汽车车身多机器人焊接路径规划和Tecnomatix虚拟仿真

多机器人协同工作在汽车车身焊装生产线广泛应用,简单的将多机器人情形看成单台机器人的组合,无法有效的解决汽车车身焊接生产线中的路径优化问题.以焊点合理分配、焊接路径最短为目标,建立基于凸优化理论的多机器人焊点分配模型,提出一种结合粒子群思想和遗传操作的改进蚁群算法解决分配后机器人的路径优化问题.在数字化虚拟仿真软件Tecnomatix中,搭建针对发动机舱总成的多机器人焊接虚拟仿真模型,对焊点可达性、机器人运动碰撞以及生产节拍等指标进行分析评估,仿真结果表明:在保障机器人可达性前提下,多机器人不存在干涉问题,基于凸优化理论建立的焊点分配模型可以达到合理地分配焊点的目的,改进蚁群算法可以有效缩短焊接路径,提高焊接效率.     

汽车白车身多机器人焊接路径规划策略

多台焊接机器人同时焊接白车身时,一般会有单条路径焊接避障、多条路径相互碰撞的问题产生。人工机械地解决路径间的避障碰撞问题需耗费许多时间和精力,且为后续的干涉区设置的难易程度埋下隐患。针对此,以焊点分配、路径长度、多机器人焊接节拍相近且不超最大节拍为目标,建立基于多背包问题的多机器人焊点分配模型,采用蚁群算法实现机器人局部路径避障,结合协同进化混合粒子群算法,解决多机器人路径间相互碰撞的问题。     

改进蚁群算法在焊接机器人路径规划中的应用

路径规划是机器人研究的核心内容之一。为了解决针对于白车身生产线焊接机器人路径规划效率低下的问题,提出了一种改进的焊接机器人路径规划的方法,分析了焊接机器人路径规划问题的构成。并针对基础蚁群算法在解决焊接机器人路径规划时,容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,引用了粒子群算法。利用粒子群算法对蚁群算法随机产生的若干组较优解进行交叉和变异操作,得到了更有效的解。最后在MATLAB中利用优化后的蚁群算法计算最佳焊接路径,并与基础蚁群算法的结果对比。对比情况表明:优化的蚁群算法在解决焊接机器人路径规划问题上能得到更优的焊接路径和稳定性。     

基于改进蚁群算法的多服务机器人路径规划

为解决多服务机器人全局路径规划的问题,将基本蚁群算法应用到多服务机器人全局路径规划上,并对基本的蚁群算法作了改进.对基于算法的多服务机器人系统的构成进行了描述,接着对多服务机器人系统环境的表示方法及算法中对应问题的描述和定义进行了研究.对应用到多服务机器人系统的基本蚁群算法提出了几种改进的策略,并对改进的蚁群算法应用到...     

基于多目标遗传算法的双机器人协调焊接路径规划

对双机器人协调焊接复杂空间焊缝路径规划问题进行研究,提出了一种基于多目标遗传算法的焊接路径规划方案。通过分析影响焊缝质量及机器人运动平稳性的各 参数,建立了评价焊接路径的目标函数：焊接质量函数、机器人运动平稳性函数以及双机器人碰撞函数。利用多目标遗传算法对协调焊接路径进行求解,实现对双机器人最佳焊接路径的规划。以"马鞍形"空间焊缝为例,对双机器人协调焊接路径进行了试验验证。结果表明,该方案可实现双机器人协调焊接路径的规划。     

容器试件机器人焊接工艺设计及其路径规划

目前,由于用工环境的恶劣,人工费用的增加,国内开始大量使用机器人来代替人工。我国工业机器人年安装量达到10万台以上,拥有巨大的市场,但如何使用好机器人焊接来提高产品质量就显得尤为重要,本文主要论述了机器人焊接碳钢板容器试件焊接工艺设计及实现。通过对比不同参数下的焊缝成形,找出最优的焊接工艺参数,设计机器人焊接路径规划,达到焊缝质量要求,解决了以往复杂工件焊接质量、效率不高的问题。     

汽车白车身机器人焊接路径优化技术研究

机器人焊接路径规划在白车身的生产制造过程占着重要的地位,选取最佳焊接路径已成为节约生产成本、提高生产效率的关键。本文以某型面包车地板总成的一个补焊工位为研究对象,建立了抽象为旅行商问题的焊接路径规划数学模型,采用遗传算法对机器人的焊接路径进行优化,利用ROBCAD软件进行了机器人的焊接路径仿真计算,取得了良好的效果。     

基于Tecnomatix的汽车前地板焊装生产线的工艺规划及仿真验证

焊装工艺是汽车四大工艺中的重要环节之一,为了提高汽车焊装生产线的工艺布局规划效率及解决实际生产中出现的机器人可达性及超载和运动轨迹不良、空间干涉、设计的生产线节拍不符合要求等问题.以汽车前地板焊装生产线为对象,运用Tecnomatix虚拟制造技术,建立了前地板焊装生产线的仿真模型.从对焊接任务的工艺布局、对机器人的选型及负载的计算、焊枪的选型和检查及焊点的分配的仿真前期工作的准备,到焊接过程中分析与优化,预知了现场机器人不可达性和空间干涉等问题并进行规避,进而优化了机器人的运动轨迹,最后建立了甘特图,从工序的角度优化了生产线的节拍,以此提高生产和设计的效率,降低生产成本.     

基于蚁群算法AS-R移动式机器人路径规划的研究

蚂蚁算法是—种新的仿生优化方法。它吸收了昆虫中蚂蚁的行为特性,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中进行寻优。本文提出了一种适用于移动式机器人路径规划的蚁群优化方法,该方法在移动式机器人执行任务时可以在避开障碍的情况下,以最短路径到达目标点。实验研究证明了该方法的可行性和优越性。     

基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划

针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。     

白车身焊接机器人加工路径优化和仿真

为合理规划多焊接机器人的焊接路径,提出一种综合运用遗传算法和仿真分析的求解方法。对焊点焊接顺序进行分析,确定各个焊点的焊接优先关系,将各个焊点分配给各个机器人,以最短的工位时间为优化目标,采用自适应遗传算法进行焊接任务求解。在eM-power中建立焊接生产线三维模型,并对分配的焊接路径进行仿真,对发生干涉位置的点进行焊接顺序约束,最后寻找出可行的焊接路径。在虚拟环境下模拟机器人加工路径,大大缩短了多机器人焊接路径规划的时间。     

汽车车身焊装生产线和焊装夹具简介

对汽车车身焊装生产线和车身焊装中的夹具进行综述，其中包括焊装生产线的发展、组成等和焊装夹具的作用、特点、分类和设计要求等。     

车身焊接质量控制

介绍了在实际生产过程中,由于焊接缺陷造成总装工艺缺陷的主要因素:焊接夹具;焊接参数。并重点阐述怎样通过焊接工装的设计和焊接参数设计来保证产品质量的一致性。     

基于MAS的多机器人路径规划研究与应用

首先介绍了多机器人系统、多智能体理论(MAS)以及基于MAS的多机器人系统的特点和结构,然后又阐述了Agent各功能模块的内容,最后着重介绍了基于MAS的多机器人的路径规划方法。通过在IR-SDS上进行实验,证明了此路径规划方法的可行性。关键词:;;路径规划     

车身焊装SE的内容和作用

应用同步工程能够在开发设计阶段提前将制造过程中可能出现的问题规避掉,从而缩短汽车新产品的开发周期、降低成本和提高品质。重点介绍新车型车身开发中工程设计阶段焊装同步工程的概念、流程和主要工作内容。     

六自由度机器人在焊缝焊接应用中的路径规划

常用的机器人轨迹规划有关节空间法和直角坐标空间法,本文分析了这2种轨迹规划的特点。提出了分段二次Lagrange插值路径规划法,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,采用分段二次Lagrange插值的方法能使机器人末端的运动轨迹平滑且能很好地逼近于给定的焊缝曲线。     

气动技术在汽车车身焊装生产线上的应用

文章较详细地介绍了各种气动技术在汽车车身焊装生产线上的应用。     

ABB弧焊机器人系统的焊接路径规划研究

以ABB弧焊机器人系统路径规划为研究对象,提出了适用于空间直线焊缝的离散化方法。在焊缝离散化的基础上,针对角接焊工件的特点,通过示教焊缝上两点,分析了提供焊缝表面信息和不提供焊缝表面信息的两种焊缝离散点辅助坐标系的建立方法,并在ABB机器人公司开发的Robotstudio软件下进行了路径规划的模拟仿真和离线编程,在此基础上完成了的实际焊接实验。实验表明,该算法可快速实现角接焊工件的路径规划,完成各种高质量的弧焊作业编程,符合工业现场的实际需求。