基于机器人路径优化控制的断路器柔性装配系统研究及其实现

作     者：张琦 

作者单位：温州大学 

学位级别：硕士

导师姓名：舒亮

授予年度：2022年

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：小型断路器 柔性装配 移动机器人 路径优化 自适应遗传算法 

摘      要：随着科技的进步,智能制造与各行业的融合度越来越高。各工厂都竞相引入自动化设备,不同程度的实现了产品的自动化生产或半自动化生产。温州作为中国电器之都,每天生产的小型断路器数以百万计,目前大部分企业都不同程度的引入自动化装配产线,实现部分零件的自动化装配,大大提高了产品的生产效率。然而现有的自动化生产方案,工艺的刚性约束大,单工位或者单线只能满足单一规格的产品的装配和制造,机器人的融合程度欠缺,缺乏柔性化的制造工艺和方法。为解决这一问题,本文将工业机器人与断路器柔性化装配进行深度结合,利用工业机器人重复定位精度高、灵活的优点,提出一种基于机器人路径优化控制的小型断路器柔性装配系统,能够实现小型断路器零件的自动分拣和柔性化装配,对提升小型断路器的生产效率、降低产品的升级成本具有重要意义。本文以断路器柔性装配系统的布局和工艺设计为基础,其主要研究内容分为以下几个部分:(1)不同于传统的一站式刚性自动化装配方法,提出了一套适合多种断路器零部件分拣和装配的柔性化方案,根据断路器零件的结构特点,设计了断路器姿态调整工位和组装工位的柔性夹具,详细描述了其工艺的设计思路,解决工业机器人末端执行器的配型难题。(2)研究了SCARA机器人装配过程中的运动规划问题,针对组装工位SCARA机器人由于采用门级运动方式造成的垂直移动上消耗时间过长的问题,提出采用五次多项式轨迹规划算法规划其运动路径。运用D-H参数法建立了SCARA机器人的动力学模型,对模型进行正逆运动学分析,得到其关节角度和笛卡尔空间末端位姿之间的关系,之后对规划算法进行研究,为保证SCARA机器人的平稳运行,采用五次多项式规划算法规划其运动路径,实验结果表明,组装工位装配单个断路器成品的时间减少了2.2秒,装配效率提升了9.24%。(3)研究了断路器柔性装配系统中移动机器人的路径优化控制问题,分析了四转四驱麦克纳姆轮组的工作机理,通过分析其正逆运动学,得出移动机器人整体运动速度和轮子转速之间的映射关系。通过栅格法构建仿真环境地图,采用自适应遗传算法规划其全局路径,规划出最短路径。为了改善遗传算法容易“早熟的现象,提出了动态改变其交叉算子和变异算子的解决方法,通过将交叉个体和变异个体的适应度函数值集成到指数函数中对交叉算子和变异算子进行调节,提升算法的寻优性能,仿真结果表明,相较于传统的遗传算法,该算法的路径长度缩短了7.5%。此外,将自适应遗传算法与移动机器人常用的A*路径规划算法进行对比,仿真结果表明,相比于A*算法,自适应遗传算法所规划的路径长度减少了0.7%,拐点个数减少了41.7%。(4)建立了基于ROS系统的实验验证平台。对于移动机器人系统,进行路径规划之前,首先需要构建环境地图。论文基于Gmapping算法采集断路器柔性装配系统的作业环境信息,构造其环境地图。在此基础上,将所提出的自适应遗传算法与移动机器人系统自带的A*算法进行了路径规划效果对比,实验对比结果表明,相比A*算法,所提出算法规划的路径长度平均缩短了7.13%,运动时间平均缩短了12.22%。