基于SARSA算法的机器人轴孔装配策略

为解决机器人装配任务中轴孔位姿不确定问题，提高装配操作的成功率、效率和泛化能力，提出一种基于SARSA算法的变参数导纳控制策略。首先，分析了轴孔装配机理，指导运动控制策略设计。其次，仿真分析了不同导纳参数的位置响应，获得控制器参数。此外，建立了以插孔深度和单次调整移动量为尺度的动作评估机制，解决装配过程奖励函数建模难题，并在动作价值更新过程引入资格迹函数提高算法学习效率。最后，在真实机器人上开展了3组实验，对比基于位置控制和导纳控制的实验结果验证了所提算法在装配成功率和效率上的提升，从不同初始位姿开始装配的实验结果验证了所提算法的泛化能力。结果表明，所提算法有望解决机器人装配任务中轴孔位姿不确定问题。     

机器人轴孔装配状态的分析

利用旋量理论和虚功法对机器人装配过程点接触、面接触的力约束进行理论分析。以轴孔装配为例 ,得出了判断接触状态的条件 ,并设计了仿真算法。从分析中可以看出 ,旋量法比常规的几何方法简洁 ,可用来分析接触状态     

基于人机合作的核运维机器人轴孔装配研究

为了提高核设施日常运行维护的效率,同时降低工作人员的受辐射剂量,针对CAP1400核电厂示范工程项目的任务需求,重点考虑核电厂堆外核测探测器安装过程中探测器与仪器井的轴孔柔顺装配问题,提出一种基于人机合作的核运维机器人轴孔装配方法。根据核运维机器人在核电厂环境中的运行特点,将轴孔装配任务分为搜索阶段和插入阶段。在搜索阶段搭建主从机械臂遥操作控制系统,将销钉放置在孔的中心位置。在插入阶段基于深度强化学习算法模型,以从端机械臂末端的力反馈和销钉位姿两种信息为依据构建马尔科夫决策过程,通过训练得到从端机械臂当前状态与动作的映射关系从而获取最优控制策略,依据力反馈信息实时调整销钉的位置和方向,控制销钉插入孔中。最后通过在真实场景中搭建的主从异构遥操作系统以及在仿真环境webots中建立的简化轴孔装配仿真验证了上述方法的可行性。     

位置、力反馈和视觉融合控制的机器人轴孔装配

提出了一种多传感器融合的控制方法,利用位置、力反馈和视控制装配过程,使得调整高精度的轴孔装配得以实现,该控制方法顺应了机器人智能化装配的要求,可应用于智能化装配生产线上。     

基于视觉的装配机器人精确定位研究

为适应越来越高的自动化装配精度要求,以视觉为引导的机器人装配系统更多的被应用,本文阐述了机器人精密装配系统的系统集成、设备通信的实现方式,介绍了图像处理一般方法,设计了视觉系统到机器人的坐标系标定及坐标值计算,实现了视觉系统对机器人精确定位的智能引导。     

双臂机器人轴孔装配的分级控制

设计了双臂协调进行轴孔装配的分级控制器。该控制器由管理级和执行级组成,管理级在进行主臂的期望运动路径规划的同时,根据采样到的主臂信息,对从臂进行期望关节运动角的递推,而执行级只需执行管理级输出的期望值。执行级的控制方式与普通单臂机器人控制方式一样。仿真结果表明所设计的分级控制器能顺利完成双臂的协调轴孔装配作业。     

基于机器视觉的双臂协作机器人拧紧装配实验研究

针对发动机连杆装配过程复杂繁琐且操作人员易受伤害的问题,提出一种基于机器视觉和力觉协同引导下的双臂协作机器人拧紧装配策略。在建立双臂协作机器人运动学模型的基础上,协作机器人首先通过左臂进行机器视觉识别及引导,带动右臂在PID算法下进行位姿调整及伺服机构的粗定位;在精定位阶段,运用机器人末端的力觉信息反馈,实现扭矩监控和拧紧螺栓双向协同作业,协力完成拧紧工序的力觉精确调整;通过以上装配策略,实现发动机连杆拧紧全过程管理,提升了装配工艺操作的高效性及安全性。实验结果表明：基于机器视觉和力觉协同引导下的双臂协作机器人装配安装过程全程可控,且装配结果符合生产工艺要求,可在序列化生产中推广应用。     

轴孔装配工业机器人RBF自适应鲁棒控制

在工业生产装配中,特别是在插孔作业操作中容易产生"卡阻"现象,严重时还会损坏机器及零部件。针对这一问题,采用力/位混合控制法,通过对插孔作业中的"卡阻"现象进行受力分析,得到力和位置的关系,设计一种柔顺RBF神经网络鲁棒自适应控制器,从而避免出现"卡阻"现象。     

轴孔装配作业机器人力控制系统设计

机器人装配作业是实现自动化生产的基本要求,在智能制造生产线中占有十分重要的地位。文中提出了一种基于力控制的工业机器人装配系统,它由机器人本体、六维力传感器、自主设计的控制系统组成。本系统中利用六维力传感器采集机器人末端受到的外力/力矩,将采集的数据进行滤波、重力补偿处理后,通过导纳控制策略控制机器人关节运动,从而调整机器人末端的姿态,实现轴孔的柔顺自动装配。文中详细阐述了系统的硬件组成原理和基于导纳控制的软件控制策略。以孔轴配合φ25H7/g6的零件为例,进行了实际装配作业试验,试验结果证明,系统能够完成孔轴配合为φ25H7/g6零件的装配作业,达到了预期效果。     

轴孔柔索水平装配的实验研究

在装配作业中,最典型且最广泛的工作模式是轴孔类零件的精密装配,为提高生产效率,缩短装配周期,适应现代化大批量生产的需要,国内外公司都在推广使用由装配机器人构成的自动化装配系统。装配方向也由手工化、刚性化向自动化、柔性化方向发展。某型产品由于工艺上的要求,需要采用水平装配的方式在保证质量的前提下提高效率。在国内,水平装配由于其装配过程扰动多,相关研究少,成为一大技术难题。本项研究做了一个缩比实验,分析了位置、姿态、速度等对装配效果的影响,为轴孔水平装配的顺利进行提供了理论基础和数据支持。     

机器人多轴孔变形装配分析设计

以电机套筒压入旋动球体的三轴孔插入多面约束变形装配为例 ,进行多轴孔装配方案设计、装配过程分析。根据装配件的结构特性 ,采用一种新装配方法 -在特殊机构三导杆上完成装配动作 ,设计了多轴孔装配机 ,并说明了其结构和动作 ,对推动机器人复杂装配的发展起到一定作用     

基于视觉装配的专用机器人系统研究

针对多轴孔类的零件,为提高装配质量和减少对人工技能的依赖,设计制造了基于视觉装配、采用主动柔顺的方法保证零件之间正确装配关系的专用机器人系统,并对该机器人的总体设计、并联手腕设计、在线无接触测量、西门子专用数控系统的二次开发等研究进行了介绍。     

操作机器人轴孔装配的行为动力学控制策略

将移动机器人行为动力学理论扩展到操作机器人三维空间,并应用到机器人轴孔装配中。把轴孔装配过程分为趋向装配目标阶段和装配阶段。在趋向装配目标阶段,分别建立趋向装配目标点和避障的行为动力学模型,并将两种行为耦合构成机器人整体的竞争动力学模型;在装配阶段,建立末端执行器姿态调整动力学模型,并推导了侧向误差计算公式;在整个装配过程,利用宏/微平台和视觉/力觉伺服,对轴进行位姿调整,使其满足装配条件。仿真和试验结果表明:在行为动力学方程的控制下,末端执行器在避开障碍物的同时,安全有效地到达装配目标点,顺利完成轴孔装配,证明方法的有效性。     

双臂机器人轴孔装配的运动学关系分析

研究了双臂进行轴孔装配的运动学约束关系。双臂协调作业的关键,在于根据作业要求确定双臂运动的约束关系。结合轴孔装配的特点,推导了主从臂在位置、方位、关节速度和关节加速度上的完整约束,由主臂的运动变量来规划从臂的运动变量。仿真结果表明所建立的约束关系,能确保轴孔装配的顺利完成。     

基于机器视觉的机器人装配工作站系统设计与研究

针对传统人工装配存在的问题,以工业六轴机器人的第一关节模型装配为例,分析了其各零件的外形尺寸特点以及零件间的相互装配关系,设计了一种基于机器视觉识别和PLC控制的自动装配生产线,完成了自动化装配线的PLC、人机界面控制系统的开发与运行调试。结果满足生产工艺要求。     

一种用于多轴孔装配的机器人系统研究

针对生产实践中的特殊零件．对机器人总体设计并联手腕设计、在线无接触测量、西门子专用数控系统的二次开发等进行了研究。该机器人基于视觉装配．失用主动柔顺的方法保证零件之间的正确装配关系，有效地提高了装配质量和减少了对人工技能的依赖。     

装配机器人视觉定位系统的研究

建立视觉定位系统,用于工业机器人对工件的精确定位,从而引导机器人完成精确的装配动作。介绍了此装配机器人的系统结构并着重分析了视觉定位系统,推导了摄像机参数标定算法公式,并用Matlab标定工具箱求解,重点分析推导了工件圆心的定位算法。在有无视觉定位系统的两种情况下,对工件同一装配位的到位情况做重复性试验。实际应用证明工业机器人与视觉定位系统相互协作的模式是可行和稳定的,能满足工业现场对装配精度的要求。     

机器人装配视觉定位应用研究

为解决机器人装配的自动定位问题,将视觉定位技术应用到直角坐标型机器人设计成手机镜头（由LENS、BARREL部件构成）机器人装配设备中,开展了机器人装配设备视觉定位设计分析,以获取镜头LENS、BARREL部件在各个位置下的图像,通过模板匹配方法确定了LENS、BARREL部件中心的坐标值,建立了LENS、BARREL部件之间装配位置关系,提出了基于视觉定位的手机镜头机器人装配方法。在LENS、BARREL部件之间位置的一致性上对视觉定位技术进行了评价,并进行了手机镜头同一对位置下的镜头装配试验。研究结果表明,视觉定位实验为进一步研制手机镜头机器人装配设备奠定了重要基础。     

基于视觉系统的ABB机器人装配程序设计

基于工业机器人应用编程实训考核平台，在分析国家关于工业机器人从业人员能力要求的基础上，以基于视觉系统的关节部件装配任务为导向，设计ABB机器人的模块化带参程序，能够实现视觉检测、料仓抓放、快换工具抓放和关节部件装配任务，旨在降低从业人员编程调试时间，提高程序的规范性以及模块化、简易化水平，为工业机器人从业人员和学习人员程序设计提供思路和参考。