应的抛磨点。

需要说明的是，本实施例中的每条割线均按照上述方法进行分析，得到与各自对应的抛磨点数据列表。

S150：依据与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与待加工工件对应的各条打磨路径。

需要说明的是，在得到与每条割线对应的抛磨点数据列表后，即可以根据抛磨点数据列表中的各个抛磨点得到与相应的割线对应的打磨路径。

进一步的，上述依据与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与待加工工件对应的各条打磨路径的过程，具体可以包括：

计算出与第i条割线C_i对应的抛磨点数据列表中每个抛磨点的法向量、主曲率及主方向，其中，i∈[1,N]；

依据每个抛磨点的坐标、法向量、主曲率及主方向确定每个相应抛磨点的位置和位姿；

依据每个抛磨点的位置和位姿确定出与第i条割线C_i对应的打磨路径。

需要说明的是，抛磨姿态计算，使抛磨轮在抛磨点处始终与曲面保持最大接触。当抛磨轮支撑轴方向沿Q点法向量，轴向沿最小主曲率方向，即抛磨轮轴向沿着与工件最贴合方向，即可实现工具与曲面的最大接触。高斯曲率K为空间曲面p(u,v)上一点的最大主曲率k_max和最小主曲率k_min之积，平均曲率H为主曲率的平均值。可以推导出：

则，两个主曲率分别为：

其中，E、F和G为NURBS曲面p(u,v)的第一基本量，L、M和N'为NURBS曲面p(u,v)的第二基本量。

其中，

n为NURBS曲面在点p(u₀,v₀)处切平面的法向量，并且可以根据下式求得：

其中，p_u(u₀,v₀)表示p(u₀,v₀)对u的偏导，p_v(u₀,v₀)表示p(u₀,v₀)对v的偏导。

需要说明的是，由于对于每条割线的抛磨点数据列表中的每个抛磨点均位于空间曲面p(u,v)上，所以，抛磨点p(u₀,v₀)处切平面法向量可以按照上式求出，进而得到每个抛磨点的两个主曲率。

另外，任意一个抛磨点的主方向可以由确定：

展开得到：

进一步推导得到：

因此，当主方向的已知，曲面上任意一点的两个主方向可以表示为

由上述各个公式即可求解出待加工工件的每个抛磨点的法向量、主曲率及主方向，进一步得到每个抛磨点处对应的位姿。在具体打磨时，调整控制抛磨工具在每个抛磨点处以相应的位姿与工件接触，即Y_p与e₂平行，X_p与e₁重合，其中，Y_p表示抛磨轮的进给方向，X_p表示抛磨轮的轴向。

进一步的，该方法还可以包括将与每条割线对应的各个抛磨点的坐标和相应的位姿按照顺序进行存储，并生成机器人可执行tid文件和tip文件，以便机器人按照可执行tid文件和tip文件中打磨路径及相应的位姿自动完成对待加工工件的打磨。

可见，本发明在使用过程中能够根据待加工工件在扫描后的云点数据建立与待加工工件对应的曲面模型，然后在对曲面模型进行截取得到多条割线，并对每条割线进行分析后得到与每条割线分别对应的各个抛磨点，进而依据与每条割线分别对应的各个抛磨点得到与与待加工工件对应的各条打磨路径。本发明能够待加工工件自身的特征确定出与其对应的打磨路径，在使用过程中不仅有利于保障工人安全，而且还能够提高工作效率、产品质量及智能化水平。

在上述实施例的基础上，本发明实施例还相应的提供了一种打磨机器人的路径规划装置，具体请参照图2。该装置包括：

扫描模块21，用于对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；

建立模块22，用于依据点云数据建立与待加工工件对应的曲面模型；

截取模块23，用于通过平行界面法对曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；

分析模块24，用于对每条割线进行分析处理，得到与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，抛磨点数据列表包括多个抛磨点；

计算模块25，用于依据与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与待加工工件对应的各条打磨路径。

可选的，分析模块24包括：

第一连接单元，用于对第i条割线C_i上第一个数据点p₀和最后一个数据点p₁进行连接，得到第一基准线和初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}，其中，i∈[1,N]，N为与曲面模型对应的割线总数；

第一判断单元，用于计算割线C_i上位于{p₀,p₁}间的各个数据点到第一基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则触发第一获取单元；

第一获取单元，用于获取最大距离对应的数据点，并将数据点插入至{p₀,p₁}之间，以对初始抛磨点数据列表进行更新，删除第一基准线；

第二连接单元，用于将新的抛磨点数据列表中的每两个相邻数据点之间进行连接，得到与相应两个相邻数据点对应的第二基准线；

第二判断单元，用于对每条第二基准线，计算割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到第二基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则触发第二获取单元；

第二获取单元，用于获取距离第二基准线距离最大的数据点，并将数据点插入至第二基准线的两个端点数据点之间，以对新的抛磨点数据列表进行更新，并触发第二连接单元，直至割线C_i上位于每条第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点与相应的第二基准线之间的距离均小于或等于预设阈值，则得到与第i条割线C_i对应的最终抛磨点数据列表{p₀,p₁,…,p_m'}，其中，m'为最终抛磨点数据列表中数据点的总数。

在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种打磨机器人的路径规划系统，该系统包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序时实现如上述打磨机器人的路径规划方法的步骤。

例如，本实施例中的处理器用于实现对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；依据点云数据建立与待加工工件对应的曲面模型；通过平行界面法对曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；对每条割线进行分析处理，得到与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，抛磨点数据列表包括多个抛磨点；依据与每条割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与待加工工件对应的各条打磨路径。

在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述打磨机器人的路径规划方法的步骤。

该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种打磨机器人的路径规划方法，其特征在于，包括：

S110：对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；

S120：依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的曲面模型；

S130：通过平行界面法对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；

S140：对每条所述割线进行分析处理，得到与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，所述抛磨点数据列表包括多个抛磨点；

S150：依据与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与所述待加工工件对应的各条打磨路径。

2.根据权利要求1所述的打磨机器人的路径规划方法，其特征在于，所述对每条所述割线进行分析处理，得到与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表的过程为：

S210：对第i条割线C_i上第一个数据点p₀和最后一个数据点p₁进行连接，得到第一基准线和初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}，其中，i∈[1,N]，N为与所述曲面模型对应的割线总数；

S220：计算所述割线C_i上位于{p₀,p₁}间的各个数据点到所述第一基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则进入S230；

S230：获取最大距离对应的数据点，并将所述数据点插入至{p₀,p₁}之间，以对所述初始抛磨点数据列表进行更新，删除所述第一基准线；

S240：将新的抛磨点数据列表中的每两个相邻数据点之间进行连接，得到与相应两个相邻数据点对应的第二基准线；

S250：对每条所述第二基准线，计算所述割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到所述第二基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于所述预设阈值的数据点，若是，则进入S260；

S260：获取距离所述第二基准线距离最大的数据点，并将所述数据点插入至所述第二基准线的两个端点数据点之间，以对所述新的抛磨点数据列表进行更新，并删除相应的第二基准线后返回执行S240，直至所述割线C_i上位于每条所述第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点与相应的第二基准线之间的距离均小于或等于所述预设阈值，则得到与所述第i条割线C_i对应的最终抛磨点数据列表{p₀,…,p_m'}，并删除所有的第二基准线，其中，m'为所述最终抛磨点数据列表中数据点的总数。

3.根据权利要求1所述的打磨机器人的路径规划方法，其特征在于，所述依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的曲面模型的过程为：

依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的NURBS曲面模型，所述NURBS曲面模型为：

其中，p(u,v)表示空间曲面，m表示变量u的数量，n表示变量v的数量，ω_i,j表示曲面权因子，d_i,j表示曲面控制点，N_i,k(u)表示第k次B样条基函数，N_j,l(v)表示第l次B样条基函数。

4.根据权利要求3所述的打磨机器人的路径规划方法，其特征在于，所述通过平行界面法对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线的过程为：

通过平行界面法依据预设行距对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条采用k次NURBS曲线描述的割线，其中，第i条割线C_i为：

其中，ω_i表示曲线权因子，d_i表示曲线控制顶点。

5.根据权利要求3所述的打磨机器人的路径规划方法，其特征在于，所述依据与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与所述待加工工件对应的各条打磨路径的过程包括：

计算出与所述第i条割线C_i对应的抛磨点数据列表中每个抛磨点的法向量、主曲率及主方向，其中，i∈[1,N]；

依据每个所述抛磨点的坐标、法向量、主曲率及主方向确定每个相应抛磨点的位置和位姿；

依据每个所述抛磨点的位置和位姿确定出与所述第i条割线C_i对应的打磨路径。

6.根据权利要求5所述的打磨机器人的路径规划方法，其特征在于，还包括将与每条所述割线对应的各个抛磨点的坐标和相应的位姿按照顺序进行存储，并生成机器人可执行tid文件和tip文件。

7.一种打磨机器人的路径规划装置，其特征在于，包括：

扫描模块，用于对待加工工件进行扫描，得到相应的点云数据；

建立模块，用于依据所述点云数据建立与所述待加工工件对应的曲面模型；

截取模块，用于通过平行界面法对所述曲面模型的空间曲面进行截取，得到多条割线；

分析模块，用于对每条所述割线进行分析处理，得到与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，所述抛磨点数据列表包括多个抛磨点；

计算模块，用于依据与每条所述割线分别对应的抛磨点数据列表，得到与所述待加工工件对应的各条打磨路径。

8.根据权利要求7所述的打磨机器人的路径规划装置，其特征在于，所述分析模块包括：

第一连接单元，用于对第i条割线C_i上第一个数据点p₀和最后一个数据点p₁进行连接，得到第一基准线和初始抛磨点数据列表{p₀,p₁}，其中，i∈[1,N]，N为与所述曲面模型对应的割线总数；

第一判断单元，用于计算所述割线C_i上位于{p₀,p₁}间的各个数据点到所述第一基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于预设阈值的数据点，若是，则触发第一获取单元；

所述第一获取单元，用于获取最大距离对应的数据点，并将所述数据点插入至{p₀,p₁}之间，以对所述初始抛磨点数据列表进行更新，删除所述第一基准线；

第二连接单元，用于将新的抛磨点数据列表中的每两个相邻数据点之间进行连接，得到与相应两个相邻数据点对应的第二基准线；

第二判断单元，用于对每条所述第二基准线，计算所述割线C_i上位于相应第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点到所述第二基准线之间的距离，并判断是否存在距离大于所述预设阈值的数据点，若是，则触发第二获取单元；

所述第二获取单元，用于获取距离所述第二基准线距离最大的数据点，并将所述数据点插入至所述第二基准线的两个端点数据点之间，以对所述新的抛磨点数据列表进行更新，并删除相应的第二基准线后触发所述第二连接单元，直至所述割线C_i上位于每条所述第二基准线的两个端点数据点之间的各个数据点与相应的第二基准线之间的距离均小于或等于所述预设阈值，则得到与所述第i条割线C_i对应的最终抛磨点数据列表{p₀,…,p_m'}，并删除所有的第二基准线，其中，m'为所述最终抛磨点数据列表中数据点的总数。

9.一种打磨机器人的路径规划系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任意一项所述打磨机器人的路径规划方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任意一项所述打磨机器人的路径规划方法的步骤。