【摘要】：近年來,隨著制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級與機器人技術(shù)的迅速發(fā)展,更多的機器人被裝備到工業(yè)現(xiàn)場。為了保證陶瓷素坯被機器人一次性磨拋成型后的表面質(zhì)量,需要預先磨拋工件表面離散分布的分模線、涂膠線等加工目標。但在實際生產(chǎn)中,一方面,同型號的陶瓷素坯的磨拋作業(yè)存在差異性,主要來源于陶瓷素坯的尺寸一致性差以及在工作臺上的定位一致性差,因此通過示教機器人得到的固定磨拋軌跡會導致產(chǎn)品表面質(zhì)量一致性差;另一方面,不同型號的陶瓷素坯所需的磨拋軌跡不同,然而傳統(tǒng)的通過示教機器人獲得磨拋軌跡的編程方式效率低下,難以滿足磨拋作業(yè)的柔性需求。因此,為了提高陶瓷素坯磨拋機器人的自動感知和運動規(guī)劃能力,有必要對尺寸一致性差的陶瓷素坯工件表面離散分布的不反光加工目標的在線檢測和磨拋機器人作業(yè)中的自主運動規(guī)劃開展研究。本文以三維點云對比分析、高精度3D視覺測量系統(tǒng)標定和時間最優(yōu)運動規(guī)劃等方面為突破點,重點研究陶瓷素坯磨拋機器人的三維加工目標的檢測、加工路徑的優(yōu)化和避碰軌跡的規(guī)劃,并開展了相關(guān)的實驗與應用研究。本文主要研究內(nèi)容歸納為以下幾方面:(1)針對磨拋機器人的三維加工目標的自動檢測問題,提出了一種新的3D視覺系統(tǒng),采用集成在機器人第四關(guān)節(jié)上的3D掃描儀獲取點云數(shù)據(jù)。提出了一種基于最小包圍盒分割和子點云簡化的點云分割新方法,該方法可以有效地從差異點云中提取到所需的加工路徑點。提出了一種包含初標定和精確標定的3D視覺系統(tǒng)標定方法,在精確標定時提出了一種新的3D視覺測量誤差補償模型并結(jié)合多點約束法來擬合誤差補償量。實驗結(jié)果表明精確標定后3D視覺系統(tǒng)的絕對平均誤差為0.154mm。(2)多個離散非連通加工目標分布在工件外表面時,面向磨拋機器人的任務級加工路徑的自動規(guī)劃需求,提出了一種磨拋機器人任務級時間最優(yōu)加工路徑(Time Optima1 Processing Path,TOPP)的規(guī)劃框架�？紤]到實際機器人運動和磨拋工藝要求,在整個磨拋過程中,磨拋工具在加工行程和非加工行程的運動速度是不同的,因此任務級TOPP的本質(zhì)是搜索出加權(quán)總長度最短的閉環(huán)加工路徑。為了快速求得任務級TOPP中的加工路徑點的數(shù)量較大時的近似全局最優(yōu)解,提出了一種基于并行子鏈交互(Parallel Sub-chain Interaction,PSI)的改進并行模擬退火(Simulated Annealing,SA)算法,該算法能實時更新當前的近似全局最優(yōu)解。對比實驗表明,本文算法能夠快速地搜索到質(zhì)量較好的近似全局最優(yōu)解。(3)多個離散非連通加工目標分布在工件內(nèi)表面時,面向磨拋機器人的任務級避碰軌跡的自動規(guī)劃需求,提出了一種磨拋機器人任務級時間最優(yōu)避碰軌跡(Time Optimal Collision Avoidance Trajectory,TOCAT)的規(guī)劃框架�？紤]到實際機器人運動和磨拋工藝要求。在整個磨拋過程中加工行程的時間是不變的,因此任務級TOCAT的本質(zhì)是搜索當非加工行程的多段避碰軌跡持續(xù)時間之和最短時的軌跡排序。構(gòu)建了時間最優(yōu)避碰軌跡規(guī)劃問題的數(shù)學模型,提出了一種基于軌跡評價機制的時間最優(yōu)避碰軌跡規(guī)劃方法,并描述了評價避碰軌跡質(zhì)量的函數(shù)。為了給任務級TOCAT規(guī)劃問題求得更好的近似全局最優(yōu)解,提出了一種組合隨機攝動方法(Combined StochasticPerturbationMethod,CSPM)產(chǎn)生新解的改進 SA 算法。對比實驗表明,本文算法能夠搜索到質(zhì)量更好的近似全局最優(yōu)解。(4)搭建了磨拋機器人的3D視覺檢測、任務級加工路徑規(guī)劃和任務級避碰軌跡規(guī)劃的軟硬件平臺。實驗結(jié)果表明:所提出的3D視覺系統(tǒng)能夠有效地檢測到加工信息,其重復測量的絕對平均誤差為0.028mm、復合檢測誤差為0.25mm。所提出的任務級TOPP的規(guī)劃框架能夠為磨拋機器人規(guī)劃出任務級時間最優(yōu)的加工路徑。其加速比隨著加工路徑點數(shù)量的逐步增加呈現(xiàn)近似線性增大,得到的任務級TOPP的長度接近近似全局最優(yōu)值。所提出的任務級TOCAT的規(guī)劃框架能夠為磨拋機器人規(guī)劃出任務級時間最優(yōu)避碰軌跡,對任務級避碰軌跡的持續(xù)時間的優(yōu)化幅度為63.33%。
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242
【圖文】：

在機器人磨拋領(lǐng)域的研發(fā)投入的增加，工業(yè)機器人關(guān)鍵技術(shù)獲得較大發(fā)展和突破１１２］，逡逑瑞士、德國、日本等國相繼研發(fā)出造價低、通用性強、靈活性好的商用機器人磨拋逡逑系統(tǒng)。具有代表性的有瑞士邋ＡＢＢ公司的螺旋槳表面精加工機器人磨拋系統(tǒng)（如圖１－逡逑１所示）、德國ＫＵＫＡ公司的大型鑄造件表面精確修整機器人系統(tǒng)（如圖１－２所示）、逡逑以及日本ＦＡＮＵＣ公司的具備力控功能的機器人磨拋系統(tǒng)（如圖１－３所示；）。逡逑ｒ邋？；逡逑－邐．＾邐．邋Ｍ邋�。苣メ勂魅隋义希蜻娨贿娐菪腻义蠄D１－１基于ＡＢＢ機器人的大型螺旋槳表面精加工系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－１邋Ｔｈｅ邋ｌａｒｇｅ邋ｐｒｏｐｅｌｌｅｒ邋ｓｕｒｆａｃｅ邋ｆｉｎｉｓｈｉｎｇ邋ｓｙｓｔｅｍ邋ｂａｓｅｄ邋ｏｎ邋ＡＢＢ邋ｒｏｂｏｔ逡逑圖１－２基于ＫＵＫＡ機器人的大型鑄件磨b訟低沖義希疲椋紓酰潁邋澹保插澹裕瑁邋澹歟幔潁紓邋澹悖幔螅簦椋睿玨澹紓潁椋睿洌椋睿玨澹螅螅簦澹礤澹猓幔螅澹溴澹錚鑠澹耍眨耍鈴澹潁錚猓錚翦義希插義

本文編號：2776089