多轴机械手臂系统及其路径规划方法与流程

本发明涉及一种路径规划技术，尤其涉及一种多轴机械手臂系统及其路径规划方法。
背景技术：
：在自动化的趋势下，机械手臂已实际被应用在自动化工艺、仓储管理等产业之中。特别是，多轴机械手臂的自由度高，能够在空间中自由的移动，更是工业机器人领域中的潮流。为了维持机械手臂的移动效率，同时维持厂房的安全，路径规划是很重要的一环。然而，在自由度高的特性之下，相对地也会让路径规划的过程变得复杂。基此，如何能够提供路径规划的同时，也提供更有效率的路径规划流程为本领域技术人员所致力的课题。技术实现要素：本发明提供一种多轴机械手臂系统及其路径规划方法，以提供更有效率的路径规划流程。本发明的一实施例提供多轴机械手臂系统，此系统具有多轴机械手臂以及处理单元。多轴机械手臂具有至少一个前轴单元、至少一个后轴单元以及控制单元。处理单元电性连接至多轴机械手臂，处理单元依据起始姿态信息、起始位置、目标姿态信息及目标位置，计算前轴单元由起始位置至目标位置的最佳路径数据及相应的最佳姿态数据。处理单元会依据最佳路径数据及最佳姿态数据，计算后轴单元由起始位置至目标位置的第二姿态数据及相应的第二路径数据。处理单元还分别整合最佳姿态数据及第二姿态数据，以及最佳路径数据及第二路径数据，以产生多轴机械手臂的一工作路径。本发明的一实施例提供一种多轴机械手臂路径规划方法，具有下列步骤。依据一起始姿态信息、一起始位置、一目标姿态信息及一目标位置，获取多轴机械手臂的至少一个前轴单元由起始位置至目标位置的最佳路径数据及最佳姿态数据；依据最佳路径数据及最佳姿态数据，获取多轴机械手臂的至少一个后轴单元由起始位置至目标位置的第二姿态数据及第二路径数据；以及整合最佳姿态数据、第二姿态数据、最佳路径数据及第二路径数据，以产生多轴机械手臂的一工作路径。基于上述，本发明的多轴机械手臂系统以及多轴机械手臂路径规划方法会分别依据机械手臂的前轴单元以及后轴单元分别计算最佳路径。由于每次需要进行路径规划的轴单元自由度减少，因此能够有效的降低路径规划的复杂性，加快路径规划的速度。于此同时，多轴机械手臂系统以及多轴机械手臂路径规划方法所获取的路径是依据前轴单元的最佳路径以及后轴单元的最佳路径所组成。基此，而在路径规划的速度与最佳路径之间取得权衡。为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。附图说明图1示出本发明一实施例多轴机械手臂系统的系统示意图。图2示出本发明一实施例多轴机械手臂路径规划方法的流程示意图。图3示出本发明一实施例虚拟空间的示意图。图4示出本发明一实施例位形空间的示意图。附图标号说明：100：基座110：多轴机械手臂113～115：前轴单元116～118：后轴单元120：处理单元s210～s230：步骤s：起始位置d：目标位置具体实施方式图1示出本发明一实施例多轴机械手臂系统的系统示意图。请参照图1，本发明的多轴机械手臂系统具有一基座100、一多轴机械手臂110以及一处理单元120。多轴机械手臂110具有至少一前轴单元、至少一后轴单元与一控制单元。至少一前轴单元连接至基座100、至少一后轴单元以及控制单元。在本发明的实施例中，多轴机械手臂110具有多个轴单元(joint)113～118、以及安设在机械手臂内部的控制单元(未显示)。并且，多轴机械手臂110是串联式机械手臂，也就是说，每一个轴单元都会在一个轴向上位移、旋转，并带动其他轴一起移动。在下述的描述中，轴单元在逻辑上会被区分为前轴单元及后轴单元，并且在路径规划时，会分别规划前轴单元与后轴单元的路径。以图1实施例为例，设在基座100内侧的轴单元113以及靠近基座的轴单元114～115视为前轴单元，远离基座的轴单元116～118为后轴单元。前轴单元113～115及后轴单元116～118的区分会依据实际路径规划的设计而有所调整。惟需注意的是，在本发明的一实施例中，路径规划会采用位形空间(configurationspace)估算机械手臂在空间中的动作范围和情形。因此，在本发明实施例中，前轴单元的数量为三个，使前轴单元能够在位形空间转换并进行分析，但不以此为限。控制单元电性连接至前轴单元113～115及后轴单元116～118，用以接收控制信号，以控制多轴机械手臂110在各轴向的移动。控制单元可以采用任意型号的控制芯片进行实作，本发明不限于此。在本发明的实施例中，多轴机器手臂110是由基座100所支撑的。轴单元113～118设置在基座100上，用以通过自身的移动而使多轴机械手臂110在各轴向旋转、位移。并且，每一个轴单元113～118分别在不同的轴向运动。在本发明的实施例中，每一个轴单元113～118分别以一个马达所实现。处理单元120电性连接至多轴机械手臂110，用以执行各类逻辑运算，并进行路径规划。处理单元120例如为，中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、可程序化控制器、特殊应用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)或其他类似元件或上述元件的组合，本发明不限于此。图2示出本发明一实施例多轴机械手臂路径规划方法的流程示意图。图2的实施例至少适用于图1实施例所示出的多轴机械手臂系统。因此，以下将通过图1与图2说明以多轴机械手臂系统运行多轴机械手臂路径规划方法的过程。在运行机械手臂路径规划方法时，操作人员会选择机械手臂的目标位置及姿态。在步骤s210，处理单元120依据起始姿态信息、起始位置、目标姿态信息及目标位置，计算前轴单元113～115由起始位置至目标位置的最佳路径数据及相应的最佳姿态数据。具体来说，在本发明的一实施例中，由于起始位置、起始姿态信息、目标位置以及目标姿态信息皆为已知。也就是说，每一个前轴单元113～115的具体起始位置以及最终位置为已知的。基此，处理单元120能够依据已知的起始位置及目标位置安排在空间中的路径。在本发明的一实施例中，处理单元120是依据一路径搜寻法，例如a*搜寻算法、d*搜寻算法或戴克斯特拉算法(dijkstra’salgorithm)，藉此以搜寻至少一个计算前轴单元113～115由起始位置至目标位置的最佳姿态数据，以及相应的最佳路径数据。举例来说，倘若前轴单元113～115的起始位置被设置为(0,0,0)，目标位置被设置为(-70,-30,20)，则处理单元120获取前轴单元113～115的最佳目标位置以及最佳目标姿态的路径例如为表一：需说明的是，在本实施例中，最佳路径、最佳姿态所述的“最佳”是在处理单元120所运行的方式下所产生最佳的路径与最佳姿态。举例来说，a*搜寻算法会以移动代价最小的路径作为最佳路径。此时，倘若处理单元120采用a*搜寻算法，最佳路径及最佳姿态即为移动代价最小的路径及其相应的姿态。也就是说，最佳路径、最佳姿态会依据处理单元120所采用的演算方式而使结果有所不同，本发明并不以此为限。在步骤s220，处理单元120会依据最佳路径数据及最佳姿态数据，计算后轴单元116～118由起始位置至目标位置的第二姿态数据及相应的第二路径数据。也就是说，处理单元120会在前轴单元113～115的最佳路径和最佳姿态的限制下，使得多轴机械手臂110的移动范围(自由度)仅剩相应后轴单元116～118三轴的状态。基此，再进一步计算相应后轴单元116～118最佳的第二路径。若从路径的角度来说明，也就是说，处理单元120会依据前轴单元113～115在第t步时的姿态数据进行运算，以产生第t+1步时的第二姿态数据。六轴的第二步伐数据和第二姿态数据如表二：路径前轴单元113前轴单元114前轴单元115后轴单元116后轴单元117后轴单元1180-70-30200001-70-3020-5-552-70-3020-10-10153-70-3020-10-15254-70-3020-10-20305-70-3020-10-25356-70-3020-10-30407-70-3020-10-35458-70-3020-10-40509-70-3020-10-455510-70-3020-10-506011-70-3020-10-556512-70-3020-10-607013-70-3020-10-657514-70-3020-10-708015-70-3020-10-758516-70-3020-10-858517-70-3020-10-908518-70-3020-10-9585在步骤s220的最后一步时，前轴单元113～115的姿态分别是落于(-70,-30,20)。因此，处理单元113会以前轴单元113～115的姿态为(-70,-30,20)为基础，进而获取后轴单元116～118的路径。并且，在本发明的实施例中，处理单元113是以相应于步骤s220计算前轴单元113～115由起始位置至目标位置的最佳姿态数据及相应的最佳路径数据的方式来计算后轴单元116～118由起始位置至目标位置的最佳姿态数据及相应的最佳路径数据。也就是说，处理单元120是依据起始位置中以及起始姿态信息中相应后轴单元的部分、最佳路径数据与最佳姿态数据中的最后一个路径与姿态以及目标位置，获取后轴单元由起始位置至目标位置的第二姿态数据及第二路径数据。在步骤s230，处理单元120还分别整合最佳姿态数据及第二姿态数据，以及最佳路径数据及第二路径数据，以产生多轴机械手臂的工作路径。整合的工作路径例如为表三：在整合的工作路径中，路径0至路径14是在步骤s220中所产生的最佳路径数据及最佳路径姿态，路径15到路径33是在步骤s230中所产生的路径1至18。并且，在整合最佳路径数据及第二路径数据之后，处理单元120会进一步在路径33及路径34的时候，依据目标位置对多轴机械手臂110校正偏差。需说明的是，由于处理单元120并非直接由起始位置到目标位置的路径与姿态规划所有轴单元的整体路径与姿态。因此，工作路径并不一定是在所有可能产生的路径中最短的路径。然而通过将前轴单元113～115以及后轴单元116～118分开规划路径，能够大幅的降低路径规划耗费的时间，以在最佳工作路径及工作路径规划时间之间取得权衡。值得一提的是，为了确保多轴机械手臂110在运行的过程中不会受到障碍物的干扰，在本发明的一实施例中，处理单元130还会事先依据环境图像信息建立位形空间(configurationspace)。图3示出本发明一实施例虚拟空间的示意图。具体来说，处理单元120可以通过电性连接至摄影机而对环境进行拍摄，或者是接收来自操作人员输入至处理单元120的图像建立三维虚拟空间。通过三维虚拟空间，处理单元120会进一步建立相应于每一个轴单元(joint)的位形空间。并且，处理单元120会在位形空间中产生前轴单元的前轴路径信息与前轴姿态信息。详细来说，处理单元120会在位形空间中模拟多轴机械手臂110的前轴单元113～115所有的移动情形，以将多轴机械手臂110的移动区域分为干涉情形及非干涉情形。图4示出本发明一实施例位形空间的示意图。请参照图4，s代表的是起始位置，d代表的是目标位置。而几何图案代表着是障碍物。基此，处理单元120能够判断前轴单元113～115所有的移动路径中，哪些会使多轴机械手臂110撞到障碍物，哪些则会使多轴机械手臂110顺利的到达目标位置。基此，处理单元120会将会撞到障碍物的路径进行整合，以形成会撞到障碍物的移动区域，并将此移动区域标示为干涉情形，其余的移动区域则属于非干涉情形。基此，处理单元120在执行步骤s220的当下，能够事先排除前轴单元落入干涉情形的移动区域，并据此产生前轴单元的前轴路径信息与前轴姿态信息，以减少处理单元120执行不必要运算的负担。值得一提的是，在本发明的实施例中，多轴机械手臂110是以六轴机械手臂作为范例，然在其他实施例中，多轴机械手臂也可以是2轴、3轴，甚至是9轴、10轴，本发明不以此为限。惟需注意的是，倘若多轴机械手臂110超过6轴时，轴单元可以被划分成前轴单元以及多组后轴单元。举例来说，处理单元120可以以前轴单元的最佳路径数据及最佳姿态数据为基准，进而规划第一组后轴单元的路径。接着，处理单元120再以前轴单元与第一组后轴单元的路径为基准，进而规划第二组后轴单元的路径，然本发明不限于此。综上所述，本发明的多轴机械手臂系统以及多轴机械手臂路径规划方法会分别依据多轴机械手臂的前轴单元以及后轴单元分别计算最佳路径。由于每次需要进行路径规划的轴单元自由度减少，因此能够有效的降低路径规划的复杂性，加快路径规划的速度。于此同时，多轴机械手臂系统以及多轴机械手臂路径规划方法所获取的路径是依据前轴单元的最佳路径以及后轴单元的最佳路径所组成。基此，而在路径规划的速度与最佳路径之间取得权衡。虽然本发明已以实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属
技术领域：
中的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更改与润饰，故本发明的保护范围当视权利要求所界定的为准。当前第1页1 2 3 

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