一种基于DTW-DP-GMM的工业机器人轨迹学习策略

针对机器人示教编程过程中使用高斯混合模型(GMM)规划运动轨迹时存在的高斯分布个数难以选择、复现轨迹精度较低等问题,提出了一种复合的机器人运动轨迹学习策略.该策略包含动态时间规整(DTW)算法、高斯混合模型与道格拉斯-普克(DP)算法.首先,针对示教过程中采集的多条轨迹在时间长度上存在差异的问题,采用DTW算法来统一示教轨迹在时域上的变化.其次,使用GMM算法对示教轨迹的特征进行提取,并利用高斯混合回归(GMR)算法将其重构为复现轨迹.在这个过程中采用DP算法来预估GMM算法的关键参数高斯分布的数量,与传统方法相比,能够简单直观地得到相对准确的参数值.利用DP算法对复现轨迹的数据点进行稀疏化并优化,不仅确保了机器人最终运动轨迹的精度,而且大幅减少了最终轨迹数据点的数量.最后,进行了不同形状的模拟焊接轨迹学习规划实验.结果表明:经由DTW对齐后的示教轨迹具有更加明显的运动特征,经过GMM-GMR学习输出的复现轨迹具有良好的表征结果;在使用GMM-GMR算法学习示教轨迹的过程中,采用DP算法可以有效预估高斯分布个数;经过DP算法稀疏化并优化的最终轨迹的平均位置误差均在0.500 mm以内,其最大误差可以控制在0.800 mm以内,可以满足焊接轨迹规划的精度要求,验证了该策略的有效性和优越性.

自主可控平台AGV设计及视觉循线算法研究

设计并实现了一种基于自主可控平台的自动导引车(AGV)。AGV满足核心硬件国产化、软件开源可控的要求,并可兼容多种自主导航算法。对传统纯追踪算法在跟踪精度和安全性上进行了改进:一是载具在直线路段偏离参考轨迹较远的情况下使用Dubins路径进行快速回归;二是在大曲率参考轨迹处使用预瞄点偏移算法纠正跟踪轨迹,减小跟踪误差;三是应用动态预瞄距离和动态速度进一步减小大曲率路段的跟踪误差和安全风险。改进的算法在设计的AGV上进行了实现。在完成AGV设计和改进算法实现后,在实际环境中进行了视觉循线实验。改进的算法在0.1 m/s的速度下在曲率较小路段的平均偏差相较改进前的两种纯追踪算法变体分别减少了3.3%、7.3%,在大曲率路段减少了8.34%、23.06%;在0.5 m/s的速度下在曲率较小路段的平均偏差相较改进前的两种纯追踪算法变体分别减少了9.08%、11.33%,在大曲率路段减少了2.97%、24.67%。改进算法实验的整体结果优于使用改进前两种算法变体的结果,且设计并实现的AGV能够满足一般环境下的视觉循线导航需求,可应用于多种实际场合。

基于数字孪生的工业机器人定位精度测量技术

近年来,数字孪生技术在各行各业的应用逐渐增多,尤其是在工业机器人领域,已成为提升生产效率和定位精准度的重要手段。旨在探索数字孪生技术在工业机器人定位精度测量中的应用,提升机器人在复杂环境中的定位准确性与实时性。首先,对数字孪生技术的概念进行了探讨,明确了其在工业领域内的应用前景;其次,提出了工业机器人定位精度测量控制模型;再次,提出了基于A^(*)算法的工业机器人定位精度测量算法;最后,通过实验数据验证了该方案的有效性和可靠性。结果表明,数字孪生技术不仅能够有效提高工业机器人的定位精度,还能够减少因定位误差造成的生产损失。

位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法

针对机械臂路径规划方法存在的规划效率低、连杆通过性差、路径粗糙等问题,以渐进最优快速随机搜索树RRT*为基础,提出一种位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法(PCO-BT-RRT*)。首先,设计目标偏置引导的双向扩展RRT*算法(BT-RRT*),改进了RRT*算法的初始化过程,将起始点和目标点分别作为两棵随机树的初始节点,并通过目标偏置策略引导其以一定概率相向生长,加快探索未知区域,在保证路径代价较低的同时提升路径生成速度。其次,提出一种位姿约束路径优化策略(PCO),采用机械臂运动学模型和碰撞检测规则共同约束新节点扩展过程,寻找机械臂可达空间内的避障路径;对生成路径剪枝剔冗,缩短可行路径长度,同时对消冗节点以迭代调整的方式进行平滑优化,提高路径生成质量。通过仿真实验分析,验证了所提方法在路径规划问题上的显著性成效;在自主研发的BIM信息融合下建筑砌筑系统进行真机避障测试,验证了该方法的实用性。

基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法研究

针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential, POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648 mm, 0.212°)降低为(0.457 mm, 0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237 mm, 0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。

目标区域引导的RRT^(*)机械臂路径规划算法

针对传统RRT^(*)算法在机械臂路径规划的过程中存在规划效率低、路径质量不佳、机械臂位姿不当等问题,提出一种目标区域引导的RRT^(*)机械臂路径规划算法(TA-RRT^(*))。在传统RRT^(*)算法基础上,引入目标偏向策略并使用球形子集约束采样,缩小采样范围并使新节点朝向目标点扩展,增强目标导向性;对新节点采用直连策略,让算法可以更快地收敛从而提升路径生成速度。对初始规划路径去除冗余点并使用三次B样条曲线转换成平滑路径,优化了路径质量。对机械臂进行位姿约束,通过机械臂逆运动学判断机械臂连杆位姿可达性,并利用包络盒模型判断机械臂是否与障碍物碰撞。实验结果表明,在二维以及三维场景下,TA-RRT^(*)算法在采样次数、规划时间、路径长度以及平滑度等方面的性能均优于RRT^(*)算法,验证了该方法的正确性及可行性。机械臂仿真实验以及在真实环境下的测试结果显示,加入位姿约束后机械臂运行规划好的轨迹时,机械臂各个关节在运行规划路径的过程中并未与障碍物发生碰撞且具有良好的稳定性。

基于速度控制的机器人轨迹摩擦补偿控制算法

目前机器人已在工业生产制造中得到广泛的应用,但由于机器人系统中关节摩擦等因素的影响,机器人的轨迹跟踪精度难以满足高精度生产的需求。为减少机械结构中非线性摩擦因素和系统中未建模干扰等因素对机器人运行稳定性和加工精度的影响,文中提出了一种速度模式下的摩擦补偿控制算法。首先,基于傅里叶级数和5次多项式混合的方式设计最优激励轨迹,通过最小二乘法完成动力学参数的预辨识,并利用Levenberg-Marquardt法对预辨识结果进行迭代寻优,从而建立更为精确的机器人动力学模型;然后,基于李雅普诺夫方法设计机器人轨迹跟踪控制算法,将最速离散跟踪微分器中采集的关节角度输入所设计的轨迹跟踪控制算法中,得到实时的关节速度补偿值,将补偿值实时输入机器人中实现摩擦补偿控制;最后,以六自由度串联机器人为实验对象,对所设计的摩擦补偿控制算法进行实验验证。结果表明,相对于摩擦补偿前,机器人的末端轨迹跟踪精度提升约35%,从而验证了文中所提算法在机器人摩擦补偿领域的有效性。

改进A*算法在喷浆机器人路径规划中的研究

针对经典A*算法在路径规划中存在搜索节点多、安全性低、路径转折角度大等问题,提出一种改进的A*算法。通过优化评价函数,减少搜索的时间、提高搜索效率;改变子节点的选择方式,避免喷浆机器人穿过障碍物的顶点、与障碍物之间的距离过近,提高其工作的安全性;通过贝塞尔曲线对路径进行平滑优化,降低了转折角度。在不同尺寸的栅格地图上进行多次仿真实验,仿真结果表明所提算法有效减少搜索时间,增加规划路径的安全性,降低转折角度,路径更加平滑,获得较优路径。

工业机器人视觉定位技术与应用探讨

工业机器人是一种可以自主完成工作任务的机器设备,其集电子技术、传感技术和智能控制技术等于一体,被广泛应用于智能制造等诸多领域。以ABB工业机器人为基础,构建了一个可以对工件角度、颜色进行识别的计算机视觉系统。该系统包括安装于机器人手臂上的平台、摄像头、执行机构和通信接口。相机拍摄到的工件图像在PC(个人计算机)进行处理后,可以得到角度偏差,并用通信接口将其传输到机械臂执行器,再利用控制模糊算法对ABB机械臂的动作进行控制,调节平台,使12个元件能够被放置到预定的位置。在MATLAB环境下对算法进行了仿真,并在所搭建的系统上进行了试验,对工件位置控制的有效性进行了检验。结果表明,该方法有效地实现了工业机器人视觉系统的可靠定位,从而提升了工件定位精度和加工效果,因此,该方法具有十分重要的应用价值。

基于云平台的全向移动机器人控制系统设计

为了适应在狭窄环境中自动化作业的需求,提高移动机器人工作效率,设计制作了一款基于云服务器的四轮全向移动机器人。结合四轮全向移动机器人的运动模型,提出了基于STM32F103为主控的运动控制系统;同时为提高工作效率,结合手机APP与云服务器实现移动机器人的无线远程监视与控制。远程控制其行走的试验结果表明,系统运行稳定,不仅能够满足远程操作移动机器人的基本需求,同时还大大提高了四轮移动机器人工作时的灵活性与安全性。

爬壁机器人磁吸附模块设计分析与结构参数优化

作为磁吸附式爬壁机器人的关键部件,磁吸附模块的结构通常会影响机器人的整体质量及吸附稳定性。针对磁吸附模块磁路耦合关系复杂、优化设计困难等问题,结合虚拟仿真技术、代理模型和蜣螂优化算法提出了一种磁吸附模块结构优化方法,以提高其磁力计算和优化设计过程的效率。首先,介绍了爬壁机器人的结构设计方案,并通过对现有的Halbach阵列磁路模式进行仿真分析,确定了三磁路模式具有相对较高的吸附效率;同时,基于初设参数对磁吸附模块磁力仿真模型进行了实验验证,为后续代理模型的建立奠定了基础。然后,建立了以机器人吸附稳定性和结构参数为约束、以磁吸附模块轻量化为目标的优化模型。采用最优拉丁超立方设计、ANSYS参数化建模以及代理模型技术建立了磁吸附模块磁力与结构参数之间的四阶响应面模型,并对其可信度进行了验证。利用蜣螂优化算法对磁吸附模块的结构参数优化模型进行了求解。结果表明,所建立的代理模型的预测误差很小,能够较好地表征磁吸附模块磁力与结构参数之间的关系;优化后磁吸附模块的质量减小了12.7%。最后,通过机器人负载实验验证了优化过程的正确性。研究结果可为其他磁吸附式机器人的磁力分析与结构优化提供参考。

工业机器人技术人才培养模式改革研究

“1+X”证书制度下,高职院校的工业机器人技术专业人才培养的方向发生了变化,开始着重于培养复合型、高技能人才。文章剖析了高职院校工业机器人技术专业在培养人才方面现有的问题,探讨了在“1+X”证书制度下,工业机器人技术专业“书证融合、课证融通”培养途径,旨在为“1+X”证书制度下的高技能人才培养提供有益的借鉴。

基于ABB工业机器人的物料搬运控制系统

工业机器人大规模代替传统劳动力是大势所趋,本设计为PLC与工业机器人结合的一种物料搬运控制系统。充分利用机电技术、机器人应用技术、PLC控制技术、组态网络技术、气动控制。采用ABB机器人、三菱FR-D720S变频器、西门子PLC、物料检测传感器、夹取位置传感器、气动元件和触摸屏等构成全自动码垛搬运系统,这个系统可以对不同材质工件进行自动分拣和码垛。实验结果表明系统能精准分拣金属工件和白色塑料工件,并在连续工作10个小时后,系统重复定位精度良好。

工业机器人应用与供应链效率提升——基于供应链治理与营运效率的双重视角

文章基于2011—2019年中国A股上市企业财务数据,研究工业机器人应用对企业供应链效率的影响。研究发现:工业机器人应用显著提高了企业供应链效率,该结果在一系列稳健性检验中得到验证;机制分析表明,工业机器人应用通过供应链治理渠道和营运效率渠道来提高供应链效率,在中西部地区、传统行业、竞争性行业、高市场优势地位、高资产专用性和高职工薪酬企业中作用更明显;进一步研究表明,工业机器人应用存在正向的供应链溢出效应,并可以实现兼顾供应链安全的效率提升。本研究为进一步优化工业机器人应用的相关政策制定和构建高质量供应链体系提供了政策启示。

基于外力矩观测器的机器人碰撞检测

碰撞检测技术可以降低设备损坏和人身伤害的几率,在现代化的人机协作生产中起着重要的作用。实现免外力矩传感器的碰撞检测需要准确地估计工业机器人受到碰撞时的关节外力矩。然而,动力学模型的参数辨识误差以及电机电流的测量误差等因素会影响外力矩估计的准确性。为了解决这些问题,本文设计了一种扰动卡尔曼滤波外力矩观测器。该观测器基于扰动原理将外部碰撞等效的外力矩作为扰动项,并定义关节扰动模型。同时,引入机器人的广义动量构建状态空间方程。考虑到动力学模型的参数辨识以及电机电流的测量存在误差,基于卡尔曼滤波算法进行迭代估计,从而得到最优的外力矩观测值。为了提高碰撞检测的灵敏度,本文提出了一种随关节速度变化的时变对称阈值函数,用于实现碰撞检测。该方法可以根据关节速度的变化调整阈值,以适应不同工作速度下的外力矩观测值。实验结果表明,与广义动量观测器相比,所提出的观测器在外力矩估计的整体精度上提高了52.03%。为了验证所提方法的有效性,本文利用6自由度串联关节型工业机器人进行了碰撞检测实验。实验结果显示,相比于静态阈值,采用时变阈值的方法缩短了58.06%的检测延时,从而可以提高碰撞检测的灵敏度,更有利于工业机器人的安全操作和碰撞防护。

全状态约束下长行程混联机器人投影迭代鲁棒控制算法

针对全状态约束下的长行程混联机器人系统鲁棒性较差提出了基于自适应学习神经网络和等效误差函数的投影迭代鲁棒控制算法。基于自适应学习神经网络逼近未知的非线性项,提出投影迭代鲁棒控制算法,更新网络权值并估计逼近误差和随机外部扰动的未知上界;构造用于抵消初始时刻随机变化扩展误差的时变边界层,设计基于时变边界层和扩展误差的等效误差函数作为迭代控制器的主要控制变量以克服随机初始误差满足相同初始条件;在控制器设计中引入正切型障碍Lyapunov函数,确保系统状态在预定范围内。仿真实验结果证明了该方法的有效性,可在全状态约束下实现高精度强鲁棒性的轨迹跟踪。

数字液压缸驱动的六自由度并联机器人刚度特性研究

六自由度并联机器人采用数字液压缸驱动相比于采用电液伺服缸驱动,具有成本低、可靠性高、抗污能力强和结构简单等优点,为研究数字液压缸驱动的六自由度并联机器人刚度特性,首先建立数字液压缸的数学模型并推导出闭环刚度,然后基于全微分法建立六自由度并联机器人的误差传递模型,并结合数字液压缸的闭环刚度,推导出数字液压缸驱动的六自由度并联机器人的刚度矩阵,并分析了刚度矩阵的影响因素,建立AMESim仿真模型并进行仿真研究,揭示出并联机器人各自由度的刚度与正开口量、滚珠丝杠导程等系统固有参数以及与并联机器人位姿之间的关系,研究结果还表明,当并联机器人沿除升沉方向以外的其他方向运动时,升沉自由度和其他自由度之间存在耦合,且耦合刚度会随并联机器人位姿的变化而变化。该研究对数字液压缸驱动的六自由度并联机器人研制及应用有一定的理论价值和实际意义。

一种智能化机器人焊接系统构建及离线仿真技术研究

构建了一种智能化机器人焊接系统,并对其离线仿真技术展开研究。基于3D设计完成了智能化机器人焊接系统的结构设计,该系统采用双工位V字形布局,包括机器人本体、变位机、全自动液压工装、智能除尘系统、激光传感系统等,对其关键部件的关键技术展开了研究。同时,在设计阶段及示教编程阶段引入离线仿真技术,进一步提升了本系统的智能化水平。研究成果在实际生产订单中的应用表明,较传统机器人焊接系统相比,本系统焊接质量更好、效率更高。

基于智能化全自动机械手数控上料机的设计与制造

上料机是数控机床的重要辅助设备,全自动机械手是一种可编程的智能型自动化设备,是应用计算机技术进行控制替代人工进行工作的高度自动化系统。本文通过对智能化全自动机械手数控上料机的设计需求、整体设计、关键技术问题以及制造与实验验证进行深入研究,提出了一种全新的设计方案,并在研究的过程中融入思政元素,通过学习可以弘扬工匠精神,培养创新意识和团队协作精神,为下一步技术进步感到自豪。该设计方案通过实验验证表现出良好的性能,并为该领域的研究和应用提供了相关的参考和借鉴,对推动此项技术的发展,提高生产效率,降低生产成本具有重要意义。

面向机器人加工复杂轮廓误差控制的策略研究

针对机器人加工复杂曲面零件,提出一种面向加工轮廓误差的控制策略。通过向量的形式定义了机器人加工任务的轮廓误差,结合双向搜索、斐波那契搜索和球面线性插补算法,对机器人轮廓误差进行了估计;在此基础上通过将加权轮廓误差分量补偿到机器人任务空间的速度指令中,设计了机器人加工任务的轮廓控制策略。实验结果表明:对于位置和姿态轮廓误差,估计值与真实值的差异非常小,且与单纯的跟踪控制相比,位置和方向轮廓平均误差大约降低了30%,验证了所提加工轮廓误差控制策略的有效性。