基于激光传感器的墙面喷涂机器人运动控制技术研究
发布时间：2021-07-03 19:07
目前,国内墙面喷涂行业大部分采用喷涂效率较低的人工喷涂方式,其劳动强度较大,严重制约喷涂效率,并且造成涂料浪费、花费较大等问题。而利用喷涂机器人在恶劣的环境中进行喷涂工作,大大提高喷涂效率和喷涂质量。基于以上问题,本文对基于激光传感器的自动喷涂系统进行设计,根据机器人参数建立三维模型,并对机器人的结构与运动学问题进行分析,利用MATLAB对其进行轨迹规划仿真,实现预定轨迹的运动控制。对墙面点云数据提取与处理的相关问题进行研究,采用体素化降噪算法对获取的点云数据进行优化;利用Cloud Compare和Labview软件设计适用于本喷涂系统的算法软件,实现对墙面法向量的提取以及可视化,为机器人的轨迹规划提供可靠的保证。对机器人运动学问题进行深入研究,根据机器人的结构原理和D-H建模方法完成机器人数学模型的建立;利用MATLAB对机器人正、逆运动学算法进行仿真,并验证其正确性;利用机器人关节空间轨迹规划的方法得到机器人末端运行轨迹,并得到机器人各个关节量的仿真曲线,对机器人轨迹规划算法的有效性进行验证。建立针对平面墙面的涂层厚度模型;分析机器人喷涂的过程,在相同喷涂面积的条件下,确定最节省...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
喷涂机器人喷涂图片
第1章绪论6时间变化曲线，经计算，轨迹拟合精度为0.98，验证该机器人参数的合理性[11]，图1.2为ER3A-C60机器人书法工作展示图。图1.2ER3A-C60机器人书法展示图兰州理工大学西部能源与环境研究中心王林军、邓煜、罗彬、张东等人根据ABBIRB1660机器人空间结构图以及D-H参数法，分析了ABBIRB1660机器人的运动性能，并用roboticstoolbox机器人工具箱对该机器人的运动学问题进行仿真验证，对两个转角向量分别进行采样，采样间隔为0.001s，时间为5s，各个关节的速度、加速度曲线平稳无拐点，验证了机器人的运动学性能[12]。东北大学机械工程与自动化学院霍昭伟、于天彪教授等人对机器人在按照固定轨迹搬运的过程中的逆动力学进行仿真研究，得到机器人各关节的力矩曲线，经过计算，仿真结果误差小于1%。考虑到在实际工作中机器人自身重力、摩擦等其它外因，对机器人运动学和动力学分析获得的方法和结论，对机器人的研究和设计有一定的意义[13]。1.2.2工业机器人动力学研究现状机器人动力学问题即对机器人运动时所需的外界载荷和静力学关系等问题进行研究，机器人想要运动的首要条件就是受到驱动力的作用，才能实现一系列的功能，机器人动力学问题也是机器人控制领域研究的基础[14]。自上世纪60年代牛顿-欧拉方程被提出，大多学者开始研究机器人的刚体动力学问题，大量机器人动力学方程被提出；后来Uicker和Kahn又提出了欧拉-拉格朗日方程，对机器人动力学研究有很大的帮助；经过众多学者的研究，大量动力学算法被相继提出，Walker和Paul提出的串联机器人多体动力学递归公式较为经典，并被大多数人所采用[15]。随着计算机技术的发展，机器人动力学问题的研究常常借助计算机来进行辅助计算，并利用相关的软件来进行机器人动力学建模与仿真，完成对动?
第1章绪论9图1.3IRBFlexPicker机器人流水线工作图分拣机器人的分拣速度快，具有精度高、视觉系统处理时间少等特点，但分拣机器人的视觉系统是内置的配套视觉软件，分拣的对象以及分拣环境都有很大的局限性，当用户想要根据自身的工作环境对视觉系统进行调整时，这将会给用户带来很大的不便[32]。国内的相关学者对机器视觉技术的研究也越来越多，清华大学精密仪器与机械学系制造工程研究所张传清、陈恳、邵君奕等人对基于激光测距传感器机器人的扫描装置进行研究，对扫描头机构设计，建立相应的数学模型，实现了复杂管道内壁喷涂机器人的定位、喷涂目标模型重建和喷涂轨迹规划功能。轨道机器人的可伸缩性使其能够在直径400mm到800mm的管道内进行工作，解决了逐点示教无法完成复杂内表面喷涂轨迹规划的问题[33]。昆士兰科技大学廖中平、陈立等人对点云边界提取技术进行研究，提出自适应α-shapes平面点云边界的提取方法，点间距分别取0.002m和0.02m，点数为35425个，调节因子精度达到0.01，实验结果残差平方和达到0.007，算法耗时1.725s，较其他算法节省大量时间，提高后续点云重建速率[34]。哈尔滨工程大学杨雪娇、池海红副教授对点云边界提取技术进行研究，采用基于自适应阈值法对获取的点云数据进行了去噪处理，仿真结果表明，边界点提取精度对曲率极值影响较大，利用基于边缘的自适应角点检测算法，减小了特征边界对角点位置的影响，较传统的角点检测算法精度提高31.8%，验证了算法正确性[35]。吉林大学田原嫄等人，利用机器视觉技术实现了对零件的非接触尺寸测量，其精度达到0.05mm。佛山科学技术学院卢清华等人利用机器视觉技术，并结合反射镜反射原理，实现了对大型陶瓷地砖尺寸的精确测量，精度达到0.03mm，该技术在陶瓷地砖生产企业?
【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应α-shapes平面点云边界提取方法[J]. 廖中平,陈立,白慧鹏,丁美青. 长沙理工大学学报(自然科学版). 2019(02)
[2]六自由度机械臂运动学分析与轨迹优化[J]. 李珺茹,齐立群,韩文波. 长春理工大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]6R关节式机器人运动学仿真分析[J]. 周群海,王兆辉. 组合机床与自动化加工技术. 2018(11)
[4]An Integrated Hydrodynamics and Control Model of A Tethered Underwater Robot[J]. WU Jia-ming,XU Ying,TAO Long-bin,YU Miao,DOU Yi-zhe. China Ocean Engineering. 2018(05)
[5]基于32线激光雷达的道路边界识别算法[J]. 王晓原,孔栋,孙亮,王建强,王方. 科技通报. 2018(09)
[6]2018年喷涂机器人将成为涂装行业主流[J]. 表面工程与再制造. 2018(02)
[7]六自由度机器人运动分析及轨迹规划[J]. 张明,王奕棋,张旭,于天彪,王贵和. 辽东学院学报(自然科学版). 2018(01)
[8]基于ANSYS的喷涂机器人摆杆模态分析[J]. 占晓煌,陈润六,邹晓晖,郑小民,王红州,张志勇. 中国设备工程. 2017(24)
[9]喷涂机器人运动学与轨迹规划算法研究[J]. 李芳,顾海巍. 组合机床与自动化加工技术. 2017(12)
[10]基于MATLAB Robotic Toolbox的关节型机器人运动仿真研究[J]. 陆佳皓,平雪良,李朝阳. 机床与液压. 2017(17)
硕士论文
[1]六自由度工业机器人轨迹跟踪控制研究[D]. 王平.长春工业大学 2018
[2]复杂曲面机器人喷漆轨迹自动规划与优化方法研究[D]. 张川.哈尔滨工业大学 2018
[3]三维点云的特征点提取与配准技术研究[D]. 郭思猛.西南科技大学 2018
[4]六自由度工业机器人控制系统研究[D]. 程家才.浙江工业大学 2017
[5]基于自由曲面的工业机器人喷涂轨迹规划及仿真技术研究[D]. 赵云.武汉工程大学 2017
[6]基于机器视觉的物料分拣工业机器人关键技术研究[D]. 陈恳.深圳大学 2017
[7]基于PLC的三轴喷涂机器人控制系统设计[D]. 张宇翔.湖南大学 2017
[8]面向复杂自由曲面的喷涂机器人作业规划方法研究与实现[D]. 张盼盼.东南大学 2016
[9]六自由度关节型喷涂机器人结构设计及分析[D]. 陈磊.重庆大学 2015
[10]搭载机械手的智能轮式小车目标识别及抓取控制研究[D]. 郗郡红.天津科技大学 2015
本文编号：3263173
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
喷涂机器人喷涂图片
第1章绪论6时间变化曲线，经计算，轨迹拟合精度为0.98，验证该机器人参数的合理性[11]，图1.2为ER3A-C60机器人书法工作展示图。图1.2ER3A-C60机器人书法展示图兰州理工大学西部能源与环境研究中心王林军、邓煜、罗彬、张东等人根据ABBIRB1660机器人空间结构图以及D-H参数法，分析了ABBIRB1660机器人的运动性能，并用roboticstoolbox机器人工具箱对该机器人的运动学问题进行仿真验证，对两个转角向量分别进行采样，采样间隔为0.001s，时间为5s，各个关节的速度、加速度曲线平稳无拐点，验证了机器人的运动学性能[12]。东北大学机械工程与自动化学院霍昭伟、于天彪教授等人对机器人在按照固定轨迹搬运的过程中的逆动力学进行仿真研究，得到机器人各关节的力矩曲线，经过计算，仿真结果误差小于1%。考虑到在实际工作中机器人自身重力、摩擦等其它外因，对机器人运动学和动力学分析获得的方法和结论，对机器人的研究和设计有一定的意义[13]。1.2.2工业机器人动力学研究现状机器人动力学问题即对机器人运动时所需的外界载荷和静力学关系等问题进行研究，机器人想要运动的首要条件就是受到驱动力的作用，才能实现一系列的功能，机器人动力学问题也是机器人控制领域研究的基础[14]。自上世纪60年代牛顿-欧拉方程被提出，大多学者开始研究机器人的刚体动力学问题，大量机器人动力学方程被提出；后来Uicker和Kahn又提出了欧拉-拉格朗日方程，对机器人动力学研究有很大的帮助；经过众多学者的研究，大量动力学算法被相继提出，Walker和Paul提出的串联机器人多体动力学递归公式较为经典，并被大多数人所采用[15]。随着计算机技术的发展，机器人动力学问题的研究常常借助计算机来进行辅助计算，并利用相关的软件来进行机器人动力学建模与仿真，完成对动?
第1章绪论9图1.3IRBFlexPicker机器人流水线工作图分拣机器人的分拣速度快，具有精度高、视觉系统处理时间少等特点，但分拣机器人的视觉系统是内置的配套视觉软件，分拣的对象以及分拣环境都有很大的局限性，当用户想要根据自身的工作环境对视觉系统进行调整时，这将会给用户带来很大的不便[32]。国内的相关学者对机器视觉技术的研究也越来越多，清华大学精密仪器与机械学系制造工程研究所张传清、陈恳、邵君奕等人对基于激光测距传感器机器人的扫描装置进行研究，对扫描头机构设计，建立相应的数学模型，实现了复杂管道内壁喷涂机器人的定位、喷涂目标模型重建和喷涂轨迹规划功能。轨道机器人的可伸缩性使其能够在直径400mm到800mm的管道内进行工作，解决了逐点示教无法完成复杂内表面喷涂轨迹规划的问题[33]。昆士兰科技大学廖中平、陈立等人对点云边界提取技术进行研究，提出自适应α-shapes平面点云边界的提取方法，点间距分别取0.002m和0.02m，点数为35425个，调节因子精度达到0.01，实验结果残差平方和达到0.007，算法耗时1.725s，较其他算法节省大量时间，提高后续点云重建速率[34]。哈尔滨工程大学杨雪娇、池海红副教授对点云边界提取技术进行研究，采用基于自适应阈值法对获取的点云数据进行了去噪处理，仿真结果表明，边界点提取精度对曲率极值影响较大，利用基于边缘的自适应角点检测算法，减小了特征边界对角点位置的影响，较传统的角点检测算法精度提高31.8%，验证了算法正确性[35]。吉林大学田原嫄等人，利用机器视觉技术实现了对零件的非接触尺寸测量，其精度达到0.05mm。佛山科学技术学院卢清华等人利用机器视觉技术，并结合反射镜反射原理，实现了对大型陶瓷地砖尺寸的精确测量，精度达到0.03mm，该技术在陶瓷地砖生产企业?
【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应α-shapes平面点云边界提取方法[J]. 廖中平,陈立,白慧鹏,丁美青. 长沙理工大学学报(自然科学版). 2019(02)
[2]六自由度机械臂运动学分析与轨迹优化[J]. 李珺茹,齐立群,韩文波. 长春理工大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]6R关节式机器人运动学仿真分析[J]. 周群海,王兆辉. 组合机床与自动化加工技术. 2018(11)
[4]An Integrated Hydrodynamics and Control Model of A Tethered Underwater Robot[J]. WU Jia-ming,XU Ying,TAO Long-bin,YU Miao,DOU Yi-zhe. China Ocean Engineering. 2018(05)
[5]基于32线激光雷达的道路边界识别算法[J]. 王晓原,孔栋,孙亮,王建强,王方. 科技通报. 2018(09)
[6]2018年喷涂机器人将成为涂装行业主流[J]. 表面工程与再制造. 2018(02)
[7]六自由度机器人运动分析及轨迹规划[J]. 张明,王奕棋,张旭,于天彪,王贵和. 辽东学院学报(自然科学版). 2018(01)
[8]基于ANSYS的喷涂机器人摆杆模态分析[J]. 占晓煌,陈润六,邹晓晖,郑小民,王红州,张志勇. 中国设备工程. 2017(24)
[9]喷涂机器人运动学与轨迹规划算法研究[J]. 李芳,顾海巍. 组合机床与自动化加工技术. 2017(12)
[10]基于MATLAB Robotic Toolbox的关节型机器人运动仿真研究[J]. 陆佳皓,平雪良,李朝阳. 机床与液压. 2017(17)
硕士论文
[1]六自由度工业机器人轨迹跟踪控制研究[D]. 王平.长春工业大学 2018
[2]复杂曲面机器人喷漆轨迹自动规划与优化方法研究[D]. 张川.哈尔滨工业大学 2018
[3]三维点云的特征点提取与配准技术研究[D]. 郭思猛.西南科技大学 2018
[4]六自由度工业机器人控制系统研究[D]. 程家才.浙江工业大学 2017
[5]基于自由曲面的工业机器人喷涂轨迹规划及仿真技术研究[D]. 赵云.武汉工程大学 2017
[6]基于机器视觉的物料分拣工业机器人关键技术研究[D]. 陈恳.深圳大学 2017
[7]基于PLC的三轴喷涂机器人控制系统设计[D]. 张宇翔.湖南大学 2017
[8]面向复杂自由曲面的喷涂机器人作业规划方法研究与实现[D]. 张盼盼.东南大学 2016
[9]六自由度关节型喷涂机器人结构设计及分析[D]. 陈磊.重庆大学 2015
[10]搭载机械手的智能轮式小车目标识别及抓取控制研究[D]. 郗郡红.天津科技大学 2015
本文编号：3263173
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3263173.html
