焊接机器人运动路径优化分析共31页
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。
6R焊接机器人轨迹优化及仿真研究
第45卷 第4期华北理工大学学报(自然科学版)V o l .45 N o .42023年10月J o u r n a l o fN o r t hC h i n aU n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y (N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n )O c t .2023收稿日期:2023-03-17 修回日期:2023-09-27基金项目:河北省教育厅基金项目(2019G J J G 216);华北理工大学博士启动基金项目(B S 2017094)㊂ 第一作者:蔡玉强,男,博士,教授,研究方向:机械动力学㊂ 通讯作者:吴汉文,男,河北沧州人,硕士研究生,研究方向:机械动力学与机器人学㊂ D O I :10.3969/j.i s s n .2095-2716.2023.04.006文章编号:2095-2716(2023)04-0042-086R 焊接机器人轨迹优化及仿真研究蔡玉强,吴汉文(华北理工大学机械工程学院,河北唐山063210)关键词:焊接机器人;轨迹规划;时间最优;改进粒子群算法摘 要:针对保持6R 焊接机器人作业中稳定㊁高效的问题,提出一种以改进粒子群算法为基础,结合3-5-3插值多项式来进行轨迹规划的方法㊂采用D -H 法分析机器人结构参数,建立机器人运动学模型;在关节空间内采用分段高次插值方法进行轨迹规划;在满足各个关节位置㊁速度㊁加速度约束条件基础上,以时间最优为目标,采用改进粒子群算法对分段多项式插值构造运动轨迹进行优化㊂通过MA T L A B 软件对机器人各关节运动轨迹仿真,研究结果表明,所提出的轨迹优化方法在满足各关节运动约束条件㊁保证机器人运行稳定前提下,显著提升了工作效率,并实现了6R 焊接机器人时间最优轨迹优化㊂中图分类号:T P 242 文献标识码:A引言工业机器人是实施自动化生产线㊁智能制造车间的关键设备,为推动我国机器人产业快速㊁健康的可持续发展,大力发展工业机器人技术势在必行㊂为提高装备制造现场的产品质量和效率,合理的轨迹规划至关重要㊂轨迹规划目标是确定一条机器人运动过程中速度㊁加速度过渡平缓,并保持机器人末端运动状态稳定的轨迹㊂并在此条件下,针对机器人运行时间进行优化,提高其工作效率㊂根据轨迹规划空间不同,其主要分为笛卡尔空间与关节空间:前者直接描述末端执行器的位姿与时间的函数;后者描述的是各关节角度与时间的函数关系,该方法计算量较小,且没有奇异性,十分适用于点对点的运动问题㊂针对适用对象,该项目主要研究关节空间轨迹规划,当前国内外学者在关节空间轨迹规划及优化领域的研究逐步深入[1],目前主要有多项式插值法[2,3]㊁组合多项式插值法[4,5]㊁B 样条插值法[6,7]以及是针对此类基础插值算法进行改进㊂在轨迹规划时常伴随轨迹优化的研究,优化目标主要有时间[8-10]㊁能耗[11,12]㊁脉动[13],通常采用各类智能算法来实现以上目的[14]㊂综上,本文以时间最优为目标,采用改进P S O 算法对6R 焊接机器人运行时间优化㊂在任务空间焊接路径上选取路径点,并将其对应的机器人末端位姿映射为关节空间各关节角度值;采用3-5-3多项式对各关节路径点插值,拟合得到关节空间连续运动轨迹;最后,采用递减惯性权重和非线性动态学习因子的P S O 算法对该轨迹进行优化计算,得到机器人运行时间最优轨迹,并用MA T L A B 软件进行验证㊂1机械臂运动学模型以A B BI R B 1660型机器人为研究对象,如图1为机器人运动状态的C A D 模型,根据D -H 法建立机械臂的各连杆坐标系如图2所示㊂该机器人均为转动关节,末端夹持焊枪㊂令基坐标系坐标系重合,其余坐标系各方向按右手定则确定㊂其D -H 参数及个关节变量范围如表1所示㊂图1 I R B 1660机器人三维模型图 图2 I R B 1660机器人连杆坐标系表1 A B BI R B 1660机器人D -H 参数表连杆iαi -1/ʎa i -1/mm θi /ʎd i /mm 关节角变化范围/ʎ10θ10-180~1802-90150θ2221-90~15030700θ30-238~794-90110θ484-175~1755900θ50-120~1206-900θ60-180~180其中,a i -1为连接连杆i -1的相邻两关节轴线的公垂线,即连杆的长度;αi -1为相邻的2个关节之间的扭角,即连杆扭角;d i 为a i -1与轴线i 的交点到a i 与该轴交点的距离,即连杆偏距;θi 为a i -1与a i 的延长线间的夹角,即关节角㊂根据D -H 表建立该机器人正运动学方程,相邻连杆间坐标转换通式为: i -1i T =R o t (x ,αi -1)T r a n s (x ,a i -1)R o t (z ,θi )T r a n s (z ,d i )(1)变换矩阵的一般表达式为:i -1iT =c o s θi -s i n θi 0a i -1s i n θi c o s αi -1c o s θi c o s αi -1-s i n αi -1-d i s i n αi -1s i n θi s i n αi -1c o s θi s i n αi -1c o s αi -1d i c o s αi -10001éëêêêêêùûúúúúú(2)将基坐标系o {}至机器人末端坐标系6{}的连杆变换矩阵依次相乘便得到I R B 1660的机器人末端夹持机构相对于基座的总变换矩阵为:06T (θ)=01T (θ1)12T (θ2)23T (θ3)34T (θ4)45T (θ5)56T (θ6)(3) 06T =n x o x a x p x n y o y a y p y n z o z a z p z 0001éëêêêêêùûúúúúú(4)34 第4期 蔡玉强,等:6R 焊接机器人轨迹优化及仿真研究式中,n ㊁o ㊁a []分别为机械臂位姿的方向分量;p []为机械臂的位置分量㊂通过MA T L A B 软件来验证机器人运动模型正确性㊁保证轨迹规划可行性,完成对机器人轨迹的优化设计㊂机器人示教模型如图3所示㊂图3 A B BI R B 1660机器人示教模型为了保证机器人作业过程平稳运行且满足运动学约束条件㊂关节空间中一般采用三次或五次多项式插值,三次插值多项式中加速度存在突变,使得机器人磨损加剧,从而降低工作精度并增加能量消耗;五次插值多项式中加速度虽无突变避免了冲击与振动,但其计算量相对较大且对不同轨迹设计时可能会存在龙格现象,造成电机驱动系统破坏的缺点㊂而3-5-3多项式兼顾两者优点,在多轨迹点规划中有很强的优势,因而被广泛应用㊂其具体方法为将路径分为三段进行设计,即0ңt a ㊁t a ңt b ㊁t b ңt f 分别进行3次㊁5次㊁3次多项式进行插值㊂第j 关节在0ңt a ㊁t a ңt b ㊁t b ңt f 三段的角位移㊁角速度㊁角加速度的函数表达式,即:当0£t £t a 时,表示为: θj 1(t )=a j 10+a j 11t +a j 12t 2+a j 13t 3θ㊃j 1(t )=a j 11+2a j 12t +3a j13t 2θ㊆j 1(t )=2a j 12+6a j13t ìîíïïïï(5)当t a £t £t b 时,表示为: θj 2(t )=a j 20+a j 21t +a j 22t 2+a j 23t 3+a j 24t 4+a j 25t 5θ㊃j 2=a j 21+2a j 22t +3a j 23t 2+4a j 24t 3+5a j25t 4θ㊆j2=2a j 22+6a j 23t +12a j 24t 2+20a j 25t 3ìîíïïïï(6)当t b £t £t f 时,表示为: θj 3(t )=a j 30+a j 31t +a j 32t 2+a j 33t 3θ㊃j3=a j 31+2a j 32t +3a j 33t 2θ㊆j3=2a j 32+6a j 33t ìîíïïïï(7)式中,用t i i =a ㊁b ㊁c ()来表示第i 关节3段插值多项式的时间,θj i 表示第j 关节4个关节角度点㊁a j1i ㊁a j 2i ㊁a j3i (j =1㊁2 6;i =0㊁1㊁2 5)表示第j 关节在任意段路径中插值多项式的系数㊂通过上式计算可得插值多项式系数,其表示关系为:44 华北理工大学学报(自然科学版) 第45卷A =t 3j 1t 2j1t j1100000-1003t 2j 12t j 1100000-1000006t j 12000-20000000000t 5j 2t 4j 2t 3j2t 2j2t j 21000-100005t 4j24t 3j23t 2j 22t j21000-10000020t 3j 212t 2j 26t j22000-2000000000000t 3j3t 2j 3t j 3100000000003t 2j32t j31000000000006t j32000001000000000000100000000000010000000000000000000000000100001000éëêêêêêêêêêêêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúúúúúúúúúúúú(8)a =A -1b =a j 13a j 12a j 11a j 10a j 25a j 24a j 23a j 22a j 21a j 20a j 33a j 32a j 31a j30[]T(9) b =000000θj 300θj 000θj 2θj1[](10)从上述分析可以看出,分段插值多项式系数受到各段时间t 的影响,针对t 合理取值可达到理想效果㊂3粒子群算法3.1 传统粒子群算法粒子群算法的总体思想是针对鸟类群体行为的建模与仿真,提出的一种优化算法㊂通过种群中信息的交流来驱动种群在空间内不断搜索最优解㊂首次生成包含n 个粒子的初始种群X =X 1㊁X 2㊁ X n (),每个粒子X i 表示其对应的一个解向量,每个粒子有一个表示其速度向量的V i 来决定其运动的方向和距离,并且根据粒子本身最优位置和种群最优位置更新其变化速度㊂基于粒子速度来更新粒子的位置用以寻找最优解㊂粒子的位置和速度随着算法迭代按照式(11)进行更新㊂ v k +1i d =ω㊃v k i d +c 1㊃r 1(p i d -x k i d )+c 2㊃r 2(p g d -x k i d )(11) x k +1i d =x k i d +v k +1i d(12)式中,k 为当前迭代次数;x k i d 为第i 粒子在第k 次更新时的d 维分量;v k i d 为第i 粒子在第k 次更新时速度的d 维分量;ω为惯性权重;c 1㊁c 2为学习因子;r 1㊁r 2为[0,1]之间随机数㊂ f i t n e s s =t j 1+t j 2+t j 3(13) θ㊃ji (t )£V j m a x θ㊆ji (t )£A j m a x {(14)式中,V j m a x ㊁A j m a x 分别为机器人各关节运动过程中允许的最大速度㊁加速度㊂3.2 改进粒子群算法传统粒子群算法中各参数固定不变,易陷入局部最优且后期收敛速度慢等问题㊂为优化其性能,平衡全局和局部搜索能力㊂针对ω在线性递减惯性权重的基础上,创新性地提出对其进行非线性处理,对ωm a x -ωm i n ()/N m a x []项进行平方处理,相较于传统的线性递减惯性权重,可更好地让其值在搜索前期保持较大值,以此保证各个粒子在搜索空间内充分飞行,后期保持较小值,充分保证各粒子间信息交流学习;c 1㊁54 第4期 蔡玉强,等:6R 焊接机器人轨迹优化及仿真研究c 2设置为非线性的动态函数,c 1表示个体最大飞行步长,前期其值应较大,c 2表示全局最大飞行步长,后期其值应较大㊂改进后的ω㊁c 1㊁c 2分别见式(15)和式(16)㊂ ω=ωm a x -k ˑωm a x -ωm i n N m a xæèçöø÷2(15) c 1=c m a x -c m a x -c m i n ()s i n 2π2㊃k N m a x éëêêùûúúc 2=c m i n +c m a x -c m i n ()s i n 2π2㊃k N m a x éëêêùûúúìîíïïïï(16)式中,ωm a x 表示惯性权重最大值;ωm i n 表示惯性权重最小值;N m a x 表示最大迭代次数;c m a x ㊁c m i n 分别表示表示学习因子最大值㊁最小值㊂改进后的时间最优轨迹规划流程图如图4所示㊂图4 改进粒子群算法优化流程图4仿真实验与结果分析以改进粒子群算法为基础,结合3-5-3插值多项式对机器人轨迹优化方法的正确性和有效性进行验证㊂采用MA T L A BR 2022a 进行仿真实验研究㊂各关节在各个轨迹点角度见表2,机器人运动轨迹见图5㊂表2 关节角度插值点/ʎ关节编号起始点中间点2中间点3终止点关节11075130100关节22025-45-70关节345-12015-10关节456011020关节51030-6010关节61550802064 华北理工大学学报(自然科学版) 第45卷图5 机器人运动轨迹针对3-5-3插值多项式,需输入预设的机器人三段路径所需时间,求得多项式各系数,该项研究预设三段插值多项式时间均为3s ㊂种群初始化规模为50;迭代次数N m a x 为200;c m a x =2.5㊁c m i n =0.5,c 1㊁c 2在[0.5,2.5]内变化;ωm a x =0.9㊁ωm i n =0.4[15];机器人各关节速度约束条件为θ㊃m a x =[-50,50],加速度约束设置为θ㊆m a x =40㊂由于机器人3个腕关节(关节4㊁5㊁6)轴相交于一点㊂按照P i e pe r 准则,腕关节只改变机器人姿态,对其位置不产生影响㊂故以前三关节为主要研究对象得出结果,将传统粒子群算法与优化后粒子群算法进行对比研究㊂前三关节经过传统粒子群算法与改进粒子群算法优化后,其适应度值曲线如图6所示㊂各关节总用时均不同程度少于传统粒子群算法,对机器人效率的提升具有重要意义㊂另外,在搜索前期粒子群体能够很快地到达全局最优,并且在搜索后期相较于传统粒子群算法可更快地到达局部最优㊂图6 前三关节优化前后适应度值迭代曲线74 第4期 蔡玉强,等:6R 焊接机器人轨迹优化及仿真研究为确保6R 焊接机器人各关节能够稳定㊁高效地完成既定作业轨迹,设定该轨迹起始点及终止点的加速度㊁角加速度均为0,且其中间衔接点处的角速度㊁角加速度均相等㊂机器人仿真实验优化后时间分量见表3,优化前后各关节位置㊁速度及加速度曲线对比见图7㊂表3 优化后各关节时间分量时间/s关节1关节2关节3关节4关节5关节6t 10.5080.1890.6770.4290.3240.343t 20.5510.4030.7730.7431.0650.595t 30.4100.2560.2560.7140.6970.586图7 改进粒子群算法优化前后各关节位置㊁速度㊁加速度曲线图由图7机器人分析可知,各关节的位置㊁速度㊁加速度曲线更为顺滑且耗时更短㊂为保证各关节在每段84 华北理工大学学报(自然科学版) 第45卷路径中有充足时间完成其相应轨迹且满足关节运动在过程中的运动约束,选取6个关节在各分段轨迹中所用时间最大值㊂经过该算法优化后完成该段轨迹所需时间由9s 降低至2.49s ,极大地提高了该型号机器人生产效率,有效保证了机器人在高速运动过程中的稳定性㊂5结论(1)提出一种改进粒子群算法结合3-5-3插值多项式方法来进行轨迹规划,以解决机器人各关节在作业中存在的位置㊁速度㊁加速度突变导致运行过程中不稳定而导致机器人磨损加剧㊁工作寿命降低的问题㊂(2)通过采用优化后的递减惯性权重和非线性动态学习因子的方法,在满足机器人运动学约束的条件下,针对机器人轨迹以时间最优为目标进行优化㊂MA T L A B 仿真实验得出,该方法在保证了各关节角速度㊁角加速度曲线平滑的情况下,使得机械人轨迹运行时间极大降低,使得生产效率大幅度提高㊂因此验证该算法的有效性且相较于其它算法更易于实现,并为其他机器人轨迹优化问题提供借鉴㊂参考文献:[1] 董理,杨东,鹿建森.工业机器人轨迹规划方法综述[J ].控制工程,2022,29(12):2365-2374.[2] 韩亚军,张嘉,刘家英.高精度可重构工业机器人的轨迹规划方法[J ].机床与液压,2020,48(09):29-34.[3] 冯树先,刘益剑,夏慧强,等.焊接机器人轨迹规划与运动仿真方法[J ].制造技术与机床,2020,(11):61-65.[4] 胡渊.基于粒子群算法的D o b o t 机械臂时间最优抓放轨迹规划研究[D ].重庆大学,2022.[5] 李虎,刘泓滨.基于改进P S O 算法的时间最优机械臂轨迹规划[J ].组合机床与自动化加工技术,2023,(01):29-33.[6] 李纯艳,晁永生,陈帅,等.基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划[J ].组合机床与自动化加工技术,2022,(06):180-182+187.[7] 刘俊辉,周伟.基于三次B 样条的六自由度液压机械臂轨迹规划[J ].机床与液压,2022,50(09):75-80.[8] 苏俊,熊瑞平,温记明,等.基于改进粒子群算法的六自由度工业机器人轨迹规划[J ].制造技术与机床,2022,(10):38-45.[9] 邓镓敏,郭治富,王步康.锚护机器人工作臂的时间最优轨迹规划[J ].煤炭技术,2022,41(05):172-174.[10] 邹慧,周虎,张骐薇,等.基于改进粒子群算法的机器人时间最优轨迹规划[J ].制造业自动化,2023,42(01):107-110+176.[11] 浦玉学,舒鹏飞,蒋祺,等.工业机器人时间-能量最优轨迹规划[J ].计算机工程与应用,2019,55(22):86-90+151.[12] 何建成,李林升,林国湘.基于多目标粒子群算法工业机器人最优轨迹规划[J ].制造业自动化,2021,43(02):57-62.[13] 段倩倩,辛绍杰.基于改进混合粒子群算法的机器人轨迹规划[J ].机床与液压,2022,50(17):50-56.[14] WA N GZ ,L IY ,S HU A IK ,e t a l .M u l t i -o b j e c t i v eT r a j e c t o r y P l a n n i n g M e t h o db a s e do nt h e I m pr o v e dE l i t i s tN o n -d o m i n a t e dS o r t -i n g G e n e t i cA l g o r i t h m [J ].C h i n e s e J o u r n a l o fM e c h a n i c a l E n g i n e e r i n g ,2022,35(01):81-95.[15] 黄开启,陈翀,刘展飞.基于改进粒子群算法的凿岩机械臂轨迹规划[J ].中国工程机械学报,2022,20(05):401-406.(下转第57页)94 第4期 蔡玉强,等:6R 焊接机器人轨迹优化及仿真研究。
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。
混联焊接机器人运动学分析及轨迹优化
2023年第47卷第12期Journal of Mechanical Transmission混联焊接机器人运动学分析及轨迹优化蔡敢为1,3班彩霞2田军伟1张轲忱1（1 广西大学机械工程学院，广西南宁530004）（2 广西大学土木建筑工程学院，广西南宁530004）（3 湖南三一工业职业技术学院工程机械学院，湖南长沙410129）摘要随着机器人工业化及智能化的快速发展，焊接机器人在建筑、机械等领域中广泛应用，而机器人的运动性能和轨迹规划能力直接影响焊接的质量。
针对该类问题，结合串联机构和并联机构的特点，设计了一种新型6自由度串并混联焊接机器人机构。
运用标准D-H模型描述机器人相邻连杆之间的关系，应用Matlab Robotics工具箱对机器人建立运动学模型，验证了机器人连杆参数的正确性，并进一步计算了机器人的工作空间。
同时，采用带抛物线过渡的梯形函数规划混联焊接机器人末端执行器，提出多目标轨迹优化方案，利用粒子群优化算法对时间参数进行优化，求解满足焊接机械臂末端定位精度的最优时间参数。
仿真结果表明，优化后的轨迹提高了混联焊接机器人运行的稳定性及定位精度，为进一步开展机器人的振动分析和控制研究奠定了理论基础。
关键词混联焊接机器人运动学轨迹优化粒子群优化Kinematics Analysis and Trajectory Optimization of the Hybrid Welding RobotCai Ganwei1,3Ban Caixia2Tian Junwei1Zhang Kechen1(1 School of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004, China)(2 School of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning 530004, China)(3 School of Construction Machinery, Hunan Sany Polytechnic College, Changsha 410129, China)Abstract With the rapid development of robot industrialization and intelligence, welding robots are widely used in construction, machinery and other fields, and the motion performance and trajectory planning capabilities of robots directly affect the quality of welding. Aiming at this kind of problem, combined with the characteristics of series mechanism and parallel mechanism, a new type of six-degree-of-freedom (6DOF) series-parallel hybrid welding robot mechanism is designed. The standard D-H model is used to describe the relationship between the adjacent links of the robot, the kinematic model of the robot is established using the Matlab Robotics toolbox, the correctness of the parameters of the robot connecting rod is verified, and the working space of the robot is further calculated. At the same time, a trapezoidal function with parabolic transition is used to plan the end effector of the hybrid welding robot, and the multi-objective trajectory optimization scheme is proposed. The particle swarm optimization algorithm is used to optimize the time parameters, and the optimal time parameters that meet the positioning accuracy of the end of the welding machine manipulator are solved. The simulation results show that the optimized trajectory improves the stability and positioning accuracy of the hybrid welding robot, and lays a theoretical foundation for further vibration analysis and control of the robot.Key words Hybrid welding robot Kinematics Trajectory optimization Particle swarm optimization0 引言焊接技术在汽车制造、土木建筑、工程机械等行业中广泛应用，是一种关键的加工工艺方法。
自动化焊接机器人生产线优化研究分析
自动化焊接机器人生产线优化研究分析1. 引言1.1 背景介绍自动化焊接机器人生产线是现代制造业中常见的生产方式，其通过自动化设备的运用，实现焊接任务的高效完成。
随着工业4.0的发展，自动化焊接机器人生产线在制造业中的应用越来越广泛。
目前在自动化焊接机器人生产线的优化方面仍然存在一些问题和挑战。
现有的自动化焊接机器人生产线在布局上可能存在不合理，导致生产效率不高。
由于焊接任务的复杂性，机器人在执行焊接过程中可能出现误差，导致焊接质量不稳定。
现有的优化方法可能仍然有待改进，无法充分发挥自动化焊接机器人生产线的潜力。
对自动化焊接机器人生产线进行优化研究具有重要意义。
通过优化现有的生产线布局、改进焊接技术和优化控制系统，可以提高生产效率、降低成本，提高产品质量稳定性。
本研究旨在深入探讨自动化焊接机器人生产线的优化方法，分析优化效果，并展望未来的发展方向。
通过这些努力，可以为制造业的发展和升级提供有力的支持。
1.2 研究目的本研究的主要目的是针对自动化焊接机器人生产线的优化问题进行深入探讨和研究。
通过对目前自动化焊接机器人生产线存在的问题进行分析和评估，旨在找到有效的优化方法，提高生产效率和质量，降低生产成本，实现生产线的持续稳定运行。
具体来说，研究目的包括以下几个方面：1. 分析当前自动化焊接机器人生产线存在的瓶颈和问题，找出导致生产效率低下和质量不稳定的原因；2. 探讨各种可能的优化方法和策略，包括改进生产流程、优化设备配置、提高操作人员技能等方面；3. 评估不同优化方法的可行性和效果，比较各种方案的优缺点，为实际操作提供科学依据；4. 展望未来自动化焊接机器人生产线的发展方向，提出未来可能的优化方向和技术挑战，为相关领域的研究和实践提供参考。
1.3 研究意义自动化焊接机器人生产线优化是当前制造业发展中面临的重要问题之一。
研究对其进行优化，将对整个生产线的效率、质量和成本产生深远影响，具有重要的实践意义和理论价值。
自动化焊接机器人生产线优化研究分析
自动化焊接机器人生产线优化研究分析
自动化焊接机器人生产线优化是提高焊接机器人生产效率和质量的重要问题。
本文将从生产线布局优化、工艺参数优化和设备管理优化三个方面进行分析和研究。
首先，生产线布局优化是提高焊接机器人生产效率的关键。
合理的生产线布局可以有效减少物料运输距离和时间，提高焊接机器人的工作效率。
通过分析生产线的布局，可以确定最佳的焊接机器人放置位置和物料传输路径。
同时，还可以考虑工人的工作站位置和工具的摆放，优化工作效率和人机协作。
其次，工艺参数优化是提高焊接机器人生产质量的关键。
焊接机器人的焊接质量受到多种因素的影响，包括焊接速度、电流、电压和焊丝供给等参数。
通过研究和优化这些工艺参数，可以提高焊接机器人的焊接质量和稳定性。
例如，通过合理调整焊接速度和焊接电流，可以减少焊缝的气孔和裂纹，提高焊接强度和密封性。
最后，设备管理优化是提高焊接机器人生产线稳定性和可靠性的关键。
焊接机器人生产线涉及多个设备和系统，如焊接机器人、焊接电源、焊接工作台和物料传输系统等。
通过对设备的状态监测和维护管理，可以及时发现和解决设备故障，减少停机时间和生产线故障率。
同时，还可以考虑设备的巡检和维护计划，保持设备的良好运行状态，延长设备的使用寿命。
焊接机器人的轨迹规划与运动控制研究
焊接机器人的轨迹规划与运动控制研究随着工业化的快速发展，大量的工业生产不再依赖于传统的人工作业，而是向工业机器人化方面转移。
工业机器人与传统的工业生产模式不同，其精度、效率、灵活性都达到了前所未有的程度，极大提升着生产效率。
其中，焊接机器人是工业机器人的重要分支，其在机器人应用中占据着重要地位。
本文将就焊接机器人的轨迹规划与运动控制研究展开讨论。
一、焊接机器人概述焊接机器人又叫做焊接状态下的工业机器人，是一种可以自动完成焊接任务的机器人。
随着工业领域的发展，焊接机器人的应用范围也越来越广泛，如汽车工业、航空航天工业、电子电器工业等。
与手动焊接相比，焊接机器人能够提高焊接效率和焊接质量，同时也能够为焊接操作者减轻工作负担，增强工作安全性。
二、焊接机器人运动控制数据表明，焊接机器人往往会在焊接过程中出现轨迹偏差、漏焊等问题，这些问题的解决往往需要对焊接机器人的运动控制方案进行优化和改进。
焊接机器人的运动控制包括：路径规划、实时运动控制和反馈控制。
2.1 路径规划焊接机器人在工作时需要遵循某些预定运动路径进行工作，在实际焊接中颇为复杂，需要进行路径规划。
焊接机器人的路径规划通常包括三个步骤：目标设置、机器人坐标系转换、及其它自动控制工具的使用，以达到使焊接工件具有高度一致性的目的。
2.2 实时运动控制实时运动控制是焊接机器人运行的另一个重要组成部分，对于焊接机器人来说，实时控制常被用来调整运动中的错误，例如轨迹偏差、速度快慢等。
对于焊接机器人的运动控制来说，高精度的姿态测量系统和极小的控制时间间隔也是非常重要的因素。
其中姿态测量为焊接过程中最为重要的组成部分，并且需要具备在高温、烟雾等恶劣环境下的稳定性。
2.3 反馈控制反馈控制是指对焊接机器人的运动轨迹进行跟踪，从而对机器人运动进行实时调整。
其中，PID算法被广泛应用用于反馈控制。
三、焊接机器人轨迹规划核心目标从整理、分析机器人运动学定义、逆运动学反推、信号展示和控制引导、定位、判断状态等方面进行了研究，不仅实现了机器人和定标，而且完成了位置的恢复，成功地完成了用宏观段心加工来替代手工冲孔的情形，全自动地完成了板料的定位、钢板的布料、工件的夹紧和放气、机器人的精确定位、机器人的自动控制，以及机器人的水平速度的可达性等方面的研究，并对其进行了详细的分析和证明。
自动化焊接机器人生产线优化研究分析
自动化焊接机器人生产线优化研究分析随着国民经济的快速发展，焊接行业日益得到高度重视，自动化焊接机器人已经成为现代焊接行业的重要设备之一。
因为其高效、精度高、效率高等优势，被广泛应用于汽车、电子、航空航天等领域。
本文将具体分析自动化焊接机器人生产线的优化研究，为相关企业提供有用的参考信息。
自动化焊接机器人生产线是以自动化生产技术为基础，采用先进的焊接技术，由多台焊接机器人、输送机、工位机床等组成的焊接生产线系统。
通过对生产线进行优化设计，可以提高生产效率、降低生产成本、提高焊接质量。
1.生产线布局合理化生产线布局应该根据生产工艺流程进行合理设计，避免因工位之间距离远而产生不必要的时间浪费，同时要保证足够的安全距离，保障工作人员的安全。
在布局方面还可以考虑产线的分组，以便更方便地调节生产标准，从而降低成本。
2.提高自动化精度提高自动化精度是提高自动化生产效率的关键。
提升自动化精度需要对生产流程进行全面的掌握，包括程序设计、机器人校正及操作人员的熟练掌握。
机器人的定位准确性对自动化焊接的质量和精度具有重要影响。
3.优化工艺流程焊接工艺流程是自动化焊接机器人生产线中最为关键的方面之一。
为了提高生产效率并避免生产中出现质量问题，需要制定详细的工艺流程。
对于大型生产工艺，可以采用自动化控制技术，实现对焊接参数的控制和监测，使焊接一次性成功率得到大幅提升。
4.完善安全制度完善的安全制度是自动化生产中必不可少的保障。
在自动化焊接机器人生产线中，需要采取各种措施来确保机器人运行的安全，加强对机器人的监测和管理，确保机器人在运行时完全符合安全要求。
总之，自动化焊接机器人生产线的优化是一个系统工程。
只有在生产线各个环节综合考虑，不断进行优化改进，才能提高生产效率和质量，实现产品质量的可靠和稳定。
自动化焊接机器人生产线优化研究分析
自动化焊接机器人生产线优化研究分析随着工业自动化的发展，自动化焊接机器人在焊接生产线中的应用越来越广泛。
本文将通过研究分析自动化焊接机器人生产线的优化，探讨如何提高生产线的效率和质量。
要优化自动化焊接机器人生产线，我们需要考虑以下几个方面。
第一是机器人的选型和布局。
不同类型的焊接任务需要不同的机器人，因此我们需要根据具体的焊接工艺和产品要求选择合适的机器人。
机器人的布局也需要满足生产线的要求，避免机器人之间的干扰和碰撞。
第二是工作单元的划分和优化。
在自动化焊接机器人生产线中，通常会划分多个工作单元，每个工作单元由一个或多个机器人完成。
我们可以通过进行任务分配和工作流程优化，来提高工作单元之间的协调和同步，最大程度地减少生产线的停滞时间。
第三是生产线的节拍控制。
在自动化焊接机器人生产线中，通过减小生产节拍和提高机器人的运行速度，可以增加产品的产量和降低生产成本。
节拍过快可能会导致机器人的工作负荷过重，影响焊接质量，因此需要合理控制生产节拍，找到合适的平衡点。
第四是质量控制和故障诊断。
在自动化焊接机器人生产线中，及时发现和排除焊接质量问题和故障，是保证产品质量的关键。
我们可以通过引入传感器和监测设备，对焊接过程进行实时监测和分析，以及建立故障诊断系统，提高生产线的稳定性和可靠性。
还需要考虑人机协同。
虽然自动化焊接机器人可以实现高效的生产，但是在某些情况下，人工干预仍然是必要的，例如对焊接瑕疵的判断和修复。
在自动化焊接机器人生产线中，我们需要合理规划人员的工作任务和时间，确保机器人和人工之间的协同和互补。
在实际研究中，我们可以通过建立仿真模型，对自动化焊接机器人生产线进行模拟和优化。
通过仿真，我们可以模拟不同的工艺参数和生产规模，评估不同方案的性能和效果。
还可以基于实际数据进行优化，例如通过收集和分析焊接过程中的数据，优化焊接质量和效率。
自动化焊接机器人生产线优化研究分析
自动化焊接机器人生产线优化研究分析随着制造业的发展，自动化焊接机器人在焊接生产线上的应用越来越广泛。
为了提高生产效率和质量，对自动化焊接机器人生产线进行优化研究分析非常重要。
需要对生产线中的各个环节进行分析。
在焊接生产线上，包括材料供给、零件定位、焊接操作、焊接质量检测等环节。
通过分析每个环节的工作流程、效率和质量指标，可以找到影响生产线效率的瓶颈环节。
可以采用工程学方法对生产线进行优化设计。
可以采用布局优化方法，合理安排机器人和设备的位置，减少机械手的移动距离，提高生产效率。
还可以优化机器人的路径规划算法，减少机械手运动的时间，并且避免碰撞和干涉。
还可以引入智能化技术，提高生产线的自动化程度。
可以采用人工智能和机器学习技术，对焊接过程中的数据进行实时分析和处理，以改善焊接质量。
可以使用传感器和控制系统，实现对生产过程的监控和调整，提高生产效率和质量。
在优化研究中，还需要考虑人机协作的问题。
尽管自动化焊接机器人可以代替人工进行焊接工作，但人类操作员仍然在生产线上扮演重要角色。
需要考虑人机界面的设计和人工智能技术的应用，以提供操作员所需的信息和支持，同时确保操作员的安全和舒适。
需要进行数据分析和实验验证，评估优化研究的效果。
可以通过收集和分析焊接生产线的实际数据，比较优化前后的生产效率和质量指标，验证优化研究的有效性，并对其进行进一步改进。
自动化焊接机器人生产线的优化研究分析是非常重要的。
通过分析每个环节的工作流程、效率和质量指标，采用工程学方法、智能化技术和人机协作的思路进行优化设计，并进行数据分析和实验验证，可以提高生产线的效率和质量，推动制造业的发展。
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。
焊接机器人的运动控制与路径规划
焊接机器人的运动控制与路径规划第一章：引言随着科技的不断进步，焊接机器人在工业生产中的应用日益广泛。
焊接机器人可以实现高效、精确的焊接操作，提高生产效率和产品质量。
本文将讨论焊接机器人的运动控制与路径规划。
第二章：焊接机器人的基本运动控制焊接机器人的基本运动包括直线运动和旋转运动。
直线运动是焊接机器人沿着直线路径移动，旋转运动是焊接机器人绕轴线旋转。
焊接机器人通过控制关节驱动器的转动实现运动控制。
关节驱动器可以通过电机驱动，如直流电机或步进电机，也可以通过液压或气动系统实现。
第三章：焊接机器人的路径规划路径规划是指确定焊接机器人从起点到终点的路径。
在焊接机器人的路径规划中，需要考虑多种因素，包括焊接质量要求、焊接速度、工作空间限制等。
路径规划可以通过离散方法或连续方法实现。
3.1 离散方法的路径规划离散方法的路径规划将连续的路径离散化为一系列的路径点。
常用的离散方法包括示教方法和迭代方法。
示教方法是指通过示教器手动示教焊接机器人的运动轨迹，将轨迹点离散化。
迭代方法是指通过迭代计算，确定机器人每一时刻的位置和速度。
3.2 连续方法的路径规划连续方法的路径规划通过数学模型描述焊接机器人的运动轨迹。
常用的连续方法包括线性插补和圆弧插补。
线性插补是指机器人在直线路径上均匀分布的插补点之间的运动。
圆弧插补是指机器人在曲线路径上均匀分布的插补点之间的运动。
第四章：焊接机器人的运动控制系统焊接机器人的运动控制系统包括硬件和软件两部分。
硬件包括关节驱动器、传感器、执行器等。
软件包括运动控制算法、路径规划算法等。
运动控制系统通过接收传感器的反馈信息，实时调整机器人的运动轨迹和速度。
4.1 关节驱动器关节驱动器是焊接机器人的关键部件，用于控制机器人的关节运动。
关节驱动器可以根据需要选用不同的驱动方式，如电机驱动、液压驱动或气动驱动。
4.2 传感器传感器用于感知焊接机器人的姿态和环境信息。
常用的传感器包括位置传感器、力传感器、视觉传感器等。
焊接机器人路径优化
焊接机器人路径优化近年来，随着科学技术的不断发展，焊接机器人正在逐渐被广泛应用于各种生产领域中。
而如何对焊接机器人的路径进行优化，提高其工作效率和精度，成为了业内人士所关注的热点话题之一。
焊接机器人的路径优化，主要是针对其在工作过程中所需要的路径进行优化，使其能够快速、准确地完成所需的工作任务。
为此，需要对焊接机器人的运动规律和工作原理进行深入了解，并进行精细的计算和模拟，以便找出最优的工作路径。
在进行焊接机器人路径优化时，需要考虑的因素很多。
首先是机器人自身的结构和特点，包括其可移动范围、操作方式、工作速度和精度等，这些因素都会影响到机器人的路径选择和运动轨迹。
其次是焊接对象的形状和尺寸，不同的对象需要不同的焊接方式和路径选择。
最后是工作环境和工作条件，包括光线、温度、湿度等因素，这些因素都会对焊接机器人的工作效率和精度产生影响。
针对以上因素，可以采用不同的焊接路径优化方法。
其中一种方法是基于数学模型的路径优化法，该方法可以通过计算和模拟，找出最优的焊接路径和运动规律。
这种方法适用于焊接对象较大、结构复杂的情况下，可以提高焊接机器人的工作效率和精度。
另外一种方法是基于数据采集和预测的路径优化法，该方法主要依靠现有数据和经验来进行路径选择和优化。
这种方法适用于焊接对象较小、结构简单的情况下，可以在不需要计算和模拟的情况下快速找出最优路径。
在实际应用中，焊接机器人路径优化需要结合生产实际情况和需要进行综合考虑。
同时，还需要不断进行实验和改进，以便不断提高其工作效率和精度。
在工业自动化和智能制造的发展趋势下，焊接机器人的应用前景将会更加广阔。
只有不断进行技术创新和提高，才能让焊接机器人在未来的生产中发挥更大的作用。
总之，在焊接机器人路径优化中，需要进行深入的研究和探索，不断优化和改进，以便更好地适应生产实际需要，提高其工作效率和精度。
相信在不久的将来，焊接机器人的应用将会更加广泛，为生产行业带来更加便捷和高效的生产方式。
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
焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划方法
焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划方法
王兆琳
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】对焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划时,存在无法保证机器人稳定运行,且路径规划的适应性差的问题,为此提出焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划方法。
首先用0或1表示任意时刻机器人脚末端的触地状态,进行焊接机器人步态因子分类;然后构建地形递增函数,并生成焊接机器人在车间的步态轨迹;最后划分焊接机器人运行中的扫描模式,规划焊接机器人作业路径。
通过实验可知,所设计方法可以保证焊接机器人以更稳定状态运行,且路径的适应度较高,稳定性较好,保持匀速的步态轨迹运行,具有显著的效果。
【总页数】4页(P192-195)
【作者】王兆琳
【作者单位】甘肃机电职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
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浅析焊接机器人运动路径优化仿真
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60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
焊接机器人运动路径优 化分析
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。பைடு நூலகம்——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思