用于汽车行业的电焊机器人轨迹优化

汽车行业超过95%的车身相关部件是通过采用机器人技术来完成的。测量结果表明，节省能源和循环时间之间有着必然联系。因为高度自动化和机器人的周期性修复行为可促使生产时间和能源在整个生产过程中减少。采用最优路径搜索算法和路径优化方法，可节省超过40%的能源。

机器人运动规划使用不同方法和算法越来越受到重视，但由于计算的复杂性，许多解决方案在实践中很少使用，而解决方案的精度通常取决于程序员的实际经验。在机器人点焊过程中，其目的是在快速度的长距离和低速度的短距离之间达到一个合理的平衡，因此使用一种算法不可能获得想要的结果，只有采用几种方法的组合来减少时间和硬件的消耗。为满足车身焊装生产线的要求，需要机器人实现在相对短时间内具有足够快的轨迹。

在许多情况下，能够移动机器人工作区的坐标系统。该方法的关键是基于一个很容易辨识特征的准确运动学模型，并通过在工件坐标系中离线编程保证。校准是一个长期过程，结果也不总是准确，这是由于测量误差和错误的工具中心点设置导致的。生产中通过引入额定负荷可能会发生进一步的错误，这是由测量过程中机器人的过度负荷导致的。因此，最好进行机器人实际负荷测量，但这需要使用不同的技术（激光测量，光学传感等），以适用于处理不同的校准，但很耗时，削弱了离线编程的优点。因此，选择将校准功能直接放在机器人控制器中，首先更新实际测量标准和虚拟环境中测量标称值，测量后可以立即评价校准结果而没有下载校准路径，可以显著提高校准过程的速度。

未来的工作将涉及规划算法优化效果的研究。

刊名：Technical Gazette（英）

刊期：2013年第5期

作者：Pavol Božek

编译：鲍阚