基于网格包络的工业机器人仿真碰撞检测算法

发布时间：2018-03-30 04:20

  本文选题：碰撞检测　切入点：网格包络　出处：《中国机械工程》2017年03期

【摘要】：为提高工业机器人在复杂作业环境下的碰撞检测效率,提出了一种网格包络的碰撞检测算法,以大量等尺寸的立方体网格来包络模型本身,并在网格内部建立网格子模型的AABB树结构。该算法在建模过程中将网格的空间坐标进行有序存储,在遍历阶段可快速搜索到相交的网格,之后遍历网格内部的树结构来进一步判断模型是否碰撞。该算法网格内部的子模型几何数据量远小于整体模型几何数据量,其网格内的检测速度远快于以整体模型建模的传统层次包围盒方法的检测速度。实验结果表明,在大型复杂模型碰撞检测仿真中,该算法在不同网格数量下的检测效率比传统的Solid算法的检测效率快数倍到数十倍。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of collision detection for industrial robots in complex working environment, a collision detection algorithm based on mesh envelope is proposed, in which a large number of cubic meshes of equal size are used to envelop the model itself. The AABB tree structure of grid lattice model is built in the grid. In the process of modeling, the spatial coordinates of the grid are stored in order, and the intersecting grid can be quickly searched in the traversal stage. Then traversing the tree structure of the grid to determine whether the model collides or not, the geometric data of the submodel is much smaller than that of the whole model. The detection speed in the grid is much faster than that in the traditional hierarchical bounding box method, which is modeled by a global model. The experimental results show that in the collision detection simulation of large complex models, The detection efficiency of this algorithm is several times to tens times faster than that of the traditional Solid algorithm under different mesh numbers.
【作者单位】： 浙江大学机械工程学院;浙江理工大学机械与自动控制学院;
【基金】：浙江省自然科学基金资助项目(LZ14E050003)
【分类号】：TP242.2

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本文编号：1684338