CN104950684A - 一种群机器人协同调度测控方法及系统平台 - Google Patents

Abstract

一种群机器人协同调度测控方法及系统平台，包括控制中心、机器人工作站以及用于实现控制中心和机器人工作站之间无线通信的无线模块，控制中心根据调度算法和订单信息中产品的种类及数量制定相应的调度方案，利用离散事件排队理论和Wifi无线网络通信，实现对各个智能机器人的调度工作；群机器人根据调度方案完成对产品的装配工作；本发明智能机器人个数和环形输送装置转速可根据实际需要调节，方便随时换线，真正做到柔性化、弹性化生产，并且本平台采用环形输送模式，占地空间小，控制简单，实用性强，性价比高，可扩展性强。

Description

一种群机器人协同调度测控方法及系统平台

技术领域

本发明属于工业自动控制领域，特别涉及一种群机器人协同调度测控方法及系统平台。

背景技术

随着竞争的激烈化，产品更新换代的周期越来越短，产品的复杂程度也随之增高，多品种小批量生产模式受到更多关注，实现智能化、自动化的生产线是非常迫切而必要的。目前的生产线虽然可以实现生产自动化，但主要靠人工操作控制，并且机器人只能完成单一指定动作，复杂的工序需要多台机器人顺序工作，占地面积大，生产效率低，流水线设备一旦发生故障，就需要做出很大调整或更换整套设备。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种群机器人协同调度测控方法及系统平台，其控制灵活，占地空间小，实用性强，可扩展性强，实现了高效率、柔性化生产。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种群机器人协同调度测控系统平台，包括控制中心1、机器人工作站2以及用于实现控制中心1和机器人工作站2之间无线通信的无线模块3，其中：

所述机器人工作站2包括一个环形输送装置26，绕环形输送装置设置26设置有若干智能机器人，每个智能机器人均具有供料模块、加工模块、装配模块、分拣模块以及可以与无线模块3通信的通信模块；

所述控制中心1向各个智能机器人发送控制指令，控制各个智能机器人中相应的工作模块运行，某一工作模块运行时，该智能机器人即为相应的功能机器人。

所述机器人工作站2包括原料区28和成品区27，位于原料区28附近的智能机器人的供料模块始终工作，而位于成品区27附近的智能机器人的分拣模块始终工作，其余智能机器人由控制中心1控制相应模块工作。

基于所述群机器人协同调度测控系统平台的测控方法，包括以下步骤：

首先，通过控制中心1输入订单信息，包括所需产品及元件的种类和数量；

其次，控制中心1根据订单信息和调度算法制定相应的调度方案，并按照调度方案通过无线模块3向所述智能机器人发送调度指令；

所述调度方案为：

采用离散事件排队调度系统实现群机器人协同调度，其中，加工机器人-元件单级排队模型和装配机器人-元件单级排队模型构成M/M/c/K混合制排队模型，分拣机器人-成品单级排队模型构成M/M/1/K损失制模型；

最后，所述智能机器人通过无线网络接收控制中心1发送的指令，并根据指令内容开始或结束工作。

负责分拣的智能机器人每分拣一次成品271，将分拣信息反馈给控制中心1，产品不合格时，控制中心1通知负责供料的智能机器人在原有的供料数量上增加1；产品合格时，控制中心1统计合格成品271数量的参数增加1；当统计合格成品271数量的参数值等于订单需求值时，控制中心1通过Wifi无线网络通知机器人工作站2中的所有机器人结束工作。

与现有技术相比，本发明系统平台采用机器人智能协同作业，根据订单信息制定相应的调度方案，可根据客户产品的工艺要求灵活调节机器人数量和环形输送装置转速，可满足不同类型产品的生产需求，既提高了生产效率，又节省了生产设备投入和占地面积。

附图说明

图1为本发明群机器人协同调度测控系统平台的架构图。

图2为本发明群机器人协同调度测控方法的流程示意图。

图3为本发明实施例中群机器人协同调度测控方法的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。

如图1所示，本发明群机器人协同调度测控系统平台，包括控制中心1、机器人工作站2以及用于实现平台无线通信的无线模块3，控制中心1与机器人工作站2以控制中心1为中心组成互联网络，采用Wifi无线网络通信技术进行通信。

机器人工作站2包括一个环形输送装置26，绕环形输送装置设置26设置有若干智能机器人，每个智能机器人均具有供料模块、加工模块、装配模块、分拣模块以及可以与无线模块3通信的通信模块，具有供料、加工、装配、分拣的功能，同时可实现与控制中心1的无线通信。控制中心1向各个智能机器人发送控制指令，控制各个智能机器人中相应的工作模块运行，某一工作模块运行时，该智能机器人即为相应的功能机器人。其中，智能机器人的个数和环形输送装置26的转速可根据实际需要调节。

机器人工作站2包括原料区28和成品区27，本实施例中，位于原料区28附近的智能机器人一21的供料模块始终工作，其为供料机器人，而位于成品区27附近的智能机器人五25的分拣模块始终工作，其为分拣机器人，而智能机器人一21和智能机器人五25之间的智能机器人二22、智能机器人三23、智能机器人四24则由控制中心1控制相应模块工作。

群机器人按照控制中心1的指令协同工作，负责供料的智能机器人一21将元件放入环形输送装置26，负责加工的智能机器人对元件进行加工，负责装配的智能机器人按顺序将元件装配成成品271，负责分拣的智能机器人五25将成品271放入成品区27。

本发明整个工序中存在多个随机事件：

供料机器人将元件放入环形输送装置26的间隔时间具有随机性；各元件到达加工机器人，各元件到达装配机器人，成品到达分拣机器人的时间是随机的。本发明群机器人协同调度测控方法的流程示意图如图2所示，包括如下步骤：

首先，通过控制中心1输入订单信息，包括所需产品及元件的种类和数量；

其次，控制中心1根据订单信息和调度算法制定相应的调度方案，并按照调度方案通过无线模块3向所述智能机器人发送调度指令；

最后，所述智能机器人通过无线网络接收控制中心1发送的指令，并根据指令内容开始或结束工作。

调度方案为：

采用离散事件排队调度系统实现群机器人协同调度，其中，加工机器人-元件单级排队模型和装配机器人-元件单级排队模型构成M/M/c/K混合制排队模型，分拣机器人-成品单级排队模型构成M/M/1/K损失制模型。

本发明的一个实施例如图1所示，原料区28中元件有底座281、弹簧284、芯283和盒盖282，该产品调度方案如下：

整个工序中存在多个随机事件。底座281放入环形输送装置26的间隔时间具有随机性，未加工底座到达加工机器人，各元件到达装配机器人，成品到达分拣机器人的时间是随机的。群机器人协同调度采用离散事件排队调度系统，将机器人生产系统分成加工机器人-底座单级排队模型、装配机器人-元件单级排队模型、分拣机器人-成品单级排队模型三个排队模型，这三个模型在系统中以串联方式联接。

在由加工机器人和未加工底座构成的排队系统中，未加工底座作为顾客，加工机器人作为服务机构对未加工底座进行加工操作。因为未加工底座在环形输送装置上处于不断转动当中，队列处于不断变化中，所以服务规则属于随机服务。输入过程为泊松过程，事件流强度为λ₁，服务时间服从参数为μ₁的负指数分布，因为加工机器人的数量可以设定若干个，同时环形输送装置上的空间是有限的，所以这个排队系统构成了M/M/c/K混合制排队模型。排队过程计算如下：

N(t₁)为时刻t₁本系统中的未加工底座数，Δt₁时间内底座数由i变为j的概率为:

p_ij(Δt₁)＝P{N(t₁+Δt₁)＝j|N(t₁)＝i}

计算可得,

$p_{ij}\left({\mathrm{\Δt}}_1\right)=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{\λ}}_1{\mathrm{\Δt}}_1+o\left({\mathrm{\Δt}}_1\right),& j=i+1,& i=0,1,\mathrm{...},K-1,\\ {\mathrm{i\μ}}_1{\mathrm{\Δt}}_1+o\left({\mathrm{\Δt}}_1\right),& j=i-1,& i=1,2,\mathrm{...},c-1,\\ {\mathrm{c\μ}}_1{\mathrm{\Δt}}_1+o\left({\mathrm{\Δt}}_1\right),& j=i-1,& i=c,\mathrm{...},K,\\ o\left({\mathrm{\Δt}}_1\right),& \left|i-j\right|\≥2.& \end{array}\right.$

其中，c为加工机器人个数，K为环形输送装置上未加工底座的位置数。

令根据有限过程的生灭极限定理可得，

$p_j=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{{\mathrm{\ρ}}_1}^j}{j!}{p}_0,& 1\≤j\≤c,\\ \frac{1}{c!c^{j-c}}{{\mathrm{\ρ}}_1}^j{p}_0,& c\≤j\≤K\end{array}\right.$

其中， ${\mathrm{\ρ}}_1=\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{{\mathrm{\μ}}_1}$ 表示交通强度， $p_0={\[\underset{n=0}{\overset{c-1}{\Σ}}\frac{1}{n!}{{\mathrm{\ρ}}_1}^n+\underset{n=c}{\overset{K}{\Σ}}\frac{1}{c!c^{n-c}}{{\mathrm{\ρ}}_1}^n\]}^{-1}$ 表示加工机器人空闲概率。

解得未加工底座损失的概率：

$p_1=\frac{1}{c!c^{K-c}}{{\mathrm{\ρ}}_1}^K{p}_0$

此时可求得单位时间平均进入系统的未加工底座数为：

λ_e1＝λ₁(1-p₁)

可求得平均等待队长为：

${\stackrel{\‾}{N}}_{q1}=\left\{\begin{array}{c}\frac{c^c}{2c!}(K-c)(K-c+1)p_0,{\mathrm{\ρ}}_c=1,\\ \frac{{\mathrm{\ρ}}_c{{\mathrm{\ρ}}_1}^c{p}_0}{c!(1-{\mathrm{\ρ}}_c)}\[1-{{\mathrm{\ρ}}_c}^{K-c+1}-(1-{\mathrm{\ρ}}_c)(K-c+1){\mathrm{\ρ}}_c^{K-c},{\mathrm{\ρ}}_c\≠1.\end{array}\right.$

其中，表示有c个加工机器人时系统的交通强度。

N_c表示系统平衡时正在被加工的底座的数量，则可以得到

$\left\{\begin{array}{c}P(N_c=j)=p_j,j=0,1,\mathrm{...},c-1\\ P(N_c=c)=\underset{j=c}{\overset{K}{\Σ}}{p}_j\end{array}\right.$

此时可得系统中正在被加工的底座数为：

${\stackrel{\‾}{N}}_c=\underset{n=0}{\overset{c-1}{\Σ}}{\mathrm{np}}_n+c\underset{n=c}{\overset{K}{\Σ}}{p}_n={\mathrm{\ρ}}_1(1-p_1)$

平均队长为：

${\stackrel{\‾}{N}}_1={\stackrel{\‾}{N}}_q+{\mathrm{\ρ}}_1\[1-p_1\]$

队列中底座的平均等待时间为：

${\stackrel{\‾}{T}}_{q1}=\underset{j=c}{\overset{K-1}{\Σ}}\frac{j-c+1}{{\mathrm{c\μ}}_1}\·q_j$

其中 $q_j=\frac{p_j}{1-p_K},j=0,1,\mathrm{...},K-1.$

由装配机器人-底座构成的排队系统中，经过加工机器人加工过的底座、盒盖282、芯283和弹簧284等元件作为顾客，装配机器人作为服务机构对元件进行装配操作。由于环形输送装置不断旋转，同时加工机器人向环形输送装置26中放入加工好的底座的时间是不定的，所以各个元件到达装配机器人的时间间隔也是不定的。输入流服从参数为λ₂的泊松分布，服务时间服从参数为μ₂的负指数分布，各个机器人的装配时间相互独立，所以本模型也构成了M/M/d/W损失制模型。排队过程计算如下：

N(t₂)为时刻t₂本系统中的元件数，Δt₂时间内底座数由m变为n的概率为:

p_mn(Δt₂)＝P{N(t₂+Δt₂)＝n|N(t₂)＝m}

计算可得，

$p_{mn}\left({\mathrm{\Δt}}_2\right)=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{\λ}}_2{\mathrm{\Δt}}_2+o\left({\mathrm{\Δt}}_2\right),& n=m+1,& m=0,1,\mathrm{...},W-1,\\ {\mathrm{i\μ}}_2{\mathrm{\Δt}}_1+o\left({\mathrm{\Δt}}_2\right),& n=m-1,& m=1,2,\mathrm{...},d-1,\\ {\mathrm{d\μ}}_2{\mathrm{\Δt}}_1+o\left({\mathrm{\Δt}}_2\right),& n=m-1,& m=d,\mathrm{...},W,\\ o\left({\mathrm{\Δt}}_2\right),& \left|m-n\right|\≥2.& \end{array}\right.$

其中，d为装配机器人个数，W为环形输送装置上元件的位置数。

令根据有限过程的生灭极限定理可得，

$p_n=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{{\mathrm{\ρ}}_2}^n}{j!}{p}^{\′},& 1\≤n\≤d,\\ \frac{1}{d!d^{n-d}}{{\mathrm{\ρ}}_2}^n{p}^{\′},& d\≤n\≤W\end{array}\right.$

其中 ${\mathrm{\ρ}}_2=\frac{{\mathrm{\λ}}_2}{{\mathrm{\μ}}_2}$ 表示交通强度， $p^{\′}={\[\underset{k=0}{\overset{d-1}{\Σ}}\frac{1}{k!}{{\mathrm{\ρ}}_2}^k+\underset{k=d}{\overset{W}{\Σ}}\frac{1}{d!d^{k-d}}{{\mathrm{\ρ}}_2}^k\]}^{-1}$ 表示装配机器人空闲概率。

解得元件损失的概率：

$p_2=\frac{1}{d!d^{W-d}}{{\mathrm{\ρ}}_2}^W{p}^{\′}$

可求得平均等待队长为：

${\stackrel{\‾}{N}}_{q2}=\left\{\begin{array}{c}\frac{d^d}{2d!}(W-d)(W-d+1)p^{\′},{\mathrm{\ρ}}_d=1,\\ \frac{{\mathrm{\ρ}}_d{{\mathrm{\ρ}}_2}^d{p}_0}{m!(1-{\mathrm{\ρ}}_d)}\[1-{{\mathrm{\ρ}}_d}^{W-d+1}-(1-{\mathrm{\ρ}}_d)(W-d+1){\mathrm{\ρ}}_d^{W-d}\],{\mathrm{\ρ}}_d\≠1.\end{array}\right.$

其中，表示有d个装配机器人时系统的交通强度。

平均队长为：

${\stackrel{\‾}{N}}_2={\stackrel{\‾}{N}}_{q2}+{\mathrm{\ρ}}_2\[1-p_2\]$

队列中元件的平均等待时间为：

${\stackrel{\‾}{T}}_{q2}=\underset{n=d}{\overset{W-1}{\Σ}}\frac{n-d+1}{{\mathrm{d\μ}}_2}\·q_n$

其中 $q_n=\frac{p_n}{1-p_W},n=0,1,\mathrm{...},W-1.$

在分拣机器人-成品单级排队模型中，成品作为顾客，分拣机器人作为服务机构将其从环形输送装置上转移到成品区。在排队过程中，成品到达分拣机器人的时间具有随机性，分拣机器人的服务时间也具有随机性。假设输入流服从参数为λ₃的泊松分布，服务时间服从参数为μ₃的指数分布，同时只有一个分拣机器人进行服务，所以本模型构成了M/M/1/G损失制模型。排队过程计算如下：

N(t₃)为t₃时刻环形输送装置上的成品数，Δt₃时间内成品数由g变为h的概率为:

p_gh(Δt₃)＝P{N(t₃+Δt₃)＝h|N(t₃)＝g}

计算可得，

$p_{gh}\left({\mathrm{\Δt}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_3{\mathrm{\Δt}}_3+o\left({\mathrm{\Δt}}_3\right),& h=g+1\\ {\mathrm{\μ}}_3{\mathrm{\Δt}}_3+o\left({\mathrm{\Δt}}_3\right),& h=g-1\\ o\left({\mathrm{\Δt}}_3\right),& \left|h-g\right|\≥2.\end{array}\right.$

此时交通强度可得有h个成品的概率为,

p_h＝(1-ρ₃)ρ₃ ^h,h＝0,1,2...

在统计平衡条件下，即ρ₃<1时，可得到平均队长为：

${\stackrel{\&OverBar;}{N}}_3=E\&lsqb;N_3\&rsqb;=\underset{h=0}{\overset{\mathrm{\&infin;}}{\&Sigma;}}{\mathrm{hp}}_h,{\mathrm{\&rho;}}_3<1$

成品的平均等待时间为：

${\stackrel{\&OverBar;}{W}}_q=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_3}{{\mathrm{\&mu;}}_3(1-{\mathrm{\&rho;}}_3)},{\mathrm{\&rho;}}_3<1$

系统需要保证总的排队平均队长稳定在一定范围，环形输送装置(6)最大容量N一定，则有：

$\stackrel{-}{N_1}+\stackrel{-}{N_2}+\stackrel{-}{N_3}\&le;N$

环形输送装置中未加工底座最大容量为K，则有：

$\stackrel{-}{N_1}\&le;K$

元件最大容量为W，则有：

$\stackrel{-}{N_2}\&le;W$

成品最大容量为G，则有：

$\stackrel{-}{N_3}\&le;G$

可得负责加工的机器人个数c和负责装配的机器人个数d的范围，为保证系统所用资源最少，取c和d的最小值。

控制中心通过Wifi无线网络通知机器人工作站调用c个机器人进行加工，d个机器人进行装配，在本系统平台加工该种类产品的具体工作流程图如图3所示。负责分拣的机器人25每分拣一次成品271将分拣信息通过Wifi无线网络反馈给控制中心。产品不合格时，控制中心1通知负责供料的机器人21在原有供料数量上加1；产品合格时，控制中心1统计合格成品271数量的参数加1。当统计合格成品271数量的参数值等于订单需求值时，控制中心1通过Wifi无线网络通知机器人工作站2中的所有机器人结束工作。

值得注意的是，上述的具体实施方式用于解释说明本发明，仅为本发明的优选实施方案，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改、等同替换、改进等，都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种群机器人协同调度测控系统平台，包括控制中心(1)、机器人工作站(2)以及用于实现控制中心(1)和机器人工作站(2)之间无线通信的无线模块(3)，其特征在于：

所述机器人工作站(2)包括一个环形输送装置(26)，绕环形输送装置设置(26)设置有若干智能机器人，每个智能机器人均具有供料模块、加工模块、装配模块、分拣模块以及可以与无线模块(3)通信的通信模块；

所述控制中心(1)向各个智能机器人发送控制指令，控制各个智能机器人中相应的工作模块运行，某一工作模块运行时，该智能机器人即为相应的功能机器人。

2.根据权利要求1所述群机器人协同调度测控系统平台，其特征在于，所述机器人工作站(2)包括原料区(28)和成品区(27)，位于原料区(28)附近的智能机器人的供料模块始终工作，而位于成品区(27)附近的智能机器人的分拣模块始终工作，其余智能机器人由控制中心(1)控制相应模块工作。

3.基于权利要求1所述群机器人协同调度测控系统平台的测控方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，通过控制中心(1)输入订单信息，包括所需产品及元件的种类和数量；

其次，控制中心(1)根据订单信息和调度算法制定相应的调度方案，并按照调度方案通过无线模块(3)向所述智能机器人发送调度指令；

所述调度方案为：

采用离散事件排队调度系统实现群机器人协同调度，其中，加工机器人-元件单级排队模型和装配机器人-元件单级排队模型构成M/M/c/K混合制排队模型，分拣机器人-成品单级排队模型构成M/M/1/K损失制模型；

最后，所述智能机器人通过无线网络接收控制中心(1)发送的指令，并根据指令内容开始或结束工作。

4.根据权利要求3所述群机器人协同调度测控方法，其特征在于，负责分拣的智能机器人每分拣一次成品(271)，将分拣信息反馈给控制中心(1)，产品不合格时，控制中心(1)通知负责供料的智能机器人在原有的供料数量上增加1；产品合格时，控制中心(1)统计合格成品(271)数量的参数增加1；当统计合格成品(271)数量的参数值等于订单需求值时，控制中心(1)通过Wifi无线网络通知机器人工作站(2)中的所有机器人结束工作。