[发明专利]一种基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法，应用于大型三维复杂构件，其特征在于，包括如下步骤：

获取焊缝的总焊缝数量c，统计须以特定焊接方式焊接的特殊焊缝数量x；根据总焊缝数量c和特殊焊缝数量x确定焊接顺序，设在所述焊接顺序下的焊接收益度函数为t_min为该大型三维复杂构件最短焊接时间；

初始化蚁群参数，通过蚁群算法分别得到第一焊接机器人和第二焊接机器人的若干条较优路径；

计算第一焊接机器人和第二焊接机器人在各较优路径下的焊接收益度函数f(s)的数值；在满足焊接工艺合格率的前提下，取焊接收益度函数f(s)的最大值对应的较优路径为最优路径；

输出第一焊接机器人和第二焊接机器人的焊接顺序和对应的最优路径。

2.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述特定焊接方式包括：

所述第一焊接机器人和第二焊接机器人同时从下往上焊接、所述第一焊接机器人和第二焊接机器人同时从焊缝中心分别朝向焊缝两端焊接、和所述第一焊接机器人和第二焊接机器人同时从焊缝两端分别朝向焊缝中心焊接，以及先焊接焊缝的交叉部分，再焊接焊缝的剩余部分。

3.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述步骤：初始化蚁群参数，通过蚁群算法分别得到第一焊接机器人和第二焊接机器人的若干条较优路径，包括：

步骤1、初始化蚁群A和蚁群B的起始位置、种群数量和信息素浓度；

步骤2、确定最短焊接时t_min；

步骤3、构造信息素矩阵；

步骤4、对焊缝轨迹上的信息素浓度进行局部更新及全局更新；

步骤5、概率选择移动方向；

步骤6、预设觅食条件；若满足觅食条件，则取该焊缝轨迹为较优路径；若不满足觅食条件，则返回步骤4；

步骤7、判断是否满足结束条件，即觅食时间是否大于预设的觅食时间，若是，则进行步骤8；若否，则返回步骤3；

步骤8、输出所有较优路径。

4.根据权利要求3所述的基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述步骤1包括：

设定第一机器人的位置为蚁群A的起始位置，设定第二机器人的位置为蚁群B的起始位置；设蚁群A和蚁群B的种群数量为N；

设定所述大型三维复杂构件的初始信息素浓度为n表示该大型三维复杂构件焊缝的条数，的取值范围为L_m是由第一机器人或第二机器人最邻近的邻域启发产生的机器人焊枪移动路径长度。

5.根据权利要求4所述的基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述步骤2包括：

取所述大型三维复杂构件任一焊缝轨迹，设所述焊缝轨迹首尾坐标为(x_l1,y_l1,z_l1)和(x_l2,y_l2,z_l2)，其焊缝轨迹长度为||L_m||；当该段焊缝轨迹为直线时焊接速度为v_s，对应的焊接时间为当该段焊缝轨迹为曲线时焊接速度为v_e，对应的焊接时间为当该段焊缝轨迹为空载时焊接速度为v_w，对应的焊接时间为蚁群A和蚁群B经过所述焊缝轨迹总时间分别为：

若t_all1≥t_all2,则t_min＝t_all1，否则t_min＝t_all2。

6.根据权利要求5所述的基于蚁群算法的双焊接机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述步骤3包括：

根据三维复杂构件和焊缝轨迹的坐标构造三维信息素矩阵T＝|W，M，Q|，并初始化得到的三维信息素矩阵；其中，W为空间位置、M为焊缝轨迹，Q为该位置当前的信息素浓度。