面向表面修整的机器人自主编程关键技术

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随着工业机器人在各行业的普及应用,机器人编程的质量和效率对提高工作效率越来越重要。在打磨抛光领域,传统的人工示教效率低、难以保证打磨质量,传统的离线编程要求工件一致性好,工作站标定精确,适用于结构化的打磨环境,在面对多品种、小批量的工件时调试和使用依然很繁琐。自主编程技术通过逆向工程技术获取工件点云数据,并结合打磨工艺分析,根据工件形状的几何特征自动生成机器人路径轨迹,不仅降低了编程的难度,还提高了机器人工作效率和智能化水平,自主编程技术是机器人实现智能化的核心技术之一。本文针对工件表面修整的问题,对机器人打磨抛光过程的自主编程技术展开研究。首先,针对复杂的打磨过程,选取材料去除量作为衡量打磨质量的关键指标,基于Preston方程和赫兹接触理论对材料去除量进行建模和仿真,分析打磨工艺参数对材料去除量的影响,选取期望打磨深度和材料去除的均匀性作为约束条件,求取打磨过程中最优参数。其次,针对三维扫描仪获取的大量点云数据,通过点云技术对点云模型进行预处理,为接下来对点云模型的路径规划做好准备,并完成了三维扫描仪的相机参数标定和手眼标定。第三,针对点云模型在扫描仪坐标系下位置和方向不规律的问题,提出了一种基于形状的自适应路径规划算法,并根据不同的打磨需求提出粗加工算法和精加工算法,直接对点云数据进行路径规划。建立机器人运动学模型,并对机器人打磨系统涉及到的坐标系转换关系进行研究。最后,搭建工业机器人自主编程打磨系统并在Qt Creator开发环境下编写人机交互软件进行实验验证,证明了本文提出的行间距优化方法和加工路径轨迹规划算法的可行性与有效性。
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