技术领域
本发明涉及机器人技术领域,具体而言,涉及一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化系统及方法。
背景技术
在喷涂行业中工业机器人主导代替人工喷涂已经成为刚需,轨迹规划是机器人喷涂的核心部分。而型号多样且外形曲面复杂异型成为了轨迹规划的核心难题。为了快速规划工业机器人的喷涂轨迹及工艺,解决喷涂轨迹规划的核心难度,现有的喷涂轨迹规划方法包括:1、采用贝塞尔曲线进行轨迹拟合的获取。2、采用测地线并通过切片法进行获取。3、采用三角分块法对工件表面进行处理再通过正交面进行切割获取。
然而现有喷涂轨迹规划方法在对轨迹拼接处进行凹凸处理时会使得原有轨迹发生形变,难以获取理想轨迹。
发明内容
基于此,为了解决现有喷涂轨迹规划方法在对轨迹拼接处进行凹凸处理时会使得原有轨迹发生形变,难以获取理想轨迹的问题,本发明提供了一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化系统及方法,其具体技术方案如下:
一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化系统,包括轨迹生成模块、轨迹拟合模块以及轨迹优化模块。
所述轨迹生成模块用于通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面,并分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息。
所述轨迹拟合模块用于根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点,并对所述NURBS曲线控制点进行处理以获取平滑的分块轨迹。
所述轨迹优化模块用于通过排序所述分块轨迹的首末端点以对所述分块轨迹进行拼接,并通过在所述分块轨迹的拼接处增加控制点和权重因子以对喷涂轨迹曲线进行优化。
进一步地,还包括曲面获取模块,所述曲面获取模块用于获取工件模型数据并根据所述工件模型数据获取工件模型曲面。
进一步地,根据公式
进一步地,新增控制点下的权重函数曲线为F(D
本发明还提供一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法,包括如下步骤:
通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面,并分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息;
根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点,并对所述NURBS曲线控制点进行处理以获取平滑的分块轨迹;
通过排序所述分块轨迹的首末端点以对所述分块轨迹进行拼接,并通过在所述分块轨迹的拼接处增加控制点和权重因子以对喷涂轨迹曲线进行优化。
上述基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面并分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息,便于根据工件模型曲面曲率的不同对喷涂厚度需求参数进行设定,以获得更好的规划喷涂轨迹。而根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点并对所述NURBS曲线控制点进行处理,在对轨迹拼接处进行凹凸处理时不会使得原有轨迹发生形变,可以获取平滑的分块轨迹,使整体喷涂轨迹不受影响。
即是说,上述基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法解决了现有喷涂轨迹规划方法在对轨迹拼接处进行凹凸处理时会使得原有轨迹发生形变,难以获取理想轨迹的问题,可以获取平滑的分块轨迹,使整体喷涂轨迹不受影响。
进一步地,通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面的具体方法包括如下步骤:
设定曲率阈值;
根据所述曲率阈值对所述工件模型曲面的曲率进行分类;
将所述曲率的分类个数作为所述k-means聚类算法中初始K点个数k
通过所述k-means聚类算法对所述工件模型数据进行迭代以获取不同分类曲率曲面C
其中,n为所述曲率的分类个数。
进一步地,分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息的具体方法包括如下步骤:
过聚类质心处作一个正交面与目标曲面相交以获取一条过聚类质心的正交线;
根据喷涂间距对所述正交线进行离散化处理以获取等距离散点;
根据所述等距离散点选取多个等距面,并对多个所述等距面进行正交以获取多个等距正交线;
对多个所述等距正交线进行离散化处理以获取多个轨迹点;
对多个所述轨迹点进行排序以获取所述轨迹点信息C
其中,n表示曲面,j表示轨迹点。
进一步地,根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点的具体方法包括如下步骤;
根据喷涂选定高度对所述轨迹点信息C
以偏移处理后的轨迹点信息为型值点反求NURBS曲线控制点。
进一步地,根据公式
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制,而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中,相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化系统的整体流程示意图;
图2是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法的整体结构示意图;
图3是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法中聚类质心、正交面以及目标曲面之间的关系示意图;
图4是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法中等距离散点与等距正交线之间的关系示意图;
图5是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法中等距正交线与轨迹点之间的关系示意图;
图6是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法中喷枪、喷涂选定高度以及喷涂间距之间的关系示意图;
图7是本发明一实施例中一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法中对分块轨迹进行拼接的过渡段示意图。
附图标记说明:
1、聚类质心;2、等距离散点;3、等距正交线;4、轨迹点;5、喷枪。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合其实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明,并不限定本发明的保护范围。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的,并不表示是唯一的实施方式。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本发明中所述“第一”、“第二”不代表具体的数量及顺序,仅仅是用于名称的区分。
如图2所示,本发明一实施例中的一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化系统,包括轨迹生成模块、轨迹拟合模块以及轨迹优化模块。
所述轨迹生成模块用于通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面,并分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息。
所述轨迹拟合模块用于根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点,并对所述NURBS曲线控制点进行处理以获取平滑的分块轨迹。
所述轨迹优化模块用于通过排序所述分块轨迹的首末端点以对所述分块轨迹进行拼接,并通过在所述分块轨迹的拼接处增加控制点和权重因子以对喷涂轨迹曲线进行优化。
在其中一个实施例中,还包括曲面获取模块,所述曲面获取模块用于获取工件模型数据并根据所述工件模型数据获取工件模型曲面。
在其中一个实施例中,根据公式
在其中一个实施例中,所述增加控制点和权重因子的权重函数曲线为F(D
在其中一个实施例中,如图1所示,本发明提供一种基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法,包括如下步骤:
通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面,并分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息;
根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点,并对所述NURBS曲线控制点进行处理以获取平滑的分块轨迹;
通过排序所述分块轨迹的首末端点以对所述分块轨迹进行拼接,并通过在所述分块轨迹的拼接处增加控制点和权重因子以对喷涂轨迹曲线进行优化。
上述基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面并分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息,便于根据工件模型曲面曲率的不同对喷涂厚度需求参数进行设定,以获得更好的规划喷涂轨迹。而根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点并对所述NURBS曲线控制点进行处理,在对轨迹拼接处进行凹凸处理时不会使得原有轨迹发生形变,可以获取平滑的分块轨迹,使整体喷涂轨迹不受影响。
即是说,上述基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法解决了现有喷涂轨迹规划方法在对轨迹拼接处进行凹凸处理时会使得原有轨迹发生形变,难以获取理想轨迹的问题,可以获取平滑的分块轨迹,使整体喷涂轨迹不受影响。
在其中一个实施例中,所述通过k-means聚类算法对工件模型曲面进行分类以获取不同分类曲率曲面的具体方法包括如下步骤:
设定曲率阈值±e;
根据所述曲率阈值±e对所述工件模型曲面的曲率进行分类;
将所述曲率的分类个数作为所述k-means聚类算法中初始K点个数k
通过所述k-means聚类算法对所述工件模型数据进行迭代以获取不同分类曲率曲面C
其中,n为所述曲率的分类个数。
在其中一个实施例中,所述分别对不同分类曲率曲面进行轨迹规划以获取轨迹点信息的具体方法包括如下步骤:
过聚类质心处作一个正交面与目标曲面相交以获取一条过聚类质心1的正交线,如图3所示;
根据喷涂间距对所述正交线进行离散化处理以获取等距离散点2,如图4所示;
根据所述等距离散点2选取多个等距面,并对多个所述等距面进行正交以获取多个等距正交线3;
对多个所述等距正交线3进行离散化处理以获取多个轨迹点4,如图5所示;
对多个所述轨迹点4进行排序以获取所述轨迹点信息C
其中,n表示曲面,j表示轨迹点。
具体而言,如图6所示,不同分类曲率曲面C
在其中一个实施例中,所述根据所述轨迹点信息求取NURBS曲线控制点的具体方法包括如下步骤;
根据喷涂选定高度对所述轨迹点信息C
以偏移处理后的轨迹点信息C′
在其中一个实施例中,根据公式
在其中一个实施例中,所述通过排序所述分块轨迹的首末端点以对所述分块轨迹进行拼接,并通过在所述分块轨迹的拼接处增加控制点和权重因子以对喷涂轨迹曲线进行优化的具体方法包括如下步骤:
把分块轨迹末端跟首端连接后的线段为直径作圆,然后在直径处作垂直平分线得到与圆的两个交点,如图7所示;
选择新增上控制点或下控制点。具体而言,基于两个所述交点并根据曲面曲率凹凸程度对喷涂厚度均匀性影响来选择新增上控制点或下控制点;
设定权重因子ω
具体而言,由于权重因子的不同,曲线靠近新增控制点的距离就不同,故而可以通过调整喷枪5距离工件表面的高度来满足喷涂厚度均匀性需求。设喷枪5最高点到拼接处的距离为h
由于h
在其中一个实施例中,本发明提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的基于NURBS曲线的喷涂轨迹过渡段优化方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
机译: 用于确定油田的储罐中的井眼轨迹的至少一种特性的钻井单元的操作的优化,用于优化油田的储层的钻井操作的系统以及用于优化油田的射孔操作的方法在油田的坦克
机译: 基于轨迹的基于模型的增强学习的鲁棒优化系统和方法
机译: 基于轨迹为中心的基于模型的强制学习的鲁棒优化系统和方法