[发明专利]一种模块化工业机器人重构系统及其控制方法在审

专利信息
申请号: 201710701727.6 申请日: 2017-08-16
公开(公告)号: CN107471206A 公开(公告)日: 2017-12-15
发明(设计)人: 王振华;薛严冰;孙克争;周雪峰;许琳娜 申请(专利权)人: 大连交通大学
主分类号: B25J9/08 分类号: B25J9/08;B25J9/16;B25J13/00
代理公司: 大连东方专利代理有限责任公司21212 代理人: 王丹,李洪福
地址: 116028 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 模块 化工业 机器人 系统 及其 控制 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及机器人控制领域,具体涉及一种模块化工业机器人重构系统及其控制方法。

背景技术

模块化工业机器人具有灵活性高、功能强大、适应性强、结构稳定且多变等特点,是现代机器人控制系统发展的一个前沿命题,其基本设计思想是适应柔性生产线要求,根据相关原则把机器人合理划分为相对独立的可重构模块,由柔性生产线决定机器人的最终结构。可重构模块化机器人具有广泛的适应性和便捷的可重构性,在敏捷制造系统、柔性制造系统、小批量多功能生产线、军事、航天、核废料处理、极限环境中作业等领域具有很大的发展前景和应用潜力。

虽然在工业机器人研究领域可重构模块化设计思想被广泛认同,但是实际应用中鲜有完善的可重构模块化机器人应用,其原因在于缺少一种能够通过合理划分执行机构与连接机构来快速构造符合使用要求的机器人重构控制方法,同时缺少相应的机器人运动学与动力学模型建立与求解算法,难以为机器人运动轨迹规划与控制系统开发提供模型与数据支撑。

发明内容

鉴于已有技术存在的不足,本发明的目的是要提供一种开放式模块化智能工业机器人重构系统,其模块可重组性、独立性使系统易于扩展和定制,同时可便捷实现各关节模块的分布式控制,易于系统的升级。

为了实现上述目的,本发明技术方案如下:

一种模块化工业机器人重构系统,其特征在于系统包括:上位机、通信单元、机器人本体、嵌入式多轴运动控制器单元、端口扩展单元、底层采集单元、示教器单元、安保单元、执行单元以及电源管理单元;

其中,通过端口扩展单元分别与所述底层采集单元、示教器单元以及执行单元连接的嵌入式多轴控制器单元还与所述安全保障单元连接,并通过通信单元与所述机器人本体通信并与上位机进行实施数据交互;所述执行单元连接于机器人本体以驱动机器人本体的动作;

开始时,上位机根据实验任务及工程要求自动生成机器人重构方案并对生成的重构方案进行评价,同时通过通信单元与嵌入式多轴运动控制器单元通信以控制机器人本体与底层采集单元相应的功能模块经过执行单元组合连接以满足对机器人的功能要求;

随后,所述嵌入式多轴运动控制器单元根据机器人重构方案将各模块依次组合,并对重构机器人进行路径规划和轨迹规划以实现对重构机器人的精确控制。

进一步的,所述底层采集单元包括但不限于超声波传感器模块、激光轮廓采集器模块、线性CCD模块、压力传感器模块、气压传感器模块、陀螺仪模块。

进一步的,所述安保单元包括用以实现机器人本体平稳减速的减速器模块以及用于限定机器人本体运动范围的限位器模块。

进一步的,所述执行单元包括电机驱动模块以及伺服电机模块。

本发明的另一目的是要提供一种基于上述模块化工业机器人重构系统的模块化工业机器人重构方法,其特征在于步骤包括:

步骤1、自适应构型快速重组,执行机器人构型自动生成算法,生成符合要求的机器人构型;

步骤2、进行重构机器人自适应运动学分析,执行运动学自适应算法,建立并求解可重构机器人的运动学一般模型,满足机器人构型运动学要求;

步骤3、进行重构机器人自适应动力学分析,执行动力学自适应算法,建立重构机器人本体动力学分析构型的一般模型,并给出构型的可行解,实现不同自由度和构型的机器人本体动力学的快速分析;

步骤4、对重构机器人进行路径规划与轨迹规划,执行基于改进遗传算法的路径规划算法和基于改进的神经网络算法的轨迹规划算法,以实时快速的针对不同应用场合规划路径和轨迹。

进一步的,还包括数据校正与轨迹更新调节器的设计,包括:

将实际运动数据与预定运动数据进行误差分析,如果误差在0.1%以下,则进行微调,否则发出报警,进行人工检查;

更新下一阶段的任务轨迹,并进行可行性规划。

与现有技术相比,本发明的有益效果:

1、本发明可以在较短时间内(5分钟内)生成可重构模块化机器人系统的模块设计与构型选择,可以充分发挥模块本身的性能及模块之间的匹配连接能力,可以较好的满足用户的高效二次开发,符合柔性生产线的基本需求。

2、本发明根据按需定制的原则,在快速生成符合任务需求的模块设计与构型选择的基础上,采用一种面向任务的自适应模块化机器人运动学正/逆解算法,可以在5分钟内给出不同构型的机器人运动学正解和逆解(有封闭解时,给出封闭解,没有封闭解时,给出可行解)。

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