ABB弧焊机器人系统的焊接路径规划研究
焊接机器人路径协调规划的研究与设计的开题报告
焊接机器人路径协调规划的研究与设计的开题报告一、研究背景及意义焊接机器人具有高效、精确、稳定等特点，已广泛应用于汽车、军工、航空航天等领域，极大地提高了生产效率和产品质量。
但是，由于焊接工件的形状和大小不同，焊缝的位置和形态也各异，针对不同的工件，焊接路径需要进行不同的规划，而路径规划是焊接机器人自动化控制的核心，对机器人的精度、速度、安全性等方面都有着重要作用。
因此，针对焊接机器人路径协调规划进行深入研究，对提升焊接机器人的自主性和灵活性，推动焊接技术的发展具有重大意义。
二、研究内容1.焊接机器人路径规划的基本原理和方法的研究，包括手动编程、离线程序设计和实时自适应控制等。
2.对焊件的形态、材料、大小、质量等进行分析，制定不同的路径规划策略。
3.运用机器视觉技术对焊缝进行检测和识别，为路径规划提供准确的数据支持。
4.构建路径规划模型，并通过仿真方法进行验证和优化。
5.结合实际焊接机器人平台，进行路径规划控制和现场实验。
三、研究方法和技术路线1.采用文献调研和实验分析相结合的方法，了解焊接机器人路径规划领域的研究现状和未来发展趋势。
2.借鉴整合现有路径规划算法的经验，研究适合焊接机器人的算法和控制方法，如A*算法、遗传算法、模糊控制等。
3.使用三维建模软件建立焊接机器人路径规划的虚拟场景，并进行仿真验证。
4.通过实验控制平台进行路径规划的控制和现场实验。
四、预期目标和成果1.提出一套适用于焊接机器人的路径规划策略，并构建路径规划模型和控制方法。
2.验证所提出的路径规划策略和算法的可行性和有效性，提高焊接机器人的自主性和灵活性，提升生产效率和产品质量，降低生产成本。
3.发表一篇高水平的论文，并在相关领域的国际会议上进行交流和展示。
五、研究进度安排1.前期调研：10天。
2.算法选取和模型建立：30天。
3.仿真验证：30天。
4.实验实现：40天。
5.论文撰写和答辩：30天。
六、研究经费预算1.硬件设备：10000元。
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。
自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与动态跟踪
自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与动态跟踪自动化焊接技术的应用已经成为现代制造业中不可或缺的一部分，而焊接机器人作为自动化焊接技术的重要载体，其路径规划与动态跟踪技术更是关键。
本文将从路径规划和动态跟踪两个方面探讨焊接机器人在自动化焊接培训中的重要性和应用。
一、路径规划路径规划是指根据焊接工件的形状和尺寸，确定焊接机器人运动轨迹的过程。
合理的路径规划能够确保焊接机器人按照预定的路径进行工作，并且能够高效地完成焊接任务。
1. 基于CAD模型的路径规划现代焊接机器人通常能够通过导入CAD模型来进行路径规划。
首先，利用CAD软件绘制焊接工件的三维模型，并在其中标注焊缝信息。
然后，将CAD模型导入到焊接机器人的控制系统中，通过算法计算出焊接机器人的最佳运动轨迹。
最后，根据路径规划结果，焊接机器人能够准确地进行焊接操作。
2. 正反向运动学算法的应用焊接机器人在进行路径规划时，需要涉及到正反向运动学算法的应用。
正向运动学算法能够根据关节角度计算出焊接机器人末端执行器的位置和姿态；而反向运动学算法则是通过指定焊接机器人末端执行器的位置和姿态，计算出关节角度。
利用这两个算法的结合，即可实现焊接机器人的路径规划。
二、动态跟踪动态跟踪是指焊接机器人在实际焊接过程中，通过传感器等装置对焊缝位置进行实时检测和跟踪的过程。
通过动态跟踪技术，焊接机器人能够实时感知焊接工件的变化，保持焊接焦点的准确性和稳定性。
1. 视觉传感器的应用视觉传感器是动态跟踪技术中常用的一种装置。
焊接机器人通过视觉传感器不断获取焊接工件的图像，然后通过图像处理算法对焊缝进行检测和跟踪。
在焊接过程中，如果焊缝发生变化，焊接机器人能够实时调整焊接路径，确保焊接质量。
2. 力传感器的应用力传感器也是实现动态跟踪的重要装置之一。
焊接机器人通过力传感器实时感知焊接瞬间的力变化，如果发现力超过设定阈值，说明焊接出现问题。
焊接机器人能够通过调整焊接力度，保证焊接质量的一致性。
ABB机器人弧焊系统的研究与分析
ABB机器人弧焊系统的研究与分析周方伟【摘要】本文主要介绍ABB机器人焊接系统控制原理,及其在汽车车身焊接中的应用分析,同时介绍其硬件配置和软件设计.本系统采用ABB公司机器人最新IRC5控制器及两台机器人外部轴变位机,实现了机器人和其自身紧密、柔性、快速配合,极大的提高生产效率.同时IRC5控制器集成对弧焊站内的夹具的动作控制,大大减少设备资金的投入,提高弧焊系统的自动化程度和集成度.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】3页(P56-58)【关键词】ABB工业机器人;IGBT弧焊;DeviceNet总线【作者】周方伟【作者单位】陕西重型汽车有限公司【正文语种】中文1.引言现代工业生产中机器人的引入，大大提高生产效率和解放劳动力，同时也体现了一个企业生产的现代化程度，提高了企业竞争力和企业形象。
本次分析针对陕西重汽车有限公司装焊车间9套机器人弧焊站其中之一展开分析，系统应用至今生产过2万根纵梁，生产节拍为5min，故障率低，维护成本低。
ABB机器人弧焊系统由机器人本体、IRC5机器人控制器、Panasonic YM-500GR3HGE IGBT焊机(全数字化逆变焊机)、两套焊接夹具、两台落地式变位机、一套全自动清枪系统组成，现实了自动化生产。
弧焊系统会产生大量烟尘和弧光，安全防护装置采用封闭形式，在需要观察部位安有深色有机玻璃窗，方便观看焊接中的弧光。
安全栏顶部设计留有除尘接口，向外可及时排出有害气体，保证操作人的安全。
两套焊接夹具，采用独立式装下件，左右两边夹具互不影响，中间有变频式上下幕布遮挡，保证加工人在装下件时不会受到弧光及运动机器人的伤害。
2.系统总体结构分析本系统采用ABB IRB1400型 6轴机器人，理论上可到达它工作半径的任何位置，定位精度可以达到 0.02mm；弧焊机为松下全新字化逆变焊接，节能、功率因数高、飞溅少、焊接质量可靠，可储存128套焊接规范，满足各种不同板材焊接，使焊接更加细化。
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。
曲线焊缝的机器人焊接轨迹规划与高频控制
第３４卷第１４期中国机械工程V o l ．３４㊀N o ．１４２０２３年７月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．１７２３Ｇ１７２８曲线焊缝的机器人焊接轨迹规划与高频控制吴超群㊀赵㊀松㊀雷㊀艇武汉理工大学机电工程学院,武汉,４３００７０摘要:机器人实时焊缝跟踪系统中,轨迹规划时间及控制延迟过高会影响跟踪精度和焊接质量.针对这一问题,结合B 样条曲线插补算法和外部引导运动模块,提出一种用于曲线焊缝的分段式实时轨迹规划与控制方法.首先根据插补时间最优原则将轨迹分段,然后采用三次非均匀B 样条插补每段轨迹并得到插补点,最后设计了机器人高频控制器,利用外部引导运动模块以４m s 为周期将插补点依次发送给机器人,引导机器人运动.试验结果表明,该方法在１００m s 内即可完成正弦曲线焊缝的规划并引导机器人焊接,跟踪精度控制在ʃ０．２mm 以内,实现了轨迹的快速规划和高频控制.关键词:焊接机器人;轨迹规划;插补;B 样条曲线;外部引导运动中图分类号:T P ２４２D O I :１０．３９６９/j．i s s n ．１００４ １３２X．２０２３．１４．００９开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):R o b o tW e l d i n g T r a j e c t o r y P l a n n i n g a n dH i g hF r e q u e n c y Co n t r o l f o r C u r v e dS e a m sWU C h a o q u n ㊀Z HA OS o n g ㊀L E IT i n gS c h o o l o fM e c h a n i c a l a n dE l e c t r o n i cE n g i n e e r i n g ,W u h a nU n i v e r s i t y o fT e c h n o l o g y,W u h a n ,４３００７０A b s t r a c t :I na r o b o t i c r e a l Ｇt i m e s e a mt r a c k i n g s y s t e m ,t h e t r a j e c t o r yp l a n n i n g a n dc o n t r o l d e l a ya f f e c t e d t h e t r a c k i n g a c c u r a c y a n dw e l d i n g q u a l i t y ．T o s o l v e t h i s p r ob l e m ,a p i ec e w i s e r e a l Ｇt i m e t r a j e c Ｇt o r y p l a n n i n g a nd c o n t r o lme t h o df o r c u r v e d s e a m sw a s p r o p o s e d b y c o m b i n i ng B Ｇs p l i n e c u r v e i n t e r po Ｇl a t i o na l g o r i t h ma n dE GM m o d u l e ．F i r s t l y ,t h e t r a j e c t o r y w a s s e g m e n t e d a c c o r d i n g t o t h e p r i n c i p l e o f o p t i m a l i n t e r p o l a t i o n t i m e ．S e c o n d l y ,t h r e e t i m e sn o n Ｇu n i f o r m B Ｇs p l i n ew a su s e dt o i n t e r po l a t ee a c h t r a j e c t o r y t oo b t a i nt h e i n t e r p o l a t i o n p o i n t s ．F i n a l l y ,t h eh i g h Ｇf r e q u e n c y co n t r o l l e ro f t h er o b o tw a s d e s i g n e d ．T h e i n t e r p o l a t i o n p o i n t sw e r e s e n t t o t h e r o b o t b y E GM m o d u l e i na c y c l e o f ４m s t o g u i d e t h e r o b o tm o v e m e n t s ．T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h i sm e t h o dm a y c o m p l e t e t h e p l a n n i n g of s i n e c u r v ew e l d a n dg u i d e th e r o b o tw e l di n g i n １００m s ,a n d t h e t r a c k i n g er r o r sw e r e c o n t r o l l e dw i t h i n ʃ０．２mm ,w h i c h r e a l i z e s t h e r a p i d t r a j e c t o r yp l a n n i n g a n dh i g h Ｇf r e q u e n c y co n t r o l ．K e y wo r d s :w e l d i n g r o b o t ;t r a j e c t o r yp l a n n i n g ;i n t e r p o l a t i o n ;B Ｇs p l i n ec u r v e ;e x t e r n a l g u i d e d m o t i o n (E GM )收稿日期:２０２２１０１９基金项目:国家自然科学基金(５２２７５５０６);中国博士后科学基金(２０２１M ７０２５４２);武汉理工大学技术转移荆门中心产业基金(WHU T J M Z X Ｇ２０２２J J １０).０㊀引言机器人技术和传感器技术的发展使得无需示教的焊缝跟踪成为可能,而机器人轨迹的规划和控制是其中的重要一环[１].B 样条曲线因在复杂轨迹规划方面的独特优势而被广泛用于C A D/C AM 和C N C 领域,以及近年来的机器人轨迹规划[２].刘杰等[３]针对相贯焊缝焊接示教工作过于复杂的问题,先利用前一道焊缝的空间轨迹拟合出理论平面,再将前一道焊缝沿法线方向等距平移,最后基于B 样条曲线在理论平面生成下一道焊缝.毛征宇等[４]采用近似的弓高误差来降低插补过程中弓高误差的计算难度,并结合速度和加速度的约束,设计了能自动调整三次均匀B 样条插补步长的算法,使加工过程更加平稳可靠.上述规划方法虽满足精度需求,但没有考虑算法的实时性,难以满足实时跟踪焊缝的需求,因此本文研究了机器人的轨迹快速规划方法.焊缝跟踪需要实现对机器人的实时控制.L E I 等[５]采用P L C 向驱动器发送脉冲信号实现了电机控制.外部引导运动(e x t e r n a l l ygu i d e d m o t i o n ,E GM )模块是A B B 机器人的一个底层运动控制模块,利用其低延迟的特性可实时引导轨迹.启用E GM 模块时,机器人与上位机建立U D P /U C 连接,以４m s 为周期双向传输数据,机器人可在收到数据的１０~２０m s 后开始运动.B A L L E S T E R [６]研究了一种基于E GM 的反馈式运动规划和控制器框架,使机器人能更加灵活地操纵物体,且控制器能同步规划双臂轨迹进行避３２７１ Copyright ©博看网. All Rights Reserved.障,并以２５０H z的频率重新规划以进行局部调整.毛翊超等[７]将E GM用于视觉伺服控制,辅助普通相机完成高频高精度的机器人动态控制.本文基于三次非均匀B样条曲线提出一种分段插补的轨迹规划方法,利用E GM设计了机器人高频控制器来实时引导机器人运动,通过焊接试验验证该方法的可行性.１㊀机器人轨迹规划方法本文提出的轨迹规划与高频控制方法如图１所示,焊缝上的型值点坐标已知,按照插补时长最优原则确定每段焊缝的型值点数量,从而确定每段轨迹的长度并将整条焊缝轨迹分成n段.然后利用三次非均匀B样条曲线依次插补每段轨迹㊁得到插补点,并将插补点存入一个先入先出队列.完成第一段轨迹的插补后,从队列头部取出插补点坐标,通过E GM发送至机器人,引导机器人运动并开始焊接,同时进行第二段轨迹的插补计算并将新的插补点坐标插入队列尾部,直至完成整条轨迹的插补.图１㊀焊接轨迹规划与高频控制F i g．１㊀W e l d i n gp a t h p l a n n i n g a n dh i g h f r e q u e n c y c o n t r o l１．１㊀非均匀B样条曲线的插补算法贝塞尔曲线理论提出后,B样条曲线以其强大的曲线拟合能力和优秀的几何特性而被广泛用于数控机床和机器人轨迹的拟合与离散[８].一般的样条插补流程有两种:利用型值点反求控制点;直接将型值点作为控制点[９].得到控制点便可定义一条B样条曲线,然后在曲线上插补型值点.本文采用第一种方法,如图２所示,型值点为焊缝型值点P i(i＝１,２, ),相邻两数据点X方向的距离为点距s.给定次数k便定义了一条关于参数u的k次B样条曲线函数:p(u)＝ði j＝i－k d j N j,k(u)㊀㊀uɪ[u i,u i＋１](１)U＝(u０,u１, ,u n＋k＋１)式中,u为函数的自变量;u i为型值点P i参数化得到的节点,u iɪ[０,１],i＝１,２, ,n＋k＋１;U为节点矢量;d j 为控制点坐标(x j,y j).第j个k次B样条基函数为N j,０(u)＝１㊀㊀u jɤu＜u j＋１０㊀㊀其他{N j,k(u)＝u－u ju j＋k－u j N j,k－１(u)＋u j＋k＋１－uu j＋k＋１－u j＋１N j＋１,k－１(u)üþýïïïï(２)文中规定０/０＝０.图２㊀B样条曲线插补F i g．２㊀BＧs p l i n e c u r v e i n t e r p o l a t i o n４２７１中国机械工程第３４卷第１４期２０２３年７月下半月Copyright©博看网. All Rights Reserved.离散焊缝曲线时,采用等参数Δu 离散曲线的步长随曲线曲率的变化而变化.焊接过程中,焊枪一般匀速运动,每个插补周期很短且步长为定值,故采用等长微小线段近似弧长,以微小线段离散曲线[１０].通过定义法求B 样条曲线的一阶导数,进而求取每个周期内参数u 的增量Δu ,再由Δu 反求样条的坐标点,保证每个插补点都在样条上,避免累积误差.由德布尔给出的导数公式可得曲线p (u )对于u 的导数:d p (u )d u ＝ðij ＝i －k d jd N j ,k (u )d u ＝ðij ＝i －k (d j N j ,k －１(u )u j ＋k －u j －N j ＋１,k －１(u )u j ＋k ＋１－u j＋１)(３)样条曲线的起点为点P ,以插补步长近似弧长等长度地离散曲线,即从点P 开始依次在曲线上取出等长的小段,每段长度都等于插补步长[１１].第i 个插补步长对应参数u 的增量为Δu P ,i ＝l(d x i d u )２＋(d y i d u)２(４)式中,l 为插补步长.第i 个插补点对应的参数值为u P ,i ＝Δu P ,１＋Δu P ,２＋ ＋Δu P ,i (５)１．２㊀轨迹规划的分段方法图３所示的曲线焊缝可通过示教或外部传感器获取焊缝的特征点坐标,并将其作为拟合轨迹的型值点.长焊缝的型值点和插补点较多,同时拟合所有型值点会增大上位机的负担,导致计算过慢甚至超出上位机的计算能力,无法得到准确轨迹.图３㊀曲线焊缝轨迹F i g ．３㊀C u r v e o fw e l d i n gpa t h 为解决这一问题,本文采用分段插补方法,按照一定段长将焊缝从起点到终点分成若干段(每段包含一定数量的型值点).依次对各段焊缝进行插补,并将插补点存入一个先入先出队列,如图４所示,E GM 模块从队列头部开始读取并调用插补点来引导机器人末端运动,B 样条插补与E G M 模块实时引导位于２个线程并可同步进行.所以本文方法不必等所有点的插补完成后再进行运动控制,第一段插补完成后即可开始控制机器人运动.图４㊀插补点先入先出队列F i g ．４㊀F i r s t i n f i r s t o u t q u e u e o f i n t e r po l a t i o n p o i n t 第一段轨迹的插补用时是评价该方法优劣性的重要指标.插补分为曲线拟合和插补两个步骤,插补时长为曲线拟合用时和插值用时之和.对一条X 方向长度为４００mm 的正弦曲线焊缝,每隔０．１mm 取一个型值点,不同分段长度下,第一段轨迹的型值点个数㊁插补点个数㊁拟合用时t f ㊁插值用时t i 和插补总用时t 如表１所示.表１㊀第一段轨迹的点数和插补用时T a b ．１㊀P o i n t s a n d i n t e r po l a t i o n t i m e o f t h e f i r s t t r a j e c t o r y型值点数插补点数拟合用时t f (m s )插值用时t i(m s )总用时t (m s )５０１６７１．１１．８２．９１００３３２３．１３．５６．６２００６６３８．７６．６１５．３４００１３１７３４．４１３．０４７．４８００２５８７１９２．６２６．４２１９．０４００１１２９２３１９０８７．９１６９．４１９２５７．５㊀㊀随着型值点的增多,拟合用时呈几何级数增长,并在总用时中占据主导地位,而插值用时基本呈线性增长,这是因为型值点拟合需要求解逆矩阵,而插值求解仅涉及线性运算.E GM 模块的控制延迟受硬件条件限制,最短为４８m s ,因此通过减少插补用时来提高轨迹规划的实时性.每段轨迹的型值点过少会导致分段过多,影响插补精度.结合插补用时和硬件条件确定每段轨迹的长度,插补总用时应小于E MG 模块控制延迟,每段轨迹不宜过短,每段轨迹包含２００个型值点,每段轨迹的插补总用时为１５．３m s.２㊀机器人高频控制器设计２．１㊀E G M 模块的控制方法E GM 模块可以高速读取机器人的运动信息,并向机器人写入控制信息.机器人每隔４m s 读取E GM 的控制点坐标,相邻两个控制点的距离决定了机器人的运动速度[５].机器人末端以焊接速度v 由点P k (x k ,y k ,z k )向点P k ＋１(x k ＋１,y k ＋１,z k ＋１)移动,应有插值点数量为５２７１ 曲线焊缝的机器人焊接轨迹规划与高频控制吴超群㊀赵㊀松㊀雷㊀艇Copyright ©博看网. All Rights Reserved.i ＝sv T(６)s ＝(x k ＋１－x k )２＋(yk ＋１－y k )２＋(z k ＋１－z k )２式中, 表示向上取整;T 为E GM 的采样周期,取４m s;s 为P k 与P k ＋１的欧氏距离.P k 与P k ＋１间第j 个插值点的坐标P k j (x k j ,y k j ,z k j )为x k j ＝xk ＋(x k ＋１－x k )j /i y k j ＝y k ＋(y k ＋１－y k )j /i z k j ＝z k ＋(z k ＋１－z k )j /i }(８)２．２㊀E G M 点动模式的运动特性为验证E GM 模块的控制性能,基于E GM 模块的位置引导,设计机器人的点到点运动,测试E GM 控制的速度特性㊁加速度特性和响应时间特性.通过E GM 给机器人发送一个目标点坐标,为便于分析,该目标点距离焊枪１００mm .向目标点移动的过程中,不断读取并记录焊枪的反馈位置,得到焊枪的位移时间曲线(图５).向机器人发送目标点坐标后,机器人经过控制延迟t １后开始运动,在经历一个先加速再减速的过程后到达目标点,加速㊁减速的时长分别为t ２和t ３.图５㊀点点运动的位移时间曲线F i g ．５㊀D i s p l a c e m e n t Ｇt i m e c u r v e o f p o i n t Ｇpo i n tm o t i o n 运动过程中,相邻两点间的距离为Δs ,则点P i 的速度近似为v i ＝Δs １＋Δs ２２T(９)式中,Δs １为P i 与邻点P i －１的距离;Δs ２为P i 与邻点P i ＋１的距离.加速度为a i ＝Δs ２－Δs １T２(１０)速度及加速度与位移的关系如图６所示.焊枪向目标点运动时先加速后减速,最终以相对较小的速度到达目标点,其中,最大加速度㊁最大减速度及最大速度分别出现在点P １㊁P ２和P ３处.为验证点动模式运动特性随点动距离的变化关系,求取目标点与焊枪当前位置的不同距离下的焊枪最大加速度㊁最大速度㊁最大减速度,如表图６㊀点点运动的速度位移曲线和加速度位移曲线F i g ．６㊀V e l o c i t y Ｇd i s pl a c e m e n t c u r v e a n da c c e l e r a t i o n Ｇd i s p l a c e m e n t c u r v e o f p o i n t Ｇpo i n tm o t i o n ２所示.随着距离的增加,焊枪的最大运动速度㊁最大加速度和最大减速度均呈增大趋势;距离超过６０mm 后,点动运动最大加速度超出机器人允许的最大加速度,E MG 报错,故一个采样周期内的最大步长不应超出６０mm .表２㊀点点运动的最大速度㊁加速度及减速度T a b ．２㊀M a x i m u mv e l o c i t y,a c c e l e r a t i o na n d d e c e l e r a t i o no f p o i n t t o p o i n tm o t i o n距离(mm )最大速度(mm /s)最大加速度(m /s２)最大减速度(m /s２)１０７８．２０２５１．４５３８１．４４５０２０１６１．１２５０２．９５１９２．８６２５３０２４０．０９００４．４３４４５．４５６３４０３２５．２２５０５．８１００６．７７５０５０３７６．６０００５．８４９４５．１３１２６０５０２．４０００６．２５５０３．０６８７２．３㊀机器人折线轨迹运动特性为验证E GM 能否稳定地控制机器人焊接曲线焊缝,对点动运动转弯时的性能进行测试(选取较大的运动速度以使测试结果更加明显).控制焊枪以固定速度１００mm /s 运动,焊枪的目标轨迹与实际轨迹如图７所示.图７㊀焊枪的运动轨迹F i g ．７㊀T r a j e c t o r y o f t h ew e l d i n g gu n 图７中,理论转角为点R ,而焊枪实际轨迹在点R １处便开始偏转,并在点R ２处重新与理论轨６２７１ 中国机械工程第３４卷第１４期２０２３年７月下半月Copyright ©博看网. All Rights Reserved.迹重合.从点R １运动至点R 用时为t R １,距离为s R １;从点R 运动至点R ２用时为t R ２,距离为s R ２.由于控制延迟的存在,向机器人发送R 点坐标时,焊枪的实际位置在点R １处.继续向机器人发送点坐标,此时所发送的坐标点X 坐标不变,Y 坐标线性增加.图５中,t ３阶段的焊枪在X 方向做减速运动,t １阶段的焊枪在Y 方向做加速运动.３㊀轨迹规划与控制试验与分析试验平台主要由A B BI R B Ｇ６７００机器人(安装有E GM 模块,重复定位精度为０．１mm )㊁上位机㊁奥太M I G Ｇ５００R P 焊机组成.实时焊缝跟踪系统利用外部传感器对焊缝采样得到型值点[１３],本文模拟传感器的采样特点对焊缝曲线y ＝２０s i n (０．０１８x )采样,每隔０．１mm 取一个点,得到轨迹规划的型值点P n (x n ,y n ).焊接速度为８mm /s ,以步长０．０３２mm 插补,通过E GM 模块控制机器人沿插补点运动并读取机器人末端焊枪的实际位置.非均匀B 样条分段插补结果如图８所示,因为型值点比较密集难以在图中全部显示,为便于观察,每隔８０个型值点显示一个型值点,因此插补点光滑地通过型值点.如图９所示,焊枪运行平稳,实际焊缝质量满足焊接需求.图８㊀分段插补结果F i g ．８㊀S e g m e n t a l i n t e r po l a t i o n r e s u l ts 图９㊀实际焊接F i g ．９㊀A c t u a l w e l d i n g插补点都在B 样条曲线上,因此插补结果对于样条曲线不存在位置误差.将插补点的x 坐标代入源曲线y ＝２０s i n (０．０１８x ),插补误差为y 的理论值与插补出的实际值之差.图１０所示为分段插补的位置误差,最大误差在每段样条曲线末尾,与总的分段数量相对应,最大误差在ʃ１．５ˑ１０－５m m 以内.图１０㊀理论的位置误差F i g ．１１㊀T h e o r e t i c a l po s i t i o n e r r o r 利用分段插补方法引导机器人运动,得到实际运动的位置误差如图１１所示.对比图１０插补计算的理论误差,可见插补误差远小于实际运动的位置误差,因为实际运动的误差不止由插补误差决定,还与机器人的重复定位精度有关.采用２．２节的方法对实际运动速度进行分析,得到实际运动的速度误差,如图１２所示.图１１㊀实际的位置误差F i g．１１㊀P o s i t i o n e r r o r o f a c t u a lm o t i on 图１２㊀实际的速度误差F i g ．１２㊀S pe e d e r r o r of a c t u a lm o t i o n 由图１１可见最大位置误差不超过０．２００mm ,计算得平均位置误差为０．０２４mm .由图１２可见,实际运动速度在理论速度８mm /s 附近存在波动,计算得速度的平均误差为４．３６％,满足焊７２７１ 曲线焊缝的机器人焊接轨迹规划与高频控制吴超群㊀赵㊀松㊀雷㊀艇Copyright ©博看网. All Rights Reserved.接要求.４㊀结论(１)本文提出了一种分段式的焊接机器人实时轨迹规划方法,基于非均匀B样条曲线对焊缝进行插补,在第一段轨迹插补完成后便控制机器人运动.该方法具有更高的实时性,将插补和控制总时长缩短至１００m s以内.(２)采用E G M模块引导机器人运动,通过点点运动和折线运动测试了E GM的实际性能.E GM的控制周期最小可达４m s,控制响应时间为４８m s.(３)分段式轨迹规划的焊接试验表明,机器人运动轨迹平滑,位置误差在ʃ０．２mm以内;在提高焊接轨迹规划实时性的同时,保证了焊接质量.参考文献:[１]㊀L E IT i n g,R O N G Y o u m i n,WA N G H u i,e ta l．A R e v i e wo fV i s i o nＧa i d e d R o b o t i c W e l d i n g[J]．C o mＧp u t e r s i n I n d u s t r y,２０２０,１２３:１０３３２６．[２]㊀游有鹏,王珉,朱剑英．N U R B S曲线高速高精度加工的插补控制[J]．计算机辅助设计与图形学学报,２００１,１３(１０):９４３Ｇ９４７．Y O U Y o u p e n g,WA N G M i n,Z HU J i a n y i n g．A nI n t e r p o l a t o r f o r N U R B S C u r v e M a c h i n i n g w i t hH i g hＧs p e e da n dH i g hA c c u r a c y[J]．J o u r n a l o f C o mＧp u t e rＧA i d e dD e s i g n&C o m p u t e r G r a p h i c s,２００１,１３(１０):９４３Ｇ９４７．[３]㊀刘杰,胡绳荪,申俊琦,等．基于空间等距线的焊接机器人轨迹优化[J]．焊接学报,２０１７,３８(１１):４７Ｇ５０．L I UJ i e,HU S h e n g s u n,S H E NJ u n q i,e t a l．T r a jＧe c t o r y O p t i m i z a t i o n of W e l d i ng R o b o t B a s e d o nS p a c eE q u i d i s t a n tL i n e[J]．T r a n s a c t i o n s o f t h eC h iＧn aW e l d i n g I n s t i t u t i o n,２０１７,３８(１１):４７Ｇ５０．[４]㊀毛征宇,刘中坚．一种三次均匀B样条曲线的轨迹规划方法[J]．中国机械工程,２０１０,２１(２１):２５６９Ｇ２５７２．MA OZ h e n g y u,L I UZ h o n g j i a n．A T r a j e c t o r y P l a nＧn i n g M e t h o d f o rC u b i cU n i f o r m BＧs p l i n eC u r v e[J]．C h i n aM e c h a n i c a l E n g i n e e r i n g,２０１０,２１(２１):２５６９Ｇ２５７２．[５]㊀L E IT i n g,HU A N G Y u,S HA O W e n j u n,e t a l．A T a c t u a lW e l dS e a m T r a c k i n g M e t h o d i nS u p e rN a rＧr o w G a p o fT h i c kP l a t e s[J]．R o b o t i c s a n dC o m p u tＧe rＧi n t e g r a t e d M a n uf a c t u r i n g,２０２０,６２:１０１８６４．[６]㊀B A L L E S T E R J．A R e a c t i v e P l a n n i ng F r a m e w o r kf o rD e x t e r o u s R o b o t i c M a n i p u l a t i o n[D]．H u e s c a:U n i v e r s i t a tP o l i tèc n i c ad eC a t a l u n y a,２０１９．[７]㊀毛翊超,陆麒．基于视觉伺服技术的工业机器人高动态物体跟踪系统[J]．智能科学与技术学报,２０１９,１(１):６２Ｇ６９．MA O X u c h a o,L U L i n．H i g h D y n a m i c O b j e c tT r a c k i n g S y s t e mo f I n d u s t r i a l R o b o t B a s e d o nV i s uＧa l S e r v oT e c h n o l o g y[J]．C h i n e s eJ o u r n a l o f I n t e l l iＧg e n t S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y,２０１９,１(１):６２Ｇ６９．[８]㊀施法中．计算机辅助几何设计与非均匀有理B样条[M]．北京:高等教育出版社,２０１３．S H IF a z h o n g．C A G D&N U R B S[M]．B e i j i n g:H i g h e rE d u c a t i o nP r e s s,２０１３．[９]㊀董甲甲,王太勇,董靖川,等．改进B样条曲线应用于６R机器人轨迹优化[J]．中国机械工程,２０１８,２９(２):１９３Ｇ２００．D O N GJ i a j i a,WA N G T a i y o n g,D O N GJ i n g c h u a n,e t a l．A p p l i c a t i o n sof I m p r o v e dBＧs p l i n eC u r v e st o６R R o b o tT r a j e c t o r y O p t i m i z a t i o n[J]．C h i n a M eＧc h a n i c a l E n g i n e e r i n g,２０１８,２９(２):１９３Ｇ２００．[１０]㊀贾春阳,杨岳,陈峰．等弧长原则的N U R B S曲线离散算法[J]．计算机工程与应用,２０１４,５０(３):１６５Ｇ１６７．J I A C h u n y a n g,Y A N G Y u e,C H E N F e n g．N U R B SC u r v eD i s c r e t eA l g o r i t h m B a s e do nE q u a lA r cL e n g t h P r i n c i p l e[J]．C o m p u t e r E n g i n e e r i n ga n dA p p l i c a t i o n s,２０１４,５０(３):１６５Ｇ１６７．[１１]㊀秦霞,李德钊,邓华．基于N U R B S曲线的工业机器人位置插补算法研究[J]．制造业自动化,２０１８,４０(４):６７Ｇ７２．Q I N X i a,L I D e z h a o,D E N G H u a．R e s e a r c h o nP o s i t i o nI n t e r p o l a t i o nA l g o r i t h m o f I n d u s t r i a lR oＧb o tB a s e do n N U R B S C u r v e s[J]M a n u f ac t u r i n gA u t o m a t i o n,２０１８,４０(４):６７Ｇ７２．[１２]㊀J IS h i j u n,L E I L i a n g g e n,Z HA O J i,e ta l．A nA d a p t i v e R e a lＧt i m e N U RB SC u r v eI n t e r p o l a t i o nf o r４Ｇa x i s P o l i s h i ng M a chi n eT o o l[J]．R o b o t i c s a n dC o m p u t e rＧI n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n g,２０２１,６７:１０２０２５．[１３]㊀WU C h a o q u n,Y A N GP e i w e n,L E IT i n g,e t a l．A T e a c h i n gＧf r e e W e l d i n g P o s i t i o n G u i d a n c e M e t h o df o rF i l l e tW e l dB a s e do nL a s e rV i s i o nS e n s i ng a n dE GM T e c h n o l o g y[J]．O p t i k,２０２２,２６２:１６９２９１．(编辑㊀张㊀洋)作者简介:吴超群,男,１９７９年生,教授㊁博士研究生导师.研究方向为机器人焊接工艺㊁自动化设备研究与开发.发表论文６３篇.EＧm a i l:C h a o q u n w u＠w h u t．e d u．c n.雷㊀艇(通信作者),男,１９８８年生,助理研究员.研究方向为机器人焊接工艺㊁机器人焊缝跟踪.发表论文１４篇.EＧm a i l:l e i t i n g０６２１＠w h u t．e d u．c n.８２７１中国机械工程第３４卷第１４期２０２３年７月下半月Copyright©博看网. 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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。
机器人路径规划技术研究与实现
机器人路径规划技术研究与实现随着工业自动化和人工智能技术的飞速发展，机器人在工厂、医院、仓库等领域中扮演着越来越重要的角色。
机器人在自动化生产流程中的应用越来越广泛，其中路径规划技术是其中一项核心技术。
本文将从机器人路径规划的定义和意义、机器人路径规划技术的发展历程和算法、机器人路径规划技术在实际应用中的探索和展望三个方面进行讨论。
一、机器人路径规划的定义和意义机器人路径规划是指机器人如何寻找一条从初始位置到目标位置的最短路径。
路径规划技术是机器人自主行走及避障，实现工作任务的基础。
机器人路径规划的目的是实现机器人的自主导航，避免碰撞和干扰等问题，并能够快速完成任务。
机器人路径规划技术是机器人自主运动和工作的一个重要部分，能够提高生产效率和产品质量，降低生产成本，自动化程度越来越高。
二、机器人路径规划技术的发展历程和算法随着机器人技术的不断提高，路径规划技术也在不断发展。
第一代机器人主要采用人工控制，导致效率低下、生产成本高、存在安全问题等。
第二代机器人采用单应用程序实现，主要解决了自主行动问题，但是多机器人协同工作问题仍难以解决。
第三代机器人引入了分层控制技术，基于行为的层次，实现了高效的多机器人协同工作。
第四代机器人引入了人工智能技术，以智能化代替固定路径设置，使机器人更加智能化和灵活。
机器人路径规划算法主要包括基础寻路算法、进化算法、优化算法等。
其中，基础寻路算法包括Dijkstra、A*和RRT（rapidly exploring random tree）等，这些算法主要适用于静态环境中单机器人路径规划；进化算法主要包括遗传算法和神经网络算法等，用于解决多机器人路径规划及动态环境中路径规划问题；优化算法包括拉格朗日乘子法、线性规划等，用于在规划路径的同时考虑多种因素影响。
三、机器人路径规划技术在实际应用中的探索和展望机器人路径规划技术在工业自动化、医疗、物流等领域中有着广泛的应用。
例如，在工厂中，机器人常被用来运输和装配物料，需要根据实时环境变化及时调整路径，以提高整体自动化生产的效率；在物流中，机器人通常被用来代替人工搬运和输送，以提高快递处理的速度。
基于abb机器人的焊接控制系统设计
基于ABB机器人的焊接控制系统设计1. 引言焊接是制造业中常见的一种工艺，而自动化焊接系统能够提高生产效率和产品质量。
在自动化焊接系统中，机器人的运动控制是非常关键的一部分。
ABB机器人是一种常见的工业机器人品牌，具有稳定的性能和广泛的应用领域。
本文将基于ABB机器人，设计一个焊接控制系统，以实现自动化焊接过程的精确控制。
2. 系统架构设计2.1 硬件部分焊接控制系统的硬件部分主要包括ABB机器人、焊接设备、传感器和控制器。
其中，ABB机器人用于进行焊接操作，焊接设备用于提供焊接能量，传感器用于监测焊接过程中的参数，控制器用于控制整个系统的运行。
2.2 软件部分焊接控制系统的软件部分主要包括机器人控制软件、焊接参数设置软件和数据分析软件。
机器人控制软件用于控制机器人的运动，实现焊接操作。
焊接参数设置软件用于设置焊接过程中的参数，如焊接速度、焊接电流等。
数据分析软件用于分析焊接过程中的数据，评估焊接质量。
3. 系统功能设计3.1 焊接运动控制焊接运动控制是焊接控制系统的核心功能之一。
通过机器人控制软件，控制机器人的运动轨迹和速度，实现焊接操作。
根据焊接工艺要求，精确控制机器人的位置和姿态，确保焊接质量。
3.2 焊接参数设置焊接参数设置是焊接控制系统的重要功能之一。
通过焊接参数设置软件，设定焊接过程中的参数，如焊接速度、焊接电流等。
根据焊接工艺要求，合理设置参数，实现焊接过程的精确控制。
3.3 数据监测与分析数据监测与分析是焊接控制系统的关键功能之一。
通过传感器监测焊接过程中的参数，如焊接温度、焊接压力等，将数据实时传输到数据分析软件中。
数据分析软件对数据进行分析和处理，评估焊接质量，并提供报告和数据可视化结果。
4. 系统实现步骤4.1 硬件部署首先，将ABB机器人、焊接设备、传感器和控制器按照设计要求进行硬件部署。
确保每个硬件设备都能正常连接和通信。
4.2 软件安装和配置其次，安装机器人控制软件、焊接参数设置软件和数据分析软件。
中厚板焊接机器人（abb）轨迹自动规划技术与应用
Automatic Path Planning Technology and Application of Thick PlateWelding RobotAbstractThe engineering vehicle excavators, loaders and other plate are hardly automatic welded by robot generally. To solve these actual engineering problems in Xiamen Siert Robot Systems Ltd., this article focuses on the automatic robot trajectory planning and application research with a goal of off-line programming, which is funded by major production project in Fujian province “with adaptive control of thick plate robot welding of key technology research and industrialization”.In order to realize the automatic robots welding on thick plate, many key technical problems must be solved. The off-line programming module for welding multi-layer and multi-channel filling strategy and welding path planning is developed.A mathematical model robot is established by D-H method for IRB2400L. Meanwhile, the conversion relationships of welding torch(TCP), workpiece coor dinate system, and robot reference coordinate system are analyzed. Based on jo int parameters and joint variables, the homogeneous transformation matrix is ob tained. After that, the robot kinematics equation was deduced. Then positive an d inverse kinematics equation solution was solved and optimized.Automatic path-layout of multi-pass welding is one of key technologies for thick plate automatic robotic welding. In this paper, the researches of the welding way, sectional filling strategy, bead arrangement plan, multi-layer welding in the welding seam section trajectory planning and torch planning are done in detail. Using three methods, including equal high, equal area and a custom type filling strategy, the weld layers of multi-channel programming in the off-line mode are carried out. Aiming at planning for torch of ABB welding robot by using control algorithm, quaternion and euler angle transformation method in the application of welding torch transformation is proposed.Taking the excavator X frame welding for example, two calibration methods of artifacts and path calibration are presented to adjust tooling and compensate error between the virtual workstation and actual workstation. Therefore, the trajectory of Xplane welding is planed according to the actual situation.Based on off-line programming software Robotstudio, the software module is developed by utilizing C#. This module can provide the extract, transformation and optimization of standard path. User can set the technology parameters of welding current and layers numbers, and select the weld section methods of equal high, equal area and custom type filling strategy. Moreover, according to the technology parameters defined by user and selected custom type of weld section method, the module can plan each welding torch position, angle, and automatically generate welding parameters, which improve the efficiency of welding robot programming greatly.With the off-line path for welding processed by off-line programming module, the experimental results show the good weld filling quality and high welding efficiency.Keywords: welding robot, weld section planning, robot path planning, off-line programming目录摘要 (I)Abstract (II)第一章引言 (1)1.1课题背景及意义 (1)1.2焊接机器人的发展现状 (2)1.3中厚板焊接技术发展现状 (3)1.4工程机械中厚板焊接技术应用 (5)1.5本文研究的主要内容 (7)第二章焊接机器人运动学基础 (8)2.1机器人空间坐标系描述 (8)2.2机器人H-D坐标系的建立 (9)2.2.1机器人连杆参数解析 (10)2.2.2机器人各杆件之间的D-H变换 (11)2.3建立机器人运动学方程 (11)2.3.1机器人运动方程的建立 (12)2.3.2求机器人运动方程的逆解 (15)2.4焊缝特征坐标系与工作坐标系的转换 (16)2.4.1建立焊缝特征坐标系 (16)2.4.2焊缝特征坐标系与工作坐标系的转换 (17)2.4.3焊枪位姿变换 (17)2.5欧拉角与四元数在ABB机器人中的应用 (19)2.5.1欧拉角变换焊枪位置 (19)2.5.2四元数变换焊枪姿态 (20)2.5.3欧拉角与四元数变换焊枪姿态程序流程 (21)2.6本章小结 (22)第三章中厚板多层多道焊缝截面规划 (23)3.1焊缝轨迹与标签点的关系 (23)3.2中厚板焊缝截面规划 (25)3.2.2等面积型 (28)3.2.3自定义型 (29)3.3 焊道排列策略 (30)3.4 焊缝截面中焊枪位姿的确定 (31)3.5本章小结 (33)第四章工程机械X架焊接机器人路径规划 (34)4.1机器人路径规划算法 (34)4.1.1序列规划 (34)4.1.2路径规划 (35)4.2机器人仿真路径与实际路径的转换 (36)4.2.1工件标定 (36)4.2.2路径标定 (37)4.3 工程机械X架焊缝类型标定 (38)4.3.1 X架焊缝类型标定 (38)4.3.2板筋标定 (39)4.3.3 X架总体标定 (40)4.4 工程机械X架路径顺序规划 (41)4.4.1焊接轨迹与过渡轨迹 (41)4.4.2 X架板筋路径规划 (42)4.4.3 X架圆形支架路径规划 (43)4.4.4 X架总体焊接顺序规划 (44)4.5本章小结 (45)第五章工程机械X架焊接离线编程实现 (46)5.1建立虚拟工作站 (46)5.2 X架基准路径的生成 (49)5.3离线编程模块 (50)5.3.1 路径规划模块实现 (51)5.3.2 截面规划模块实现 (54)5.4机器人焊接路径生成 (57)5.4.2 X架焊接路径生成 (58)5.5本章小结 (59)第六章中厚板焊接仿真与实验 (60)6.1实验硬件介绍 (60)6.2中厚板焊接工件分析与仿真 (60)6.2.1试焊工件 (61)6.2.2路径规划 (62)6.2.3仿真与路径生成 (63)6.3焊接实验与分析 (64)6.4本章小结 (65)总结与展望 (66)参考文献 (68)致谢 (71)个人简历 (72)攻读学位期间发表的学术论文 (72)附录一主要程序代码 (73)1焊枪变换代码 (73)2机器人基路径与焊接参数代码 (76)3 X架侧板目标点代码 (81)附录二焊接工艺卡 (88)第一章引言第一章引言1.1课题背景及意义随着先进制造技术发展，工业机器人在制造业领域得到了广泛应用，特别是在汽车、摩托车、工程机械、铁路机车等领域[1]。
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。
ABB工业机器人的焊接路径规划
◎頔张昀ABB 工业机器人的焊接路径规划（作者单位：天津市电子信息技师学院自动化工程系）一、引言传统的焊接操作由人工完成，其主要可能产生的问题是焊接时间长、焊缝焊点不够均匀，同时焊接工属于特殊工种，对人体健康有一定影响，并且在焊接过程中可能会发生危险。
自从焊接工业机器人应用以来，代替了人工焊接生产，从安全性、效率性、工艺性等均有大幅度提升。
尤其在汽车生产行业中，其车身焊点数量众多，人工焊接常有“丢焊”的情况，而应用机器人后，可完美解决此类问题，并提高焊接质量。
二、路径规划和编程思路焊机机器人在实际生产操作的环节中，主要包括焊机的调试、焊机与机器人控制器的连接、焊丝送料装置的调校、二氧化碳气体送检装置的调校、焊接轨迹的路径规划、工业机器人编程与调试。
一般情况下工业机器人参与的焊接多数采用二氧化碳气体保护焊，这种焊接方式成本低、安全、可靠。
本文从焊接轨迹路径规划和编程的角度，阐述焊接工业机器人的应用方式。
在实际生产焊接中，焊接路径主要包含直线和曲线两种形式。
如图所示是某零件的缝隙，需要经过工业机器人焊接，达到焊缝全覆盖且焊点均匀的目的。
为方便阐述，已在图中标记若干点位。
其中，P10是机器人焊接工具在焊缝垂直向上的位置，焊枪下落后至焊缝起始点P20。
从P20至P30是一段直线，P30至P70是两段明显的曲线，而P40是第一段曲线P30-P50的中间点，P60是第二段曲线P50-P70的中间点。
在设计工业机器人焊接路径时，首先要对路径的直线和曲线进行划分，然后针对每条曲线，找出其起始点、中间点和终止点。
在曲线的路径规划过程中，曲线的弧度不可超过π，即每条曲线不可超过半个圆形轨迹，尤其在对一个正圆轨迹规划是，至少将该正圆划分为两段曲线。
从曲线路径轨迹规划的实践中表明，将一段弧线划分地越细致，该曲线的轨迹越接近实际曲线。
但在焊接轨迹的设计中则要尽量减少焊接轨迹的中间点，因为在每次焊接轨迹点与点之间切换运行过程中，都会增加一定的焊接惯性，极易导致转接点的位置焊点过大，造成不美观的情况，有时会不符合焊接生产工艺。
基于遗传算法的焊接机器人路径规划应用研究
・ １ ３ ・
基于遗传算法的焊接机器人路径规划应用研究
刘 任平 ，陈赛清 ，刘 梅 （ 北 方＿ ｒ － ３ ， ＿ ｋ 大学 ，北京 １ ０ ０ １ ４ ４ ）
摘 要 ：焊接机 器人路 径规划对 于提 高机器人 的焊接 效率至 关重要 。传 统的机械臂焊接规 划采用示教一 再现 方式 ， 这种 焊接模式难 以达到 高效率 、 低 耗能的要 求。对焊接机 器人路径规 划问题 以及 遗传算法进行研 究， 从时 间最优 角度 重点对
示教 一 再现方式 ， 这种一 成不变的焊接方式难 以达 到高效率 、 低 来实现其运动控制 。
能耗的要求 。本 文基于遗传算法 对机 械臂焊接进行规 划 ， 使机 ２ 遗 传算 法 械臂焊 接路径 得到优化 ， 减少了焊 接芯 片的生 产时间 ， 提 高了 本文 基于 时间 因素对焊接 机器人 进行研 究 。从起 点到终 生产效率 ， 降低生 产成本 。 点对 焊点 的焊 接可 以归结 为求哈 密尔顿回路 问题 。要 使焊接
（ Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｂ ｅ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ４ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｗ ｅ ｌ ｄｉ ｎ ｇ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｐ ａ ｔ ｈ — ｐ ｌ ａ ｎ ｎｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｗｅ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ ．Ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍｅ ｃ ｈａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｒ ｍ ｗｅ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｓ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｙ ｏ ｆ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ － ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｈ ａ ｒ ｄ ｔ ｏ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｉ ｇ ｈ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｗ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ
焊接机器人焊接路径识别与自主控制方法研究及应用
结合强化学习和传统控制方法，利用强化学习的决策能力优化控制策略，实现高效的自主 控制。
06
研究成果及展望
研究成果总结
• 总结：该研究通过对焊接机器人的焊接路径进行识别和自主控制方法的研究，取得了多项重要成果。首先 ，开发了一种基于深度学习的焊接路径识别算法，能够准确识别焊接路径上的关键点，提高焊接质量。其 次，提出了一种基于强化学习的自主控制方法，能够根据实时反馈的信息自动调整焊接参数，实现自动化 焊接。这些成果对于提高焊接效率、降低生产成本、改善工作环境等方面具有重要意义。
02
图像分割技术
03
深度学习算法
利用图像处理技术对焊接机器人拍摄 的焊接过程图像进行预处理、特征提 取和识别，从而实现对焊接路径的识 别。
通过图像分割技术将焊接图像中的熔 池、焊缝等关键特征部分分割出来， 再利用图像处理技术对分割出的特征 进行识别，从而实现对焊接路径的精 确识别。
基于深度学习算法对大量焊接图像进 行训练和学习，实现对焊接路径的自 动识别和分类。
当前焊接机器人对焊接路径的 识别与控制仍存在诸多问题， 如路径规划不灵活、识别精度 低等。
针对这些问题，开展对焊接机 器人焊接路径识别与自主控制 方法的研究具有重要意义。
研究意义
提高焊接机器人的作业效率和 灵活性，减少人工干预和操作
难度。
实现焊接路径的高精度识别与 控制，提高焊接质量和稳定性
。
为焊接机器人的智能化和自主 化发展提供理论和实践支持， 推动相关产业的发展和升级。
基于机器学习的焊接路径识别技术研究
监督学习算法
利用监督学习算法对已知的焊接路径数据进 行学习和训练，从而实现对新的焊接路径数 据的识别和分类。
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（１．Ｎａｎｊｉｎｇ Ｃｈｉｎａ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｃｏ．Ｌｔｄ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００３４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１ １８００，Ｃｈｉｎａ；３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ ａｎｄ Ｒａｉｌ Ｔｒａｎｓｉｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇ ｙ ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１１１６７，Ｃｈｉｎａ）
第 １２期 ２０１６年 １２月
机 械 设 计 与 制 造
Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ Ｄｅｓｉｇｎ ＆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ
ห้องสมุดไป่ตู้ｌ５３
ＡＢＢ弧焊 机 器人 系统 的焊接 路 径 规 划研 究
田放 良 ，沈 健 ，嵇 保健 ，洪 磊 。
（１．南京 中建化工设备制造有限公司，江苏 南京 ２１００３４；２．南京工业大学 电气工程与控制科学学院 ，江苏 南京 ２１１８００； ３．南京工程学院 汽车与轨道交通学院 ，江苏 南京 ２１１１６７）
摘 要 ：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 。 关键词 ：弧焊机器人 ；离散化 ；Ｒｏｂｏｔｓｔｕｄｉｏ；路径规划 中图分类号 ：ＴＨ１６；耶ｌ ２ｌ２．６；ＴＰ２４２ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１００１—３９９７（２０１６）１２—０１５３—０４
人轨迹规划可大致分为三个主要部分 ：首先需要确定焊接机器人
任意焊缝 曲线包括三种类型 ：直线焊缝 、曲线焊缝和复合焊
焊枪的运 动轨迹 ；然后将所 确定轨迹信息描述成计算机语言 ；最 缝。这些焊缝曲线都是以工件坐标系为基准建立的，可在工件坐标
Ｋｅｙ Ｗ ｏｒｄｓ：Ａｒｃ Ｗ ｅｌｄｉｎｇ Ｒｏｂｏｔ；Ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ；Ｒｏｂｏｔ Ｓｔｕｄｉｏ；Ｐａｔｈ Ｐｌａｎｎｉｎｇ
１ 引言
缝的位姿信息包括每个离散点 的焊接位置和姿态信息 ，称为焊缝
随着经 济全球化 的发展 ，工业 ４．０时代的脚步 已经无法停 离散 点坐标系［３１。只有 获得了待焊工件 的焊缝位 姿信息嗍以后 ， 歇 ，迫切需要工业机器人 在 自动化制造生产 中发挥更大的作用 ， ＡＢＢ弧焊机器人才能够进行工作路径的规划。离线编程［５１的过程
ｒｏｂｏｔｉ ｃ ｃｏｍｐａ ｎ ｙ，ｏｎ ｔｈｉｓ ｂａｓ ｉｓ， ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ ｗｅｌｄｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｍ ｅ ｎｔｓ ａ ｒｅ ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａ ｔ ｔｈｅ ａ ｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｃａ ｎ
ｑｕｉ ｃｋｌｙ ｒｅａ ｌｉｚｅ ｔｈｅ ｐａｔｈ ｐｌａ ｎｎｉｎｇ ｏ ｆ ｆ ｉｌｌｅｔ ｗｅｌｄｉｎｇ ｗｏｒｋｐｉｅｃｅ，ｆｉｎｉｓｈｉｎｇ ａｌｌ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｗｅｌｄｉｎｇ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄｍｅ ｅｔｔｈｅ ａｃｔｕａｌｎｅ ｅｄｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｓｃｅｎｅ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｅ ｌｉｇｈｔ ｏｆＡＢＢ ｏ／＇ｅ ｗｅｌｄｉｎｇ ｒｏｂｏｔ ｓ￣ｔｅｍ ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ，ｔｈｅ ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｆｏｒ ｓｐａｃｅ ｌｉｎｅａｒ ｗｅｌｄ ｓｅａｍ ｉｓ ｐｒｏｖＭｅｄ Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉ ｓ ｏ ｆ ｔｈｅ ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａ ｔｉｏｎ ｏ ｆ ｔｈｅ ｓｅａｍ ａｎ ｄ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆｆｉｌｌｅｔ ｗｅｌｄｉｎｇ ｗｏｒｋｐｉｅｃｅ，ｔｈｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｏ ｆ ｔｈ ｅ ａｕｘｉｌｉａｒｙ ｃｏｏｒｄｉｎａ ｔｅ ｓ￣ｔｅｍ ｆｏｒ ｔｈｅ ｔｗｏ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｔｈｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉ ｏｎ ｏ ｆ ｔｈ ｅ ｗｅｌｄ ｓｅａｌｎ ａ ｎｄ ｄｏｅｓ ｒｉｏｔ ｐｒｏｙｉｄｅ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｗｅｌｄ ｓｕｒｆ￣ｅ，ｂｙ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｔｗｏ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅａｍ． Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａ ｔｉｏｎ ｏ ｆ ｐａ ｔｈ ｐｌａ ｎ ｎｉｎｇ ａｎｄ ｏｆ－ｌｉｎｅ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ａｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｒｏｂｏｔｓｔｕｄｉｏ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｂｙ ＡＢＢ
使得传统 的劳动密集型产业转型升级为知识技术密集型产业【１１。 必须获得焊缝的每一个焊接点的信息 ，对此提出了一种适用于任
在实际的生产中 ，焊接机器人 是我 国现 阶段运用 最为普遍 的。 意空间直线焊缝 的离散化方法 ，并在各个离散点上建立了焊接点
而焊接机器人技术 的核心就是焊接路径 的规划技术 ，焊接机器 的位姿坐标系 ，即所述 的焊缝离散点坐标系。