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關鍵詞:陸地鉆機 二層臺機械手臂 石油鉆桿排放系統 伺服驅動
1.引言
鉆井作業過程中,二層臺井架工的作業環境非常惡劣,高空露天作業,起下鉆井架工在26米高的猴臺上一站就是十多個小時,風吹日曬。為了改善井架工的作業環境,勝利油田鉆井三公司機動辦公室開始著手設計二層臺機械手臂井架工伺服操作系統,井架工在鉆臺偏房內或是在司鉆房內遙控操作二層臺機械手臂,實現鉆桿、鉆鋌擺正入指梁。該設計著重考慮四點:①適用于公司內部40、50、70型陸地鉆機k型自起井架,方便安裝和井隊設備搬遷。②無需對二層臺的承重進行改裝,機械手臂小巧輕便,總重量控制在250kg以內。③操作簡單、動作迅速靈敏準確,井架工在鉆臺面或司鉆房內利用監控視頻對機械手臂進行可視化遙控操作,鉆桿擺放速度不低于人工擺放速度。④機械手臂露天作業,皮實耐用,防水防爆。
2.現有二層臺機械手臂成型產品的介紹
針對以上四個要求,我們考察了國內外現有的鉆井二層臺鉆桿擺放系統,都無法滿足上訴四個要求。國內外鉆桿擺放系統成型的設計目前可以大致分為兩類,一類是將鉆桿整柱提起,再利用液壓手臂旋轉擺正推送入指梁。該設計優點在于可以同時省去鉆臺面上兩個鉆工和二層臺上井架工共三個人的工作量,但這種設計對于二層臺的承重要求很高,必須對井架和二層臺的結構進行全新的設計, 顯然對現有井架進行改造不現實。例如,NOV(國民油井)公司和挪威MH公司的海上平臺鉆柱擺放系統(圖1),國內杰瑞石油工程機械有限公司的二層臺智能排管系統(圖2)。第二種設計是鉆工先把鉆桿立柱的下端推到鉆桿盒內,下放游車,鉆桿立柱下端立在鉆桿盒上,打開液壓吊卡,然后用機械手臂抓住鉆桿立柱擺正推送入指梁。這種設計只能節省井架工的人工勞動,鉆臺面上還需要人工完成,但是這種設計的好處是結構簡單,二層臺不承受鉆柱的重量,只需要一個很小的力就可以將鉆桿擺正就位。在現有鉆機上增加二層臺機械手臂,只能采用這種設計。目前采用第二種設計思路的成型產品只有NOV(國民油井)公司開發的,二層臺液壓機械手臂(圖3)。我們在NOV的設計上大膽改進,采用全新的機器人設計理念,自主研發出了適用于40、50、70型陸地鉆機K型自起井架的二層臺機械手臂井架工伺服操作系統(圖4)。
3.二層臺機械手臂井架工伺服操作系統的設計
(1)結構設計和NOV的設計大致相同,都包含導軌、滑臺、旋轉臺、伸縮手臂、機械手(圖5)。整個機械手臂可以在導軌上前后滑動,左右轉動,機械手臂向前伸出和向后縮回。 但是不同于NOV設計之處在于,我們的機械手臂安裝在舌臺的上部。這樣有兩個好處,第一,搬家無需將機械手臂拆掉,二層臺擋風墻上有自動固定位置,機械手臂滑到擋風墻邊上自動固定,二層臺下部就是裝車面,所以,機械手臂是一次安裝,無需拆卸。這對于陸地鉆機,平均一兩個月就搬遷一次的搬家頻率,大大節省拆卸安裝時間。第二,機械手臂安裝在舌臺上部,安裝電纜、保養、維修都非常方便。維修人員觸手可及。NOV的設計一但出現任何問題,維修人員下去檢修都非常困難。
(2)近幾年伺服電機技術發展非常迅速,NOV的設計采用液壓缸、液壓馬達驅動機械手臂我們的設計在二層臺機械手臂上大膽采用機器人的設計理念,所有的驅動全部采用伺服電機加減速機的形式作為動力。導軌滑臺采用滾珠絲杠傳動,傳動平穩、動作迅速、阻力小。旋轉臺和機械手臂部位全部采用渦輪蝸桿傳動。相比NOV的液壓系統,伺服電動機驅動,省去了液壓站,液壓管線,制造成本大大降低,伺服電機的維護保養和日常消耗成本也比液壓系統小很多。伺服驅動系統的安裝、維護、操控相比液壓驅動系統優勢明顯。
(3)操控方面采用伺服電機速度控制系統,機構簡單,控制手柄模擬信號直接控制伺服驅動器。井架工一只手握住操控手柄,前后左右推動手柄就可以控制機械手臂的伸縮,滑臺的左右移動,旋轉手柄可以控制旋轉臺的轉動,拇指部位的按鈕可以控制機械手抓的開合(圖6)。機械手臂上安裝有攝像頭,機械手臂的所有操作全部在顯示屏幕上可以看到,井架工在司鉆房內可視化遙控操作,無需再爬上二層臺。徹底解放井架工的體力勞動,改善工作環境,。
(4)滑塊采用回型結構設計,絲杠和導軌上面鋪設承重板材,機械手臂出現故障,無法工作,可以用搖把將機械手臂退回到擋風墻一邊,井架工站在承重板材上面進行人工排鉆桿作業(圖7)。同時承重板材對絲杠和導軌起到防雨作用。
(5)該設計目前唯一的缺點就是,起鉆過程中,必須有液壓吊卡的配合才能開啟吊卡。所以只能安裝在配備有頂驅和液壓吊卡的井架上。下鉆過程中,利用機械手臂推送鉆桿的撞擊力就可以將吊卡口上。下一步的重點是將開吊卡的裝置和機械抓手都安裝到機械手臂上。實現無需液壓吊卡的起下鉆作業。
4.結束語
目前,數字樣機的研發過程已經完成,全程通過delmia仿真軟件進行數字樣機的開發、有限元分析和仿真演示。模型樣機零部件的設計、相關產品的選型和采購已經完成,下一步工作將圍繞地面試驗臺的搭建,系統模型樣機的組裝和地面試驗展開,計劃年底能將模型樣機安裝到公司新出50DB鉆機進行現場試驗。
參考文獻:
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作者簡介:
田成輝,男,(1966.4?―)鉆井三公司機動辦主任
徐元春,男,(1980.6―)鉆井三公司機動辦干事
關鍵字: 機械手臂; 農用機械; 應力分析; 主應力測試
中圖分類號: TN06?34; TH114 文獻標識碼: A 文章編號: 1004?373X(2014)15?0130?03
Principal stress testing experiment and analysis of machinery arm in agriculture
CHEN Chao1, L? Xiao?xue1, YI Xiao?kang2, HU Can2
(1. Xinjiang Alar Bureau of Quality and Technical Supervision, Alar 843300, China; 2. School of Mechanical Engineering, Tarim University, Alar 843300, China)
Abstract: Taking domestic KR?70004?PAX grabbing type manipulator device as the object of study, time of the mechanical arm in actual handling process were measured and analyzed by means of resistance strain type displacement sensor and PLC?300 data acquisition system. The results show that the manipulator device′s operation radius and grabbing weight factors have great influence on the principal stress change of mechanical arm. The principal stress increases sharply by 6000 N/mm at the moment of starting when the operation radius is 3000 mm. The principal stress can reach 5300 N/mm when the normal operating radius is 2000 mm and the weight of work piece is 350 kg.
Keyword: mechanical arm; agricultural machinery; stress analysis; principal stress testing
0 引 言
目前,隨著農業機械化生產的不斷推進,在農業生產過程中,碼跺垛碼機械手裝置得到了廣泛的應用。特別是在牧場草堆碼跺、棉花等作物桔桿碼跺、甚至棉花加工廠的碼跺作業均應用到機械手的作業。然而,碼跺作業一般為重復連續性作業,實際應用時,機械手裝置的故障率較高,特別是疲勞性過載,機械手臂的應力變形隨著使用的時間呈變形過大的情況,甚至影響機械手裝置的整體性能;而在垛碼機械手裝置中,機械手臂應力損害是機械手裝置最難修復的應力故障。垛碼機械手裝置一般為重載型作業,負載要求范圍在300~1 300 kg之間,并且機械手裝置工作范圍在2 600~3 500 mm之間,特別是一些卸碼垛作業的機械手裝置中,機械手裝置工作范圍要求均超過3 000 mm。機械手裝置的工作范圍決定了機械手臂的作業半徑,作業半徑越長,機械手臂所承受的應力變化越大。在目前的機械手的研究中,國內主要集中在機械手臂的動力學研究上,對機械手臂的應力分析也局限于靜態的受力分析,缺少實際應用中的應力數據,對實際應用中的機械手臂主應力的變化情況不明[1?4]。
針對目前重載型機械手臂的應力損害情況和實際應用中的應力變化研究現狀,以新疆生產建設兵團第一師農場進行棉花桔桿碼跺的機械手裝置為研究對象,進行機械手臂的主應力測試試驗,分析在不同工況條件下主應力的變化情況,為機械手臂的設計與應用提供參考依據。
1 主應力測試試驗的方法與條件
1.1 測試試驗的對象
新疆建設兵團第一師農場碼跺機械手采用的是上海易升設備公司生產的國產KR?70004?PAX抓取型機械手裝置,其最大碼跺負荷能力在350 kg,最大工作半徑為3 000 mm,末端執行器為爪型方式進行打捆桔桿的碼跺,控制系統采用PLC?300作為核心控制單元,根據機械手裝置的特性,以重復性順序控制為主。
主要的機械手臂結構簡圖如圖1所示,機械手臂由兩節伸縮臂組成。機械手手臂截面結構如圖2所示,工作時,機械手臂表面任意一點的主應力均為最大值。
圖1 機械手手臂結構簡圖
圖2 機械手手臂I?I截面結構圖
1.2 應力測試的系統設備
應力測試系統設備主要包括兩部分:一部分為機械手臂部位主應力測量傳感器的現場布置和應力信號的放大與傳送。另一部分是以PLC為核心的測量控制系統,包括應力數據的處理、畫面的顯示、應力過載值報警的輸出等,具體的系統框圖如圖3所示。
圖3 機械手臂應力檢測系統框圖
根據機械手臂的工作特點以及負載能力,采用電阻應變片式位移傳感器作為主應力的測量傳感器,應變片式位移傳感器通過信號采集放大后,傳送至機械手PLC系統進行數據的處理與分析[5],根據應力變化情況啟動機械手裝置的保護電路,同時,采集信號通過人機畫面進行實時的顯示。
1.3 機械手臂主應力測試點的布置與計算
在機械手裝置進行碼跺作業時,物料對機械手臂的應力影響主要為彎扭組合變形,根據應力?應變廣義胡克定律,機械手臂構件表面任意一點處于平面應力狀態,并且在同一直線構件上,主應力的大小不變。通過這一原理,在機械手手臂構件表面布置一種直角形應變片結構,可測量出主應變力大小[6?8],具體的應變片布置如圖4所示。I?I截面在[A,][B,][C,][D]四個測試點布置直角形應變片結構。圖4中,直角形應變結構由+45°方向的應變片、0°方向的應變片和-45°方向三個應變片組成,當機械手臂構件產生變形時,應變片可反饋出三個方向的線應變值,并通過變送器將應變值傳送回PLC系統。
根據被測點三個方向應變值[ε45°,ε0°,ε-45°,]計算主應力大小公式為:
[σmaxmin=E2(1+μ)(ε-45°+ε45°)±E2(1+μ)(ε-45°-ε0°)2+(ε0°-ε45°)2] (1)
式中:[σ]為主應力的最大值與最小值;[E,][μ]為機械手臂材料的彈性模量和泊松比。
則計算主應力的方向公式為:
[tan2?=2ε0°-ε-45°-ε45°ε-45°-ε45°] (2)
式中:[?]為主應力方向與應變片(-45°)方向的夾角。從式(1)、式(2)中可知,在已知材料的[E,][μ]而不必已知載荷及橫截面尺寸的情況下,用實驗手段方法就可測得構件表面主應力大小及方向。
圖4 I?I截面應力布置展開圖與應力受力情況圖
1.4 機械手臂主應力測試的步驟
應力測試試驗根據機械手臂的作業半徑和抓取工件的重量大小進行單因素影響試驗,以測試不同作業半徑下對機械手臂主應力的影響和不同工件重量下對機械手臂主應力的影響。
(1) 作業半徑根據車間的常用作業情況,選取作業半徑分別為2 000 mm,2 500 mm及最大作業半徑3 000 mm進行作業半徑單因素影響測試。
(2) 根據抓取工件的重量,選取200 kg,300 kg和350 kg進行抓取重量單因素影響測試。
(3) 在進行主應力的實際測量時,根據車間生產時的實際工況對機械手臂的運動時間段進行劃分,分別記錄抓取工件物料時、起動瞬間,穩定時、移動過程及下放過程各時間段的應力變化情況。
2 應力測試的結果與討論
根據測試實驗得出的各應力數據,進行主應力的計算與統計,可得到作業半徑、抓取重量兩種因素影響下的應力變化情況。
圖5所示為機械手臂使用工作半徑為2 000 mm時的主應力變化情況。機械手裝置的一個工作時間段為20 s,當 [t=]1.2 s時為起動瞬間。從圖中可以看出,不同的抓取重量對主應力的影響明顯,當工件重量為350 kg時,主應力能達到5 300 N/mm。同時,對于起動瞬間[t=]1.2 s時的主應力變化影響最為明顯,當工件重量為200 kg時,起動瞬間最大主應力為3 450 N/mm。
圖5 工作半徑2 000 mm時的主應力變化情況
圖6和圖7所示分別為機械手臂使用工作半徑為2 500 mm和3 000 mm時的主應力變化情況。
圖6 工作半徑2 500 mm時的主應力變化情況
與圖5相比,當不同抓取重量時,機械手臂各運動時間段內的曲線變化情況基本一致,均在機械手裝置抓取工件的起動瞬間主應力值變化最大。不同的是,不同的工作半徑下,主應力變化曲線的最大值有所不同,當作業半徑為3 000 mm時,主應力在起動瞬間急劇增加,最高時達到6 000 N/mm。
圖7 工作半徑3 000 mm時的主應力變化情況
圖5~圖7中的數據表明,主應力的變化情況與工況條件、機械手臂作業半徑密切相關。當作業半徑較少時,主應力的變化值區間明顯減小;而當作業半徑達到最大時,機械手臂的整個運動時間段的應力變化明顯增大,并且在起動瞬間達到最大值。
3 結 論
應用KR?70004?PAX抓取型機械手進行了機械手臂的應力測試試驗,得出了機械手裝置的作業半徑、抓取重量大小因素變化對機械手臂主應力變化的影響規律。
(1) 機械手臂的主應力變化與作業半徑成正比的關小,在相同的抓取重量下,作業半徑越大,機械手臂承受的應力值越大,當作業半徑為3 000 mm時,主應力在起動瞬間急劇增加,最高時達到6 000 N/mm。
(2) 機械手臂的主應力變化與抓取重量大小成正比關系,在相同的作業半徑條件下,不同的抓取重量對主應力的影響明顯,在正常的作業半徑2 000 mm時,當工件重量為350 kg時,主應力能達到5 300 N/mm。
(3) 在機械手臂的一個運動時間段周期應力變化中,不論什么工況條件與作業半徑,在抓取工件后的起動瞬間主應力值達到最大值。因此,起動瞬間的主應力變化值可作為機械手設計的參考依據。
注:本文通訊作者為弋曉康。
參考文獻
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關鍵詞 數控機床;機械手;設計
中圖分類號TG659 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708(2012)68-0071-02
在數控機床的各項性能指標和整體布局上,輸送技術對其有著直接性的影響。在缸體加工過程中,發動機缸體的三軸孔加工是一項十分重要的程序和環節,該環節在很大程度上確保了三軸孔在加工過程中的精確度;在缸體的縱向上,應當配置若干個固定的導向設施,用于支撐鏜桿;傳統意義上的三軸孔鏜床,其架構復雜,同時存在防護難度大、輸送速度較慢等諸多問題,在很大程度上給數控機床的生產節拍造成了影響。為了解決上述困難,大連機床企業首次研究并設計了空中布局的數控機床上下料機械手,這不僅強化了數控機床的剛性,同時也解決了數控機床在排屑過程中所面臨的一系列難題,實現了轉機缸體在輸送過程中所表現出的柔性;通過對伺服驅動技術,在很大程度上減少了輸送機床在輸送過程中的時間,同時實現了工序的分解,致使數控機床的節拍從原來的6min下降到現在的3.2min;在一定意義上達到了用戶在節拍方面的一些要求,與此同時,在很大程度上也提高了數控機床的自動化。
1 機械手的發展情形與動態
從國內外所有機械手的發展現狀來看,在現階段,對機械手的研究和開發已趨于,機械手的發展現狀與動態,可以總結為:第一,模塊化與可重構化是現階段機械架構發展的主要動向;其二,PC機的開放型控制器是機械手體系發展的一個主要方向,其目的就是為了完善機械手,使其逐漸走向網絡化和標準化;器件集成度得以強化,架構設計玲瓏,同時運用過了模塊化架構;在很大程度上強化了機械手體系的安全性和可靠性,同時也滿足機械手在維修和防護方面的一些便捷性;第三,傳感器在機械手中發揮了十分重要的作用,不僅運用了傳統的速度傳感器、位置傳感器等,同時也引進了先進的視覺傳感器、觸覺傳感器和聽覺傳感器,促使機械手逐漸向智能化方向發展和推進;第四,裝配、焊接等機械產品逐漸向模塊化、標準化及系列化方向推進和發展,及系統動態的仿真等。
2 機械手手爪架構的設計分析
機械手手爪的類型較多,其主要用于作業的操作和裝置,按照不同的作業方法和操作,可以將手爪分為測量式手爪、加工式手爪及搬用式手爪等。所謂搬用式手爪,即為多種類型的夾持裝置,其主要用于對物體的搬用和抓取;加工式手爪,即為附有焊槍、銑刀等工具的機械手附加設備,其主要用于對作業的加工;所謂測量式手爪,即為附有傳感器的一種附加設備,其主要用于對作業的檢驗和測量。在機械手手爪的設計過程中,應當遵循以下幾個方面的要求:其一,根據機械手作業的具體要求對機械手手爪進行相應的設計和開發;其二,機械手手爪的專用性和萬能型之間存在一定的矛盾。萬能手的架構設計比較繁瑣,有時還會出現無法實現的現象,以工業的實際應用為出發點,將重點應放在對各類專用的、工作效率較高的機械手的研究和設計上,確保工業機械手的所有工作性能的實現和健全,在這里,我們不贊成通過一個萬能手來完成所有工作,應當考慮機械手在設計過程中所發揮的一些經濟效益;其三,確保手爪的通用性。所謂機械手爪的通用性,即為通過數量有限的手爪來適應不同要求的機械手,這就給末端執行器提出了一定的要求,即要求其末端配置一個標準的機械接口,保證末端執行器能夠標準化運用。
3 機械手設計方案的運行
因為機械手手臂在運作過程中表現為直線式,并且考慮到機械手在剛度、運動過程中所表現出的穩定性和安全性、動態性能等方面的一些要求,所以應當選取液壓驅動方式,基于液壓缸所表現出的直接性驅動,液壓缸不僅是執行件,同時也是驅動件,所以,在設計過程中可以取消對執行件的設計,又由于液壓缸在運動過程中表現為直線式,所以,在其控制上的難度較低,便于計算機管理和控制。
除此之外,機械手手臂由于在其具體工作及控制方面的一些要求,所以在機械手手臂的過程中,應當控制其結構的設計,不應過大,如果只依賴加大液壓缸的直徑來實現剛度的提高,那么將無法實現系統剛度的一些要求。所以,在設計過程中,額外添加了導桿機構,在小臂上安置了兩個導桿,兩導桿和活塞桿共同形成了一個等邊三角形,在最大程度上加大了小臂的剛度;在大臂上安置了四個導桿,四個導桿構成了四邊形,為了最大限度的降低大臂的重量,每個導桿都引用了空心架構。
4 機械手的優勢和應用
機械手實施方案具有速度快、工作效率高、負載能力強、移位精度高及故障出現頻率低等諸多方面的優點。
機械手在DK050機床上的成功運用,是數控機床柔性輸送方面的一大創新。在今后的數控機床的生產過程中,機械手的開發和運用將會得到前所未有的發揮,同時為廣大用戶提供了極大地方便,能夠產生較大的生產效益和經濟效益。
5 結論
機械手在機械行業中的運用已經成為一種必然的趨勢,同時這種運用將得到前所未有的發揮,機械手能夠成功的運用于機械零件的組裝和加工工件的裝卸與搬運,尤其體現于組合機床以及自動化數控機床上的運用和創新。將機械手與機床設備合為一個柔性體,在很大程度上能夠節省工件輸送裝置,架構比較緊湊,同時適應能力較強,在技術和經濟上對機械手進行考慮都是有必要的,所以,對數控機床上下料機械手進行研究和設計是一種必然。
參考文獻
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[關鍵詞]機器人學 三位一體 創新精神 工程實踐
自從1920年捷克劇作家卡雷爾?凱培克在《羅薩姆的萬能機器人》中第一次提出 “機器人”(Robota,Robot)這個名詞就開啟了人類的“機器人之夢”。經過幾十年的發展,機器人技術已經不僅僅是重復勞動的機器而是具有了一定的智能性甚至能自主的完成人類賦予的特定任務的智能機器。
機器人技術的發展水平已經成為高科技發展的代表,很多國家尤其是歐美等發達國家在高校設立專門機器人研究機構,提供大量的資金支持機器人技術的研發并開設機器人相關的課程。我國在這方面也取得了很大的進展,如嫦娥三號攜帶的玉兔號月球車的成功充分證明了我國機器人技術的成果。
一、機器人學課程的重要性
深空探測等重大工程的開展,將進一步推動機器人技術的發展。從另外一個角度來看,機器人技術的發展對于其他行業的發展也起著非常重要的促進作用,如自主移動機器人技術可以為汽車輔助駕駛提供解決方案。在高校已經有相當多的理工科專業開設機器人課程,而且機器人是多領域高度交叉、多學科高度融合的系統,它涵蓋了電子、機械、計算機、自動控制、及人工智能等多學科,因而要求學生能夠綜合運用機械、電子、計算機等方面知識才能更好地進行系統操作和設計,因而機器人課程也是培養學生的實踐能力和創新能力的良好平臺[1,2]。另外,通過機器人課程可以用較少的教育投入(包括人力、物力以及時間等)獲得較大的教育成果(主要包括學生獲得的知識、技能以及情感培養等),從而得到優化的教與學效果。
本文結合南京郵電大學卓越工程師培養計劃的大學生能力培養目標,從機器人課程的教學模式出發,探索了一種結合了課堂講授、仿真模擬、實驗操作為一體的從理論基礎到理論理解和驗證再到理論指導實踐的三位一體的教學模式,并在南京郵電大學自動化學院的“機器人學”課程中進行了實踐,取得了較好的成效。
二、機器人學教學中存在的問題
機器人這門課程具有高度知識交叉性和綜合性以及工程實踐性的特點[3]。因而在以往的教學中所采取的課堂講授法的教學方式因為講授方式的局限性而無法充分調動學生學習的積極性、無法將抽象的數學模型具體化形象化,學生對于教學內容理解不深入不能融會貫通,因而對于學生能力的培養效果不明顯[4]。存在的問題具體闡述如下:
1.教學內容不能緊跟時展。
由于機器人技術更新快速,課程選用的教材出版周期較長,導致了教學內容遠遠落后于當前機器人領域的新的發展趨勢。且授課內容大體仍然在按照教材章節的基礎內容來設計,這樣使得學生在學習機器人坐標空間和運動學、動力學模型這些理論基礎的時候表現的興趣缺乏。
2.教學中對學生啟發和實踐的內容較少。
機器人通常作為大學生的專業課程,專業課承擔著實現學生能力培養這一目標的重要任務,通過機器人課程的學習,要求學生能夠結合所學的知識分析問題并解決問題,因而單純的講授并不適用于這門課。
為了學生的培養質量,真正實現學生能力培養,提高機器人教學質量,需要針對上述問題對機器人學課程的教學內容和教學方法進行改革,探討新的教學方案。
三、改進措施
針對前面分析的機器人學課程教學中存在的問題,針對南京郵電大學自動化專業卓越工程師培養計劃中學生的培養目標從教學內容和教學方法兩個方面探討三位一體的教學模式,即課堂講授、仿真模擬、實驗操作為一體,具體內容如下:
1.將當今最典型的和最先進的機器人系統與教材中的內容相結合安排授課內容。
首先,在緒論中充分展示機器人發展的歷程,以及國內國外目前機器人的發展現狀,廣泛收集美國DARPA、CMU、MIT日本Honda以及國內的中科院、清華大學、國防科技大學、哈爾濱工業大學等知名研究機構的最新機器人技術研究進展并通過視頻展示給學生,調動學生的學習積極性,以使學生認識到機器人技術發展的脈絡以及機器人技術的應用領域和重要性。
其次,在機器人學課程內容的機器人坐標變換、機器人運動學以及機器人動力學模型部分,適當的減少理論公式推導,而是將抽象的模型具體化,增加機械手臂仿真軟件在課堂的演示內容,通過仿真軟件在投影儀中展示機械手臂機器人各個關節的運動,將抽象的坐標變換中的矩陣運算轉化為機械手臂關節的具置參數的運算,而且將機器人運動學模型具化為機械手臂的運動模型,通過具體的演示過程講解和分析機械手臂各個參數之間的關系和運算。
再次,在機器人傳感器部分的課堂教學中增加具體的機器人傳感器工作過程仿真內容,如基于被動視覺傳感器、主動雷達傳感器等的障礙物檢測,并進行了仿真結果的對照,通過分析這兩種信號從信號源的產生差異導致傳感器獲得的信號分別是二維平面數據和三維深度數據,進而導致后續的分析方法的差異,以及檢測結果和干擾因素的差異,并在實驗中增加了基于視覺的機器人避障的環節以及基于激光雷達的機器人避障環節,進一步的討論傳感器的信息融合。使學生對于傳感器的工作過程包括信息獲取、信息處理等過程有了深入的認識。
最后,在實驗部分,安排了移動機器人創意實驗設計,要求學生參考飛思卡爾智能車設計跟蹤光源的移動機器人,提供基本的機器人移動平臺,以及傳感器接口,編程環境,需要學生根據自身設計的實驗過程選擇傳感器,且在編程環境中編寫程序以獲得傳感器數據,并能最終檢測到光源位置進行跟蹤。通過這一實驗內容學生能夠將所學的機器人模型以及傳感器、軟件編程、自動控制等知識綜合運用,提高其動手能力和創新意識,并且實驗采取小組合作的模式,能夠鍛煉學生的團隊合作精神。
2.教學方法的改革
(1)案例具化法
在每一個主題的講授內容中都安排了具體的案例進行分析。安排國內外典型的機器人如火星車、google無人駕駛汽車、ASIMO等來分析機器人系統配置、運動機構、傳感器融合、控制方法等內容。另外通過具體的仿真模擬如可以將機器人系統的坐標變換、運動學模型的融合到機械手的仿真過程中,通過具體的機械手控制實例講解和分析抽象的機器人模型。進一步的,通過作者本人開發的機器人避障軟件在投影儀上展示程序中信息的獲取、信息的處理、對獲得的有效信息進行判斷、識別最終作出決策過程;通過仿真軟件驗證經典的路徑規劃方法,A*算法是經典的路徑規劃算法,但是僅僅通過教材中的幾幅圖片往往不能讓學生深入地理解這一算法的精髓,所以設計了A*算法軟件演示內容,通過投影儀講軟件的掩飾過程投影到白板上,并將程序一步一步地執行,這樣學生很容易理解這一算法的搜索計算過程。在機器人學課程中還有很多軟件可以用來分析和講解在機器人中傳感器信息的獲取以及機器人系統的決策等問題,這里不再一一贅述。
(2)啟發學生主動參與教學
在一次課程結束時,針對下一次課程的內容如典型的機器人運動方式、移動機器人定位、移動機器人導航等設計問題,督促學生搜索這一問題相關的機器人資料,且其收集的材料可以通過投影儀展示給老師和全班同學。學生對于新興的機器人技術常常表現出濃厚的興趣,往往能積極的參與到老師設計的問題當中并能針對同學收集的材料進行討論和分析。
這種學生主動參與教學的方法不僅能促進學生資料收集的能力,而且也使得學生化被動的接受為主動的思考。另一方面對于同學收集的案例和提出的觀點,其他學生更樂于進行交流和提出疑問。在這一探討過程中學生的創新思維得到了拓展,提高了其思考問題分析問題能力。
在實驗的設計中也充分考慮學生自主實踐,按照工程實踐中的任務制,將學生分成4人一組。在實驗中只規定實驗的目標不規定實驗的過程,這樣學生可以根據實驗目標,通過自己的理解設計實驗的過程,不同的組織間可能采用不同的傳感器,或者不同的算法來搭建自己的平臺,最終我們會對各組的成果進行驗收打分。另外,各個組所采用的硬件、軟件的差異性導致其成果有好有壞,這為我們設置了一個很好的討論題目――這些差異是什么原因導致的?通過這一實驗模式能夠培養學生自主解決問題的能力和團隊合作的精神。
經過三年的時間,這種三位一體的教學模式取得了不錯的成績,得到了學生的廣泛認可。為南京郵電大學自動化學院培養了一批又一批大學畢業生,并且南京郵電大學的大學生機器人隊在國內甚至世界的大學生機器人競賽中都取得了不錯的成績,尤其是在2013Robocup機器人足球世界杯比賽中獲得3D仿真足球機器人項目冠軍。
四、結論
機器人學課程是南京郵電大學自動化專業的專業課程,機器人學教學效果將直接影響著學生能力的培養,據卓越工程師教育培養計劃安排,在學生能力培養的要求下,機器人學教學以學生為主題,以切實提高學生的整體專業水平、工程實踐能力和創新能力為目標,以為社會培養全面優秀的自動化領域人才為方向,從理論基礎、工程實踐、創新思維等方面提高學生的素質。
本文主要研究了提高學生能力為目標的機器人學教學的新思路,提出并實踐了課堂講授、仿真模擬、實驗操作為一體的三位一體的教學模式,提高了學生學習的主動性,使得學生能主動的參與到教學活動中來,并取得了一定的成果。在今后的教學過程中,一方面,我將爭取與周邊的機器人研究所合作為學生提供更多的實驗實踐機會,另一方面將更加深入研究教學方法,逐步提高自身的教學水平和能力,從而進一步提高教學效果與質量。
基金項目:江蘇省研究生教育教學改革研究與實踐課題(JGZZ12_038)資助
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關鍵詞:應用型本科;創新能力;機械制造基礎;教學改革
1 Solidworks軟件簡介
SolidWorks是法國達索公司最先在Windows系統上開發的一款三維設計軟件。其CAD功能方面涵蓋了所有的設計類型,實體建模、曲面設計、二維工程圖、裝配、運動仿真、結構分析等功能一應俱全。創新的自頂向下設計過程使得設計工作一目了然,實時的更新功能使得工程師可以隨時對產品特征參數進行動態修改。除此之外,SolidWorks還為不同的設計人群提供不同的功能模塊,包括鈑金、管道布線、電氣設計等,使得設計過程簡潔而豐富。
2 碼垛機器人的發展
國外,最早將工業機器人技術用于物體的碼放和搬運是日本和瑞典。1968年,日本第一次將機器人技術用于碼垛作業。1974年,瑞典ABB公司研發了全球第一臺全電控式工業機器人IRB6,主要應用于物品的取放和物料的搬運。隨著計算機技術、工業機器人技術以及人工智能控制等技術的發展和日趨成熟,日本、意大利、德國、美國、瑞典、韓國等國家在碼垛機器人的研究上做了大量工作,相應推出了自己的碼垛機器人,如日本的FANUC和OKURA以及FUJI系列,德國的KUKA系列,瑞典的ABB系列等。工業機器人技術的飛速發展,使得碼垛機器人在各個行業都得到了廣泛的應用。
3 碼垛機器人的工作對象
本文設計的碼垛機器人的工作對象及其參數如下:
(1)碼垛物品:箱類物品(如一箱紙巾)和袋類物品(如一袋洗衣粉)等。
(2)物品尺寸:長為200至500mm,寬為200至400mm,高為100至300mm。
(3)物品質量:每件物品為5至15kg。
(4)物品運動范圍:以機器人為中心的,半徑為3m,角度為90至180度。
4 碼垛機器人結構設計
本文設計的碼垛機器人為關節型機器人,這類機器人占地面積小、機構緊湊,工作空間大,還能穿過障礙物進行抓取,是機器人中使用最多的一種結構型式。碼垛機器人的本體(即機械手)包括基座、腰部、大臂、小臂、末端執行器(俗稱爪子),它的運動主要由碼垛機械手手臂的俯仰運動和腰部的旋轉運動組成。
4.1 手爪的結構設計
機械手臂末端抓取器大致可分為:夾鉗式、專用操作式、吸附式、仿生多指式四類。由于工作對象為箱式或袋式物品,只需要設計能從不同角度抓取物品的夾鉗式即可。其結構如圖1所示,可以抓取不同大小多個種類的箱式或袋式貨物。
4.2 臂部的結構設計
手臂部件(簡稱臂部)是機器人的重要執行部件,它的作用是支承腕部(關節)和手部(包括工件和工具),并帶動它們在空間運動,臂部還安裝一些傳動驅動機構,從臂部的受力情況來看,它在工作中直接承受腕,手和工件的靜動載荷,自身運動 又較多,所以受力情況復雜。
臂部主要是進行俯仰運動,這里采用鉸接活塞缸實現臂部的俯仰運動。該機構的特點是,工作范圍大、靈活性好。
4.2.1 大臂的結構設計
大臂是臂部的組成部分,它兩端分別與小臂和立柱相連,它都是通過鉸鏈連接。大臂的運動是通過與立柱相連的鉸鏈活塞缸來進行運動傳遞的,它的運動軌跡就是一個圓弧形,通過活塞缸來進行俯仰運動,運動單一,結構簡單。它較之小臂粗大,因為它是碼垛機器人主要的受力部分之一。其三維結構如圖2所示。
4.2.2 小臂的結構設計
小臂兩端是與大臂和末端執行器連接,這里采用鉸鏈連接,大臂與小臂之間的運動傳遞,采用鉸接活塞缸來實現,其結構簡單,運動性能好。小臂比之大臂在設計時材料消耗要比大臂少,體積也小,重量輕。其三維結構如圖3.5所示。
4.3 立柱(腰部)的結構設計
立柱主要是支撐大臂小臂的重量,連接大臂和底座,并且固定了活塞缸的運動范圍。結合要求與設計過程,腰部的結構材料為合金結構鋼,無經淬火與回火處理。其三維結構如圖4所示。
4.4 活塞缸的設計
本次設計,我采用最多的動力傳動方式就是活塞缸,因為它工作形式單一,只能進行伸縮運動,且結構簡單,由缸體和活塞缸組成,并且它在機器人的設計中運用很廣泛。其三維結構如圖5所示。
4.5 底座的結構設計
底座是承受碼垛機器人整體重量的主要部件,且由于碼垛機器人的手臂長,導致機器人整體重心并不在底座中線上,所以底座較為寬大。其三維結構如圖6所示。基于底座在本次設計中的作用,選取底座的材料為鑄鐵,且設計底座尺寸為:長×寬×高= 280 mm×120 mm× 20 mm。
5 結論
碼垛機械手的總體結構如圖7所示,其運動是由腰部的旋轉、手臂的俯仰、末端執行器的夾緊和放松組成。碼垛機器人工作的全部流程:第一步,大臂處的活塞桿運動,帶動小臂進行下伏運動,從而末端執行器接近物品,并通過夾緊缸將物品抓取;第二步,大臂進行上仰運動,帶動物品上升;第三步,腰部回轉缸進行回轉運動,將物品移到堆放指定區域上空;第四步,大臂又下伏,將物品放在堆放臺上,并且夾緊缸放松物品,最后大臂上仰,腰部旋轉回到原位。
參考文獻:
用意念控制智能家居設備
使用智能手機或平板電腦來控制智能家居設備是消費者剛剛開始熟悉的技術。哪天我們可以實現用思想來控制這些設備呢?密歇根州立大學的電氣和計算機工程教授阿斯拉姆院長在這一技術的研發上取得了一定進展。
阿斯拉姆的開發原理如下:當人的思想集中在某件物品上時,戴在頭部的傳感器能夠測量出他的腦電波。與傳感器相連接的微型電腦就能夠向咖啡機等設備發出信號使之啟動。為了控制各種智能家居設備,這個以腦電圖為基礎的微型系統還需要對眨眼、注意力集中的不同程度作出回應。
阿斯拉姆表示,“最大的挑戰是,怎么能舒適地佩戴這個系統而不會引發周邊人們的注意呢?一旦解決了這一問題,實際應用的空間就變得很廣闊。”
“想”換臺就換臺
BBC聲稱,人們佩戴一款名為BBC iPlayer的新耳機時,集中注意力就可以換臺。不過目前耳機正在接受測試中,而用戶需要保持專注10秒鐘。
BBC業務發展部主管賽勒斯賽罕說:“可以想象,人們不必從沙發上起來或者找遙控器,只要想著看某一頻道,電視就會為你換臺。”
“意念控制電視”的第一批實驗對象是10名BBC的工作人員。這款耳機究竟能否成功,還需時間的考驗。
思維玩轉假肢
新一代假肢變得更智能,擁有更多關節,可承受更大的重量,還能實現意念控制,甚至讓使用者感覺到假肢所接觸的物品。
約翰霍普金斯大學應用物理實驗室的工程師們研制的機械手臂擁有26個關節,能夠拿起大約20.4公斤的物品,而這可通過人的意念進行控制。
這款機械手臂名為模塊化假肢(MPL),能夠識別大腦信號,使用者只需在腦中想著要做什么動作,這款假肢就能做出相應動作。不過,這款假肢還未得到食品和藥物管理局的批準,而且還需把當前50萬美元的售價降至普通民眾能接受的水平。
首席工程師邁克麥克洛克林表示“我們希望這款假肢盡可能地復雜,從而提升設計工藝,讓使用者享受到更實用的功能。但最終若要商業化,則需降低成本。”
美國國防高級研究計劃局(DARPA)也開發了擁有“近自然觸覺”的智能假肢,其中應用的先進的神經技術不僅能讓人們使用大腦信號來移動假肢,而且能感受到假肢正在接觸或拿起的物品。”
DARPA項目負責人賈斯汀桑切斯說,“用意念控制的假肢具有巨大的發展前景。但對(假肢)發出的信號缺乏返回大腦的反饋,就很難實現執行精確動作所需的控制力度。讓機械手融入可讓大腦直接感受到的觸感,這展示了無疤痕生物技術修復的潛力。”
無人機隨心飛翔
如今無人機大熱,原因之一在于它用途廣泛,如拍攝視頻、軍事應用等。
今年早些時候,葡萄牙公司Tekever展示了一款可用意念控制的無人機。經過大量的訓練,佩戴了一頂特殊帽子的飛行員單單依靠思想就能操縱無人機。
Tekever首席運營官里卡多門德斯指出,“該項目已成功地展示了,在鉆石DA42飛機的模擬器上使用腦機接口(BMI)技術后,飛行員可通過Brainflight系統控制模擬器。我們還在無人機地面系統中集成了BMI,并在無人機模擬器中對BMI技術的測試中取得了成功。我們希望再向前邁一步,使用無人機展開現場飛行測試。”
關鍵詞: 非結構環境; 機械臂; 關節; 自動控制; 系統設計
中圖分類號: TN02?34; TP241 文獻標識碼: A 文章編號: 1004?373X(2017)11?0172?04
Design of mechanical arm′s each joint automatic control
system under unstructured environment
ZHANG Yuannong, ZHANG Xiaofeng
(Beijing Institute of Technology (Zhuhai), Zhuhai 519088, China)
Abstract: In order to make the mechanical arm bring more benefits to industrial enterprises, a mechanical arm′s each joint automatic control system under unstructured environment was designed to realize the intelligent, low?cost, high?quality and high?safety purpose. According to the design criterion of system performance, the two degree of freedom (2DOF) is allocated for the shoulder, elbow and wrist of the mechanical arm respectively, the D?H parameters of the mechanical arm are given, and the appropriate motor is designed for each joint to realize the mechanical arm movements. The control algorithms are written in FPGA of the system. The master control chip is used to integrate the different joints′ control algorithms in FPGA to determine the movement scheme of mechanical arm and give the control instructions. The 2.5D environment map is constructed to perceive the unstructured environment, and perfect the control instructions. The experimental results show that the system has strong optimization ability of joint trajectory.
Keywords: unstructured environment; mechanical arm; joint; automatic control; system design
20世o50年代,人口老齡化時代來臨,加劇了生產企業招工難、用工成本大的問題,機器的利用率隨之提高。一些企業在工業生產中使用機械臂代替人類雙手,其特點是加工精度高且速度快,適用于切割、零件安置等簡單、任務量小、重復度高的生產活動[1]。目前,機械臂的載重偏低,主要應用于結構化環境中,雖然也有在非結構化環境下進行生產的案例,但往往受限于機械臂各關節的靈活性不足,無法精準完成生產任務。
非結構化環境的地形復雜,包括平地、斜坡、臺階、溝壑等,要求機械臂各關節能夠對變化中的地形進行快速感應,并立即選定關節運動位移和角度,智能化是機械臂的控制重點,還要考慮到低成本、小質量和高安全性能等因素,更加大了設計難度[2]。過去設計出的一些非結構環境下機械臂各關節自動控制系統,如文獻[3]和文獻[4]設計的基于 7R的仿人機械臂逆運動學優化系統和基于隨機激勵的機械臂關節控制系統,都沒能同時兼顧以上幾點設計要求,關節軌跡優化能力也需要進一步提高。為了響應生產企業需求,在非結構環境下機械臂各關節自動控制系統的設計過程中充分衡量各項設計要求,通過分析非結構環境特點提出環境感知方法,增強系統對關節軌跡的優化能力。
1 非結構環境下機械臂各關節自動控制系統設計
1.1 系統整體設計
通過衡量智能化、低成本、小質量和高安全性能的設計要求,設計一種具有高度信息集成性能、高速感知和高速反應的非結構環境下機械臂各關節自動控制系統,所設計系統的質量小,可輕松安置在工業加工設備上,并可進行人與系統的有效溝通,表1為系統性能設計標準。
表1 系統性能設計標準
[性能類型 標準值 質量 小于5 kg 自由度 大于6DOF 整體長度 小于0.65 m 整體最大速度 大于3.0 m/s 最大負載 3 kg 定位誤差絕對值 小于2 mm ]
一般6DOF的自由度便能夠完成機械臂在非結構環境下的正常加工[5],此時在機械臂各關節自動控制下的定位誤差絕對值也滿足表1制定的標準,圖1為系統自由度劃分區間示意圖。機械臂肩膀處、手肘處以及手腕處都分別被劃分了2DOF的自由度,肩膀負責進行上手臂(包括肩膀和手肘兩個重要關節)的角度控制和直線升降控制,手肘負責進行手肘回環控制以及手臂前端的角度控制,手腕負責進行手腕的扇動控制和直線升降控制[6]。以機械臂的肩膀為圓心,以手臂長為半徑作圓,得到非結構環境下機械臂各關節自動控制系統控制機械臂運動的范圍。
圖1 系統自由度劃分區間示意圖
圖1中的表示各關節的運動情況,表2為機械臂在D?H矩陣中的參數統計表,D?H矩陣是一種使用4×4的齊次變換矩陣來表示機械臂相鄰關節位置關系的矩陣[7],從表2中可以準確看出機械臂各關節在所設計系統控制下的運動角范圍和極限運動距離。
非結構環境下機械臂各關節自動控制系統為分布式結構,控制算法的容納元件是現場可編程門陣列(Field?Programmable Gate Array,FPGA),此外,FPGA還負責進行機械臂各關節傳感器中數據的采集、處理和系統電流控制[8]。機械臂的上手臂和手腕關節因運動形態有所不同,需要安裝不同的電流傳感器來感應非結構環境,因此安裝于上手臂和手腕關節的FPGA類型也不同,便于準確分辨關節感應信息。FPGA所用的控制線為PCI總線,PCI總線的另一端與主控芯片相連。主控芯片的作用是分析關節感應信息,通過融合不同FPGA中的控制算法,確定出機械臂的運動方案并下達控制指令。
表2 機械臂D?H參數統計表
[運動情況 運動角范圍 /(°) 極限運動距離 /m [-80,140] 0 [-140,20] 0 [-50,105] 0.3 [-95,125] 0 [-90,90] 0.35 [-65,65] 0 ]
為提供給各關節足夠大的輸出力矩,系統使用無刷電機以及諧波減速器共同輸出力矩。手腕處的負載雖小,但需要支撐機械臂的整體長度,因而使用差動機構合成力矩。為縮減設計成本,系統只在肩膀和手肘處安置力傳感器。
1.2 主控芯片設計
在主控芯片中設計機械臂運動方案時,使用標準地址結構能夠減少設計成本。FPGA的32位嵌入式處理器提供C語言編程,提高控制算法的兼容性與智能化。嵌入式處理器與標準地址結構在可編程片上系統中進行集成,構造底層地址文件與主控芯片的連接程序[9],連接線使用RS 644總線。主控芯片與外部功能設備的連接也使用RS 644總線,便于FPGA采集機械臂各關節的運行狀態。
圖2為系統控制框圖,雖然主控芯片與FPGA已通過PCI總線實現了連接,但考慮到定位誤差限制,系統只利用PCI總線進行控制算法的傳輸,對于數據精度要求高的各類傳感器信息仍需通過標準地址結構進行集成后再進行主控芯片與FPGA的交互。按照功能結構來分,圖2中左側為控制板,右側為驅動板,為減輕系統質量,控制板和功能板需要分開設計。由于機械臂各關節傳感器與控制板的距離存在差異,在設計過程中應依據實際需要選擇控制線以減輕系統質量、降低成本。
1.3 機械臂各關節電機設計
為保證非結構環境下機械臂各關節自動控制系統有效、安全的進行控制,考慮到機械臂的最大負載為3 kg,機械臂各關節的電機質量應盡可能縮減。肩膀處的電機選擇了質量為0.885 kg的50 A電機,手肘處的電機采用50電機,質量為0.735 kg。50 A電機與50電機都是由哈爾濱工業大學提供的,兩者的相同點是質量輕、力矩大、安全性好,最大輸出力矩分別為26 Nm和18 Nm。50 A電機的體積偏大一些,因此安置在結構相對簡單的肩膀處。
圖2 系統控制框圖
機械臂手腕處的活動強度最大,設計要求相對高一些,如表3所示。為了實現表3中規定的設計要求,手腕處的控制方案采取差動機構合成手腕運動。
表3 機械臂手腕關節控制指標
[類型 值 質量 小于0.45 kg 最大角速度 小于0.65 m 最大輸出力矩 大于7 Nm 定位誤差絕對值 小于0.8° ]
差動機構的輸出力矩由無刷電機和諧波減速器匯合而成,如果用和表示手腕關節在系統控制下的回環角度和直線運動偏移角度,主控芯片在機械臂兩個齒輪上的輸出控制角度為和則有:
(1)
(2)
2 非結構環境感知設計
若想讓所設計的機械臂各關節自動控制系統能夠在非結構環境下進行高速、高精度的控制,必然要預先提取出非結構環境信息。系統將視覺傳感器安置在工業企業的生產車間,對非結構環境進行采集,視覺傳感器安置得越多,采集結果就越精準[10],但為了縮減成本,考慮使用3D旋轉視覺傳感器,在節省傳感器開支的基礎上避免傳感器視覺死角。
將3D旋轉視覺傳感器采集到的非結構環境信息構造成環境地圖,由于非結構環境存在的視覺過渡差異頗高,而直接構造3D仿真地圖的時間過長,因此構造規格為6 mm×6 mm的正方形2.5D環境地圖,既保留了3D仿真地圖的顯示效果,又減少了地圖容量和運算量,保證了系統的實時控制效果。圖3為2.5D環境地圖構造流程,非Y構環境信息先以視差圖的形式進行顯示,再對應寫入6 mm×6 mm的正方形柵格中,同時定位到機械臂各關節的管控區域中,以實現對非結構環境中障礙高度和彎曲度的實時顯示。
圖3 非結構環境的2.5D環境地圖構造流程
圖4是系統對2.5D環境地圖中非結構環境的感知流程,非結構環境的特征點主要包括坡度、障礙物邊長與體積、溝壑邊長與表面積以及平地距離等。系統使用量化分析方法對從2.5D環境地圖中提取出來的特征點進行感知,量化分析的感知技術靠支持向量機支撐。支持向量機將非結構環境特征點訓練成范圍在[-1,1]之內的感知系數,感知系數的作用是在非結構環境地形中選擇一個能夠規避障礙的機械臂角度,并提供給系統主控芯片,從而完善控制指令。
3 實驗結果分析
點對點運動是機械臂在生產任務中使用最為普遍的方式,本文采用點對點的運動方式對設計的非結構環境下機械臂各關節自動控制系統的關節軌跡優化能力進行分析。設機械臂各關節所處的最初角度分別為-30°,-90°,90°,90°,60°,30°,在不安裝自動控制系統的情況下進行一次生產任務,機械臂各關節的歸一化運動角度如圖5所示。
在機械臂上安裝本文系統進行生產任務,所得結果如圖6所示。為了增強實驗結果的說服力,本文還對基于7R的仿人機械臂逆運動學優化系統和基于隨機激勵的機械臂關節控制系統進行了同條件下的實驗分析,實驗結果如圖7,圖8所示。
通過對比圖5~圖8可得:基于隨機激勵的機械臂關節控制系統的實驗結果曲線與實驗前的歸一化運動角度無明顯差別,表明系統對機械臂各關節的控制幾乎無效,關節軌跡優化能力非常差;基于 7R的仿人機械臂逆運動學優化系統將原始關節軌跡優化成了各個細小分支,這對機械臂提高生產任務的效率和準確率具有推動作用,表明系統的關節軌跡優化能力比較強;本文系統的實驗結果曲線比圖7曲線更加平滑,而且曲線位置更貼近于圖5曲線,擁有更強的關節軌跡優化能力。
4 結 論
本文設計了分布式結構的非結構環境下機械臂各關節自動控制系統,系統的主要配件包括PFGA、PCI總線、主控芯片、電流傳感器、力傳感器、無刷電機、諧波減速器、RS 644總線和3D旋轉視覺傳感器等,組成了一個更加適用于工業生產、擁有超強關節軌跡優化能力的系統。
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關鍵詞:工業機器人;運動控制系統;NURBS插補算法;實現路徑
隨著信息科學技術的迅速發展,工業機器人在控制質量、工作效率、成本等方面表現出了較大的優勢,運動穩定、速度可調節、抗疲 勞的工業機器人能夠替代人工完成相應的操作(包括完成一些具備高危險系數的工作),將機器人應用到工業生產中能夠在使生產效率、 產品質量得以有效提高的同時顯著降低人工工作量及生產成本,工業機器人已經成為工業現代化發展的重要支撐工具,在各行業中得以廣 泛使用,作為一項重要的機電一體化技術機器人運動控制已成為工業生產領域的重點研究方向。運動控制是實現機器人功能的基礎和重點 ,對機器人的性能起到直接決定作用,工業機器人在實際生產使用過程中易被多種因素干擾(如電、磁等),對工業機器人的設計方案尤 其是各項產品參數提出了更高的要求,需確保運動控制系統具備高效運動控制功能及穩定的性能,因此本研究主要對機器人運動控制系統 進行了設計。
1 需求分析
隨著工業機器人在工業領域的廣泛應用,對機器人的控制及操作要求不斷提升,工業機器人主要由本體、驅動裝置及控制系統構成, 在軌跡空間中工業機器人需完成除基本運動(包括直線、圓弧等)外較為復雜的運動,具備擬人功能的運動控制系統(一種機械電子裝置 )作為工業機器人的核心構成部分集合了多種現代先進技術(包括網絡計算機、人工智能、電子機械、傳感器等),通過運動控制系統實 現機器人復雜的軌跡運動,在實現復雜幾何造型上NURBS方法因具備較大的優勢而得以在CAD中廣泛應用,因此充分運用NURB S插補算法實時可靠的優勢,在研究了NURBS軌跡規劃的基礎上對機器人運動控制系統進行設計具有較高的實際應用價值。目前國內 已有工業機器人運動控制系統大多存在擴展性和通用性方面的不足,導致使用方面的局限性,大多只適用于特定的機器人[1]。本研究 針對UPR100本體工業機器人(6自由度)在現有研究的基礎上完成了運動控制系統的設計和實現過程,采用模塊化的設計原則,通 過使用DMC運動控制卡實現主要控制功能,結合運用了抗干擾能力強(防潮、防塵、防振)、穩定可擴展的工控機,實現對機器人運動 過程的精準控制。
2 工業機器人運動控制系統設計
作為一項較為復雜的系統工程,基于人工智能裝置的完整機器人主要由執行機構、驅動裝置(由驅動器、減速器、檢測元件構成)、 控制系統(主要由傳感器和電子計算機構成,)等構成,模仿人類手臂動作的操作機主要負責完成各類實操作業(主要由機座、末端執行 器、機械臂構成),驅動裝置負責完成電能到機械能的轉換從而將動力提供給操作機(可采取電力、液壓、氣壓幾種驅動方式);控制系 統負責完成對機器人的檢測和操作控制過程以完成規定的動作,包括對機器人運動參數的檢測控制及反饋控制;人工智能系統主要負責完 成邏輯判斷、模式識別及操作等功能(主要由實現感知功能的傳感系統以及決策、規劃、專家系統構成)。本研究構建的移動控制系統基 于現有6自由度工業機器人完成,硬件部分負責執行軟件部分規劃的操作,軟件部分主要功能在于完成機器人程序的解譯、插補運算、軌 跡規劃(包括運動學正逆解),驅動機器人不同關節及末端裝置的運動。2.1設計思路機器人操作的順利完成離不開運動控制系統,運 動控制系統的發展經歷主要包括集中控制(所有控制功能均通過一個CPU實現)、主從控制(由主、從CPU構成,分別負責變換坐標 并生成軌跡、控制機械手動作)、分級控制(由上級主控計算機和下級多個微處理器構成,分別負責完成包括坐標變換、生成軌跡在內的 系統管理以及對機械手關節坐標及伺服控制的分管與處理)。應用廣泛的機器人對運動控制系統的研究和設計過程提出更高的要求,為適 用不同種類機器人需采用開放式系統結構,同時采用模塊化設計方式(即將系統劃分成實現不同子任務的多個功能模塊)提高系統的實用 性和可靠性,多個機器人的協同控制需通過具備網絡通訊功能的運動控制系統實現(包括資源共享);通過直觀形象的人機接口及操作界 面提升系統的人機交互性[2]。工業機器人運動控制系統主要由上位機、驅動裝置、執行控制器構成,由上位機負責機器人管理和實時 監控,將位姿指令傳遞至區域控制器進行運動協調計算,由區域控制器實現對機器人各關節坐標及軌跡的變換和生成,再由執行控制器在 完成機器人位姿及工作狀態的檢測和實時采集的基礎上實現對各關節伺服運動的有效控制過程。2.2控制系統硬件設計本研究所設計的 運動控制方案分別采用嵌入式ARM工控機(FreescaleIMX6)和DMC控制卡(Galil公司)作為系統的上位機和下 位機,控制系統硬件架構,如圖1所示。圖1系統硬件架構示意圖針對6自由度工業機器人通過由DMC運動控制器提供的API實現了 在工控機上根據實際需要進行二次開發的功能。ARM工控機以Cortex核心處理器作為CPU,具備豐富的硬件資源,有效的滿足 了控制系統的需求,工控機同DMC間采用以太網完成控制命令的接收與發送,DMC接收到程序命令后會據此發出相應的電機控制指令 信號,在經伺服放大器放大后完成對機器人各電機轉動過程的驅動進而實現各關節的按要求運動;工控機同樣通過以太網收到各關節經D MC反饋的位置信號(通過相應的電機編碼器),從而實現機器人狀態的實時顯示與監控管理,并且使數控設備有效滿足精度與性能的要 求[3]。
3 控制系統的實現
3.1 NURBS插補功能的實現
針對NURBS曲線軌跡,假設,控制頂點由Pi表示其中i∈[0,n],同控制頂點對應的權因子由wi表示,t表示參數,k 次B樣條基函數由Bi,k(t)表示,取n+k+1個節點值(分別由u0,u1,…,un+k表示)組成節點向量通常u0、u1 ,…,uk的取值為0,un、un+1,…,un+k的取值為1,定義其在空間中的有理分式如式(1)[3]。(1)NURBS 插補算法通過插補前的預處理操作(即確定NURBS的軌跡表達式)可使插補計算量顯著降低,進而確保了曲線的插補速度及實時性, 以給定的Pi、wi及節點矢量為依據即可實現NURBS曲線的唯一確定,NURBS曲線插補的實質為將到NURBS曲線本身的近 似逼近過程通過步長折線段(屬于一個插補周期內)的使用完成,實現NURBS插補功能需要重點解決的問題為:密化參數,ΔL和Δ u分別表示進給步長和相應的參數增量,即在完成ΔL由軌跡空間到參數空間映射的基礎上,完成Δu及新點的參數坐標(表示為ui+ 1=ui+Δu)的求解[4]。計算軌跡,完成計算所獲取的坐標值到軌跡空間的反向映射及插補軌跡的新坐標點(表示為pi+1= p(ui+1))的獲取。在實際應用中通常采用3次由分段參數構成的NURBS曲線,各段曲線的分子/母的系數會參數u的變化而 改變,對應各段如式(3)[5]。使用Matlab平臺對本研究設計的插補算法進行仿真,控制節點在(0,1)間,控制頂點共有 50個,權值取1,據此完成3階NURBS曲線的確定,插補參數設置為:插補周期為1ms,最大進給速度及初始進給速度(由fm ax、fs表示)分別為18mm/min和0,加速度上限為2500mm/s2,弓高誤差上限及步長誤差上限分別為1μm和0. 001,最大法向進給加速度及最大加速度分別為0.8g和50000mm/s3,仿真實驗結果如圖2、圖3所示,生成的插補點同 規劃軌跡相吻合[6]。
3.2 軟件設計與實現
在ARM工控機上實現軟件部分,控制軟件系統功能設計,如圖4所示。將Linux系統安裝于FreescaleIMX6上( 版本為ubun-tu)后完成嵌入式Qt的移植,并在ubuntu中移植DMC控制卡的對應庫,軟件圖形用戶界面的主框架通過Q MainWin-dow類的使用完成構建,各模塊功能則通過QWidget/Dialog類的使用實現,通過Qt實現各模塊間的 信交流。將各編碼器的值通過ComandOM()函數進行讀取后實現機器人各關節轉角的獲取,以供運動學計算和軌跡規劃;運動控 制指令通過DownloadFile()函數完成到DMC的下載。文檔中的二字符指令集用于代碼級別的測試與簡單控制。運動學分 析模塊通過運動學正解和運動學逆解實現機器人各關節轉動的角度同空間中位置和姿態的相互對應,據此實現機器人的正確運行及其目標 點情況的檢測[7]。機器人的作業任務通過軌跡規劃模塊確定所需使用的基本運動形式(包括直線、圓弧運動插補及NURBS軌跡插 補),進而實現自由曲線運動過程。(1)機器人參數設置,據此完成對決定工業機器人本體結構的運動學D-H參數、伺服驅動相關的 決定對應機器人關節轉動角度的分頻比/倍頻比的設置。(2)機器人軌跡規劃,DMC運動控制器可有效解決復雜的運動問題,其所包 含的輪廓模式提供位置-時間曲線(在1~6軸內)的自定義功能,據此可實現對通過計算機產生軌跡的有效追蹤。在控制系統中,通過 工控機提供的算法實現運動學正逆解和空間運動軌跡的規劃,并通過DMC協調控制各關節的運動情況,具體流程為:先建立空間軌跡參 數方程,運動軌跡空間坐標向量(x,y,z)每32ms(運動軌跡的插補周期)計算獲取,通過運動學反解末端空間坐標即可獲取對 應關節變量,據此計算得到電機軸的脈沖量(即各軸的脈沖增量),并記錄到相應的軌跡規劃文本中,軌跡規劃流程,如圖5所示。接下 來通過DMC中的DownloadFile()函數的調用完成軌跡規劃文本到DMC的下載,在此基礎上調用Command()執 行命令完成自定義軌跡動作。(3)機器人示教作業,實現了包括MOVJ、NURBS、延時、數字運算等在內的運動指令集,將機器 人末端通過軸控制按鈕根據所選擇的合適坐標系(以運動指令及指令參數為依據)完成到目標位置點運動的控制[8]。
阿圖VS尤尼梅特
在機器人電影大片中,具有代表性的工業機器人是《星球大戰》中的阿圖(r2d2),這是一個圓柱型的機器人,外形像一個垃圾桶。在影片中,他不僅能為X型戰斗機進行維修保養,有時還能對機器設備進行解密、解鎖、翻譯外星語言,是一個勤懇工作、超級萌萌達的“垃圾桶”。
世界上第一臺真正實用的工業機器人,是1959年英格伯格和德沃爾設計的“尤尼梅特”(意為“萬能自動”),這臺機器人外貌并不像人,而是像坦克炮塔,它有一個巨大的機械手臂,大臂前端還有一支像人類手的小臂,所有復雜的操作都是通過前端小臂完成。小臂相對大臂可以伸出或縮回,小臂頂有一個腕子,可繞小臂轉動,進行俯仰和側搖。腕子前頭是手,即操作器。這個機器人的功能和人手臂功能相似,其精確率達1/10000英寸。
“尤尼梅特”問世后,英格伯格和德沃爾成立了“尤尼梅遜”公司,興辦了世界上第一家機器人制造工廠,他倆也因此被稱為“機器人之父”。
“尤尼梅特”開啟了機器人時代的元年,至今它仍被使用在工業生產中,但它只能按照預先設計好的指令重復進行同一個生產動作,是比較初級的機器人。
魔鬼終結者VS阿特拉斯
電影中的軍用機器人,以《魔鬼終結者》中的T-800、T-1000為代表。T-800型機器人以金屬為人體骨架,人造皮膚做外表,基本與人類相同。T-1000可以在液態與固態間任意變型,并能完美地模仿任何人、物品、機械和任何人的口音。
現實中的軍用機器人現在已經非常多了,從分類上說有地面軍用機器人UGV,空中機器人UAV,水下機器人UUV,太空機器人;從重量上看,有從只有22公斤重的水下機器人ARUS到有幾十噸重的機器人戰車等。
目前,世界最先進的軍用人形機器人是美國的阿特拉斯。這種機器人目前尚在研制完善過程中,最新升級版的阿特拉斯高1.75米,重82公斤,使用獨立電源和液壓驅動系統。它不僅會自己開門關門,在崎嶇的雪地里行走,將雜貨搬到不同的位置,甚至跌倒了還能自己爬起來。
美國研發這一機器人的目標,是做最好的救援機器人。在對人類過于危險的地域,它可以挽救很多生命,并在最大限度上降低風險。它可以勝任的任務包括開車、清理殘骸、穿墻鑿洞、關閉閥門、連接消防水管等。盡管在人類看來,阿特拉斯的動作還有點笨拙,行動緩慢,但實際上它的操縱系統比戰斗機還要復雜。
自動手術機VS達芬奇機器人
在《普羅米修斯》、《異形》等科幻大片中,醫用機器人可以根據人類的指令完成各類手術。《普羅米修斯》中,懷上異形的女主角伊麗莎白跌跌撞撞地闖進安置了自助手術機的艙體,在體型龐大的手術機器人的操縱面板上一陣猛按,為自己人工自定義了一臺剖腹手術。隨后,她躺進手術機,在幾乎無麻醉的情形下,由手術機自助實施剖腹手術,生下了一個異形嬰兒。
實際上,研發醫用人工智能一直是科學家的夢想。早在2001年,我國醫學家就首次利用機器人完成了遠程腦外科手術,手術由千米之外的專家遠程指揮,由機器人操作完成。
現實生活中,與《普羅米修斯》中的機器人最為接近的,是美國“達芬奇”手術機器人系統。達芬奇手術機器人系統是一種高級機器人平臺,其設計的理念是通過使用微創的方法,實施復雜的外科手術。它由外科醫生控制臺、床旁機械臂系統、成像系統三部分組成,目前,已獲批使用于成人和兒童的普通外科、胸外科、泌尿外科、婦產科、頭頸外科以及心臟手術。
亞當VS仿人機器人
《鐵甲鋼拳》中的機器人“亞當”(Atom),是一個模仿型機器人。影片中,它在主角麥克斯及其父親的幫助下,通過語言指揮、人類肢體模仿等,贏得了機器擊比賽。
仿人機器人是電影與現實中人們談論最多的,科學家一直在研究那些外形特征與人類相同,擁有相同的皮膚、體形,有類似人類的智慧和靈活的反應,能與人自由交流,并不斷適應外部環境的仿人機器人。
世界上最早的仿人機器人誕生于日本,1973年,日本早稻田大學教授、“世界仿人機器人之父”加藤一郎成功試制出世界首臺兩足步行機器人WOBAT-1。本田公司1996年11月研制出日本第一臺仿人步行機器人樣機P2,2000年11月推出新一代仿人機器人ASIMO。中國國防科技大學也在2001年12月獨立研制出我國第一臺仿人機器人。
日本ASIMO是目前最先進的仿人行走機器人之一,它身高1.2米,體重52公斤,最高行走時速可達1.6公里。行走時,它可實時預測下一個動作并提前改變重心,因此能非常自如地完成下臺階、彎腰、“8”字形行走等較為復雜的動作。此外,它還可以握手、揮手甚至隨著音樂翩翩起舞。
如果說日本在仿人機器人領域的研究主要側重于外形仿真,那么美國的研究則側重用計算機模擬人腦。以科戈機器人為例,這種機器人是美國麻省理工學院人工智能實驗室教授羅德尼?布魯克斯研制的。科戈機器人的大腦由16個摩托羅拉68332芯片構成,和人類的大腦一樣,它能同時處理多項任務。
為了研制出更像人的機器人,目前,無數科學家和科技公司正致力于讓機器像人一樣進行自我學習和思考。以谷歌為例,2012年夏天,谷歌X實驗室創建了一個由16000多個處理器、10億個內部節點組成的“虛擬大腦”。“虛擬大腦”用眾多的電腦模擬人腦中的“神經元”,形成一個“神經網絡”,并為算法提供海量數據,從而使其具備自動學習、識別數據的能力。