本发明属于计算机辅助设计领域，具体为一种基于空间连接骨架的装配体定量描述方法。
背景技术：
装配体包含了零件模型以及零件间配合关系，集成了产品的工艺、装配、仿真等信息，是企业经验与知识的重要积累形式。装配体检索技术可以根据装配体的特征检索与之相关的装配体，对其中包含的知识进行重用，是减少设计工作、提高产品研发效率的有效手段。检索技术中的一个必需环节是对装配体所包含的各类信息进行定量描述，装配体描述符是否准确有效直接影响检索结果质量的好坏。目前已经出现了一些针对装配体检索的定量描述方法：
在文献“Chen X,Gao S,Guo S,et al.A flexible assembly retrieval approach for model reuse[J].COMPUTER-AIDED DESIGN,2012,44(6):554-574”中提取零件装配自由度和零件布局等多层次信息作为描述符，该方法先使用配合信息作为过滤条件，再通过零件形状信息进行相似度计算，对装配体进行相似性的评价。然而配合信息与形状信息在描述装配体中均起到重要作用，分层次检索会造成检索结果缺失。
在专利“面向通用设计结构发掘的装配模型定量描述方法(CN103136424A，公开日期：20130605)”中提出了一种用于挖掘通用设计结构的装配体定量描述方法，该方法用广义邻接面关系图(GFAG)的方法表示装配体信息，其中点表示零件，边表示零件的连接关系，权值来表示邻接面属性。这种方法从邻接面以及连接关系角度表达装配体信息，缺乏对零件形状信息的考虑，难以区分邻接面相似但形状不同的装配体。
在专利“面向模型检索的装配体模型定量描述方法(CN105574265A，公开日期：20160511)”中提出了一种基于零件形状匹配的装配体描述方法，该方法在多维空间中描述零件形状分布信息，采用零件集合的形式对装配体进行描述。这种方法没有考虑零件间的连接关系，在描述相同零件组成但不同连接关系的装配体时会得到相近的结果，不符合检索的要求。
技术实现要素：
针对现有技术存在的难以综合表达装配体的外形形状、空间连接关系的不足，本发明提出一种基于空间连接骨架的装配体定量描述方法，将零件形状、空间位置、连接关系信息通过形状距离分布的形式统一表达，用以支持装配体检索，提高检索准确率。
本发明根据装配体中零件的位置、配合面位置与连接关系建立空间连接骨架，在骨架基础上计算在任意两个零件之间在骨架中的最短路径距离，最后对装配体中任意两个零件分别进行表面点随机采样，计算两个随机点到各自零件上的欧式距离以及两个零件之间的骨架路径距离之和，统计装配体中所有零件间的距离分布向量，以向量矩阵的形式完成对装配体的定量描述，支持后续的装配体检索。
所述一种基于空间连接骨架的装配体定量描述方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：将装配体AM分解为n个零件模型PM；其中AM表示某一个具体的装配体，n是零件模型的个数；计算每个零件模型形心sp，对于第i个零件，记录其形心点spi在装配体坐标系下的坐标为(xi,yi,zi)；
步骤2：提取装配体中具有连接关系的零件之间的连接面，计算连接面的形心jp，对于第j个连接面，记录其形心点jpj在装配体坐标系下的坐标为(xj,yj,zj)，统计所有的连接面个数m；
步骤3：建立连接关系表sc记录零件与连接面的连接关系；其中表中sc(k)＝[i,j]代表空间中第i个零件形心点spi与第j个连接面形心点jpj组成了第k个连接关系；
步骤4：以零件形心点为骨架节点、连接面形心点为连接节点、连接关系为连接骨架建立空间连接骨架；采用Floyd最短路径算法，计算n个骨架节点在装配体骨架中的最短距离，得到骨架最短路径矩阵sd，矩阵sd中元素代表所在行列骨架节点之间的最短骨架路径距离；
步骤5：对于装配体任意两个零件PMa，PMb，采用以下步骤得到装配体中PMa，PMb两个零件间基于空间连接骨架的描述向量：
步骤5-1：对装配体任意两个零件PMa，PMb，其零件形心坐标为(xa,ya,za)与(xb,yb,zb)；随机选取零件各自表面点p,q，其点坐标为(xp,yp,zp)与(xq,yq,zq)；分别计算两个表面点到各自骨架节点的欧式距离d1与d2：
步骤5-2：计算两个随机点到各自零件骨架节点上的欧式距离以及两个零件之间的骨架路径距离之和D：
D＝d1+d2+sd(a,b)
步骤5-3：通过重复步骤5-1至步骤5-2，进行N次重复采样，统计每一次采样所计算得到的距离值；根据采样计算结果，生成包含M个组的等组距直方图；其中组距t为：
Dmax表示采样结果中的最大值，Dmin表示采样结果中的最小值；
步骤5-4：通过记录直方图中每组频数得到M维描述向量Va,b＝(u1,u2,…uM)，为装配体中PMa，PMb两个零件间基于空间连接骨架的描述向量；
步骤6：重复步骤5直到统计所有零件对之间的描述向量，最终得到n×n的向量矩阵为基于空间连接骨架的装配体描述符。
有益效果
本发明提出的装配体描述方法将空间位置信息、连接关系信息、模型形状信息统一至欧式空间中表示，通过统计手段将装配体信息汇总成矩阵形式的信息描述符。该描述符具有平移旋转不变性，在保证精度的条件下只受到模型本身的影响，信息储存形式简单，能够准确表达装配体信息，进而对不同的装配体能够进行有效区分。检索实验表明，该方法可以提高装配体检索的准确率。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明的装配体定量描述方法的流程图。
图2是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体实例。
图3是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体所包含零件。
图4是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体所包含连接面。
图5是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体的连接关系矩阵。
图6是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体的空间连接骨架。
图7是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体的骨架距离矩阵。
图8是本发明方法具体实施方式中机器人手臂装配体的基于空间连接骨架的定量描述符。
图9是本发明方法具体实施方式中以机器人手臂装配体AM为查询进行检索得到的相似装配体。
图10是本发明方法具体实施方式中以机器人手臂装配体AM为查询进行检索所得结果。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
参照图1-图9。针对机器人手臂的装配体AM，本发明基于空间连接骨架的装配体定量描述方法具体步骤如下：
步骤1：按照图2所示的机器人手臂的组成将装配体分解为图3所示的7个零件模型PM1-PM7，计算7个零件的各自形心坐标sp(xi,yi,zi)。
步骤2：按照图4所示提取7个零件中具有连接关系的零件之间的连接面JF，在装配体AM中共有9个装配面JF1-JF9，计算连接面的形心坐标jp(xj,yj,zj)。
步骤3：建立连接关系表sc记录零件与连接面的连接关系。其中表中sc(k)＝[i,j]代表空间中第i个零件形心点与第j个连接面形心点组成了第k个连接关系。连接关系表中第一列为连接关系在骨架模型中的序号，第二列为连接关系中的骨架节点，第三列中为该连接关系对应的关节节点。如图5中所示，第一组连接关系为骨架节点sp1与关节节点jp1相连，其连接关系序号为1。
步骤4：以零件形心点在骨架中为骨架节点、连接面形心点为连接节点、连接关系为连接骨架建立空间连接骨架如图6。采用Floyd最短路径算法，计算装配体坐标系下所有7个零件的形心在装配体骨架中的最短距离，得到如图7所示的骨架最短路径矩阵sd。
步骤5：对于装配体任意两个零件PM1，PM2，采用以下步骤得到装配体中PM1，PM2两个零件间基于空间连接骨架的描述向量：
步骤5-1：对装配体任意两个零件PM1，PM2，其零件形心坐标为sp1(xsp1,ysp1,zsp1)与sp2(xsp2,ysp2,zsp2)；随机选取零件各自表面点p1,q1，其点坐标为(xp1,yp1,zp1)与(xq1,yq1,zq1)；分别计算两个表面点到各自骨架节点的欧式距离d1与d2：
步骤5-2：计算两个随机点到各自零件骨架节点上的欧式距离以及两个零件之间的骨架路径距离之和D：
D＝d1+d2+sd(sp1,sp2)
步骤5-3：通过重复步骤5-1至步骤5-2，进行N次重复采样，本实施例中取N＝10242，统计每一次采样所计算得到的距离值D；根据采样计算结果，生成包含1024个组的等组距直方图；其中组距t为：
Dmax表示采样结果中的最大值，Dmin表示采样结果中的最小值；
步骤5-4：通过记录直方图中每组频数得到1024维描述向量V1,2＝(0.0029,0.0068,…0.0020)，为装配体中PM1，PM2两个零件间基于空间连接骨架的1024维描述向量。
步骤6：重复步骤5直到统计所有零件对之间的描述向量，最终得到如图8所示的7×7的向量矩阵即为装配体AM基于空间连接骨架的装配体描述符。
图8中直方图代表1024维向量。最后以基于空间连接骨架的装配体描述符为检索输入，采用最优子序列匹配的算法进行检索，检索得到与查询装配体相似的装配体如图9所示。
建立用于存储空间连接骨架的装配体描述符的数据库，数据库中所对应的部分装配体模型如图9所示。以图2所示的装配体为查询装配体得到的检索结果如图10所示，检索结果下的数字表示计算所得的相似度。检索结果表示，相似的装配体模型之间整体相似距离值低，而不相似的装配体模型之间整体相似距离值高，根据整体相似距离的升序排序就可以检索出相似的装配体模型。
该实施实例表明，本发明提出的装配体描述方法可用于装配体模型的检索，并能够取得较好的效果。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。