Automatic Method for Synchronizing Workpiece Frames in Twin-robot Nondestructive Testing System

The workpiece frames relative to each robot base frame should be known in advance for the proper operation of twin-robot nondestructive testing system. However, when two robots are separated from the workpieces, the twin robots cannot reach the same point to complete the process of workpiece frame positioning. Thus, a new method is proposed to solve the problem of coincidence between workpiece frames. Transformation between two robot base frames is initiated by measuring the coordinate values of three non-collinear calibration points. The relationship between the workpiece frame and that of the slave robot base frame is then determined according to the known transformation of two robot base frames, as well as the relationship between the workpiece frame and that of the master robot base frame. Only one robot is required to actually measure the coordinate values of the calibration points on the workpiece. This requirement is beneficial when one of the robots cannot reach and measure the calibration points. The coordinate values of the calibration points are derived by driving the robot hand to the points and recording the values of top center point（TCP） coordinates. The translation and rotation matrices relate either the two robot base frames or the workpiece and master robot. The coordinated are solved using the measured values of the calibration points according to the Cartesian transformation principle. An optimal method is developed based on exponential mapping of Lie algebra to ensure that the rotation matrix is orthogonal. Experimental results show that this method involves fewer steps, offers significant advantages in terms of operation and time-saving. A method used to synchronize workpiece frames in twin-robot system automatically is presented.

基于数字孪生的工业机器人建模及监测方法

针对工业机器人数据不透明、监测存在死角等问题,通过对实体工业机器人分析和研究,构建数字孪生机器人监测系统。首先从几何、物理、逻辑3个维度完成虚拟机器人的建模;其次基于开放平台通信联合架构(open platform communications united architecture,OPC UA),实现机器人的数据采集和通信,设计用户显示界面,达到数据实时可视化的效果;最后,通过机器人仿真实验得出机器人末端执行器X、Y、Z坐标的相对位置误差分别为0.48%、0.32%、0.27%,通过数字孪生机器人监测同步实验验证机器人关节角度误差最大值为0.31°。实验结果表明:该方法能够实现数字孪生工业机器人的运动数据监测,减少工业机器人在生产过程中发生意外和故障的风险,为智能工业机器人的发展提供思路和方向。

面向工程现场维修的焊接机器人数字孪生技术

核电、盾构、船舶与海洋工程等行业的工程现场环境具有工况复杂、非结构化、条件严酷的特点,对于采用机器人替代人工进行焊接作业具有迫切需求.为了解决复杂环境焊接作业问题,在突破网络通信、三维建模、位姿更新、碰撞检测、数据采集、人机交互等关键技术的基础上,采用数字孪生方式搭建了焊接机器人遥操作试验平台,建立了控制虚拟机器人的上位机与控制实体机器人的下位机之间实时可靠的双向数据通道,实现了虚拟机器人与实体机器人位姿的精确同步控制;同时,以盾构机刀盘现场维修为潜在应用场景,针对Q345钢板材料进行了2G和3G位置的机器人遥操作MIG焊试验,并最终获得了外观良好的焊接焊缝.结果表明,机器人数字孪生与遥操作技术在解决复杂工况条件下的高质量焊接方面具有一定优势,在核电、盾构、船舶与海洋工程维修领域具有广阔应用前景.

装配机器人的数字孪生虚实同步及抓取方法

针对工业机器人进行装配任务时对物料智能抓取精度差和数据处理难等问题,提出一种基于数字孪生的装配机器人虚实同步及抓取方法。以数字孪生为基础,设计了数字孪生装配机器人虚实同步及抓取架构。通过对多源异构数据的分类实现OPC UA服务器和客户端的信息模型搭建,并以OPC UA通信协议为桥梁进行装配机器人的数据通信,实现虚实同步。通过虚拟机器人对卷积神经网络进行进一步训练,提高对物料的抓取精度。在所开发的机器人数字孪生原型系统中验证所提方法的正确性和有效性,为实现装配机器人的数字孪生虚实同步和精确抓取提供新方案。

智能录井技术研究进展及发展展望

录井具有样品条件及制样工序复杂、采集项目多而离散、人工经验依赖性强且人均产值低等特点,亟需加强智能化转型,但相比于其他石油工程技术,智能录井技术进展缓慢,且局限于应用层面。为此,从智能钻井的进展与成效入手,分析了国内外智能钻井在硬件系统、控制系统、应用系统方面的进展与差距;然后,从地质录井、工程录井、智慧平台3个方面分析了智能录井的主要技术进展,包括“数据+”驱动和视觉驱动的岩性识别、流体识别、井下与地面风险识别及预警等。通过对比智能钻井与智能录井的现状,提出智能录井应强化井下智能录井、智能录井机器人等硬件系统及多场数字孪生、多元采集智能控制、多模态录井大模型、智能解释评价等软件系统的研发。同时强调,既要高度重视,又要理性看待智能录井的发展,要在回顾评价、横向对比的基础上,做好战略定位与研发流程优化,实现进度追赶与作用发挥。这些分析与观点,对推动智能录井实现良性、快速发展具有指导意义。

基于数字孪生的机器人工件感知与虚实映射标定方法研究

机器人采用离线编程的方法,仿真环境与真实环境空间上相互独立、时间上相互隔离,被加工工件逆向重构过程繁琐且存在形状、定位误差。为此,提出了以机器人操作系统(ROS)为基础构建数字孪生机器人的建模方法,实现了工件从真实环境到虚拟环境的感知重构。研究了数字孪生虚实交互映射的特点,提出了基于数字孪生原理的虚实映射标定方法,修正了真实物理环境与虚拟仿真环境间的工件误差。最后,针对抓取机器人数字孪生系统,进行了抓取工件的案例测试,验证了该方法的有效性。

基于混合现实的应急遥操作机器人系统的研究

为了避免灾害救援人员在救援过程中受到伤害,本文提出一种基于混合现实头盔的应急遥操作机器人系统。系统包含三个模块,在混合现实模块中设计了混合现实人机交互界面以及可交互的机器人的数字孪生体;在现场机器人模块中配置麦轮差速底盘车,应用英伟达的Jetson Xavier NX开发者套件控制机器人的运动,并利用搭配有自适应夹爪的机械臂抓取目标对象;在云服务器模块中提供了数据的中转平台,利用自定义数据协议实时传输控制指令。实验结果表明,该系统的硬件设备轻便,能够充分利用操作人员经验与智慧,可以提高救援效率,保障救援人员的安全,从而进一步避免人员伤亡。

数字孪生水利工程建设动态智能监测系统研发与应用

依托大型水利枢纽工程建设,结合项目进度、质量、安全等管理要求,提出数字孪生水利工程动态智能监测系统研发思路。通过研究水下定位和水陆一体化定位,建立水下机器人与无人机智能巡检的统一定位体系;研究海量影像数据存储管理,研究图像识别和机器学习技术自动找出异常点,从而实现施工现场的智慧监控等关键技术。建成集空、天、地、水一体化的监控系统,对各项感知信息进行融合集成和综合利用,对不同时期的数据进行比较分析;建立大数据平台,为大型水利工程设计、工程移民、水土保持、施工安全与质量管理、工程形象展示、水下建筑物安全监测等方面的数字孪生水利工程建设和动态监测提供技术支持,实现大型水利枢纽工程建设过程的智能巡检、智能监测和科学监管。

基于数字孪生驱动的机器人运动仿真与状态虚实同步映射研究

研究在机器人系统中创新性地引入了基于数字孪生的建模方法,以推动机器人实时仿真和监测水平的提升。在Unity3D平台上,通过构建物理实体的虚拟孪生体模型并建立通信连接,实现了数据和状态的同步更新,从而精准地实现了数字孪生的虚实映射。之后,构建了虚拟场景和运动仿真模型,并通过实验验证,证明了该系统的高效性和准确性。研究呈现了一个实现机器人运动仿真和状态虚实同步技术的数字孪生系统,展示了数字孪生在机器人领域的前景和应用价值。该系统有望优化机器人作业,提升加工品质,并提高工作人员操作的安全性水平。

面向智能折弯的机器人数字孪生平台实验教学探索

为提升学生对机器人课程知识的综合应用能力,提高教学过程中学生的参与度和能动性,设计了基于数字孪生技术的机器人智能折弯的实验教学方案。该方案结合“机器人学”和“钣金成型技术”专业知识,基于折弯路径规划等理论设计了包含规划算法分析、钣金折弯加工实验与虚拟环境仿真等内容的综合性实验。分别针对机器人路径规划中不同算法的理论知识进行原理教学,随后在所搭建的数字孪生虚拟仿真平台上进行实践探索。相比于纯理论教学,这种理论与实验相结合的教学法,可将知识点理解率提升30%,极大程度拓展了数字孪生技术教学的深度和广度,可帮助学生更深入地理解教学理论知识。

基于数字孪生的印刷电路板缺陷检测算法优化

针对传统生产线上缺陷检测过程中实时监控性能差、检测精度不足等问题,提出了基于数字孪生的缺陷检测算法。根据检测设备的运行特点和实时监控的要求,提出了数字孪生的基础框架。以微型电子产品装配产线中的视觉检测机器人为例,基于数字孪生框架,构建了机器人的数字孪生系统。利用深度学习的知识,对缺陷检测算法进行优化。实验结果表明,改进后的算法准确率达到了96.5%,提高了视觉检测的智能化程度,为机器人智能化管理提供了新的思路。

基于数字孪生的移动机器人虚实定位补偿研究

随着移动机器人应用的不断拓展,精确定位和定向已成为实现自主导航与控制的关键技术。然而,由于环境复杂性和传感器误差等因素的影响,移动机器人的位姿估计会存在一定偏差。为此,以ROS系统为基础搭建了移动机器人数字孪生系统,并在该系统下提出了一种虚实定位误差补偿方法。针对虚实映射过程中存在的定位误差,设计了一种基于自适应遗传算法的预测优化控制器(AGA-POC),以发布控制指令的方式驱动被控对象实现对定位误差的补偿。实验结果表明,相较于MPC补偿,移动机器人的位姿误差和运行轨迹偏差在所提的补偿方法下分别降低了60.43%和35.66%,轨迹相似度和控制器的响应速率分别提升了69.28%和71.14%,先后从位姿精度、轨迹准确度、控制器响应速率3个方面验证了该补偿方法的可行性与有效性。

基于Unity3D与多源数据融合的机器人可视化监控方法研究

为满足工业机器人数字化转型和安全生产的急切需求,通过总结工业机器人智能监控现状,以UR10机器人为研究对象,从孪生建模、多源数据融合、数据可视化等方面入手,引入数字孪生虚拟映射方法,搭建虚实交互层,构建三维可视化监控数字孪生框架;结合机器人运动学,构建机器人数学模型,基于数字孪生五维模型通过Unity3D平台开发了工业机器人的三维可视化监控系统;通过可靠性分析对机器人可视化监控系统进行分析;最后试验验证了该系统的可行性,为工业机器人数字孪生监控系统的开发提供了理论基础。

基于TwinCAT3的一种开源机器人控制系统设计

目前主流工业机器人为封闭式控制结构,存在不开源、二次开发难的问题,因此设计一种基于TwinCAT3(the windows control and automation technology)的跨平台、可移植性好的机器人控制系统架构。该架构包含视觉、运动控制和算法集成与仿真控制模块,采用倍福自动化设备规范(automation device specification,ADS)通信技术和实时工业以太网总线技术(ethernet for control automation technology,EtherCAT),建立以计算机(personal computer,PC)和倍福控制器为EtherCAT主站,控制多组从站执行器的一主多从工作模式。该模式结合离线与在线控制、集成数字孪生技术,完成虚拟样机与物理样机的联动;采用开源可扩展架构,便于视觉算法、智能算法等算法集成。经实验验证,此架构具有拓展性好、实时性强的特点。

基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统

为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统。系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并利用虚拟现实技术提高系统沉浸性和可交互性。同时,针对有限元仿真软件获取力学数据的方式耗时较长、难以满足监控系统实时性要求的问题,构建了基于BP神经网络的换刀机器人力学数据监测模型,可快速获取末端执行器的应力和形变数据以保证系统安全性。最后,开发了盾构机换刀机器人数字孪生监控系统原型样机,验证了所提监控系统的有效性和可行性。

汽车左侧围内板后部总成焊接工作台数字孪生系统研究

针对汽车左侧围内板后部总成连接件设计了焊接机器人工作台。首先,基于Visual Components搭建焊接机器人、焊钳和焊装夹具的数字孪生体;然后,通过Python脚本开发TCP协议进行通信,完成数字孪生系统的虚实联动;最后,基于BP神经网络构建焊接质量预测模型,并通过正交实验对其预测效果进行验证。实验结果表明,此焊接机器人工作台的预测准确率达到94.81%,能够满足实际生产要求。

基于深度强化学习的工业机器人数字孪生模型更新方法

工业机器人的数字孪生模型能够模拟真实世界中工业机器人的行为和性能,但其仿真精度会受场景更新和设备磨损等使役工况的影响而下降。对此,本文提出了一种基于深度强化学习的工业机器人数字孪生模型更新方法。该方法应用仿真工具Coppeliasim建立了工业机器人数字孪生模型,同时基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法对数字孪生模型的PID参数、关节阻尼等关键参数进行优化,实现模型的参数更新,提高模型精度。最后,通过ABB–IRB2400工业机器人仿真同步试验,验证了所提方法的有效性。

变电站智能巡检机器人数字孪生系统研究与应用

工业机器人技术的日益成熟为变电站智能巡检带来了新的机遇与挑战,以“AR+AI”技术突破口,数字孪生技术正在改变传统机器人巡检思维及模式。依托“端边云网智”新IT架构中数字孪生、虚实融合和AR等技术,设计了基于数字孪生技术的四足智能巡检机器人系统,应用于北方高寒地区的变电站巡检工作,解决了北方地区冬季冰冻雨雪路面,变电站设备场地道路限制、覆盖面窄、准确性差等环境条件的制约,提高了设备巡视质量和机器人的利用率。

数字孪生赋能机器人装配虚实同步研究

针对传统的单点制造技术将设计和制造过程分离,产品的生产效率低,无法适应新一代制造设备信息化发展和网络扩展的问题,提出一种基于数字孪生的工业机器人虚实同步装配系统。设计搭建了软硬件平台,在数字孪生软件中建立一比一的物理模型,并设计了机器人模型的运动控制算法;构建了TCP/IP、OPC DA的网络通信方式,建立了数字孪生模型的驱动接口和外部通信信号一一映射关系;根据采集的数据,编写了相应的处理程序,完成模型位置标定,实现了工业机器人装配虚实同步。研究结果表明:该系统平均绝对值误差在0.4 mm以下,满足精度要求。

外置视觉监测的机器人数字孪生系统研究

目前,在直角坐标机器人的数字孪生系统研究中,存在数字端对物理端真实情况反应不足的问题。针对此问题,采用外置视觉和数字孪生系统模型相结合的方法,基于半物理仿真技术建立数字端模型,并构建了直角坐标机器人数字孪生系统,设计了结合外置视觉的数字孪生系统模型,并就构建数字孪生系统所涉及的关键技术进行了分析,包括数字端模型、控制器、外置视觉监测等。实现了对直角坐标机器人数字孪生系统的开发,完成了相关功能的实现。