CN106346129A - 一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法 - Google Patents

一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法 Download PDF

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    • B23K26/04Automatically aligning, aiming or focusing the laser beam, e.g. using the back-scattered light
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Abstract

本发明公开了一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法。本发明首先设定初始焊接机器人的世界坐标系、机器人末端工具坐标系、焊枪起始点、激光三角平面参数、焊接速度和运动时间。然后根据激光焊缝跟踪传感器的测量数据,从数据点集中搜索下一控制周期时的焊枪顶端位置点。最后运用遗传算法搜索焊枪的最优姿态。本发明提出的焊接机器人运动控制方法具有焊接精度高、执行效率快、通用性好等特点,可以广泛用于各种空间未知直线或者曲线焊缝的焊接。

Description

一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法
技术领域
本发明基于激光扫描式焊缝跟踪传感器,根据机器人运动学原理,智能控制焊接机器人跟踪焊缝轨迹进行焊接。
背景技术
焊接在工业生产中占有非常重要地位。随着国家经济水平的不断提高,人们对生产中焊接质量提出了更高的要求。在现有自动焊接工艺过程中,往往是机器人通过示教方式按照固定焊缝轨迹进行焊接。该模式已无法满足工业焊接所需精度要求,并且不具备焊接未知轨迹的能力。通过焊缝检测传感器实时检测焊缝位置并跟踪、引导机器人持焊枪按照检测到的焊缝实际轨迹进行焊接,使焊枪顶点始终位于焊缝的中心位置。智能化焊接可确保焊接轨迹的准确性、焊接质量的一致性和稳定性,是实现机器人焊接大规模应用的关键技术。激光扫描式焊缝跟踪传感器的使用,是当前智能化焊接技术的发展趋势,具有高精度、高速度、强适应性等优点。
发明内容
针对现有基于示教编程模式的自动焊接工艺的不足,本发明以激光扫描式焊缝跟踪传感器获取的焊缝轨迹数据为依据,结合机器人运动学算法及基因遗传算法,提出一种基于激光扫描式焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法,实现工业机器人智能化焊接。
本发明的技术方案的步骤如下:
(1)设定初始焊接机器人的世界坐标系、机器人末端工具坐标系、焊枪起始点、激光三角平面参数、焊接速度和运动时间。
(2)根据激光扫描式焊缝跟踪传感器的测量数据,从数据点集中搜索下一控制周期时的焊枪顶端位置点。
(3)运用遗传算法搜索焊枪的最优姿态。约束条件一:下一周期时的焊缝与激光三角平面的交点靠近激光三角平面的中心位置;约束条件二:焊枪的方向矢量与焊缝切线方向矢量所成角度在一定的范围内。
本发明的有益效果:本发明提出的焊接机器人运动控制方法具有焊接精度高、执行效率快、通用性好等特点,可以广泛用于各种空间未知直线或者曲线焊缝的焊接。
附图说明
图1激光焊缝传感器末端坐标系下的激光三角平面;
图2焊接运动与控制周期关系图;
图3激光焊缝传感器与焊缝关系图;
图4遗传算法约束条件一;
图5遗传算法约束条件二。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
(1)机器人运动算法初始参数设置
根据机器人运动学理论,设定机器人传感器世界坐标系{W},机器人末端工具坐标系{T}。
机器人世界坐标系{W}:该坐标系Ow-XwYwZw用于对机器人、焊枪、焊缝等各个对象的位姿和坐标进行统一描述。
机器人末端坐标系{T}:焊枪顶点坐标为PTT,焊枪方向矢量为VTT。如图1所示,激光三角平面顶点为PLT,三角平面两条边界的方向矢量分别为V1T,V2T。并设置焊接速度为v,控制系统运动周期为t,传感器与焊枪导前距离l。
(2)搜索下一周期焊枪顶点位置(X,Y,Z)
如图2所示,由于激光焊缝传感器和焊枪之间存在一定的导前距离,所以当焊接时间t=0,即焊接的初始周期,传感器激光平面位于焊缝的起始点位置,而焊枪落后于传感器,当焊枪处于导前距离范围内并不需要焊接。此时将焊枪顶点(X0,Y0,Z0)和焊缝起始点(X1,Y1,Z1)拟合练成一条直线,让焊枪沿着该直线前进。焊枪总位移s=v×t。根据直线方程比例式:
d x t = ( s ÷ l ) × ( X 1 - X 0 ) d y t = ( s ÷ l ) × ( Y - Y 0 ) d z t = ( s ÷ l ) × ( Z 1 - Z 0 )
焊枪位于直线过程中,下一焊接点坐标为(X0+dxt,Y0+dyt,Z0+dzt)。当s>l时,焊枪结束导前距离,进入曲线焊缝的焊接过程。此时在传感器测量得到的离散焊缝数据集中,依次计算相邻2个焊缝与激光平面交点之间的距离并进行累加。累加之和记为Sall。当Sall>s-l时,取此时的焊缝与激光平面交点即为焊枪下一步行进点Pn(X,Y,Z)。
(3)遗传算法求解下一周期焊枪的空间姿态
约束条件一:下一周期焊缝与激光平面的交点靠近激光三角平面中心位置。
如图3所示,激光三角平面扫描焊缝轨迹并取得交点,由于后续焊缝轨迹未知,必须预估下一测量点,且该点必须在摄像机可视范围内部,即激光三角平面内部。设当前测量点为P1,前一个测量点为P0,根据P0和P1拟合直线并取下一周期预估测量点P2。满足:|P0P1|=|P1P2|。
如图4,一个三角形中心位置应该是该点到三角形的三个顶点距离之和最小。
约束条件二:焊枪法矢与焊缝夹角在一定范围内
如图5所示,焊接过程中,焊枪的法向矢量跟焊缝所成一定的夹角。因为两个相邻焊接点距离足够近,我们可以近似将两点所成直线当做轨迹的切线,设定夹角范围β1和β2之间。设两向量向量夹角余弦公式:
&beta; = arc c o s < a &RightArrow; &times; b &RightArrow; | a &RightArrow; | &CenterDot; | b &RightArrow; | >
遗传算法:
遗传算法主要包括5个基本要素:参数编码,初始群体的产生,适应度函数的设计,遗传操作(选择、交叉变异)的设计,控制参数的设定(群体规模、交叉概率、变异概率)。
首先将空间中所有的姿态参数进行二进制编码(数据点姿态集群{x}转码为若干0或1的字符串)
x=(x1,x2,…,xn),xi∈Di,Di∈R
其中:i=3。x1=Φ,x2=θ,x3=φ。初始群体为全体实数R。
适应度函数在遗传算法中用来表示种群中个体趋近于最优解的优良程度,因此高适应度的个体相对于低适应度的个体被遗传到下一代的概率较大。适应度函数表达式:
f ( x ) = k 1 &times; ( d 1 2 + d 2 2 + d 3 2 ) + k 2 &times; &lsqb; ( &beta; 1 - &beta; ) 2 + ( &beta; 2 - &beta; ) 2 &rsqb; , &beta; &Element; ( &beta; 1 , &beta; 2 ) ; &infin; , &beta; &NotElement; ( &beta; 1 , &beta; 2 ) ;
其中k1+k2=1且0<k1,k2<1。
遗传算法中选择的过程就是在适应度函数条件下,优良个体直接遗传到下一代,而劣质个体被淘汰。选择算子具有全局搜索的作用,搜索出优良个体,进行交叉变异,即0变1或者1变0。形成新的集群后代。重复上述步骤直至寻求最优后代x1,x2,x3
结果:通过上述算法求得焊枪下一运动周期的位姿(X,Y,Z,Φ,θ,φ)。从而完成整个运动控制方法的流程。

Claims (3)

1.一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
步骤(1)设定初始焊接机器人的世界坐标系、机器人末端工具坐标系、焊枪起始点、激光三角平面参数、焊接速度和运动时间;
步骤(2)根据激光焊缝跟踪传感器的测量数据,从数据点集中搜索下一控制周期时的焊枪顶端位置点;
步骤(3)运用遗传算法搜索焊枪的最优姿态;约束条件一:下一周期时的焊缝与激光三角平面的交点靠近激光三角平面的中心位置;约束条件二:焊枪的方向矢量与焊缝切线方向矢量所成角度在一定的范围内。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法,其特征在于步骤(2)具体是:
由于激光焊缝传感器和焊枪之间存在一定的导前距离,所以当焊接时间t=0,即焊接的初始周期,传感器激光平面位于焊缝的起始点位置,而焊枪落后于传感器,当焊枪处于导前距离范围内并不需要焊接;此时将焊枪顶点和焊缝起始点拟合成一条直线,让焊枪沿着该直线前进;
当焊枪的移动距离s大于导前距离l时,焊枪结束导前距离l,进入曲线焊缝的焊接过程;此时在激光焊缝传感器测量得到的离散焊缝数据集中,依次计算相邻两个焊缝与激光平面交点之间的距离并进行累加;累加之和记为Sall;当Sall>s-l时,取此时的焊缝与激光平面交点即为焊枪下一步行进点。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光焊缝跟踪传感器的机器人焊接运动控制方法,其特征在于:
所述约束条件一具体是:激光三角平面扫描焊缝轨迹并取得交点,由于后续焊缝轨迹未知,必须预估下一测量点,且该点必须在摄像机可视范围内部,即激光三角平面内部;设当前测量点为P1,前一个测量点为P0,根据P0和P1拟合直线并取下一周期预估测量点P2;满足:|P0P1| = |P1P2|。
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