一种多机械臂协同的多目标分拣方法

    公开(公告)号:CN118357903B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410789869.2

    申请日:2024-06-19

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及机械臂智能分拣技术领域,具体的说是一种多机械臂协同的多目标分拣方法,该方法包括如下步骤:搭建流水线多机械臂分拣系统,通过Yolov8算法对视觉机械臂所拍摄的RGB图像分别进行目标检测,得到Yolov8检测出的物体边界框后,结合其对应的深度图像,对该分拣场景进行仿真,构建LightGBM回归模型,训练并验证模型性能后,基于机械臂的预期分拣时间,对各机械臂进行任务分配和调度顺序优化,并最小化总分拣时间;使用粒子群算法优化机械臂调度过程;各机械臂获取抓取任务序列后,基于APF‑RRT算法进行多臂路径规划与避障;基于粒子群算法优化了机械臂任务分配与调度顺序,能有效减少机械臂之间因协同任务造成的相互等待,输出最优抓取序列以提升分拣效率。

    一种多机械臂协同的多目标分拣方法

    公开(公告)号:CN118357903A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410789869.2

    申请日:2024-06-19

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及机械臂智能分拣技术领域,具体的说是一种多机械臂协同的多目标分拣方法,该方法包括如下步骤:搭建流水线多机械臂分拣系统,通过Yolov8算法对视觉机械臂所拍摄的RGB图像分别进行目标检测,得到Yolov8检测出的物体边界框后,结合其对应的深度图像,对该分拣场景进行仿真,构建LightGBM回归模型,训练并验证模型性能后,基于机械臂的预期分拣时间,对各机械臂进行任务分配和调度顺序优化,并最小化总分拣时间;使用粒子群算法优化机械臂调度过程;各机械臂获取抓取任务序列后,基于APF‑RRT算法进行多臂路径规划与避障;基于粒子群算法优化了机械臂任务分配与调度顺序,能有效减少机械臂之间因协同任务造成的相互等待,输出最优抓取序列以提升分拣效率。

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