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公开(公告)号：CN112439601A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011249182.8
申请日：2020-11-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大型船舶外立面的喷涂机器人自动轨迹规划方法，首先针对大型船舶外立面的三角片网格模型采用半边结构存储其模型信息，完成船舶外立面网格模型的拓扑快速重建；其次对模型中各三角片几何特征进行提取；然后以该大型船舶外立面网格模型为研究对象，根据实际工艺需求以及模型几何特征对船舶外立面进行区域分割；最后，针对不同特点的分割子片采用不同的轨迹规划算法，获取机器人喷涂路径。本发明有助于解决大型船舶喷涂作业中人工示教方式的不足的问题，同时也能够显著改善机器人的喷涂质量以及喷涂相率，对于智能制造等生产领域具有深远的现实意义。
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公开(公告)号：CN109541997B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811323907.6
申请日：2018-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种面向平面/近似平面工件的喷涂机器人快速智能编程方法，首先采用激光扫描工件表面获得一组原始点云，再截取工件点云，简化点云、滤除噪声点；其次从三维点云中分离出表示喷涂表面的二维平面点云，并进一步提取出点云的多边形边界特征，再进行直线拟合；然后通过多边形拟合、校正、顶点排序等操作提取出喷涂面边界多边形特征；最后进行工件表面全覆盖路径规划。本发明针对平面/近似平面工件的快速、智能化、去示教编程方法，无需繁琐的人工示教过程，通过低成本2D线激光自动扫描提取工件表面特征，以及自动优化生成机器人的全覆盖路径，可有效提高特定工件曲面的喷涂效率和喷涂作业质量。
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公开(公告)号：CN111113409A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911146612.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分步优化的多机器人多工位协作点焊作业规划方法，包括：对多机器人多工位协作点焊作业优化问题进行描述与分析，并设立约束条件与优化目标，建立多机器人多工位协作点焊作业优化模型；基于任务均衡原则，建立初始分配方案，进行焊点编码分配和遗传算法迭代求解，得到局部最优焊点分配方案；单机器人焊点排序；完成焊点工位分配，得到多机器人多工位协作点焊作业规划方案。本发明提供了一种多机器人协作多工位点焊作业规划方法，解决了多机器人多工位任务规划问题约束和模型复杂、搜索解空间广导致难于求解的问题，提高了算法的搜索能力和收敛速度。
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公开(公告)号：CN111091062A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911146390.2
申请日：2019-11-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D视觉聚类和匹配的机器人乱序目标分拣方法，包括：对采集的分拣场景点云滤除分拣场景点云平面，并对堆叠分拣场景进行分割点云平面，得到多个种类的分拣场景点云簇；查询三维点邻域得到各分拣场景点云簇的堆叠状态；估计分拣场景点云中各点的法线，并提取各分拣场景点云簇和目标模型的边缘；生成不同的边缘候选匹配集合，利用Super4PCS粗匹配获取初始位姿，再通过ICP精匹配进行排序识别和位姿估计。本发明通过对物体的三维感知，实现了对具有堆叠、遮挡、乱序等特点的多目标物体的识别、分类和匹配定位，有利于实现工业机器人的自主识别和抓取动作的规划，从而提高搬运、分拣作业的抓取效率和准确程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107767457A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710928391.7
申请日：2017-10-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于点云快速重建的STL数模生成方法，包括对输入的点云进行简化滤波并提取特征；对数模表面点云进行曲面重建；在STL数模上建立模型拓补关系，并进行网格简化；对简化后的STL数模进行孔洞检测和修复以去除模型中的缺陷。本发明方法可有效解决基于激光扫描点云的STL模型重建问题，通过点云特征提取和模型重建等步骤生成了STL模型，并通过网格简化和孔洞修复技术实现了对所生成的STL模型表面缺陷的自动修复，从而在保留点云基本特征的前提下实现了STL数模的快速重建并提高了重建出的STL数模的可用度，可满足智能制造过程中的机器人离线编程技术、自动轨迹规划技术等不同领域的广泛需求。
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公开(公告)号：CN105354880B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510666446.2
申请日：2015-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了基于线激光扫描的喷砂机器人自动路径生成方法，包括以下步骤：第一步：获取工件数据信息：采用2D激光扫描方式获取待喷砂工件表面的扫描采样点数据信息；第二步：建立工件表面STL模型：通过点云预处理，建立待喷砂工件表面STL模型；第三步：划分曲面：提取并利用工件表面STL模型的几何特征和拓扑特征，将工件曲面划分为若干不带空洞的平面；第四步：生成喷砂轨迹：根据工件表面STL模型构建特征框，采用切割平面投影方法,生成喷砂轨迹。
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公开(公告)号：CN105381912B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510664721.7
申请日：2015-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: B05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于表面曲率的喷涂机器人自动路径生成方法，包括以下步骤：步骤一：测算待喷涂工件曲面各处的高斯曲率；步骤二：对待喷涂工件曲面分别采用基于高斯曲率的改进分水岭算法和投影近似分割法进行分割处理，得到多个表面曲率平缓、拓扑简单的子曲面；步骤三：在一子曲面上采用测地线方法选定种子曲线，并根据喷枪喷出的涂料在待喷涂工件表面的沉积分布模型优化当前路径速度和相邻行程间距，生成下一条偏置路径；步骤四：对其他子曲面分别采用步骤三的方法，得到下一条偏置路径，生成待喷涂工件表面全覆盖的优化喷涂路径。该方法基于喷涂工件曲面表面曲率，能够提高复杂工件的喷涂质量和喷涂效率，并节省涂料成本。
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公开(公告)号：CN105302062B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510664567.3
申请日：2015-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明公开了一种基于任务解耦的多机器人协作焊接路径的生成方法，包括以下步骤：第一步：根据待焊接工件模型，采用弦公差与最小步长相结合的方法，通过非等距取点对焊缝进行离散化处理，提取空间曲线焊缝特征；第二步：建立多机器人协作焊接任务规划模型；第三步：采用多算子多染色体结构的改进遗传算法，进行多机器人焊接任务的分配；第四步：建立基于运动闭合链的多机器人主从式协作运动模型，生成紧耦合和松耦合下的多机器人协作路径。该方法能针对主从式多机器人的耦合关系，建立统一的多机器人协作焊接模型，有效地多机器人协作焊接的任务规划效率。
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公开(公告)号：CN106384079A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610783805.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/4604 , G06K9/4652 , G06K9/6218 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法，包括：步骤10)环境数据的获取与模型初始化：对行人进行感知，以获取RGB-D信息，将RGB-D信息转化为三维点云，并对跟踪模型进行初始化；步骤20)构建聚类的几何评价模型：通过欧氏距离对三维点云进行聚类，构建聚类的几何评价模型；步骤30)构建聚类的颜色评价模型：采用RGB获取的颜色信息，进行色彩空间转换与归一化后，构建聚类的颜色评价模型；步骤40)对几何评价模型和颜色评价模型进行综合评定，确定最优的跟踪目标，并通过跟踪模型确定最优目标参数，生成相应跟踪指令。该基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法实现了室内行人的高效检测与跟踪。
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