高拱坝混凝土振捣机器人系统研发及应用

常态混凝土浇筑人工振捣施工存在工作强度高、作业主观性强等不足,现有振捣监控方法主要进行振捣位置、振捣时间等参数监控,且均依靠人工经验评估振捣是否密实,难以实现混凝土振捣质量的精确评估。针对上述问题,研发了融合表面图像机器视觉识别的混凝土振捣机器人系统,该系统包括振捣机器人本体、云端监控平台以及通讯子系统。基于工业机器人、自动化控制、机器视觉等技术研制振捣机器人本体,实现高拱坝仓面混凝土无人振捣作业;同时,建立基于改进残差网络(Residual Network,ResNet)的混凝土振捣表面图像的分类模型,实现振捣密实性的科学分析。此外,基于B/S架构研发云端监控平台,并通过无线通讯子系统实现与振捣机器人本体之间信息的传输与交互,实现振捣作业信息的可视化与远程控制。现场试验验证了振捣机器人系统的可靠性和可行性。研究成果为高拱坝混凝土振捣实现无人化作业、精细化质量控制提供了新的思路和技术手段,也可用于其它大体积混凝土施工中,具有十分重要的应用和推广价值。

基于模糊PID的振捣机器人重心控制系统研究

因振捣机器人振捣作业时机械臂的伸缩导致重心变化,故设计了机器重心电液控制系统。将一种基于模糊PID的液压系统控制方法应用到该系统中,以提高其作业时配重装置的稳定性。同时,通过制定相关隶属度函数和模糊规则,利用Simulink进行了仿真研究。仿真结果表明:模糊PID与普通PID相比具有明显的优越性。

坝面钢筋网内混凝土振捣机器人轨迹规划

五自由度振捣机器人体积小、工作灵活,能完成钢筋网混凝土内的振捣施工作业。建立了机器人的坐标系统,基于几何法推导了机器人的运动学模型,实现了机器人关节空间到驱动空间的映射。基于改进的正弦加减速方法规划了末端执行器在笛卡尔空间的轨迹。实验结果表明,所提方法能够保证机器人快速准确地伸入钢筋网混凝土内,且运动平稳、无冲击,验证了该振捣机器人轨迹规划的合理性。