1.一种基于人机协作和视觉检测的机械臂精确路径规划方法，其特征在于，双目摄像机将拍摄到的包含期望路径的图像通过数据线发送至电脑端，机械臂末端的力传感器将捕获的纠正力数据通过数据线发送至电脑端，机械臂控制器将当前末端执行器空间坐标通过WiFi发送至电脑端；电脑端对图像进行处理后结合纠正力数据和末端执行器空间路径点偏差进行空间迭代学习，解算出新的空间路径坐标，机械臂运行完毕后电脑端将更新完的期望路径坐标通过WiFi发送给机械臂控制器，机械臂开始沿新的路径坐标进行跟踪，直至路径跟踪效果可接受，即获得了空间中工件加工路径的准确坐标，具体步骤为：步骤1：基于视觉辅助算法的待加工工件初始路径获取和实时检测末端执行器跟踪误差计算；

双目摄像机将拍摄的图像发送至电脑端，在电脑端选取目标路径区域、提起路径中心像素坐标并进行像素匹配解算空间点的三维坐标后获取初始路径，并实时对末端执行器进行模板匹配和像素匹配解算末端执行器的三维坐标以检测机械臂的跟踪误差；

所述视觉辅助算法首先对双目相机的左右相机分别进行标定，得到相机内参数，然后获取相机拍摄的图像；在任务起始时对拍摄的图像进行路径区域选取，然后对选取的图像进行滤波、二值化和中心像素提取后得到目标路径中心处的像素图，对左右相机下处理得到的像素路径进行对应像素匹配，得到初始的空间路径坐标；在机械臂运行过程中，对双目相机拍得的进行末端执行器区域选取，然后进行模板匹配，得到末端执行器的像素坐标，经过左右图像像素匹配后得到末端执行器的空间坐标，进而得到跟踪误差；

步骤2：通过底层控制设计获取机械臂运行路径点偏差和交互力数据；

在机械臂运行过程中，操作者通过人机交互施加纠正力纠正机械臂的运行轨迹，此时机械臂末端的力传感器捕获得到交互力数据，而机械臂底层控制器根据各关节的姿态解算出末端执行器的空间坐标，即得到末端执行器当前的路径点坐标，进而由末端执行器原计划运行的路径点坐标和受交互力影响后末端执行器实际运行的路径点坐标得机械臂的运行路径点偏差；

所述底层控制设计中推导得到空间域下闭环系统的动力学模型为：

其中，Md、Cd、Kd分别为期望的惯性矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵； 是机械臂在运动任‑1

务方向上的速度； 表示空间微分运算符； t＝f (s)表示空间域到时域

的转换关系；E(s)为跟踪误差向量；Fh(s)为交互力；

步骤3：空间迭代学习更新路径；

电脑端根据得到的跟踪误差、机械臂运行路径点偏差和交互力数据，按照设定的空间迭代学习算法更新率进行迭代学习，得到新的路径点坐标并保存；待机械臂运行完毕后，若路径跟踪效果可以接受，则机械臂刚执行的路径坐标即为理想的空间加工路径坐标，迭代学习结束；若路径跟踪效果不能接受，机械臂则按刚保存的更新后的路径坐标运行，并循环上述迭代学习过程，直至路径跟踪效果达到理想情况，迭代学习结束，得到机械臂坐标系下工件加工路径的准确空间坐标；

所述空间迭代学习中，结合底层控制输出的数据，根据设置的更新率，估测出期望路径，然后再根据处理后的交互力和估测出的期望路径得到更新后的路径点坐标，待机械臂运行完毕后将更新后的整个空间路径的路径点坐标发送至机械臂控制器进行下一次迭代学习，空间迭代学习更新率如下：式中， 为空间域下对真实加工路径的估计值，X(s)为参考路径，s为机械臂运行过程中沿加工路径方向的位移，λ为一个正的比例参数，S是空间周期，表示加工路径由起点至终点的位移；

在系统中增加了一个视觉辅助系统，增加视觉辅助系统后，利用双目相机检测初始路径，并可实时检测机械臂末端执行器的跟踪误差，此时设计新的空间迭代学习更新率如下：Xinitial(s)是视觉辅助系统测得的初始空间路径坐标，α∈[0,1]是一个防止过度校正的比例因子，ξ(s)为基于视觉测量的路径跟踪误差，加入视觉系统后，空间周期S定义如下：S＝||Xinitial(S)‑Xinitial(0)||

在视觉校正过程中，如果机器人末端执行器的位置标记点被阻塞，并且在任务路径工作区定义的目标区域中无法检测到，即进入视觉盲区，则将ξ设置为0；对应的公式表达如下：Xvision(s)是视觉辅助系统检测出的末端执行器的空间坐标，Target region是视觉范围内包含加工路径的区域；

步骤4：对于机器视觉拍摄空间路径存在视觉盲区的情况，在机械臂运动至视野范围内空间路径的终点后，由人手拖动机械臂沿盲区内的空间路径行进；此时迭代学习算法中，盲区的视觉实时检测误差为0，盲区内的初始路径为空；第一次跟踪轨迹时由人手拖动示教，示教过程中的路径点即为初始路径，第二次跟踪轨迹时在第一次跟踪时记录的盲区路径点的基础上进行迭代学习，除视觉实时检测误差为0外，其他数据来源和处理方法与视野范围内数据的处理方法相同。