面向噴涂作業(yè)的多機器人在線智能編程系統(tǒng)研究.pdf

1、傳統(tǒng)的工業(yè)機器人應(yīng)用多采取人工示教和離線編程兩種方式進行。其中，人工示教方式存在著操作繁瑣、示教周期長的缺點，而離線編程方式則受限于工件數(shù)模難于事先獲取，以及數(shù)模與實際工件之間存在偏差的問題，難于實現(xiàn)編程方法對環(huán)境的適應(yīng)性。上述主流編程方式存在的局限性極大地限制了工業(yè)機器人在智能制造行業(yè)中的廣泛應(yīng)用，尤其是對具有小批量、多品種、非標準特征的工件加工任務(wù)來說更是如此。有鑒于此，本文以針對大型鋼結(jié)構(gòu)件的多機器人噴涂作業(yè)任務(wù)為主要研究對象，通

2、過引入基于低成本2D掃描激光的智能感知技術(shù)，構(gòu)建了一套面向噴涂作業(yè)的多機器人在線智能編程系統(tǒng)，實現(xiàn)了對待加工工件的在線建模和作業(yè)規(guī)劃，其主要內(nèi)容如下:
　　針對大型鋼結(jié)構(gòu)件噴涂作業(yè)任務(wù)進行了深入的需求分析，以模塊化設(shè)計方式為指導(dǎo)，提出了面向噴涂作業(yè)的多機器人在線智能編程系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，包括智能感知模塊，通用編程與仿真模塊，噴涂作業(yè)規(guī)劃模塊等核心模塊，并針對各子模塊的功能實現(xiàn)進行了詳細的分析和設(shè)計。
　　針對噴涂工件CAD模型

3、難以獲取，以及模型與實際工件存在偏差的問題，本文通過引入智能感知技術(shù)，提出一種基于激光掃描的噴涂工件快速建模方法，采用低成本2D激光對工件表面進行掃描以獲取點云，通過點云簡化、濾波、特征提取和曲面重建等步驟生成工件曲面的STL模型，并通過網(wǎng)格簡化和孔洞修復(fù)技術(shù)實現(xiàn)了對所生成的STL模型表面缺陷的自動修復(fù)，從而在保留工件基本特征的前提下實現(xiàn)了對工件表面的在線感知和建模，以滿足在線噴涂編程的需求。
　　在重構(gòu)生成工件數(shù)模的基礎(chǔ)上，對多

4、機器人噴涂作業(yè)規(guī)劃問題進行研究，首先針對包含孔洞等拓撲結(jié)構(gòu)的復(fù)雜工件曲面，提出了一種基于柵格劃分的拐點檢測方法實現(xiàn)了對工件表面的分片處理，并采用特征平面相交的方法生成了各分片的噴涂路徑;其次對多機器人任務(wù)分配問題進行了重點研究，通過分析具有復(fù)雜噴涂作業(yè)的工藝需求、機器人可達性、運動學(xué)和動力學(xué)約束等約束條件，以任務(wù)分配均衡性、噴涂時間均衡性、最短作業(yè)時間、空走比等為混合優(yōu)化目標，建立了多機器人噴涂任務(wù)分配的一般性優(yōu)化模型，在此基礎(chǔ)上以雙機