机器人关节控制器双机容错技术设计与实现

在高可靠、强实时环境中,双机系统的状态切换已成为影响系统实时性、可靠性的关键.本文介绍了机器人关节控制器控制系统的容错设计,并利用机器人一体化关节性能测试平台对双机热备状态下的故障响应进行了测试.双机通过控制数据比对,避免切换时扰动的产生,满足了机器人关节控制器高可靠性和强实时性的要求.     

基于PLCopen标准的工业机器人运动控制器的设计与实现

为了满足当前工业机器人控制系统对开放性、实时性和控制精度的要求,在CODESYS软件开发环境下,基于PL-Copen标准,设计了一种满足各类工业机器人的通用型运动控制系统软件框架,能够实现多关节工业机器人的正/逆运动学求解以及直线和圆弧插补.此外,在CODESYS软件环境下,设计了可视化界面.最后以六自由度串联工业机器人为对象搭建了实验平台,进行了实验验证.结果表明,所设计的软件框架满足设计精度和实时性等要求,并对多关节工业机器人具有很好的通用性.     

工业机器人在线控制和远程监测系统设计与实现

针对库卡KRC4工业机器人控制系统,设计实现了在线控制和远程监控系统。该系统包含工业现场的在线控制部分和基于以太网通信的远程监测部分,使用了KUKA.Ethernet KRL作为机器人端的通信接口。在线控制部分使用TCP通信协议进行通信,使用Winform实现用户界面,同时内嵌浏览器利用ECharts实现了机器人路径的三维显示;远程监测部分使用UDP和机器人进行通信,同时在B/S模式下使用MQTT实现了高并发和多用户的在线实时监测。     

KUKA工业机器人位姿测量与在线误差补偿

工业机器人因其良好的重复定位精度而被广泛应用于堆垛、搬运、焊接等工业领域,但其绝对定位精度低,限制了其在高精度制造领域的应用。通过构建工业机器人误差测量与在线补偿闭环控制系统,对工业机器人的误差进行在线补偿。该方法综合考虑了几何参数和非几何参数引起的误差,提高了其位姿精度。研究基于KUKA机器人传感器接口(Robot sensor interface,RSI)进行位姿误差补偿的性能。通过研究KUKA机器人末端姿态的表示方式,提出一种基于激光跟踪仪测量工业机器人末端姿态的方法,并设计试验研究机器人在其工作空间的位姿误差特点。对搭建的闭环控制系统进行位姿误差补偿试验验证了该系统的位姿补偿效果。试验结果表明,经过第二次在线误差补偿后,其绝对定位精度由原先的0.628 mm提升到0.087 mm,姿态精度接近0.01°。     

基于3D模型并行处理的机器人半实物仿真平台

针对工业机器人三维运动仿真及其在线实时控制,在MATLAB环境下构建了一个机器人半实物仿真平台。为解决复杂模型的快速加载与显示,实现机器人高精度三维仿真的实时性,提出一种基于单个项目多个数据并行处理的高精度模型构建方法。为了满足仿真系统的在线协同性,以三菱MELFA RV-4F工业机器人为例,建立了仿真平台和机器人控制器之间的TCP/IP通信,设计了平台的用户图形交互界面,交互实现了机器人的正向和逆向运动在线控制和实时仿真。测试结果表明,该平台具有良好的易用性和可操作性,可满足教学和科研的需要。     

基于Single Board RIO的四足机器人控制系统研究

针对现有四足机器人控制系统实时性与运行效率不高的问题,本文提出了一种以NI Single Board RIO为核心应用多核技术和FPGA构建的高度并行的系统平台架构,建立了一种结合分布式控制系统与分层式控制系统特点的复合式控制系统。此系统应用FPGA并行输出占空比实时变化的PWM波实现了多电机的实时控制,提高了机器人的灵活性。最后,在此平台上进行单腿控制性能测试实验。实验结果表明该控制系统具有良好的可靠性,能够实现对机器人移动平台的实时控制。     

基于ROS和IgH主站的多关节机器人控制系统设计北大核心CSCD

针对基于现场总线的多关节机器人系统响应速度慢、通信带宽低以及实时性差等方面的问题,基于ROS和IgH主站,设计了一种多关节机器人控制系统。首先,选取合适的EtherCAT通讯周期、同步信号周期以及轨迹插补周期,将IgH主站和ROS平台融合;其次,对多关节机器人进行运动学建模,建立URDF模型;然后,结合ROS提供的Moveit!功能包集,设计了实时性好、同步性高且性能稳定的机器人控制系统。最后,通过搭建完整的机器人平台进行实验,测量运行过程中的实时任务周期以及轨迹变化。实验结果表明该机器人控制系统具有良好的实时性、同步性以及可靠性。     

六轴工业机器人控制系统研究与设计

本文在现有工业机器人控制系统基础上设计了一套开放式工业机器人控制系统,开放式结构可以方便地拓展及更新机器人控制系统的功能,增强机器人的性能。系统采用双级结构控制器,底部采用DMC-2163控制卡控制机器人各关节的运动,利用工控机进行系统顶部管理和轨迹规划,最后对控制系统的软件部分进行了总体实现,通过对系统的测试证明了所研究系统的有效性和可靠性。     

基于DSP技术的2R欠驱动机器人控制系统设计

采用DSP作为主处理器,设计出一种欠驱动机器人控制系统,满足了机器人实时动力学控制对高速运算的要求.实验结果表明,所设计的欠驱动机器人控制系统功能完善,实时性好,控制系统稳定且效果良好.     

基于视觉定位的机器人上下料系统集成技术

机器人上下料系统通过视觉系统确定板料位置信息,实时引导机器人准确抓料和落料.该系统集成了机器人网络通讯、工业摄像机控制、图像处理以及RTX实时扩展等技术,并针对系统实时性问题提出了行之有效的解决方法.试验结果表明该系统可以灵活准确快速实现上下料,能满足工业现场要求的实时性及可靠性.     

激光喷丸强化系统协调控制方法与实现

针对复杂型面工件激光喷丸强化应用中对加工点位精度的要求以及激光脉冲触发时间点需要与工业机器人调姿到位时间点精确匹配,提出激光脉冲与工业机器人协调控制方法。通过脉冲能量检测实现出光快速反馈,并基于EKI接口通讯实现KUKA机器人运动控制及到位反馈,完成激光脉冲与工业机器人点位运动闭环匹配。在此基础上研制激光喷丸强化工艺系统,主要包含激光光源、工业机器人、传输光路、工艺辅助模块以及上位机控制平台。以平面点阵坐标进行协调控制实验及对整体叶盘进行激光喷丸强化实验。结果表明,本系统具备较好的激光脉冲-工业机器人协调控制精度,能自动完成激光喷丸强化工艺流程,具有对复杂型面工件的激光喷丸强化能力。     

工业机器人的远程监控与诊断系统设计

目前国内还没有工业机器人远程监控与故障处理的应用实例,工业机器人的监控还停留在单机自主报警,技术人员现场分析报错原因并进行现场干预处理阶段。提出了一种基于TCP／IP协议的工业机器人远程监控与诊断系统的组成及实现,这种系统采用Socket组件以及多线程技术来实现。监控终端装有客户端监控处理软件,现场作业的每台工业机器人控制器装有向远程发送与或接收远程干预的控制程序。只要处于该局域网内并装有客户终端软件的用户都可以随时随地查看或修改现场工业机器人的位置、运行状态等相关参数信息。综上所述,工业机器人通过远程监控与诊断技术的实施,可实现客户端实时、准确、可靠的对工业机器人运动状态进行远程监控与诊断。     

一种协作机器人位姿重复性优化综合

在给定位姿重复性要求的前提下,寻找各关节随机运动精度的最优分配方案能够使协作机器人设计更加合理,对降低机器人制造成本有重要意义。首先,在机器人位姿重复性分析的基础上,建立了位姿重复性数学模型,该数学模型包含机器人位置重复性和姿态重复性;其次,以协作机器人KUKA iiwa 7为例,以关节运动误差最大化为优化目标,对该机器人位姿重复性进行优化综合,获得各关节随机运动精度的最优分配方案;最后,对KUKA iiwa 7机器人进行位姿重复性实验,结果验证了该方法的正确性,基于该方法的精度设计结果能够使协作机器人设计更加合理。     

基于视觉检测技术的机器人自动贴片系统设计

阐述了机器人自动贴片系统的功能和结构,给出了系统的层次结构、控制系统流程和关键模块的设计思路.系统上位机软件采用.NET平台构建,硬件基于工控机、机器人、工业相机和PLC实现,系统利用视觉检测技术对机器人定位进行实时补偿.使用结果表明,该自动贴片系统具有较高的贴片精度及效率.     

基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制

为完成机器人高效率工业生产任务，提出一种基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制方法。考虑杆件运动重力因素，从角速度、加速度等方面明确工业机器人动力学规律；使用具备非线性优化性质的蚁群算法规划运动轨迹，引入人工势场法计算待选节点和目标节点的间距，评估当前路径是否为最佳路径并更新信息素，输出最优工业机器人运行路线；计算机器人相对功率因数校正控制量，运用粒子群算法求解轨迹跟踪预测控制序列，通过支持向量机构建轨迹跟踪自动控制模型。实验结果表明，所提方法的轨迹跟踪稳定性强、精度高，能满足工业生产的实时动态需求，实用性强。     

工业机器人发展开启了新时代

<正>"2014中国(成都)国际现代工业技术博览会"在成都开幕。据工博会组委会相关负责人介绍,为期3天的展会以"沪蓉联动,再造天2府"为主题,展出面积达2万m,共吸引百余家国内外知名企业参展,其中机器人展区集中了KUKA、安川等相关企业最新的机器人应用及系统解决方案,成为本次工博会的一大亮点。据国际机器人联合会统计,2013年中国市场共销售工业机器人近3.7万台,约占全球销量的五分之一,总销量超过日本,成为全球第一大工业机器人市场。到2020年,机器人产业销售收入将达到3万亿元。     

Robotic GMAW online learning: issues and experiments

This paper presents three main contributions: (i) an experimental analysis of variables, using well-defined statistical patterns applied to the main parameters of the welding process. (ii) An on-line/off-line learning and testing method, showing that robots can acquire a useful knowledge base without human intervention to learn and reproduce bead geometries. And finally, (iii) an on-line testing analysis including penetration of the bead, that is used to train an artificial neural network (ANN). For the experiments, an optic camera was used in order to measure bead geometry (width and height). Also real-time computer vision algorithms were implemented to extract training patterns. The proposal was carried out using an industrial KUKA robot and a GMAW type machine inside a manufacturing cell. We present expermental analysis that show different issues and solutions to build an industrial adaptive system for the robotics welding process.     

Joining different metallic sheets without protrusion by flat hole clinching process

In this paper, we propose an architecture based on an artificial neural network (ANN), to learn welding skills automatically in industrial robots. With the aid of an optic camera and a laser-based sensor, the bead geometry (width and height) is measured. We propose a real-time computer vision algorithm to extract training patterns in order to acquire knowledge to later predict specific geometries. The proposal is implemented and tested in an industrial KUKA KR16 robot and a GMAW type machine within a manufacturing cell. Several data analysis are described as well as off-line and on-line training, learning strategies, and testing experimentation. It is demonstrated during our experiments that, after learning the skill, the robot is able to produce the requested bead geometry even without any knowledge about the welding parameters such as arc voltage and current. We implemented an on-line learning test, where the whole experiments and learning process take only about 4 min. Using this knowledge later, we obtained up to 95 % accuracy in prediction.     

基于激光传感器的多移动机器人位姿测量系统

为机器人准确定位设计了一个基于激光传感器的移动机器人位姿测量系统。测量系统用激光传感器扫描区域内的以矩形为标识的机器人,将测量数据传输到计算机上,通过数据处理软件进行数据处理,提取属于机器人的特征,同时结合机器人前一时刻的位姿,实时计算机器人当前位姿。实验结果表明,此系统能迅速识别机器人,并准确地确定每个机器人位置和姿态,通过网络向机器人发送其位姿数据,实现多移动机器人的精确定位。     

大尺度构件重载高精加工机器人本体设计与性能提升关键技术

基于典型大尺度构件的移动机器人化加工需求背景与发展现状的总结与分析,提出了大工作空间、高刚度、高精度、重载、轻量化、高动态响应、大负载自重比的大尺度构件加工机器人本体的基本性能要求。围绕上述基本性能要求,从机器人本体构型与机构优化设计,高性能加工机器人专用控制器与加工机器人操作系统开发,加工机器人运动学参数动态标定及位姿误差实时预测与动态补偿,刚柔耦合多体动力学建模,机器人动力学控制及主动振动控制等方面,论证了重载高精度加工机器人本体的优化设计及机器人性能提升方法,并完成了大尺度构件加工机器人本体构型与机构的概念设计。大尺度构件加工机器人本体的创新设计与研制,可为航空航天等领域的典型大尺度构件提供高性能的超柔性机器人化加工系统,并有助于推动国产工业机器人关键性能的提升。