本发明涉及机器人控制，尤其涉及一种基于视觉伺服的机器人协同控制方法及相关装置。
背景技术：
1、机器人可用于各行业的任务构件的抓取、加工、装配和搬运等操作，通过机器人可以高效且准确地执行高难度的工作，从而提高生产效率和降低人力成本。并且随着机器人研究和技术开发的不断发展，已能够通过视觉伺服技术对机器人进行协同控制。但对于现有的基于视觉伺服技术的机器人协同控制方法中，当分配相应目标任务至机器人后，对于各机器人的移动轨迹，仅规划了每个机器人的移动轨迹，但缺乏对其轨迹交叉点的考虑，无法形成机器人整体的移动布局，导致机器人在移动时会发生碰撞。同时在采用视觉伺服技术对机器人的工作进行进一步控制中，现有的视觉伺服控制过度依赖于相机参数的标定，而相机参数的标定又过度依赖于标定技术人员的职业水平，同时现有的视觉伺服控制中对于视觉伺服控制器存在系统建立不完善和包含未知参数变量等问题，导致视觉伺服对机器人进一步控制的可靠性和稳定性得不到保障。并且对于机器人的协同控制也存在缺乏数据共享逻辑和数据处理负担大的问题，导致对于机器人的协同控制无法达到理想效果，影响机器人的任务作业质量。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于视觉伺服的机器人协同控制方法及相关装置，提高了机器人的任务作业效率和质量，使机器人的控制能够达到更为理想的效果。
2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于视觉伺服的机器人协同控制方法，所述方法包括：
3、获取任务分配方案，基于所述任务分配方案对各机器人分配对应的目标任务，所述目标任务包括分配至各机器人对应的任务构件；
4、基于所述目标任务确定各机器人的工作范围，建立任务逻辑流程，基于所述任务逻辑流程构建各机器人在所述工作范围内的移动轨迹，并基于各机器人的移动轨迹建立整体移动轨迹布局；
5、控制各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务，在各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务过程中，采集实时视频流，基于所述实时视频流提取各机器人的当前移动轨迹，计算所述当前移动轨迹与所述整体移动轨迹布局中各机器人的移动轨迹的误差值，并构建视觉伺服控制器，基于所述视觉伺服控制器利用所述误差值生成优化控制量，基于所述优化控制量调整机器人的移动轨迹；
6、在各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务过程中，获取各机器人对所述任务构件的当前加工位姿，获取各机器人的预设期望加工位姿，基于所述当前加工位姿和预设期望加工位姿生成对应的旋转误差和平移误差，并基于所述旋转误差和平移误差计算对应的位姿补偿值，基于所述位姿补偿值对各机器人的控制关节进行调整；
7、在各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务过程中，基于云端设备获取机器人上传的作业数据，并对所述作业数据进行解析，获得待共享数据，基于预设数据共享逻辑将所述待共享数据传输至若干个需共享所述待共享数据的机器人；
8、对应的机器人基于所述待共享数据实时调节工作参数，并基于实时调节的工作参数进行协同配合。
9、可选的，所述建立任务逻辑流程，基于所述任务逻辑流程构建各机器人在所述工作范围内的移动轨迹，并基于各机器人的移动轨迹建立整体移动轨迹布局，包括：
10、基于所述任务分配方案确定目标任务流程，基于不同目标任务之间的逻辑关系和不同目标任务在所述任务流程中的位置建立任务逻辑流程；
11、基于所述任务逻辑流程构建各机器人的工作模型，获取每个机器人的当前位置点，基于所述工作模型和当前位置点利用笛卡尔空间规划各机器人在所述工作范围内的移动轨迹；
12、基于各机器人的移动轨迹获取轨迹交叉点，计算对应的若干个机器人从所述当前位置点移动至所述轨迹交叉点的时间差值，基于所述时间差值判断各机器人之间是否会在轨迹交叉点发生碰撞，并基于判断结果调整每个机器人的移动轨迹，获得各机器人的优化移动轨迹；
13、基于各机器人的优化移动轨迹建立整体移动轨迹布局。
14、可选的，所述构建视觉伺服控制器，基于所述视觉伺服控制器利用所述误差值生成优化控制量，包括：
15、基于约束全局优化的神经动力学结合预设机器人运动学模型构建视觉伺服误差系统；
16、对所述视觉伺服误差系统进行欧拉离散化，获得离散化视觉伺服误差系统；
17、基于序列二次规划利用正定加权矩阵定义目标函数，基于所述目标函数利用所述离散化视觉伺服误差系统构建视觉伺服控制模型；
18、基于性能约束生成性能约束函数，基于所述视觉伺服控制模型结合所述性能约束函数构建视觉伺服控制器；
19、基于所述视觉伺服控制器利用所述误差值生成自适应控制率，基于所述自适应控制率生成优化控制量。
20、可选的，所述基于所述当前加工位姿和预设期望加工位姿生成对应的旋转误差和平移误差，包括：
21、获取与所述当前加工位姿对应的第一像素坐标和与所述预设期望加工位姿对应的第二像素坐标；
22、构建投影模型，基于投影模型获取所述第一像素坐标和第二像素坐标的转换关系，基于所述转换关系生成对应的投影单应性矩阵；
23、对所述投影单应性矩阵进行分解，获得对应的旋转误差和平移误差。
24、可选的，所述基于所述旋转误差和平移误差计算位姿补偿值，基于所述位姿补偿值对各机器人的控制关节进行调整，包括：
25、基于所述旋转误差和平移误差计算关节臂运动角度补偿值、控制力矩补偿值和机器人关节运动速度补偿值，所述关节臂运动角度补偿值、控制力矩补偿值和机器人关节运动速度补偿值构成位姿补偿值；
26、对所述位姿补偿值进行线性拟合，获得线性拟合结果，并将所述线性拟合结果转化为控制信号，将所述控制信号传输至对应的机器人，对应的机器人基于所述控制信号调整控制关节。
27、可选的，所述对所述位姿补偿值进行线性拟合，获得线性拟合结果，包括：
28、基于具有等波纹特性的逼近函数对所述位姿补偿值进行收敛处理，获得收敛处理后的位姿补偿值；
29、基于拟合因子对收敛处理后的位姿补偿值进行最小二乘线性拟合处理，获得线性拟合结果。
30、可选的，所述对所述作业数据进行解析，获得待共享数据，基于预设数据共享逻辑将所述待共享数据传输至若干个需共享所述待共享数据的机器人，包括：
31、基于预设数据解析逻辑对所述作业数据进行解析，获得待共享数据；
32、基于预设数据共享逻辑获取机器人标识与待共享数据的数据标签的映射关系，基于所述映射关系确定若干个需共享所述待共享数据的机器人；
33、获取若干个需共享所述待共享数据的机器人的网络协议地址和端口，基于所述网络协议地址和端口将待共享数据传输至若干个需共享所述待共享数据的机器人。
34、另外，本发明还提供了一种基于视觉伺服的机器人协同控制装置，所述装置包括：
35、任务分配模块：用于获取任务分配方案，基于所述任务分配方案对各机器人分配对应的目标任务，所述目标任务包括分配至各机器人对应的任务构件；
36、移动轨迹布局模块：用于基于所述目标任务确定各机器人的工作范围，建立任务逻辑流程，基于所述任务逻辑流程构建各机器人在所述工作范围内的移动轨迹，并基于各机器人的移动轨迹建立整体移动轨迹布局；
37、移动轨迹调整模块：用于控制各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务，在各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务过程中，采集实时视频流，基于所述实时视频流提取各机器人的当前移动轨迹，计算所述当前移动轨迹与所述整体移动轨迹布局中各机器人的移动轨迹的误差值，并构建视觉伺服控制器，基于所述视觉伺服控制器利用所述误差值生成优化控制量，基于所述优化控制量调整机器人的移动轨迹；
38、加工位姿调整模块：用于在各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务过程中，获取各机器人对所述任务构件的当前加工位姿，获取各机器人的预设期望加工位姿，基于所述当前加工位姿和预设期望加工位姿生成对应的旋转误差和平移误差，并基于所述旋转误差和平移误差计算对应的位姿补偿值，基于所述位姿补偿值对各机器人的控制关节进行调整；
39、数据共享模块：用于在各机器人按照所述整体移动轨迹布局执行目标任务过程中，基于云端设备获取机器人上传的作业数据，并对所述作业数据进行解析，获得待共享数据，基于预设数据共享逻辑将所述待共享数据传输至若干个需共享所述待共享数据的机器人；
40、协同配合模块：用于对应的机器人基于所述待共享数据实时调节工作参数，并基于实时调节的工作参数进行协同配合。
41、另外，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器及存储器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，使得所述电子设备执行上述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法。
42、另外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法。
43、在本发明实施例中，对于每个机器人的移动轨迹加入了对轨迹交叉点的考虑，引入了时间差值的计算，避免了机器人在执行目标任务过程中发生碰撞，能够达成对于机器人的整体移动轨迹布局，在机器人执行目标任务过程中，建立基于约束全局优化的神经动力学的视觉伺服误差模型，在此基础上，结合二次序列规划和性能约束构建视觉伺服控制器，该视觉伺服控制器更为完善且能够避免控制量产生突变，使该视觉伺服控制器能够更有效地驱动机器人到达目标点，同时通过旋转误差和平移误差所生成的位姿补偿值以对各机器人的控制关节进行调整，极大地减少对于参数标定的依赖，同时通过采用具有等波纹特性的逼近函数和拟合因子对位姿补偿值进行线性拟合，简化了对机器人控制关节的调整量，同时线性拟合能够消除由于机器人的振动对计算结果的影响，进一步提高对机器人控制的可靠性和稳定性，通过预设数据共享逻辑将待共享数据下发至需要数据共享的机器人，实现了各机器人之间的工作配合，减轻了机器人的数据处理负担，提高了机器人的任务作业效率和质量，使机器人的控制能够达到更为理想的效果。
1.一种基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述建立任务逻辑流程，基于所述任务逻辑流程构建各机器人在所述工作范围内的移动轨迹，并基于各机器人的移动轨迹建立整体移动轨迹布局，包括：
3.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述构建视觉伺服控制器，基于所述视觉伺服控制器利用所述误差值生成优化控制量，包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述基于所述当前加工位姿和预设期望加工位姿生成对应的旋转误差和平移误差，包括：
5.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述基于所述旋转误差和平移误差计算位姿补偿值，基于所述位姿补偿值对各机器人的控制关节进行调整，包括：
6.根据权利要求5所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述对所述位姿补偿值进行线性拟合，获得线性拟合结果，包括：
7.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法，其特征在于，所述对所述作业数据进行解析，获得待共享数据，基于预设数据共享逻辑将所述待共享数据传输至若干个需共享所述待共享数据的机器人，包括：
8.一种基于视觉伺服的机器人协同控制装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，所述电子设备包括处理器及存储器，其特征在于，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，使得所述电子设备执行如权利要求1至权利要求7中任一项所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至权利要求7中任一项所述的基于视觉伺服的机器人协同控制方法。
