一种机器人碰撞检测方法及系统与流程

1.本发明涉及机器人测试技术领域，具体是一种机器人碰撞检测方法及系统。


背景技术：

2.机器人因具有良好的人机协作性能，有广阔的应用前景。但机器人在作业过程中，常会与周围物体发声碰撞，造成机器人损伤和被撞物体损伤。当机器人发生碰撞时，各部件的状态如何，工作人员需要进行实验才能够获取，经过多次碰撞实验，工作人员可以工作区进行更加合适的划分，提高了工作人员的安全性。
3.但是，在现有的机器人碰撞测试过程中，采集设备的安装大都是预设的位置，无法根据实际情况以及机器人自身状况进行采集设备的安装，因此，如何更好的分配采集资源是本发明技术方案想要解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种机器人碰撞检测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种机器人碰撞检测方法，所述方法包括：接收用户输入的机器人模型，对所述机器人模型拆分为含有标号的子部件，确定各个子部件的额定载荷，根据所述额定载荷确定各子部件的安全级别；获取机器人的工作任务，根据所述工作任务确定各子部件的风险级别；将所述风险级别和所述安全级别输入预设的映射关系，确定各子部件的监测级别；基于所述监测级别安装采集设备，基于所述采集设备获取以各子部件的标号为索引的碰撞信息。
6.作为本发明进一步的方案：所述接收用户输入的机器人模型，对所述机器人模型拆分为含有标号的子部件，确定各个子部件的额定载荷，根据所述额定载荷确定各子部件的安全级别的步骤包括：接收用户输入的机器人模型，查询机器子人模型中的各个含有功能标签的装配体；根据所述功能标签及连接关系对装配体进行聚类，得到含有标号的子部件；以子部件为基准获取子部件的载荷参数和连接参数，根据所述载荷参数和连接参数确定该子部件的安全级别。
7.作为本发明进一步的方案：所述以子部件为基准获取子部件的载荷参数和连接参数，根据所述载荷参数和连接参数确定该子部件的安全级别的步骤包括：依次读取子部件，将所述子部件作为整体计算所述子部件各个方向上的应力；获取所述子部件中各零件的材质和尺寸，计算各零件的零件强度，将最低的零件
强度作为子部件强度；确定所述子部件在各个方向上的连接处，计算连接处应力，获取连接方式及相应的连接强度；基于所述子部件的应力、子部件强度、连接处应力和连接强度生成安全等级。
8.作为本发明进一步的方案：所述基于所述子部件的应力、子部件强度、连接处应力和连接强度生成安全等级的步骤包括：基于所述子部件的应力和所述子部件强度生成材料安全级别；基于所述连接处应力和连接强度生成连接安全级别；比对所述材料安全级别和所述连接安全级别，将较小值作为该子部件的安全等级。
9.作为本发明进一步的方案：所述获取机器人的工作任务，根据所述工作任务确定各子部件的风险级别的步骤包括：读取预设时间段内的机器人的任务链表，依次查询各任务涉及的子部件表；连接所有任务对应的子部件表，得到部件总表；遍历所述部件总表中的各个子部件，统计各个子部件的重复次数；将所述重复次数与预设的若干个次数阈值进行比对，根据比对结果确定各子部件的风险级别。
10.作为本发明进一步的方案：所述基于所述监测级别安装采集设备，基于所述采集设备获取以各子部件的标号为索引的碰撞信息的步骤包括：根据所述监测级别查询采集设备的类型及相应的数量，并生成含有碰撞参数的碰撞指令；所述碰撞参数包括碰撞速度与碰撞质量；所述采集设备包括力传感器和运动传感器；接收采集设备获取到的碰撞信息，根据采集设备的安装位置将所述碰撞信息转换为向量；统计各子部件对应的所有碰撞信息，得到以子部件标号为索引的碰撞信息。
11.作为本发明进一步的方案：所述方法包括：根据预设的采样频率实时获取碰撞过程中的机器人图像；所述机器人图像基于时间进行排序；读取碰撞前的机器人图像，作为基准图像；对所述基准图像进行轮廓识别，基于四色原理对识别到的轮廓进行色值赋值；依次对各机器人图像进行轮廓识别，得到子轮廓；根据前一机器人图像的色值赋值结果对所述子轮廓进行赋值；根据时间动态显示色值赋值后的机器人图像。
12.本发明技术方案还提供了一种机器人碰撞检测系统，所述系统包括：安全级别确定模块，用于接收用户输入的机器人模型，对所述机器人模型拆分为含有标号的子部件，确定各个子部件的额定载荷，根据所述额定载荷确定各子部件的安全级别；风险级别确定模块，用于获取机器人的工作任务，根据所述工作任务确定各子部件的风险级别；
监测级别确定模块，用于将所述风险级别和所述安全级别输入预设的映射关系，确定各子部件的监测级别；碰撞信息获取模块，用于基于所述监测级别安装采集设备，基于所述采集设备获取以各子部件的标号为索引的碰撞信息。
13.作为本发明进一步的方案：所述安全级别确定模块包括：装配体查询单元，用于接收用户输入的机器人模型，查询机器子人模型中的各个含有功能标签的装配体；聚类单元，用于根据所述功能标签及连接关系对装配体进行聚类，得到含有标号的子部件；执行单元，用于以子部件为基准获取子部件的载荷参数和连接参数，根据所述载荷参数和连接参数确定该子部件的安全级别。
14.作为本发明进一步的方案：所述风险级别确定模块包括：子部件表查询单元，用于读取预设时间段内的机器人的任务链表，依次查询各任务涉及的子部件表；子部件表连接单元，用于连接所有任务对应的子部件表，得到部件总表；遍历统计单元，用于遍历所述部件总表中的各个子部件，统计各个子部件的重复次数；比对处理单元，用于将所述重复次数与预设的若干个次数阈值进行比对，根据比对结果确定各子部件的风险级别。
15.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明先对机器人模型进行分析，确定机器人模型中各个子部件的力学参数，通过对机器人的工作环境进行分析，确定机器人模型中各个子部件的风险暴露情况，根据力学参数和风险暴露情况对监测资源进行分配，一方面，提高了监测资源的利用率，另一方面，提高了碰撞监测效果。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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。
17.图1为机器人碰撞检测方法的流程框图。
18.图2为机器人碰撞检测方法的第一子流程框图。
19.图3为机器人碰撞检测方法的第二子流程框图。
20.图4为机器人碰撞检测方法的第三子流程框图。
21.图5为机器人碰撞检测系统的组成结构框图。
22.图6为机器人碰撞检测系统中安全级别确定模块的组成结构框图。
23.图7为机器人碰撞检测系统中风险级别确定模块的组成结构框图。
具体实施方式
24.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅
用以解释本发明，并不用于限定本发明。
25.实施例1图1为机器人碰撞检测方法的流程框图，本发明实施例中，一种机器人碰撞检测方法，所述方法包括步骤s100至步骤s400：步骤s100：接收用户输入的机器人模型，对所述机器人模型拆分为含有标号的子部件，确定各个子部件的额定载荷，根据所述额定载荷确定各子部件的安全级别；在机器人的设计过程中，会建立一个机器人模型，机器人模型由很多个子部件组成，这些子部件是以功能为导向集成在一起的零件，在模型中往往视为一个整体；判断整体的额定载荷，根据额定载荷可以确定该子部件的安全级别；步骤s200：获取机器人的工作任务，根据所述工作任务确定各子部件的风险级别；机器人中各子部件的安全与否，和它的工作环境也是有关的，常时间暴露在外部的，与工作区常时间高频率接触的子部件，更容易受到损坏，风险级别较高，在碰撞检测过程中，需要重点考虑。
26.步骤s300：将所述风险级别和所述安全级别输入预设的映射关系，确定各子部件的监测级别；统计风险级别和安全级别，可以共同确定某一子部件的监测级别，所述监测级别影响着监测资源的分配；步骤s400：基于所述监测级别安装采集设备，基于所述采集设备获取以各子部件的标号为索引的碰撞信息；根据监测级别在各个子部件中安装采集设备，所述采集设备包括各种传感器，用以在碰撞过程中，获取机器人的实际状态；当采集设备安装后，建立碰撞场景，接收各采集设备获取到的数据，根据子部件的标号统计获取到的数据即可。
27.图2为机器人碰撞检测方法的第一子流程框图，所述接收用户输入的机器人模型，对所述机器人模型拆分为含有标号的子部件，确定各个子部件的额定载荷，根据所述额定载荷确定各子部件的安全级别的步骤包括步骤s101至步骤s103：步骤s101：接收用户输入的机器人模型，查询机器子人模型中的各个含有功能标签的装配体；步骤s102：根据所述功能标签及连接关系对装配体进行聚类，得到含有标号的子部件；步骤s103：以子部件为基准获取子部件的载荷参数和连接参数，根据所述载荷参数和连接参数确定该子部件的安全级别。
28.首先，将机器人拆分为一个一个的小的装配体，这些装配体指的是最小的装配单元，如果该装配体依然由多个装配体共同组成，那么仍需要继续拆分；然后，根据拆分得到的装配体的功能标签对各个装配体进行聚类，可以得到含有标号的子部件；最后，对这些子部件进行力学分析，即可判断出该子部件的安全级别；所述力学分析的过程主要包括两方面，一是载荷方面，二是连接方面，这二者的关系为“短板效应”，即，以更不安全的方面确定安全级别。
29.进一步的，所述以子部件为基准获取子部件的载荷参数和连接参数，根据所述载荷参数和连接参数确定该子部件的安全级别的步骤包括：
依次读取子部件，将所述子部件作为整体计算所述子部件各个方向上的应力；获取所述子部件中各零件的材质和尺寸，计算各零件的零件强度，将最低的零件强度作为子部件强度；确定所述子部件在各个方向上的连接处，计算连接处应力，获取连接方式及相应的连接强度；基于所述子部件的应力、子部件强度、连接处应力和连接强度生成安全等级。
30.上述内容对安全级别的确定过程进行了具体的描述，首先，计算子部件在各个方向上的应力，这一过程中需要设定一个载荷状态，一般情况下，我们取机器人的负重状态作为待分析的载荷状态；然后，计算子部件中各零件的强度，以最低的零件强度作为整个子部件的强度；最后，获取子部件与其它子部件之间的连接方式，根据连接方式确定连接参数；由获取到的子部件的应力、子部件强度和连接参数确定该子部件的安全等级。
31.具体的，所述基于所述子部件的应力、子部件强度、连接处应力和连接强度生成安全等级的步骤包括：基于所述子部件的应力和所述子部件强度生成材料安全级别；基于所述连接处应力和连接强度生成连接安全级别；比对所述材料安全级别和所述连接安全级别，将较小值作为该子部件的安全等级。
32.上述内容对安全等级的选取过程进行了具体的描述，由子部件的应力和所述子部件强度可以确定材料安全级别，由连接处应力和连接强度可以生成连接安全级别，在材料安全级别和连接安全级别中选取更低的级别，作为子部件的安全级别。
33.图3为机器人碰撞检测方法的第二子流程框图，所述获取机器人的工作任务，根据所述工作任务确定各子部件的风险级别的步骤包括步骤s201至步骤s204：步骤s201：读取预设时间段内的机器人的任务链表，依次查询各任务涉及的子部件表；步骤s202：连接所有任务对应的子部件表，得到部件总表；步骤s203：遍历所述部件总表中的各个子部件，统计各个子部件的重复次数；步骤s204：将所述重复次数与预设的若干个次数阈值进行比对，根据比对结果确定各子部件的风险级别。
34.上述内容对风险级别的生成过程进行了描述，首先，遍历机器人的任务链表中的任务，查询各个任务对应的子部件表，连接所述子部件表可以得到一个部件总表；然后，统计部件总表中各个子部件的出现次数，根据出现次数可以确定子部件在机器人完成任务的过程中的重要性；重复次数越多，就说明该子部件的重要性越高，风险级别就设置的更高。
35.图4为机器人碰撞检测方法的第三子流程框图，所述基于所述监测级别安装采集设备，基于所述采集设备获取以各子部件的标号为索引的碰撞信息的步骤包括步骤s401至步骤s403：步骤s401：根据所述监测级别查询采集设备的类型及相应的数量，并生成含有碰撞参数的碰撞指令；所述碰撞参数包括碰撞速度与碰撞质量；所述采集设备包括力传感器和运动传感器；步骤s402：接收采集设备获取到的碰撞信息，根据采集设备的安装位置将所述碰
撞信息转换为向量；步骤s403：统计各子部件对应的所有碰撞信息，得到以子部件标号为索引的碰撞信息。
36.步骤s401至步骤s403对碰撞信息的采集过程进行了限定，在生成碰撞指令之前，需要确定碰撞参数，当碰撞参数获取后，基于采集设备获取碰撞信息，所述碰撞信息是标量，根据采集设备的安装位置可以将标量转换为向量；以子部件的标号为索引，统计所有碰撞信息。
37.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述方法包括：根据预设的采样频率实时获取碰撞过程中的机器人图像；所述机器人图像基于时间进行排序；读取碰撞前的机器人图像，作为基准图像；对所述基准图像进行轮廓识别，基于四色原理对识别到的轮廓进行色值赋值；依次对各机器人图像进行轮廓识别，得到子轮廓；根据前一机器人图像的色值赋值结果对所述子轮廓进行赋值；根据时间动态显示色值赋值后的机器人图像。
38.在本发明技术方案的一个实例中，在机器人的碰撞过程中，不断获取机器人图像，对所述机器人图像进行轮廓识别，然后对轮廓识别结果进行赋值，赋值后的子轮廓可以清晰的反映出碰撞时，各子部件甚至是零件的状态，便于用户观察。
39.实施例2图5为机器人碰撞检测系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种机器人碰撞检测系统，所述系统10包括：安全级别确定模块11，用于接收用户输入的机器人模型，对所述机器人模型拆分为含有标号的子部件，确定各个子部件的额定载荷，根据所述额定载荷确定各子部件的安全级别；风险级别确定模块12，用于获取机器人的工作任务，根据所述工作任务确定各子部件的风险级别；监测级别确定模块13，用于将所述风险级别和所述安全级别输入预设的映射关系，确定各子部件的监测级别；碰撞信息获取模块14，用于基于所述监测级别安装采集设备，基于所述采集设备获取以各子部件的标号为索引的碰撞信息。
40.图6为机器人碰撞检测系统中安全级别确定模块11的组成结构框图，所述安全级别确定模块11包括：装配体查询单元111，用于接收用户输入的机器人模型，查询机器子人模型中的各个含有功能标签的装配体；聚类单元112，用于根据所述功能标签及连接关系对装配体进行聚类，得到含有标号的子部件；执行单元113，用于以子部件为基准获取子部件的载荷参数和连接参数，根据所述载荷参数和连接参数确定该子部件的安全级别。
41.图7为机器人碰撞检测系统中风险级别确定模块12的组成结构框图，所述风险级
别确定模块12包括：子部件表查询单元121，用于读取预设时间段内的机器人的任务链表，依次查询各任务涉及的子部件表；子部件表连接单元122，用于连接所有任务对应的子部件表，得到部件总表；遍历统计单元123，用于遍历所述部件总表中的各个子部件，统计各个子部件的重复次数；比对处理单元124，用于将所述重复次数与预设的若干个次数阈值进行比对，根据比对结果确定各子部件的风险级别。
42.所述机器人碰撞检测方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述机器人碰撞检测方法的功能。
43.处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（read-only memory，rom），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
44.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
45.本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
46.所称处理器可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现成可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
47.上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（smart media card， smc），安全数字（secure digital， sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
48.终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
49.需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
50.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。