典型文献
基于分组蚁群算法的复杂零件视觉检测机器人路径规划
文献摘要：
大型压铸零件是汽车工业中常用的一种零件,具有结构复杂、单件价值高、质量要求高、性能一致可靠等特点.这一类复杂零件大部分需要采用全检形式进行检测,对此,基于分组蚁群算法进行复杂零件视觉检测机器人路径规划.通过非均匀二叉树法,对检测目标进行目标空间建模,计算得到机器人及检测装置在检测环境中的运动可行域.根据机器人在检测目标点之间变化的特点,提出基于向量和的优化目标函数,将移动距离、旋转角度双目标转换为单目标进行优化.针对待优化的目标函数,采用蚂蚁分组遍历,并在各组遍历完成后交流信息素,同时根据目标空间建模结果设置障碍物路径的启发因子,完成避障.完成路径规划后,根据手眼标定结果,获得机器人的末端位姿,并测试图像采集效果.试验结果表明,基于分组蚁群算法进行复杂零件视觉检测机器人路径规划,计算时间和路径距离均优于基本蚁群算法.
文献关键词：
分组蚁群算法;零件;检测;机器人;路径规划
中图分类号：
作者姓名：
陈叶凯;梁冬泰;陈特欢;彭文飞;崔杰
作者机构：
宁波大学机械工程与力学学院 浙江宁波315211;浙江华朔科技股份有限公司 浙江宁波315000
文献出处：
引用格式：
[1]陈叶凯;梁冬泰;陈特欢;彭文飞;崔杰-.基于分组蚁群算法的复杂零件视觉检测机器人路径规划)[J].机械制造,2022(01):7-13,36
A类：
分组蚁群算法
B类：
复杂零件,视觉检测,检测机器人,机器人路径规划,压铸,汽车工业,单件,质量要求,非均匀,二叉树,空间建模,检测装置,检测环境,可行域,标点,优化目标,旋转角度,双目标,单目标,待优,蚂蚁,遍历,交流信息,信息素,设置障碍,障碍物,避障,手眼标定,标定结果,末端位姿,图像采集,采集效果,计算时间,路径距离
AB值：
0.349342
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