一种多机械臂协同的多目标分拣方法

本发明涉及机械臂智能分拣技术领域，具体的说是一种多机械臂协同的多目标分拣方法，该方法包括如下步骤：搭建流水线多机械臂分拣系统，通过Yolov8算法对视觉机械臂所拍摄的RGB图像分别进行目标检测，得到Yolov8检测出的物体边界框后，结合其对应的深度图像，对该分拣场景进行仿真，构建LightGBM回归模型，训练并验证模型性能后，基于机械臂的预期分拣时间，对各机械臂进行任务分配和调度顺序优化，并最小化总分拣时间；使用粒子群算法优化机械臂调度过程；各机械臂获取抓取任务序列后，基于APF‑RRT算法进行多臂路径规划与避障；基于粒子群算法优化了机械臂任务分配与调度顺序，能有效减少机械臂之间因协同任务造成的相互等待，输出最优抓取序列以提升分拣效率。