双机器人协调点焊路径优化算法研究

针对双机器人协调点焊白车身前门的焊接路径研究,提出一种多目标遗传算法的点焊路径优化方法。所提算法利用机器人平稳性函数、焊点质量函数、焊钳的可操作性函数以及协调碰撞检测函数,可以实现双机器人协调焊接路径规划,通过分析由于焊钳位姿无法精确控制而引起焊点质量问题,提出了焊钳法向调姿方法,通过对白车身结构件车门窗围25个焊点分布属性及双机器人协调运动焊接要求进行分析,利用齐次变换矩阵和机器人逆解公式求得机器人各个关节角变化量,在Matlab得到双机器人协调运动柔顺焊接路径结果。最后,在机器人离线编程软件RobotStudio建立双机器人协调焊接工作站,对规划结果进行仿真试验验证。结果表明,该方法可以在实际焊接环境中实现双机器人协调点焊路径规划,对提高焊点质量与焊接效率奠定了理论基础。     

基于导航路径约束的多模块柔性检测机器人运动规划研究

连续体机器人运动规划复杂且控制精度低是制约其深入研究和快速应用的重要难题。基于几何分析法对连续体机器人进行运动学建模研究，构建关节空间与末端笛卡尔空间的映射模型，在此基础上对其工作空间进行分析。为满足柔性检测机器人在狭小空间的快速介入和准确探测需求，提出一种基于导航路径约束的机器人运动规划方法，以连续体机器人各弯曲单元前后端点与理想轨迹间的最小距离作为目标函数，通过逆向递推的方法逐节求出各弯曲单元关节参数，从而控制机器人沿着预设导航路径进行介入运动。最后分别通过平面C形弯曲曲线和空间路径的运动规划仿真实验对所提路径规划算法进行验证，同时研究该规划方法下机器人关节长度及单元个数变化时机器人的跟随效果。仿真结果表明：所提运动规划方法能够有效控制连续体机器人沿着预设路径进行介入运动，并具有较高的控制精度和较强的适应性。     

自动化冲压生产线的机器人路径规划研究

良好的路径规划是影响机器人生产线高效运行的关键,以发动机罩壳冲压生产线为例,在进行机器人作业路径预判的基础上,通过建立机器人空间坐标系,分析了机器人初始位姿和最优路径选择的方法和影响因素,并结合ROBOGUIDE软件对规划的路径进行仿真验证,最终将规划结果用于实际生产。结果表明,提出的机器人路径规划方法能够满足实际生产要求,其对机器人应用具有重要的参考价值。     

机器人冲压生产线的仿真与优化

为了对机器人冲压生产线方案进行有效验证及优化,以发动机罩壳冲压生产线为研究对象,选取六轴工业机器人为移料载体,设计出两种生产线整体布局方式,综合分析选择最优整体布局规划,并对生产线中的设备进行三维建模。在FANUC ROBOGUIDE软件中按布局规划方案,建立实际冲压生产线模型和完成对机器人的路径规划,最终在软件中进行仿真运行,实现了机器人取/放物料、压机作业以及物料变形的动态仿真。通过分析仿真结果,进一步优化了机器人作业路径和生产线节拍,使机器人作业路径更加柔性、简洁,整条生产线更加高效、无干涉运行,生产节拍由原来的15.42 s/件,提高到11.61 s/件。研究结果充分证明了优化方法的可行性和实用性。     

弧焊机器人工作站协同作业研究

采用耦合规划方法,对弧焊机器人/变位机工作站和多机器人焊接工作站的协同作业路径进行规划。利用自主开发的协调路径规划器,构建弧焊机器人工作站仿真模型的驱动函数,完成了马鞍型焊缝和螺旋线焊缝的协同作业仿真实验,验证了协同作业路径规划方法的正确性和可行性。     

双机器人主从协调焊接的路径规划算法

针对空间复杂曲线焊接问题进行了双机器人协调焊接路径规划方法的研究,在保证焊接过程焊缝点熔池处于水平或稍微下坡状态前提下,提出了一种主从协调跟踪的路径规划算法,以实现一台机器人夹持工件不断调整位姿满足船形焊的要求,另外一台机器人跟踪焊缝曲线实施焊接. 建立了协调系统数学模型,时间约束和空间约束,在此基础上规划了焊枪坐标系和工件机器人的位姿;并以马鞍形焊缝的焊接为研究对象进行了两个机器人的协调路径规划. 并对该算法所规划的结果进行试验验证. 结果表明,该算法可实现空间复杂曲线焊缝的连续焊接工作.     

弧焊机器人与数控变位机协同作业规划

在研究了弧焊机器人和变位机协同作业的路径规划之后,提出用仿真进行协同作业规划的方法.该方法以位置和速度约束来规划机器人和变位机的运动,并根据作业路径建立样条函数,以样条函数作为仿真时焊枪位姿的点驱动函数.利用仿真结果,提取出仿真过程中弧焊机器人和变位机各关节的角位移函数,并由此生成孤焊机器人系统的焊接作业程序.经过机器人专用平台验证,采用该方法规划的弧焊机器人与数控变位机协同作业.其运动轨迹完全满足焊接作业要求.     

动态环境中移动机器人路径规划研究综述

路径规划是移动机器人技术中的一个重要课题,而动态环境中的路径规划问题则是该领域内一个富有挑战性的研究方向,它在自主移动机器人、自治水下机器人和星球探索机器人等领域具有广泛的应用前景。综述了动态环境中移动机器人路径规划研究的主要内容及其发展动态,从算法策略的角度,将该问题概括为基于智能计算的路径规划,基于行为、学习心理的路径规划,随机采样路径规划和混合路径规划。具体分析了各种算法的原理,指出其优缺点和有待进一步研究的问题,并提出一些解决思路。     

5-DOF仿人型机械臂关节空间轨迹规划研究

文章以5-DOF仿人型机械臂为研究对象,讨论了工业机器人轨迹规划方法及相关问题。对该机械臂进行了运动学分析,建立了机械臂运动学方程,并针对典型搬运作业方式,以距离最优为目标选取空间梯形路径关键点,设计了基于关节空间五项多项式插值算法的轨迹规划方法,利用Robotics Toolbox工具箱进行机械臂虚拟建模及关节空间轨迹规划仿真。经验证,相对于传统矩形路径作业方式,该方法可以更好完成工业机器人搬运作业的轨迹规划问题,对进一步结合工艺参数研究工业机器人控制系统具有必要的理论及实践意义。     

基于Plant Simulation的多机器人协作分拣系统仿真分析

为了分析并提升多机器人协作分拣系统的效率,构建了其仿真模型并提出对应的路径规划与避碰交通管理方法。首先根据多机器人协作分拣流程,构建了对应的仿真模型;然后,为了提升多机器人路径分布的均衡性,提出了一种多目标优化路径规划算法;其次,设计了一种基于栅格点动态分配的交通管理方法以兼顾多机器人间的避碰及作业区共享需求;最后,利用构建的仿真模型对提出的方法进行分析,仿真结果表明所提出的多目标优化路径规划算法,能够显著提升多机器人路径分布的均衡性,从而提升多机器人系统的分拣效率。     

嵌入式智能机器人路径规划应用研究

研究了智能机器人路径规划算法的研究现状,指出各种算法的优缺点,提出建立嵌入式智能机器人路径规划平台,实现了基于嵌入式实时系统的智能机器人路径规划算法.     

改进遗传算法优化移动机器人动态路径研究

路径规划是目前的一个研究热点,特别是移动机器人的动态环境路径规划可以折射到很多领域的应用中,提出了一种新的遗传算法变异策略,所提出的变异操作同步检测变异节点附近的自由节点,并通过适应度函数值的计算,择优取代变异节点,及时剔除不可行路径,使得算法收敛更高效迅速。以移动机器人动态环境路径规划为例进行计算,并与其它的3种方法进行对比,结果显示所提出方法收敛的精度更高,收敛时迭代的次数更少,验证了所提出方法的优越性。     

基于双蚁群算法的双机器人路径规划方法

针对双机器人协同作业时的路径规划问题,在蚁群算法的基础上提出一种双蚁群路径规划方法。通过轮候选择机制,使2个不同的蚂蚁群能合作完成所有的作业任务。在蚁群迭代过程中,利用同种群蚂蚁之间信息素的正反馈作用,优化蚁群的移动路径;利用不同种群蚁群之间信息素的负反馈作用,降低2个蚁群之间的冲突,找到2台机器人的最优移动路径。仿真结果表明：该算法具有收敛性,能同时实现双机器人的任务分配和路径规划,且路径规划结果优于现有的双机器人路径规划算法。     

冗余自由度弧焊机器人路径自主规划的优化控制

提出了冗余度弧焊机器人及其路径自主规划的概念,讨论了在机器人焊接作业中引入冗余自由度的意义,运用控制变量法作为解决弧焊机器人冗余的优化问题方法,提出了包括焊接姿态参数在内的多性能指标融合控制方法,定义了焊接姿态参数函数,运动位置约束函数,运动平稳性函数,针对空间复杂焊缝,运用该路径自主规划方法求得的各关节角变化范围小,机器人运动过程平稳,远离关节极限位置,并且能够满足焊接质量的要求,有效地解决了冗     

大型三维复杂构件双机器人协同焊接智能路径规划方法

大型三维复杂构件是船舶、海洋装备、集装箱等的重要组成部分,其焊缝种类较多、空间分布复杂,部分焊缝存在协同同步弧焊焊接、焊接方向等特殊焊接工艺约束,现有协同焊接规划方法难适用于这类复杂场景。提出全局与局部相结合的双机器人协同焊接路径规划多阶段寻优方法;建立复杂构件三维空间焊缝模型以及双焊接机器人协同模型;根据协同同步焊焊缝的数量将构件划分出相应数量的分块,通过蚁群算法求解每一焊接分块的局部路径规划近似最优解;通过遗传粒子群算法进行多分块间的全局路径规划。仿真结果表明:通过分块划分多阶段寻优的方法可以有效地解决特殊焊接工艺约束下的大型三维复杂构件双机器人同步焊接路径规划问题。     

移动机器人运动规划算法研究进展

移动机器人运动规划旨在考虑机器人运动学、动力学和时间约束的同时,在复杂环境中找到最佳且无碰撞的路径。近年来运动规划算法逐渐向高效、实时生成高质量的可执行路径发展。综述了基于运动学约束的一系列运动规划算法,分析并比较了其理论上的优势和不足;对算法的实时性能、优化性能以及对环境模型的依赖性进行分析;将运动规划拆分成前端路径搜索和后端轨迹优化;总结了运动规划算法的研究状况。     

基于改进蜂群算法的焊接机器人路径规划方法研究

针对焊接机器人的运动特点及焊接工作过程中焊枪的避障问题,提出基于改进人工蜂群算法的机器人避障焊接路径规划策略。首先针对传统人工蜂群算法存在的问题,将Lévy(莱维)分布引入到人工蜂群算法侦查蜂寻找新蜜源的过程中,代替其原有0～1之间的随机分布过程,形成了基于Lévy飞行的改进型人工蜂群算法,然后将其应用到焊接机器人的路径规划问题中,并进行了仿真实验。结果表明:改进后的方法能够得到最优的焊接避障路径,且寻优速度快、过程稳定。该方法可用于解决焊接机器人避障路径规划问题。     

基于改进蚁群算法的农用喷药机器人路径规划

研究农用喷药机器人路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的路径寻优方法。首先,获取实际工作环境信息,抽象化处理工作环境,采用栅格法建立喷药机器人工作环境模型;其次,为使算法搜索更具目的性,引入目标点诱导机制,设计新的距离启发函数,并在此基础上对状态转移概率进行改进;为避免算法搜索出现停滞和提高路径搜索效率,通过引入信息素阈值限定、信息素局部和全局更新相结合的策略对信息素更新方式进行优化;最后,通过仿真实验测试两种算法解决喷药机器人路径规划问题的实际效果。结果表明:两种算法均能有效解决喷药机器人路径规划问题,且相比传统蚁群算法,改进蚁群算法不仅可以有效改善自身收敛性能,而且可以增强自身全局寻优能力。