梁辰滔+杨慧斌+甘兴文+张浩+张伟鹏+耿其纯

摘要：六自由度并联机构是当今机器人领域的研究热点，从六自由度并联机器人平台硬件搭建与位置控制两个部分，提出了一种六自由度并联机器人控制系统的设计方案，通过对其空间位置与运动进行分析计算，同时结合限位开关、编码器等传感器对其实际位置进行实时反馈，最终实现机器人平台系统的位姿控制。

关键词：六自由度并联机器人；空间位置；控制系统开发；硬件搭建

中图分类号：TB

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.11.093

0引言

并联机构机器人系统具有结构紧凑、刚度大、无累积误差、精度较高、动态响应好、承载能力大等诸多优点，现在已经广泛地应用于医疗、航空航天、娱乐、物流、机床设计等领域。

本文以六自由度并联机器人为例，从硬件平台搭建入手，通过电气线路规划、控制设备布局到建立控制器与上位机通讯、空间位置运动计算等，设计出一种六自由度并联机器人的控制系统整体方案。

1硬件系统搭建设计

1.1硬件系统介绍

1.1.1机器人系统平台本体

本文所选用的六自由度机器人系统平台本体为格吉机电科技有限公司PT-028型号的六自由度并联机器人，如图1所示。

其中下平台为定平台，固定在基座上，上平台为动平台，平台之间由六个电动缸构成的六个运动轴通过铰链连接，上位机通过程序控制运动控制器，进而控制伺服执行系统，改变六个电动缸的行程实现系统平台六自由度的运动。

1.1.2伺服执行系统

伺服执行系统由六组伺服电动缸与伺服驱动器组成，伺服执行系统的功能是将控制器发出的控制信号进行处理放大转化为驱动信号，执行具体的控制动作。

1.1.3运动控制器

由于六自由度机器人系统平台需要同时控制六个轴的运动并处理来自限位开关与编码器的反馈信息，所以运动控制器需要强大的运算与处理能力。在该设计中，运动控制器只要包括以下两个方面的作用：

（1）伺服控制部分：现平台系统的启动、停止，对六个电动缸伺服电机进行运动控制、接收来自上位机的位姿控制信号、实时监控系统平台的运动与工作状态。

（2）信号调整部分：完成测试信号与I/O信号、系统平台中各感器信号与伺服驱动器的驱动等信号调整。

1.1.4反馈系统

本系统平台的反馈系统硬件部分包含编码器与限位开关，编码器将伺服电机的状态实时反馈给运动控制器，以掌握轴的实时位置；限位开关主要将电动缸正负极限位置反馈给运动控制器，进行安全保护。系统平台硬件配置如图2所示。

1.2硬件系统电气线路与布局设计

1.2.1硬件系统线路连接

这个部分主要包括六个伺服驱动器与运动控制器之间建立连接，以及伺服驱动器与伺服电机（轴）之间建立连接，运动控制器采用24V5A电源供电，伺服驱动器采用220V三相电源供电，运动控制器通过Xn端口与伺服驱动器CN1端口连接。

1.2.2控制柜布局及电气图

对控制柜内布局进行规划与电气接线安装，如图3所示。

2空间位置算法设计

2.1空间位置计算原理

首先以六自由度并联机器人系统平台6个电动缸行程均为零，即系统平台初始状态时的上平台中心为基准，分别建立定空间直角坐标系O0—X0Y0Z0、动空间直角坐标系O1—X1Y1Z1，同时设上平台六个铰链端点为P1i（i=1，2，…，6），下平台六个铰链端点为P0i（i=1，2，…，6），则P1i与P0i（i=1，2，…，6）在定坐标系O0—X0Y0Z0中可以分别表示为P0i（x0i，y0i，z0i）与P1i（x1i，y1i，z1i）（i=1，2，…，6），以1mm作为单位长度，坐标系如图4所示。

3整体思路

整体控制思路由两个回路组成。

3.1运动控制回路

由上位机编写程序发出信号，运动控制器接收到该信号，将上位机控制信号转化为可识别的指令传递到伺服驱动器，经过伺服驱动器放大调整，将放大后的信号传递给伺服电机，伺服电机执行命令，控制电动缸的伸缩控制六个轴的长度，进而控制六自由度并联机器人平台的空间位姿表示。

3.2运动反馈回路

编码器在伺服电机运转时产生信号，将該信号传递给运动控制器，运动控制器通过对比该实际信号与期望目标之间的偏差，进行实时监控与判断，发出修正指令保证机器人系统平台的安全动作，调整误差。

4结语

本文提出了一种六自由度并联机器人控制系统的设计方案，包括其本体介绍、平台搭建、电气连线等方面详细描述了该系统的硬件配置，对其空间位置计算原理的分析以及计算方法的介绍，基本实现系统平台在工作空间内的任意位置角度表示以及对应的控制方案，通过硬件与软件相结合的实时反馈系统，可以对机器人平台进行空间位置的监控与修正，实现对机器人平台较精确的位姿控制。若要进一步提高其控制精度，则可以考虑对其进一步进行运动学与动力学分析，研究并联机器人平台的速度、加速度、受力情况以及与运动有关的几何参数、时间参数，通过动力学建模进行动力学分析，推算出动力学方程，进而构建较为精准的系统控制器；另一方面可以对控制程序根据实际情况进行优化，加入仿真控制环节，减小实际控制中的误差。

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