基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法

技术领域

本发明属于曲面工件加工路径生成方法技术领域，尤其涉及一种基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法。

背景技术

航空制造领域存在复杂的几何外形。飞机的几何外形(气动外形)由机翼、机身和尾翼(分为水平尾翼或平尾、垂直尾翼或垂尾)等主要部件的几何外形共同构成。现代飞机的几何外形，必须满足空气动力特性和隐身性能等方面的要求。

双曲铝板，也称为双曲面铝板蒙皮，是一种特殊铝质材料，其采用铝合金制成，经过特殊加工工艺，呈现出双曲面的形状。双曲面形状与传统的平面形状不同，弯曲的双曲面形状能够更好地适应曲线或复杂的表面结构，提供更好的贴合性和外观效果。此外，双曲铝板还具有轻巧、高强度、高刚性、抗压、抗冲击、抗振动、抗氧化、抗腐蚀、持久耐用、可塑性好等优点，广泛应用于航空、航天、建筑、汽车、船舶等领域，在构建飞机机身、船体外壳、建筑立面和汽车车身等方面发挥着重要作用。

由于航空制造领域复杂的曲面轮廓非常常见，因此可用于加工复杂曲面工件的技术也格外重要，然而，双曲面的结构复杂，加工难度大，目前常用的加工方法多基于人工或基于理论数学模型。人工加工的方式虽然更加灵活，但由于人工主观性强，使得复杂曲面情况下的加工精度和效率并不高，且由于多数加工环境存在污染，会对人体健康造成不可逆的伤害。基于理论数学模型的加工方式，需要提前准备与待加工件相对应的数学模型，通过离线编程的方式基于数学模型规划加工方式和加工路径，但此方法存在一定局限，其对于重力或工装外力等因素造成的待加工件形变，以及待加工件摆放误差等因素造成的实际位姿与数学模型位姿存在偏差等情况的适应性较差，无法同时满足高精度、高灵活性的复杂曲面工件在线、随形加工。

发明内容

为了克服现有复杂曲面工件加工技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种新的基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法，本方法可以基于复杂曲面工件的实际轮廓，进行在线、随形加工。

由于复杂曲面常呈现三维双曲面形状，因此本方法在指导机器人进行复杂曲面加工时，规划了包含三个维度的空间旋转角度，这也正是本发明方法中的关键设计点。

具体地，本发明提供了一种基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法，本方法包括：

S1.利用线激光轮廓传感器获取曲面工件待加工区域的点云数据；

S2.对获得的点云数据进行预处理并提取至少一个关键特征点，要求所提取的关键特征点能够描述曲面工件待加工区域的空间结构特征；

S3.通过转换矩阵，将视觉坐标系内的各关键特征点坐标值转化为基坐标系下的坐标值，得到基坐标系下的关键特征点集；

S4.采用最小二乘法或B样条曲线拟合法，对各关键特征点在基坐标系下的点云进行拟合，得到空间曲线函数；

S5.基于空间曲线函数与工艺参数，进行等间隔重新取点；

S6.结合前后序点计算当前点位置的切向量与法向量；

S7.若单条点云数据内只包含一个关键特征点，则直接基于当前点位置的切向量和法向量，结合加工位置和姿态要求生成路径；若单条点云数据内包含两个或两个以上关键特征点，则对其余特征点进行空间曲线拟合，计算其与当前点位置的法向量或平面的交点，结合加工位置和姿态要求生成路径。

进一步地，当利用本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法进行在线加工时，将所述线激光轮廓传感器安装在加工端头行进方向的前方，以便在加工端头行进到某一加工位置前将该加工位置所对应的路径点计算完毕。

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法中所述的加工端头为涂胶头或铣刀头。

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法步骤S3中所述的基坐标系下的关键特征点集中的各关键特征点存在根据数据采集次序的先后顺序。

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法步骤S4中所述的采用最小二乘法或B样条曲线拟合法，对各关键特征点在基坐标系下的点云进行拟合，得到空间曲线函数；包括：

(1)p

A(x-x

(2)基于切向量和当前关键特征点p

由于面

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法中若面S

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法中，由于加工工艺要求，加工端头常以平行于待加工面、垂直于待加工面、或者以平行或垂直的角度向某一方向偏移指定角度的姿态进行路径规划，但无论加工端头与待加工面的夹角为何值，TCP均落在面

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法中还包括：将计算获得的向量转换成旋转矩阵，然后将旋转矩阵转换成欧拉角；

对于同一个向量

θ

θ

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法步骤S4中所述的采用最小二乘法或B样条曲线拟合法，对各关键特征点在基坐标系下的点云进行拟合，得到空间曲线函数；包括：

采用最小二乘法拟合空间曲线，通过求解超定方程获得最终的空间曲线参数，对于N阶的曲线多项式，如下式所示：

其中，y为高阶曲线的y轴坐标值，x为自变量x轴坐标值，i为不同次数项的具体次数，k为个次数项的参数；

进一步将上式构造成方程组：

Y＝XK；

其中，Y为由参数点组成的[M×1]维矩阵，X为由参数点组成的[M×6]维矩阵，M表示参与拟合的坐标点个数，K为待求的[6×1]维系数矩阵；

通过超定方程的最小二乘解定理，可以得到：

K＝(X

其中，X

继而通过该矩阵运算获得系数矩阵K；通过上述方法即可获取该组关键特征点所对应的空间拟合曲线。

进一步地，本发明基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法中还包括：采用最小二乘法或B样条曲线拟合法在三维空间内对计算所得的路径点与其对应姿态进行整体拟合，并按照加工需求进行等间隔采样和加工路径优化，以符合机器人的指令要求。

综上，即可得到复杂曲面工件的各数据采集点处的加工位姿，包含空间内的路径点位置，以及符合工艺要求且与路径点相对应的姿态(欧拉角)。通过上述方法将获取该组特征点所对应的高阶拟合曲线，并通过定量截取的方法对以获取的路径进行比例划分，从而实现路径点的再分割，为系统提供精确的加工路径引导。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面对本发明实施例叙述中需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下述附图仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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AC-311直升机窗框局部轮廓数学模型示意图。

图2为根据本发明实施例的线激光轮廓传感器与加工端头安装位置示意图(行进方向指向此图片的上方)。

图3为根据本发明实施例的在线、随形加工过程示意图。

图4为根据本发明实施例的前序段路径示意图。

图5为根据本发明实施例的多个关键特征点在基坐标系下组成的点云拟合曲线函数示意图。

图6为根据本发明实施例的角平分面空间结构示意图。

图7为根据本发明实施例的一组特征点所对应的高阶拟合曲线示意图。

图8为根据本发明实施例的待加工面的法向量求解示意图。

图9为本发明方法的实施流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

同时，应理解，本发明的保护范围并不局限于下述特定的具体实施方案；还应当理解，本发明实施例中使用的术语是为了描述特定的具体实施方案，而不是为了限制本发明的保护范围。

实施例：一种基于线激光在线引导的机器人涂胶三维随形转角路径生成方法(如图9所示)

针对航空航天和汽车制造等领域的复杂曲面结构工件的在线、随形加工需求，选择较为典型的空间曲面结构工件，并选择较为灵活适用的线激光轮廓传感器获取视觉数据，开发基于线激光传感器点云数据的复杂曲面在线、随形加工技术，其中以三个维度的空间旋转角度计算与路径规划为主要内容。

以民用直升机AC-311为例，其机身呈现水滴形，其窗框存在复杂曲面结构，使得对其窗框进行密封胶涂覆等加工时，存在空间路径规划难度大等情况。

以AC-311直升机的窗框轮廓为基础，绘制双曲面复杂结构窗框的局部轮廓示意图，以此来解释空间角度计算方法。如图1所示，该数学模型模拟向右侧弯转的空间复杂曲面窗框部分，其中窗框内侧存在低于周围大面厚度的内台阶结构，用来放置垫片、涂覆密封剂，并安装放置挡风玻璃。

由于进行在线加工，需要在末端行进到某一加工位置前将该加工位置所对应的路径点计算完毕，因此需要将线激光轮廓传感器安装在相对于加工端头(涂胶头或铣刀头等)的行进方向前方。如图2所示，可将线激光轮廓传感器与加工端头的安装位置设计成这种形式，行进方向指向此图片的上方。

如图3所示，左侧灰色物体为待加工工件，右侧橘黄色物体为机器人的机械臂。机械臂带动图片中央的末端进行在线、随形加工，图片上方为主行动方向，蓝色代表线激光，在加工过程中，线激光线扫描到待加工件，获取到点云数据并进行一系列推算，综合多个位置的计算结果完成区段路径规划，并结合整体轮廓实时拟合更新整体路径，激光线下端的灰色圆柱为加工端头，完成在线、随形加工。

当待加工工件呈现复杂双曲面结构时，在起始位置(能扫描到工件某一端的位置或规划好的起始位置)时可获取到工件点云数据，随着末端向行进方向移动一段距离将获得多条点云数据。由于线激光与加工端头存在一定距离，使得线激光可以从起始位置持续扫描一段距离，且保持加工端头不进入加工区域，不与工件发生接触。要求线激光从起始位置开始持续扫描的距离小于线激光与加工端头的安装距离，且需要结合端头型号和特征预留端头半径的距离。我们将前序从起始位置开始直线行进，采集点云数据且保证末端不进入加工区域的路径成为前序段路径。

以前序段为例，整体待加工件结构的计算方法与前序段相同。如图4所示，前序段内可以获取到多条线激光点云数据，通过对点云数据进行预处理并提取关键特征点，可以获取到如图所示黄色的特征点。由于窗框结构存在内外阶梯，且所选线激光传感器的视野范围大于内台阶宽度，因此无论激光线是否严格按照双曲面边缘部分的面法向量方向进行数据采集，视野内均可采集到内外台阶交界处特征点(取落在内台阶面上的点)与内台阶边界特征点。以上两种特征点，以内外台阶的交界处点作为第一关键特征点，以内台阶边界点为第二关键特征点，两者共同描述了内台阶，也就是待加工面区域在空间中的结构特征。通过手眼转换矩阵，可将视觉坐标系内的各关键特征点坐标值转化为基坐标系下的坐标值。由此，可以得到基坐标系下的关键特征点集，且各点存在根据数据采集次序的先后顺序。

由于机器人携带末端进行数据采集的过程中，存在机械抖动或激光点云数据噪声等原因，造成关键特征点在基坐标系下非平滑。使用最小二乘法或B样条曲线拟合法，分别对第一关键特征点和第二关键特征点在基坐标系下组成的点云进行拟合，得到曲线函数。

如图5所示，p

A(x-x

基于切向量和当前关键特征点p

由于面S

如图6所示，基于平面S

若面S

由于面

由于加工工艺要求，加工端头常以平行于待加工面、垂直于待加工面、或者以平行或垂直的角度向某一方向偏移指定角度的姿态进行路径规划，但无论加工端头与待加工面的夹角为何值，TCP均落在面

空间曲线拟合采用最小二乘法，通过求解超定方程获得最终的曲线参数。如下式可见，对于N阶的曲线多项式：

其中，y为高阶曲线的y轴坐标值，x为自变量x轴坐标值，i为不同次数项的具体次数，k为个次数项的参数，进一步可以将上式构造成方程组：

Y＝XK；

其中，Y为由参数点组成的[M×1]维矩阵，X为由参数点组成的[M×6]维矩阵，X

K＝(X

继而通过该矩阵运算获得系数矩阵K。通过上述方法系统将获取该组特征点所对应的高阶拟合曲线。

如图7所示，红色虚线为线激光传感器采集到的点云数据对应位置，红色点为基于视觉算法提取并转换到基坐标系下的第一关键特征点，红色曲线为其拟合后得到的空间曲线C

如图8所示，连接同一面

通过以上步骤计算得出的最终加工端头向量，代表实际加工过程中该路径点所对应的目标姿态，可用于指导机器人进行位姿调整。由于本实施例以KUKA机器人为实验基础，KUKA机器人的通讯指令要求以欧拉角的形式定义末端的姿态，因此将向量转换为欧拉角的形式。向量转欧拉角的计算，可将方向向量转换成旋转矩阵，然后将旋转矩阵转换成欧拉角。

对于同一个向量

θ

θ

综上即可得到复杂曲面工件的各数据采集点处的加工位姿，包含空间内的路径点位置，以及符合工艺要求且与路径点相对应的姿态(欧拉角)。为符合机器人的指令要求，需要在三维空间内对路径点与其对应姿态分别进行和整体拟合，同样使用最小二乘法或B样条曲线拟合法进行拟合，并按照加工需求等间隔采样，进行加工路径优化。通过上述方法将获取该组特征点所对应的高阶拟合曲线，并通过定量截取的方法对以获取的路径进行比例划分，从而实现路径点的再分割，为系统提供精确的加工路径引导。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰获得等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。