基于UG／OPEN GRIP的机器人堆焊路径规划
焊接机器人轨迹规划
焊接机器人轨迹规划随着工业化进程的不断推进，现代制造业对于生产效率和质量的要求越来越高。
为了提高生产效率和产品质量，焊接机器人被广泛应用于汽车、航空航天、电子、机械等领域。
然而，焊接机器人在生产过程中，需要遵循一定的轨迹来完成工作，轨迹规划就成为了影响焊接机器人效率和质量的重要因素。
一、轨迹规划的定义和作用轨迹规划，是指对机器人的运动轨迹进行规定，使其符合工作要求的一种技术。
它是机器人技术中的一个重要研究方向，也是机器人技术中最具挑战性的问题之一。
轨迹规划对于焊接机器人来说，具有以下重要作用：1、提高焊接机器人效率。
通过规划合理的运动轨迹，可以缩短焊接时间，提高焊接速度，从而提高焊接机器人的效率。
2、提高焊接机器人精度。
规划合理的运动轨迹，可以避免机器人出现误差，从而提高焊接机器人的精度。
3、降低焊接机器人的维护成本。
规划合理的运动轨迹，可以减少机器人运动中的冲击和振动，从而延长机器人的使用寿命，降低机器人的维护成本。
二、焊接机器人轨迹规划的关键技术焊接机器人轨迹规划是一项复杂的技术，它涉及到机器人空间位置、先进的控制技术和计算机技术等多个方面。
以下是焊接机器人轨迹规划的关键技术。
1、机器人空间位姿表示法。
机器人运动轨迹的规划要通过机器人的位姿表示法来实现，位姿表示法是机器人控制中的重要概念。
目前，常用的位姿表示法有欧拉角法、四元数法和旋转矩阵法等。
2、路径规划算法。
路径规划算法是轨迹规划的核心。
目前，常用的路径规划算法有迭代最近点法、基于网格的算法、基于采样的算法、基于遗传算法等。
3、机器人运动学。
机器人运动学是研究机械臂运动的科学，是机器人技术中不可避免的基础技术。
机器人运动学的研究，旨在解决机器人如何控制、如何运动、如何完成操作等问题。
三、焊接机器人轨迹规划的实现焊接机器人轨迹规划是一个综合性的工程，在具体实现中，需要考虑多个方面的问题。
以下是焊接机器人轨迹规划的实现步骤。
1、确定焊接轨迹。
UG-Open,GRIP——鲜为人知的二次开发编程
UG-Open,GRIP——鲜为人知的二次开发编程随着科学技术的飞速发展，产品功能要求的日益增多，复杂性增加，寿命期缩短，更新换代速度加快。
然而，产品的设计，尤其是机械产品的设计，由于方案设计陈旧，更显得力不从心，跟不上新时代发展的步伐。
在NX设计过程中，以计算机作为重要工具，帮助工程师的一切实用技术的总和称为计算机辅助设计（CAD，ComputerAidedDesign）。
计算机辅助设计包括的内容很多，如：概念设计、优化设计、有限元分析、计算机仿真、计算机辅助绘图、计算机辅助设计过程管理等。
近年来CAD技术广泛应用于各个行业。
CAD 功能实现了目前制造行业中常规的工程技术、设计和绘画功能的自动化。
已从二维绘图普及到完全三维设计模型，从静态设计到运动仿真。
从传统制造应用到快速制造技术应用等方面发展。
而CAM功能却为使用Unigraphics设计模型描绘完成部分的现代机器工具提供了NC 编程技术。
在当今的科学时代，Unigraphics NX软件使用成为制造业、航天工业、汽车行业等多种行业的主流，凭借强大的混合式模型建立功能，已成为CAD/CAM最重要的组合性软件。
同时UG/Open GRIP语言逐渐受到UG NX（UnigraphicsNX4.0）使用者和NX编程工程师的欢迎，也成为Unigraphics NX软件必不可少的一部分。
1 Unigraphics NX（简称UG NX）软件介绍Unigraphics NX（简称UG NX）是当前世界上最先进和紧密集成的，面向制造行业的CAID/CAD/CAM/CAE高端软件，它为制造行业产品开发的全过程提供解决方案，功能包括：概念设计、工业设计、性能分析和制造。
Unigraphics NX是一个全三维，双精度系统，可以用它来精确地描绘几乎任何几何形状，将这些形状结合起来，就可以设计，分析产品以及绘图。
学机械专业、模具设计专业的朋友都知道，在大学学习计算机辅助设计软件是Auto*****和AutoCAD 2007，AutoCAD软件是大学最基础的软件，中级别的软件，现在仍然有些单位使用，AutoCAD画2D 特别方便，我们通常是配合起来使用的，但是Auto CAD就只有CAD 一个模块；而UG是高级别的软件，是专门画3D的，AutoCAD能画3D但是没有UG强，甚至还差的很远很很远。
焊接机器人路径规划与优化算法研究
焊接机器人路径规划与优化算法研究近年来，随着自动化、人工智能技术的迅猛发展，焊接机器人成为了现代工业制造中不可或缺的设备之一。
而焊接机器人路径规划与优化算法的研究，则是焊接机器人工作效率与质量的重要保障。
一、焊接机器人路径规划的基础焊接机器人路径规划的基础是焊接工艺，其主要是根据焊接工艺参数，确定焊缝位置及尺寸，使得焊接质量优良且工作效率高。
而焊缝的设计则是焊接机器人路径规划的起始点。
一般来说，焊接机器人路径规划分为二维路径规划和三维路径规划。
二维路径规划主要是指平面内的路径规划，而三维路径规划则是指空间内的路径规划，其难度和复杂度远高于二维路径规划。
在焊接机器人路径规划中，常用的算法包括最短路径算法、A*算法、Dijkstra 算法等。
其中最短路径算法是一种基本的寻路算法，它以边为基础而不是点，从一个点到另一个点的最短路径通常会存在多种方案，而最短路径算法正是可以帮助我们找到这些最短路径。
A*算法则是一种较常用的启发式算法，它通过一个估价函数来评估每个节点的优先级，从而得出最优路径。
而Dijkstra算法则是一种贪心算法，它通过一步一步往前推进，找到每一个节点到起点的最短路径。
二、焊接机器人路径规划中的优化算法除了基础的路径规划算法外，研究焊接机器人路径规划的优化算法也是非常重要的。
因为焊接机器人在执行任务时，往往需要在多个考虑因素的情况下进行路径规划。
例如，在任务完成时间内完成最大数量的焊接任务，同时避免工作安全问题和电力浪费等。
在这些相互联系的问题中寻找平衡点是非常重要的。
常用的优化算法包括模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等。
模拟退火算法是基于物理上的传热思想而发展起来的优化算法，它的基本思想是将一个系统的状态随机地演化一段时间，经过一定的温度序列降温，系统最终达到一个热力学平衡态。
而在求解路径规划问题时，可以将每个状态看作路径节点的不同排列阶段。
随机的状态转移将使得路径节点排列阶段达到更广的范围，从而使优化效果得到大大提高。
基于再制造系统的MIG表面堆焊机器人的轨迹规划
基于再制造系统的MIG表面堆焊机器人的轨迹规划摘要：基于再制造系统的机器人可以扫描出磨损部分，以及制定出于标准模式相比较的相应的模式，计算焊缝沉积物，执行焊缝的规划轨迹，并且依靠MIG自动焊接修复磨损部分。
这张纸研究的是在校正，扫描和模式重建后的焊缝轨迹规划。
下面的方面包括：介绍规划原理，基于焊缝参数（流量和速度）选择合适的焊接步骤，通过叠加的方法计算焊缝的重叠程度，还有已经证明了的通过最优化的参数可以获得好的焊缝侧面轮廓。
关键词：基于再制造系统的机器人、轨迹规划、焊缝参数、焊接重叠0 引言焊接是再制造的关键技术之一，为了提高焊接的效率和准确性，一个完整的机器人再生系统已开始研究，这个系统包括一个6轴机器人、可逆工程学系统、一个3D影像扫描系统以及为了再生系统应用和机器人控制的系统软件。
因此以下功能可以实现：（1）通过使用一个3D光电扫描仪可以在电脑中生成一个3D的CAD模型（2）计算方位和电镀层(3) 机器自动编程和轨迹规划（4）再制造过程参数的输入及通过机械手和旋转台的协作完成这个过程（5）为生成零件最终尺寸的3D扫描和CAD模型这段文章介绍了焊接轨迹的规划、校正、扫描和重建是基于磨损程度和焊接尺寸。
1 轨迹规划当重建再制造模型后，在再制造中一系列合理，有效的规划必须被执行，换句话说是轨迹规划。
为了得到更高质量和更好看的外观，应当努力保持使焊接金属融滴平坦或缓慢地趋向位置，因为需要被修复的地方是各种各样的，它们的轨迹的算法完全不同，它们可以通过借助提供对机器人连接的Trv3DEdit软件使用离线程序编制解决。
转换程序化的焊接轨迹坐标，在每一条轨迹中加入起始点和结束点，并且依照机器人程序结构输出为文件格式，生成机器人程序，这些程序可以用来实现以下的模拟实验和实际生产。
这种设计充分体现了灵活特性和极大提高了系统效率。
1.1 规划原理考虑到焊接融滴，机器人轨迹规划的任务就是选择一个最理想的机器人焊接路径以及与磨损程度和焊接过程相应的姿势。
机器人焊接路径规划
(3) 设焊接过程中机器人在空载路径的移动速度为v1，机器人焊接焊缝的 速度为v2，定义整体焊接过程中的时间代价为t，则有以下函数：
机器人末端在每一次焊缝路径转移中的相对角度变化，可以根据已
经获得的焊缝的三维坐标实现。设路径中相邻的三个焊点
，
，
。在机器人末端从焊缝i的起点转移到焊缝i
的终点时，机器人末端的角度设为θi，定义为 的从焊缝i的终点到焊缝j的起点的角度
件，并尽可能在焊接效率、空载路径最短、末端相对转角代价间取得最
优均衡的焊接路径，是本文重点研究问题。
设机器人的焊接路径优化顺序为：
其中
(1) 。m表示焊缝的条数。i, j表示焊缝的焊接顺
序，第一个等式为焊接顺序的焊缝表示形式，第二个等式为焊接顺序的
焊缝端点表示形式。
由(1)式可以定义焊缝过程中的空载路径长度dij和焊缝长度li。 (2)
4 仿真与实验分析 用MATLAB对机器人路径规划进行仿真，在三维环境下 对蚁群算法进行了改进，设置模拟环境包括起始焊缝和终止 焊缝，每条焊缝的起点和终点。
ELECTRONICS WORLD・技术交流
以图2所示工件为例，以焊接工件所在空间建立坐标系， 四条立焊缝的起点终点坐标。
图2 原始算法路径图
(1)
(2)
(3)
其中， 表示蚂蚁k从i点选择下一个点 j的概率，τij (t) 表示所选择的(ij)两条焊缝上的信息素的浓度，α,β表示τij (t)， ηij的权重参数，ηij =1/ f，其中ηij表示与焊缝(i,j)相关联的启发 式信息，f 中包含表示各条焊缝之间的空载路径信息的dij。参数 初始化，对焊缝进行编码，以染色体的形式把每条焊缝标记， 用于生成路径信息，用目标函数对每一代个体进行优化。
关于机器人焊接路径规划优化的研究
关于机器人焊接路径规划优化的研究吴国骏;杨建中;欧道江【摘要】焊枪与焊缝相对位置关系以及机器人运动平稳性直接决定焊缝质量,论文采用变位机调整焊枪与焊缝相对位置,并且通过建立机器人运动平稳性函数优化机器人运动平稳性,综合焊接位置,机器人位置建立综合目标优化函数进行焊接路径的优化.采集的数据显示在焊枪与焊缝在最优位置附近的情况下,机器人运动平稳性有着显著提高.结果表明,基于粒子群算法对焊接路径进行优化操作能够提高机器人加工过程的平稳性,可以提高焊缝质量.【期刊名称】《机电产品开发与创新》【年(卷),期】2018(031)004【总页数】4页(P36-39)【关键词】机器人;焊接路径规划;变位机;粒子群算法【作者】吴国骏;杨建中;欧道江【作者单位】国家数控系统工程技术研究中心,湖北武汉430074;华中科技大学,湖北武汉430074;华中科技大学,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP391.90 引言在焊接领域，机器人离线编程路径规划有着广泛的应用[1～3]。
根据长期的焊接经验，只有当焊缝位于合适的焊接位姿，焊缝质量最好，焊接加工速度最快。
为了改变焊枪与焊缝相对位置关系，通常有两种方式，引入多机器人协作加工与变位机。
Basile[4]采用了机器人协作的方式进行加工，以便获得更好的加工位姿，但是这种方法必须要求有两台机器人，对客观条件要求比较高。
陈志祥[5]基于关节角位移总和建立运动平稳性函数，采用遗传算法，优化机器人的求解，对运动平稳性有一定的优化。
但是机器人的运动平稳性往往由同一个关节角位移的差值的差异决定，因此基于机器人角位移差值的方差建立机器人运动平稳性的优化函数。
王学武[6]采用粒子群算法对焊接路径规划中焊接点位顺序进行优化操作，取得了不错的效果。
本文基于相贯线焊缝，通过以焊枪的自转角，工作角，行走角为优化变量，以角位移差值序列的方差值为优化方向建立机器人运动平稳性的目标函数，再结合焊接位置，机器人位置建立综合评估函数，采用粒子群算法进行优化操作，通过采集机器人末端执行器速度的变化，对比得到机器人运动平稳性得到提高的结论，最终求出满足要求的解。
自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与优化
自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与优化自动化焊接已经成为现代工业生产中普遍采用的焊接方法之一。
焊接机器人在自动化焊接过程中发挥着重要的作用。
为了提高焊接效率和质量，焊接机器人的路径规划和优化变得至关重要。
本文将讨论自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与优化的相关问题。
一、路径规划技术在焊接机器人中的应用路径规划是指在给定的工作空间中，通过选择合适的运动路径，使焊接机器人能够按照要求完成焊接任务。
路径规划技术可以分为离线规划和在线规划两种。
1. 离线规划离线规划是在计算机上预先计算机器人的工作路径，并将计算结果保存在机器人的控制系统中。
离线规划可以基于各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，寻找最优的路径。
离线规划的优点是计算效率高，可以在没有机器人实际操作时进行路径计算。
然而，由于离线规划无法考虑到实际工作环境中的障碍物和干扰，因此路径规划结果可能不够准确。
2. 在线规划在线规划是在机器人进行实际焊接任务时，实时计算机器人的工作路径。
在线规划可以根据实际的工作环境，动态调整机器人的路径。
在线规划的优点是可以根据实际情况进行实时调整，路径更加准确。
然而，由于在线计算需要占用机器人的计算资源，因此计算效率相对较低。
二、焊接机器人路径规划的优化方法为了提高焊接机器人路径规划的效果，可以采用以下优化方法：1. 最短路径算法在路径规划中，最短路径算法是常用的优化方法之一。
最短路径算法可以根据不同的约束条件，如路径长度、运动时间等，计算机器人的最短路径。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等。
2. 避障算法避障算法可以帮助机器人在焊接过程中避免碰撞障碍物。
常用的避障算法包括障碍物检测和避障路径规划。
障碍物检测可以通过传感器等设备实现，避障路径规划则需要计算机算法来确定避障路径。
3. 运动平滑算法运动平滑算法可以使机器人的运动更加平滑和连续。
运动平滑算法可以通过对机器人的加速度和速度进行限制来实现。
焊接机器人编程路径规划与焊缝检测
焊接机器人编程路径规划与焊缝检测一、引言焊接是制造业中一项重要的工艺，在许多领域都有广泛的应用。
而随着科技的不断进步，传统的人工焊接逐渐被自动化焊接取代。
焊接机器人作为一种高效、精确的焊接工具，发挥着重要的作用。
然而，焊接机器人在工作过程中需要进行路径规划和焊缝检测，以保证焊接质量和准确度。
本文旨在探讨焊接机器人编程路径规划与焊缝检测的方法和技术。
二、焊接机器人编程路径规划2.1 路径规划的目标焊接机器人编程路径规划的目标是使机器人能够按照设定的路径进行焊接操作。
路径规划需要同时考虑到焊接速度、质量和效率。
优化的路径规划能够提高焊接效果，减少焊接时间，降低生产成本。
2.2 路径规划方法路径规划方法有多种，其中常用的方法包括仿真、基于几何模型的规划和基于传感器的规划。
仿真方法通过建立仿真模型来模拟焊接机器人的运动轨迹，并根据预定条件进行路径规划。
基于几何模型的规划通过对焊缝进行建模，并基于几何计算确定最优路径。
基于传感器的规划则依靠传感器获得工作环境的信息，并根据测量数据进行路径规划。
2.3 路径规划技术路径规划技术主要包括全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划旨在规划从起点到终点的整个路径，可以利用启发式搜索算法（如A*算法）来实现。
局部路径规划则根据机器人当前位置和环境条件，规划下一步的运动路径，常用的方法包括避障算法（如Dikstra算法）和动态窗口方法。
三、焊缝检测技术3.1 焊缝检测的重要性焊缝检测是保证焊接质量的关键环节。
焊缝检测可以检测焊接过程中的缺陷和问题，及时进行修复，确保焊接质量达到要求。
传统的焊缝检测通常依赖于人工观察和经验判断，效率低下且易受主观因素影响。
因此，借助机器视觉和传感器技术进行焊缝检测能够提高检测的准确性和效率。
3.2 焊缝检测方法焊缝检测方法主要包括图像处理和传感器检测两种方式。
图像处理方法通过对焊缝图像进行分析和处理，提取焊缝的特征，并应用分类算法进行缺陷检测。
焊接机器人的姿态识别与路径规划技术研究
焊接机器人的姿态识别与路径规划技术研究随着工业自动化的不断发展，焊接机器人作为一种先进的自动化生产工具，得到了广泛应用。
与传统手工焊接相比，焊接机器人具有效率高、精度高、重复性好、耐疲劳等优点。
但是，焊接机器人的姿态识别和路径规划仍然是一个复杂而难以解决的问题。
一、姿态识别技术机器人的姿态识别是指通过机械手与焊接枪的相对位置以及焊缝的形状，来识别机器人的姿态。
这一技术对于焊接机器人而言显得尤为重要，因为机器人的姿态直接关系到焊接的精度和稳定性。
目前，常用的姿态识别技术有基于视觉传感器和基于力传感器的两种。
基于视觉传感器的姿态识别技术主要是通过机器视觉技术对焊缝进行形状识别，然后利用焊枪位置信息进行姿态计算。
该技术具有较高的精度和可靠性，但对环境的光线和突发事件等因素敏感，可能会对识别结果造成干扰。
基于力传感器的姿态识别技术则是通过测量焊接过程中焊接枪的力、力矩和位移等参数来实现的。
这种方法对环境的光线和干扰等因素不敏感，可以较为准确地识别机器人的姿态。
但是，相对于基于视觉传感器的方法，基于力传感器的技术要求更高，需要较为精密的传感器设备。
二、路径规划技术焊接机器人的路径规划技术是指对给定的焊接任务，根据焊接工艺和机器人运动特性，生成一条优化的焊接路径，并将路径转化为机器人可以执行的控制指令。
常用的路径规划算法包括基于图论算法的Dijkstra算法、基于遗传算法的优化算法以及基于深度学习的算法等。
在实际焊接过程中，不同的焊接任务需要采用不同的路径规划方法，并结合机器人的运动特性进行适当的调整。
此外，由于焊接过程中的多变性和不确定性，路径规划算法还需要考虑机器人在执行任务时的反应能力，因而需要对规划结果进行进一步的优化和调整。
三、总结姿态识别和路径规划是焊接机器人中两个至关重要的环节，它们直接关系到机器人的产能、质量和精度。
随着机器人技术不断发展，这两个方面的技术也在不断提升和完善。
未来，我们有理由相信，通过更加精确的算法和更加智能的控制系统，焊接机器人将会更加高效、稳定地完成各种工艺焊接任务。
焊接机器人的路径规划算法研究
焊接机器人的路径规划算法研究Chapter 1 简介焊接机器人路径规划算法是目前机器人领域的一个重要的研究方向。
随着现代制造业的发展，越来越多的企业开始采用机器人代替传统的人力生产，这也促使了机器人领域的技术不断地更新迭代。
而焊接机器人是其中一个重要的方向，因此，研究焊接机器人路径规划算法具有很大的实际应用价值。
本文将分为以下几个方面进行探讨和分析：第二章将会介绍焊接机器人及其运动学模型，并探讨坐标系变换的问题；第三章将介绍常见的路径规划算法，例如最短路径规划算法、四叉树算法等；第四章将会探讨针对焊接机器人的路径规划算法，包括机器人摇臂角度规划问题、安全距离问题等；最后是总结与展望。
Chapter 2 焊接机器人的运动学模型焊接机器人的运动学模型可以分为两种：末端反演法和迭代法。
末端反演法是根据机器人的末端执行器的位置和姿态反演出机器人的关节角度，因此，末端反演法需要解决坐标系变换问题。
坐标系变换问题是指，在不同坐标系下机器人的位置和姿态可能会发生变化，因此，需要将不同坐标系之间的位置和姿态进行转换。
对于焊接机器人，坐标系通常有四个：基坐标系、世界坐标系、工件坐标系和末端执行器坐标系。
迭代法是通过迭代方法求解机器人关节角度的方法，可以不需要进行坐标系变换。
但是迭代法需要满足一些条件，例如机器人的机构结构必须是解析的。
Chapter 3 常见的路径规划算法路径规划算法是机器人控制的关键之一，包括最短路径规划算法、A*算法、四叉树算法等等。
在这里，我们主要介绍最短路径规划和四叉树算法。
最短路径规划算法是一种经典的寻路算法，广泛应用于机器人路径规划中。
该算法的基本思路是：首先确定起点和终点，然后按照一定的方式寻找两点之间的最优路径。
四叉树算法则是一种高效的路径规划算法，其基本思路是将场景分割成多层四叉树，并在每个节点上存储该节点内部的路径规划信息。
这样，在规划路径时，只需要查询包含了起点和终点的节点，然后通过四叉树的分裂与合并，寻找最优路径。
焊接机器人路径规划与姿态优化算法在汽车制造中的应用研究
焊接机器人路径规划与姿态优化算法在汽车制造中的应用研究焊接机器人是现代汽车制造中常见的自动化设备之一，它能够高效地完成焊接工作，提升生产效率和产品质量。
而焊接机器人路径规划与姿态优化算法则是确保机器人能够准确、稳定地完成焊接任务的关键技术。
本文将探讨焊接机器人路径规划与姿态优化算法在汽车制造中的应用研究。
首先，路径规划是指确定机器人在工作区域内的移动轨迹，以便达到预期目标并避免碰撞。
在焊接过程中，机器人需要根据零件形状、大小和工作环境等因素进行路径规划，使焊接焊缝得到均匀、牢固的连接。
路径规划算法需要考虑到焊接工艺要求和焊缝的形状，确保焊接质量和效率。
一种常用的路径规划算法是基于规则的启发式搜索算法，如A*算法和Dijkstra 算法。
这些算法通过构建状态空间图，将机器人的起始点和目标点连接起来，并通过评估潜在路径的代价函数来选择最佳路径。
在汽车制造中，这些算法可以应用于车身焊接、车轮焊接等环节，大大提高了焊接精度和效率。
除了路径规划，姿态优化也是焊接机器人应用中的关键问题。
姿态优化是指根据焊接形式和零件的几何形状，确定机器人焊接枪的角度和位置，以实现最佳焊接效果。
姿态优化算法能够考虑到焊接角度、焊枪位置和焊接速度等因素，确保焊接焊缝的连接紧密且焊接质量稳定。
在汽车制造中，焊接机器人姿态优化算法具有广泛的应用。
例如，在车身车顶焊接中，焊接机器人需要根据车顶的形状和大小，确定最佳的焊接姿态，以保证焊接质量。
此外，在焊接汽车车门等零部件时，姿态优化算法可以确保焊缝的均匀性和牢固性，提高产品质量。
除了上述的路径规划和姿态优化算法，还有一些先进的焊接机器人算法值得我们关注。
例如，基于任务和环境感知的动态路径规划算法可以根据实时感知到的环境信息，动态调整机器人的路径，避免与其他设备或障碍物发生碰撞。
另外，基于机器学习的姿态优化算法能够根据历史数据和专家经验，自动调整焊接姿态，提高焊接效率和质量。
总之，焊接机器人路径规划与姿态优化算法在汽车制造中具有重要的应用价值。
工业机器人操作中的路径规划技巧及柔性控制
工业机器人操作中的路径规划技巧及柔性控制工业机器人是现代制造业中不可或缺的重要设备之一，通过其精准、高效的操作能力，提高了生产线的自动化水平和生产效率。
在实际生产中，工业机器人的路径规划和柔性控制是关键的技术要素，它们决定了机器人的操作能力和效率。
路径规划是指工业机器人在执行任务时选择最佳的路径，使其能够以最小的时间和能耗完成工作。
在路径规划中，有几个常见的技巧可以帮助工业机器人实现高效的操作。
首先，优化路径选择。
工业机器人执行任务时，需要考虑空间布局、障碍物等因素，选择能够有效避开障碍物、减少运动距离的路径。
针对复杂的工作环境，可以运用路径搜索算法，如A*算法、Dijkstra算法等，通过寻找最短路径或者最优路径，实现机器人的高效操作。
其次，规划插值点。
在工业机器人的操作中，往往需要过渡到不同的位置和姿态，以完成不同的任务。
规划插值点可以帮助机器人平滑过渡，避免突然的位置和姿态变化，减小机器人在操作过程中的震动和振动，从而提高机器人的精度和稳定性。
再次，考虑工具干涉。
在工业机器人的操作中，工具往往会与工作环境接触，避免干涉是非常重要的一步。
通过对工具姿态和工作空间的合理设计，可以避免工具在执行任务时与其他物体发生碰撞或干涉，保障机器人的安全性和操作效果。
柔性控制是指工业机器人在执行任务时，能够根据需要灵活调整自身的运动和力度，以满足不同的需求。
柔性控制可以实现机器人的高速、高精度的运动，同时保证机器人与工作环境的配合度。
首先，运用传感器技术。
通过安装不同类型的传感器，如力传感器、视觉传感器等，可以实时反馈机器人与工作环境之间的交互力或视觉反馈信息。
机器人根据传感器反馈的信息，可以实现根据环境需求自适应的姿态和力度调整，从而更加灵活地执行任务。
其次，采用模型控制技术。
工业机器人的动力学模型和控制算法是柔性控制的关键。
通过建立机器人的动力学模型，可以精确估计机器人在执行任务时的运动特性。
在控制算法中引入模型预测和优化技术，可以实现机器人运动的预测和优化，从而实现柔性的、高效的操作。
基于UG／OPEN GRIP的机器人堆焊路径规划
基于UG／OPEN GRIP的机器人堆焊路径规划
徐兴明;李成刚;朱威
【期刊名称】《中国制造业信息化：学术版》
【年(卷),期】2011(040)004
【摘要】通过UniGraphics二次开发平台UG／OPENGRIP实现切片和路径规划算法，完成UG模型的切片、路径规划的自动生成。
对机器人代码生成系统进行了介绍，并将RP技术与熔焊技术相结合，利用UG二次开发对三维实体进行直接适应性切片，提高了切片的速度，克服了传统切片方法由于采用三角形面片逼近三维物体模型所引起的精度不高的问题。
另外，针对不同的零件类型采取不同的路径规划方法，形成连续运动路径，从而不同程度地提高了成型效率和零件的成形质量。
【总页数】4页(P22-25)
【作者】徐兴明;李成刚;朱威
【作者单位】南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.2
【相关文献】
1.用UG/Open GRIP开发基于UG-NX的三维冲模标准件库 [J], 何为平;孙小捞
2.未知环境下基于三次螺线Bug算法的移动机器人路径规划 [J], 康亮;赵春霞;郭剑辉
3.基于UG/OPEN GRIP的机器人堆焊路径规划 [J], 徐兴明; 李成刚; 朱威
4.基于Bug算法的移动机器人路径规划研究 [J], 赵文瑜
5.基于UG二次开发的GRIP标准件库制作系统研究 [J], 潘泓谊;刘淑梅;毛欣然因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
unity3d机器人焊接焊缝自动提取及轨迹规划与仿真
２０１９ 年 １１ 月
组合机床与自动化加工技术
Ｍｏｄｕｌａｒ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｏｏｌ ＆ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
Ｎｏ. １１
Ｎｏｖ. ２０１９
文章编号:１００１ － ２２６５(２０１９)１１ － ０００８ － ０５ ＤＯＩ:１０. １３４６２ / ｊ. ｃｎｋｉ. ｍｍｔａｍｔ. ２０１９. １１. ００３
由空间几何关系ꎬ通过两个邻接三角形的单位外法线ꎬ
可以求得边的二面角ꎮ
θ ＝ ａｒｃｃｏｓ
图 ２ ＵＩ 面板和仿真场景
２ 特征提取
本文通过获取焊接模型的三角网格顶点信息ꎬ并
经过重复点剔除、重组后建立新的拓扑关系ꎬ然后根据
特征点的识别条件提取模型中的特征点并存入集合进
行存储管理ꎬ最后按照给定的规则将特征点连接成特
用于实现人机交互的功能ꎬ方便作业人员快速寻找自
己想要实现的功能ꎮ 最终在 Ｕｎｉｔｙ 中布置好场景后ꎬ
可以看到如图 ２ 所示的整体布局界面ꎮ
排序的三角网格模型快速拓扑重建算法ꎮ
(１) 冗余点剔除
本文建立 Ｖｅｒｔｅｘ 类ꎬ用于模型中顶点信息的存储
及处理ꎮ 重写 Ｖｅｒｔｅｘ 类中继承自 ＩＥｑｕａｔａｂｌｅ < Ｔ > 接口
人工示教的复杂操作ꎮ
关键词:Ｕｎｉｔｙ３Ｄꎻ特征提取ꎻ虚拟仿真ꎻ焊接机器人
中图分类号:ＴＨ１６５ꎻＴＧ６５９ 文献标识码:Ａ
Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｗｅｌｄｉｎｇ Ｓｅａｍ ｏｆ Ｕｎｉｔｙ３Ｄ Ｒｏｂｏｔ ａｎｄ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
２０１９ 年 １１ 月
机器人多层多道焊接的路径规划_危文灏
2.1
图 1 为中厚壁管件的典型相贯连接形式．接管 轴线与母管轴线垂直正交．母管侧壁通孔与接管内 壁直径相等且与接管同轴．接管下端坡面为所需坡 口，焊道将以此坡口为基准进行排布．
ㅵവষ䴶 ㅵ
᳆㒓1
Z O
᳆㒓2 Y
Ф1
↡ㅵ
X
图 3 焊接坡口模型 Fig.3 Welding groove model
(2) 各层道的排布遵循等差数列规律．由内而 外，第 1 层 1 道，第 2 层 2 道， · · · · · · ，第 n 层 n 道． (3) 每条焊道的截面积相等，每一层各焊道截 面等高． (4) 除每一层最后一道外，其余各焊道的截面 为棱形且每一层中的棱形全等． 这里每个焊道的截面形状为棱形是由初步人工 焊接试验得出的．针对管件相贯连接处的多层焊道 叠加，结合重力、焊材流动性等因素，试验结果中 的每条焊道截面形状近似为棱形．因此假定每个焊 道的截面为棱形，而不是三角形、 矩形、 圆形等． 以试验建立规划算法的假设条件提高算法的合理性 与准确性． 图 6 为规划后的多层多道焊道排布顺序．每条 焊道定位点为每个焊道棱形截面（每层最后一道 除外）的角点．角点号的前一位数代表焊道所在层 数；后一位数代表焊道所在该层的道数．实际焊接 将按照 11、 21、 22、 · · · · · · 、 n(n − 1)、 nn 的顺序进 行．
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图 4 预制管件 Fig.4 Prefabricated pipes
在焊接坡口处，机器人将围绕接管的轴线连续 多圈转动由内而外进行焊接．最终将坡口的焊缝填 充区填满． 2.2 机器人多层多道焊接的焊道排布策略 焊接坡口模型建立后，绕接管轴线的任一坡口 截面的焊缝填充区的位置、大小和边界条件即为已 知．为了使实际焊接过程中每条焊道填充均匀且饱 满致密，焊接过程平稳，对图 2 的焊缝填充区作进 一步规划．如图 5 所示，排布遵循如下规律： (1) 任一坡口截面中的焊缝填充区面积相等．
焊接机器人运动路径优化分析
机器人坐标变换
关于具有多个关节的串联机器人来说，有众多的空间坐标系，所以在讨论各个空间 坐标系之间的关系时就需要讨论坐标系的变换问题，主要的变换有平移变换、旋转 变换和复合变换
平移变换 AP B P APB
O
旋转变换
A
A P B R BP
A A A B 复合变换 p pB B R p
焊接机器人本体的构成
1.基座，是整个机器人的支持部分 ，有固定式和移动式两种，本文采用 固定式 2.腰部，是连接大臂和基座的部件 ，通常是回转部件，腰部的回转运动 在家长上臂部的平面运动，就能使手 腕做空间运动 3.大臂，连接腰部与小臂，组件包 括大臂和传动部件，在用以驱动小臂 做俯仰运动 4.小臂，用以连接大臂与手腕，组 件包括小臂、传动部件、传动轴等 5.手腕，与末端执行器相连，主要 功能是带动末端执行器完成预定姿态 6.末端执行器，是机器人直接进行 工作的部分，用来安装焊枪
T 1 X T 1TX ' IX '
构建机器人连杆坐标系
对于有多个自由度的机器人，有多个关节，所以需要对每个关节建立坐标系，然后 通过前面所讲的坐标变换的方法来建立各个坐标系之前的关系，这里我们运用一种 D-H法，是一种矩阵的方法，能为关节连中的每个连杆建立坐标系。 D-H法的X方向是由当前轴和相邻的下一轴来确定的。如图，两个连杆的连接关系为 转动关系，机构中存在三个旋转关节，先确定Z轴方向，根据己有的Z轴得出X轴。
Izz（kg-mm2） 3.2913681705E +005 1.5782727779E +005 2.2621741005E +004 1.4618315709E +004 1.6752203243E +004 9.63373485597 45E +003
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备， 只要确定扫描轨迹 的点位数据文件 ， 便可以方 便 地 编制程 序 ， 实现 区域 的 扫描 填 充 。 （ ） 利用 ２可
机器 的柔 性 ， 方便 快 速 更 换 执行 部 件 ， 模 型 制造 将
的“ 加式 ” 添 快速 成 形 与轻 切 削 加 工 以及 抛 光 工 艺 结 合起 来 ， 以提 高模型 特别 是大 尺寸模 型 的制作效
免相 邻层 间 切 片形 状 的突 变 。而 ＵＧ 又 是 一套 集 Ｃ ＡＤＡＡ Ｃ Ｅ 一 体 的 高 端 软 件 ， Ｅ Ｍ／ Ａ ＵＧ／ Ｐ Ｎ 提 ＯＥ 供 了 良好 的高 级语 言接 口 ， 得 ＵＧ 的造 型功 能和 使
计算 功 能有 机 地 结 合 起 来 ， 于 用 户 进 行 二 次 开 便 发， 因此 软件 系统 选择 ＵＧ平 台进 行二 次开发 ｌ 。 ６ Ｊ 利 用 ＵＧ／ Ｐ的 Ｓ ＣＴ命 令 ， 到任 意 复杂 ＧＲＩ Ｅ 得
Ｓ ＴＬ交换 文 件 采 用 的是 三 角 形 逼 近模 型 ， 带 来 它
了一系列问题（ 如模型容易出现错误 、 无拓扑信息、
数据 冗余 、 精度 损失 等 ） 。 为 克服上 述 问题 ， 文设 计一 类直接 适应 性切 本
片， 其原理 是利 用 相 邻层 面积 变 化来 调 整层 厚 ， 避
类型采 取 不同的路 径规 划 方法 ， 成连 续运 动路 径 ， 而 不 同程 度 地提 高 了成 型 效 率和 零件 的成 形 从
形 质量 。
关键 词 ： 器人 ； 机 ＵＧ／ Ｐ Ｎ ＧＲ Ｐ； 片 ； 径规 划 ＯＥ Ｉ 切 路 中图分类 号 ： Ｐ ４ ． Ｔ ２２ ２ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编号 ：６ ２—１ １ （０ １ ０ —０ ２ 一Ｏ １７ ６ ６ ２ １ ）７ ０ ２ ４
２１ ０ １年 ４月 中 国制 造业 信息 化
第４ ０卷
第 ７期
基 于 ＵＧ／ Ｅ ＯＰ Ｎ ＧＲＩ Ｐ的 机 器 人 堆 焊 路 径 规 划
徐兴明， 李成 刚 ， 朱 威
（ 京航 空航 天大 学 机 电学 院 ， 南 江苏 南京
２０ １） １０６
摘要 ： 通过 ＵｎＧ ａ ｈｃ 二 次开发 平 台 ＵＧ／ Ｅ Ｉ ｉ ｒｐ ｉ ｓ ＯＰ Ｎ ＧＲ Ｐ实现切 片和路 径规 划算 法 ， 完成 ＵＧ模 型
近三 维物体 模 型 。在 切 片运算 中 ， 只要对 所有 三角 面 的边 与切割 平 面求 交 ， 得 所 有 的交 点 ， 后 将 获 最
交点恢 复 为 轮 廓 线 ， 即为 所 得 的切 片结 果 。 由于
率 与表 面质 量 ， 构成 以机器 人为 主体 的多工 艺集成
快 速 成形装 备 。 焊接熔 敷快 速 成 形 技 术 可 追 溯 至 ２ ０世 纪 ６ ０
１ 基 于 ＧＲＩ Ｐ的路 径 规 划 方 法
在路 径规 划之前 ， 要对快 速成 形体 进行 切片 需 操作 。 ’
满 足 当今 高效 率 低 成 本 的 要求 。机器 人 本 身 还有 其 自身优点 … （） 器人 是 一 种 成熟 的 自动 化装 １：１机
１． 切 方 法 １ 传 统 的 Ｓ Ｌ（ ｔｒｏ Ｌｔｏｒｐ ） 片 ， 用 Ｔ Ｓｅｅ ｉ ｇａｈ 切 ｈ 使
ＵＧ／ Ｐ Ｎ ＧＲ Ｐ设计 了快 速 成 形 路径 规 划 算 法 ， ＯＥ Ｉ
收 稿 日期 ：０ ０—０ ２ ２１ ９ ５
作者简介 ： 徐兴明（９ ５一）男 ， １８ ， 江苏扬州人 ， 南京航 空航天大学硕士研究生 ， 主要研究方 向为工业机器人。
基 于焊接 机 器 人 的快 速 成 形 技术 是 一 种 利用
机器人 进行熔 焊 堆 积 实现 金 属 零 件 直 接成 形 的技
形 零 件尺 寸 范 围大 ， 成形 成 能
多金属 的 、 密 的 、 金属 问具有 冶金 结合 的零件 ， 致 多
Ｃ Ｄ模 型 与切 平 面 的每 条 交 线 ， 相 连 交 线 构 成 Ａ 将 轮廓 环 ， 据 切 平 面轮 廓 环 存 在规 则 ［ Ｊ判 断 出 根 ， 内外 轮 廓环 ， 构建 内外 轮廓环 边界 并利 用 ＵＧ的分 析 功能 计算 出截 面的 面积 。
于起 步 阶 段 。本 文 主 要 通 过 ＵＧ 二 次 开 发 工 具
经 济 制 造 各 种 接 近 净 成 形 零 部 件 的 技 术 和 设 备［ 。２ ０世纪 ９ 代初 ， 国 Ｒ ｌ —Ｒ ｙｅ 空 ０年 美 ｏｌ ｓ ｏｃ 航
集 团致力 于三 维焊接 技术 的研究 。此后 ， 许多 国家 对三 维焊 接技 术进行 研究 并取 得 长足 的进 展 ｊ 。 国 内对 于 焊 接熔 敷 快速 成 形 技术 的研究 还 处
的切 片、 路径 规 划的 自动生 成 。对 机 器人 代码 生 成 系统 进行 了介 绍 ， 并将 Ｒ Ｐ技 术 与 熔焊 技 术相
结合 ， 用 ＵＧ二 次开发 对 三维 实体进 行 直接 适 应 性切 片 ， 高 了切 片 的 速度 ， 利 提 克服 了传 统切 片 方法 由于采 用三 角形 面片逼近 三 维 物体 模 型所 引起 的精 度 不 高的 问题 。 另 外 ， 对 不 同的零 件 针
年代末 ， 邦德 国 Ｋ ｕｐＴ ｙｓｎ钢铁 制 造公 司及 联 ｒｐ 、 ｈ ｓｅ
瑞 士 Ｓ ｌ ｒ 司 率先 开 始 开 发 成形 焊 接 工 艺 用 于 ｕ ｅ公 ｚ 制造 全 由焊缝组 成 的大 型压 力 容器 Ｌ ３ ０世 纪 ２ 。２ ３ 八 九 十年 代 ， 国 Ｂ ｂｏｋ ＆ Ｗ ｉｏ 美 ａｃｃ ｌ ｘ公 司 投 入 上 ｃ 千万 美元 开发 成形熔 化技 术 ， 力 于开发 能够 用于 致