基于机器视觉和PSO的机器人示教路径优化研究

• 作者: 张宪民 王亚超 黄沿江
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 粒子群优化算法 机器人示教 机器视觉 人手演示
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与机器人
• 页码范围: 42-48
• 页数: 7页
• 分类号: TP242.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.06.010

摘要

工业机器人在处理新的生产任务时,需要对其进行示教.目前,传统的机器人示教再现方法存在示教系统复杂、示教时间长以及操作者需要特殊训练等诸多问题.针对上述问题,该文提出了一种基于机器视觉和人手演示的机器人示教方法.首先通过MicrosoftKinect2.0传感器提取人手的示教路径,然后通过粒子群优化算法PSO对人手演示的初始路径进行优化,获得一条优化的机器人运动路径,让机器人完成示教再现.最后,通过实验对基于机器视觉和PSO的机器人示教方法进行验证.实验结果表明,PSO优化后的路径可以有效缩短机器人的运动时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宪民	华南理工大学机械与汽车工程学院	193	2458	25.0	40.0
2	黄沿江	华南理工大学机械与汽车工程学院	4	14	2.0	3.0
3	王亚超	华南理工大学机械与汽车工程学院	1	1	1.0	1.0