基于过程建模的机器人分阶引导装配方法

doi:10.13196/j.cims.2021.08.014

计算机集成制造系统 ›› 2021, Vol. 27 ›› Issue (8): 2321-2330.DOI: 10.13196/j.cims.2021.08.014

基于过程建模的机器人分阶引导装配方法

杨旭亭^1,2,王孜悦³⁺,李凤鸣^1,2,宋锐^1,2

1.山东大学控制科学与工程学院
2.智能无人系统教育部工程研究中心
3.桂林理工大学理学院

出版日期:2021-08-31 发布日期:2021-08-31
基金资助:
广东省重点领域研发计划资助项目(2020B090925001);国家自然科学基金面上资助项目(61973196);山东省重大科技创新工程资助项目(2019JZZY010430)。

Robot phased guided assembly based on process modeling

Online:2021-08-31 Published:2021-08-31
Supported by:
Project supported by the Description of Key Research & Development Program in Guangdong Province,China(No.2020B090925001),the National Natural Science Foundation,China(No.61973196),and the Shandong Provincial Major Science and Technology Innovation Project,China(No.2019JZZY010430).

摘要/Abstract

摘要： 针对机器人装配过程难以建立精确的物理模型,导致机器人装配灵活性差、装配成功率低的问题,提出一种基于过程建模的机器人分阶引导装配方法,建立基于装配各阶段的力、力矩、位姿装配过程模型,结合装配状态与机器人执行动作之间的映射,形成机器人装配阶段引导策略。通过在所搭建的KUKA机器人装配平台上进行算法验证表明,装配阶段的识别准确率达到99%以上,分阶引导策略下机器人的装配成功率达到97.2%。

关键词: 机器人, 装配建模, 接触状态, 分阶引导

Abstract: The accurate physical model is difficult to build in robot assembly,which leads to poor flexibility and low success rate of assembly.To solve this problem,a robot phased guided assembly method based on process modeling was proposed.An assembly process model based on force,torque,position and posture in each stage of the assembly was established.By combining with the mapping relationship between each stage in the assembly process and the robot's execution actions,a phased guiding strategy of robot assembly was formed.Through the built KUKA robot assembly platform,the algorithm verification showed that the recognition accuracy rate of each assembly stage reached more than 99%,and the assembly success rate under the phased guidance strategy reached 97.2%.

Key words: robot, assembly modeling, contact state, stage guidance

中图分类号:

TP273
TP183

杨旭亭,王孜悦,李凤鸣,宋锐. 基于过程建模的机器人分阶引导装配方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2321-2330.

[1]	冯春,张祎伟,黄成,姜文彪,武之炜. 双足机器人步态控制的深度强化学习方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2341-2349.
[2]	林俊义,吴雷,杨梅英,张雪枫,江开勇. 大型自由曲面零件的机器人视觉快速定位方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 1951-1958.
[3]	侯正航,何卫平. 基于数字孪生的飞机装配状态巡检机器人的建模与控制[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(4): 981-989.
[4]	陈满意,张桥,张弓,梁济民,侯至丞,杨文林,徐征,王建. 多障碍环境下机械臂避障路径规划[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(4): 990-998.
[5]	赵文政,刘银华,金隼. 面向多机器人协调运动规划的层级化任务分配方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(4): 999-1007.
[6]	徐翔斌,马中强. RMFS订单拣选系统动态货位再指派研究[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(4): 1146-1154.
[7]	谢绍辉,丁龙伟,戴宁,范需,程筱胜. 基于主应力线的软体气动弯曲驱动器设计[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 663-671.
[8]	吴铮,陈彦杰,何炳蔚,林立雄,王耀南. 基于方向选择的移动机器人路径规划方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 672-682.
[9]	娄宁,习俊通. 基于光刀图像的机器人示教纠偏方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 683-691.
[10]	孙阳君,赵宁. 基于数字孪生的多自动导引小车系统集中式调度[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(2): 569-584.
[11]	胡玉蝶,周勇,王宇琦,李卫东. 基于高斯噪声发散的协作机器人路径优化及避障[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(12): 3503-3510.
[12]	林俊义,张举,李龙喜,肖棋,江开勇. 融合深度图像与密度聚类的下一最佳测量位姿确定方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(11): 3138-3147.
[13]	万国扬,王国峰,李福东,朱文俊. 基于视觉定位与轨迹规划的机器人打磨工作站[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(1): 119-128.
[14]	翟敬梅,刘坤,徐晓. 室内移动机器人自主导航系统设计与方法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第4): 890-899.
[15]	胡启国,周松. 考虑刚柔耦合的工业机器人多目标可靠性拓扑优化[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第3): 623-631.

基于过程建模的机器人分阶引导装配方法

Robot phased guided assembly based on process modeling

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics