CN107756145A

CN107756145A - 一种智能打磨方法

Info

Publication number: CN107756145A
Application number: CN201710812010.9A
Authority: CN
Inventors: 黄约; 刘运毅; 唐明福; 黎相成
Original assignee: Nanning Yuli Instrument Co Ltd
Current assignee: Nanning Yuli Instrument Co Ltd
Priority date: 2017-09-11
Filing date: 2017-09-11
Publication date: 2018-03-06
Anticipated expiration: 2037-09-11
Also published as: WO2019047683A1; CN107756145B

Abstract

本发明公开了一种智能打磨方法，包括以下步骤：机器人按照预定轨迹运动，使浮动打磨结构的浮动部或浮动部前部连接的打磨工具接触到打磨目标表面并相对于打磨目标运动，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标的实际特征数据3；获取特定坐标系下打磨目标的理论参考数据4；数据3减去数据4，获得打磨目标的待打磨量数据6，并根据数据6的特征，制定打磨策略。通过本发明能制定有针对性的打磨策略，提高打磨效率和打磨精度。

Description

一种智能打磨方法

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，特别是一种智能打磨方法。

背景技术

目前我国在金属制品生产中普遍采用熟练工人通过电、气动研磨工具手工完成。手工打磨劳动强度大、费时、效率低，且打磨时产生的易燃易爆粉尘，对操作工人来说无疑是存在潜在危险。现在也有厂家采用机器人进行打磨，但传统的机器人打磨方法都采用力传感器作为测量元件，实时监测打磨压力的大小并反馈至机器人系统，再由机器人系统控制机器人改变轨迹，以达到恒力打磨的效果。如申请号为201310746856.9的专利申请“一种抛光打磨力-位混合控制方法和系统”，公开了一种抛光打磨力-位混合控制方法和系统，方法包括：压力传感器获得打磨工具与加工件之间的当前打磨力Fc；比较器计算所述打磨工具与加工件之间的期望打磨力Fd与所述当前打磨力Fc之间的差值；模糊控制器根据所述差值的变化率Ec，采用模糊控制算法输出控制变量U控制打磨工具与加工件之间的打磨力，该方法虽然在打磨抛光机器人与外部环境产生接触力时提高控制精度，保证打磨过程中打磨力的恒定。但类似于该申请通过力传感器来控制打磨精度的方法，主要存在的缺点有：(1)实时性差；检测到力的变化时再控制机器人运动，通过机器人运动状态的变化达到恒力效果，机器人的反应速度难以跟上力变化的速度，因此恒力打磨效果差，打磨效率低；(2)系统复杂；开发者需要获取力传感器的信号，分析处理，得出控制策略，再控制机器人运动；(3)无准确的位置感知；恒力打磨只是力的控制，没有位置的控制，难以准确获取待打磨的量和打磨后的剩余量。对于工件位置和工件尺寸的测量，现有技术一般采用激光测量或工业相机等光学技术。该方法主要存在的缺点有：(1)打磨现场有大量粉尘产生，有的场合还会喷水或冷却液。这些都会影响测量。(2)打磨时会产生振动，对激光测量和工业相机的抗振性能提出来很高的要求。(3)实际打磨时，由于打磨力的作用，工件有可能会变形，机器人本体也可能有轻微形变，磨料磨具也可能会变形。而实际在用激光测量和工业相机测量待磨工件时，并没有打磨力的存在，这些变形还没有产生，所以测量不到这些变形量，影响了最终的打磨效果。

发明内容

本发明公开了一种智能打磨方法，浮动打磨结构包含有位移传感器，使得整个打磨系统(包括机器人、浮动打磨结构、打磨工具、位移传感器、待磨工件及其它夹具)都是位置感知系统的一部分，浮动打磨结构中任意部分的变形都最终反应在位移传感器的输出上。因此，能通过运动轨迹曲线与位移传感器位移数据结合，拟合出打磨目标的实际尺寸曲线，从而制定有针对性的打磨策略，提高打磨效率和打磨精度。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种智能打磨方法，其特征在于包括以下步骤：

S1.机器人打磨设备包括机器人、浮动打磨结构和打磨工具，其中所述浮动打磨结构包括固定部、能相对固定部移动的浮动部以及测量固定部和浮动部相对位移的位移传感器；按照打磨工作的需求安装机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具；

S2.机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标表面并相对于打磨目标运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标的实际特征数据3；所述特定坐标系为大地坐标系或基坐标系或工具坐标系或用户坐标系；

S3.获取特定坐标系下打磨目标的理论参考数据4，数据4的获取方法包括以下方式的一种或多种：(1)打磨目标自身的理论数据；(2)通过线性拟合方法分析数据3获得理论参考数据4；(3)按步骤S2的方法获取打磨目标周边位置或类似位置的实际特征数据5，通过线性拟合方法计算获得理论参考数据4；

S4.数据3减去数据4，获得打磨目标的待打磨量数据6，并根据数据6的特征，制定打磨策略；

S5.采用与步骤S1相同的机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具的安装方式对打磨目标进行打磨。

进一步的，所述S2和S3的步骤可以替换为：

所述S2和S3的步骤替换为：

S2.获取特定坐标系下打磨目标的理论参考数据4，数据4的获取方法包括以下方式的一种或两种：(1)打磨目标自身的理论数据；(2)机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标周边位置或类似位置的表面并相对于打磨目标周边位置或类似位置运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1a和位移传感器数据2a；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1a和数据2a在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标周边位置或类似位置的实际特征数据5，再通过线性拟合方法计算获得理论参考数据4；

S3.机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标表面并相对于打磨目标运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标的实际特征数据3；

所述特定坐标系为大地坐标系或基坐标系或工具坐标系或用户坐标系。

进一步的，所述步骤S1中，所述浮动部能相对固定部轴向或/和径向浮动。

进一步的，所述打磨策略包括：(1)调整机器人运动轨迹；(2)调整打磨时间、打磨压力和打磨次数；(3)更换打磨工具和/或磨料；(4)调整打磨工具转速。

进一步的，还包括步骤S6：S6.机器人打磨设备打磨的同时获取机器人运动轨迹坐标数据和位移传感器数据，以与步骤S2或S3相同的扫描方法获得打磨后打磨目标的实际特征数据3i，并与打磨目标的理论参考数据4做比对，以调整打磨策略或判断打磨是否结束。

进一步的，所述步骤S5中，机器人打磨设备在打磨工作的同时采集机器人坐标数据和位移传感器数据。。

优选的，所述浮动打磨结构恒力浮动。

优选的，所述打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标及打磨目标周边位置或类似位置表面进行扫描和/或打磨时，浮动打磨结构采用相同的恒力。

进一步的，所述步骤S1中，机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具的安装方式为：(1)机器人前端连接浮动打磨结构，浮动打磨结构前端连接打磨工具，打磨目标固定在其他地方；(2)机器人前端连接浮动打磨结构，浮动打磨结构前端连接打磨目标，打磨工具固定在其他地方；(3)机器人前端连接打磨工具，打磨目标和浮动打磨结构连接并固定在其他地方；(4)机器人连接打磨目标，打磨工具和浮动打磨结构连接并固定在其他地方。

以上所述的智能打磨方法，可根据运动轨迹坐标数据与位移传感器数据的结合确定打磨目标表面待打磨部位的形状和尺寸以及打磨目标表面待打磨的部位的位置，这里所述的待打磨部位，包括焊缝、飞边、毛刺或其他待打磨物体等，拟合出打磨目标的实际尺寸曲线，从而根据实际尺寸曲线，控制机器人打磨设备快速到达待打磨的位置，并根据待打磨的部位的形状和尺寸，针对性的设置打磨时间和打磨压力，本发明具有以下优点：

(1)适应性好：本发明采用了浮动打磨结构，浮动部能相对固定部浮动。在打磨和位置测量时，浮动功能能够自动的适应工件本身的尺寸差异和工件的定位精度误差。且采用打磨工具或浮动打磨结构和被测物体接触的方法来测量位置和尺寸数据，因此粉尘和振动对测量的影响小。

(2)准确的位置感知：浮动打磨结构内部有位移传感器，能测量浮动部相对固定部的位置变化，为智能打磨系统提供了打磨目标的尺寸信息，结合位移传感器有效的获取的位置信息，即可以准确获取打磨目标具体部位的待打磨量和打磨后的剩余量。

(3)实时性好：在打磨和位置测量步骤中，本方法能综合采集位移传感器数据和机器人运动轨迹坐标数据，两者有较好的对应关系，可实现实时的同步。

(4)系统相对简单：通过上述方法获取打磨目标的实际特征和打磨目标的理论特征数据，两者相减就能得到待打磨量，进而可制定针对性的打磨策略，无须经过复杂的力学数据转换分析处理，处理效率高，打磨效果好，过程相对简单。

(5)具有自动补偿功能：浮动打磨结构包含有位移传感器，使得整个打磨系统(包括机器人、浮动打磨结构、打磨工具、位移传感器、待磨工件及其它夹具)都是位置感知系统的一部分，浮动打磨结构中任意部分的变形都最终反应在位移传感的输出上；又进一步由于浮动打磨结构恒力浮动，且机器人打磨设备判断打磨的结果是通过浮动部与固定部之间的相对位移实现的，那么无论是打磨目标发生形变，或是磨具发生了磨损，位移传感器的位移数据都能获得自动补偿，从而大大提高了打磨精度。

(6)本方法处理速度快、自动化程度高、打磨效果好，具有广泛的应用前景。

附图说明

图1-1是实施例1中数据1示意图。

图1-2是实施例1中数据2示意图。

图1-3是实施例1中数据10示意图。

图1-4是实施例1中数据20示意图。

图1-5是实施例1中数据3示意图。

图1-6是实施例1中数据4示意图。

图1-7是实施例1中数据6示意图。

图2-1是实施例2中数据12和数据22示意图。

图2-2是实施例2中数据13和数据23示意图。

图2-3是实施例2中数据15和数据25示意图。

图2-4是实施例2中数据52示意图。

图2-5是实施例2中数据53示意图。

图2-6是实施例2中数据4示意图。

图2-7是实施例2中数据3示意图。

图2-8是实施例2中数据6示意图。

图2-9是实施例2中焊缝及周边位置的截面的示意图。

图3是浮动打磨结构的截面结构示意图。

图中所示标记为：1：浮动轴；2：恒压外缸体；3：恒压内缸体；4：浮动活塞；5：第一腔室；6：第二腔室；7：第一进气口；8：第二进气口；9：滚动体。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明作进一步说明，但本发明的保护范围不限于以下实施例。

实施例1

本实施例为本发明的方法在单焊缝打磨中的具体应用。

S1.机器人打磨设备包括机器人、浮动打磨结构和打磨工具，其中所述浮动打磨结构包括固定部、能相对固定部移动的浮动部以及测量固定部和浮动部相对位移的位移传感器；按照打磨的情况安装机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具。本实施例中，安装的方法为机器人通过法兰连接浮动打磨结构，浮动打磨结构前端连接角磨机，角磨机上装有砂轮。

S2.机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标表面并相对于打磨目标运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标的实际特征数据3；所述特定坐标系为大地坐标系或基坐标系或工具坐标系或用户坐标系。

本实施例中，具体的实际特征数据获取过程为：

S2.1建立用户坐标系：以砂轮在打磨目标上运动的起始点作为坐标点原点O，建立用户坐标系Pxyz，其中X轴与焊缝方向垂直，Y轴为焊缝直线延伸方向且指向运动轨迹方向，Z轴按右手定则确定。

S2.2扫描：机器人沿着设定的Y轴方向运动，使砂轮和打磨目标接触，即同时也会与焊缝接触并对焊缝进行扫描，扫描得机器人沿着X轴方向移动的点的坐标数据和浮动部相对固定部移动的位移量，其中位移量即浮动部的浮动量，由位移传感器测得；如图1-1所示，机器人运动轨迹坐标数据记为数据1，如图1-2所示，位移传感器数据记为数据2，坐标轴单位为机器人长度单位。

S2.3转换矩阵运算：将步骤S2.2获得的数据1和数据2转换到建立的用户坐标系Pxyz下的点坐标数据，得到数据10和数据20。

由标准的坐标转换公式可知，空间任意点A平移或旋转得到点B的公式为：

空间点A(x，y，z)平移至点B(x1，y1，z1)：

x1＝x+Δx

y1＝y+Δy

z1＝z+Δz

通过矩阵I换算得到平移后点的位置：

空间点A(x，y，z)绕Z轴旋转θ角至点B(x1，y1，z1)：

x1＝x*cosθ-y*sinθ

y1＝x*sinθ+y*cosθ

z1＝z

通过矩阵Ⅲ换算得到旋转后点的位置：

同理，空间点A(x，y，z)绕X轴旋转α角至点B(x1，y1，z1)：

空间点A(x，y，z)绕Y轴旋转β角至点B(x1，y1，z1)：

使用以上已知标准的数学方法，将数据1和数据2转换到Pxyz坐标系下，如图1-3和图1-4所示，坐标轴单位为机器人长度单位，得到数据10和数据20。

由图1-3可知，X方向上的运动量很小，可以简化为Y和Z向的运动。

S2.4数据10和数据20相加，得到Pxyz坐标系焊缝的实际特征数据3。为了便于分析，如图1-5所示，在表示数据3时，做等间隔处理并把零点去掉(即曲线整体向下平移)。

S3.获取特定坐标系下打磨目标的理论参考数据4，数据4的获取方法包括以下方式的一种或多种：(1)打磨目标自身的理论数据；(2)通过线性拟合方法分析数据3获得理论参考数据4；(3)按步骤S2的方法获取打磨目标周边位置或类似位置的实际特征数据5，通过线性拟合方法计算获得理论参考数据4。

本实施例采用方法(2)，通过线性拟合方法分析数据3获得理论参考数据4。

本实施例采用的线型拟合方法为最小二乘法，用最小二乘法提取实际特征数据3的基线，该基线就是焊缝需要打磨到的理论参考数据4。

由于X方向上的运动量很小，数据3仅简化为Y向和Z向来分析。假设焊缝的理论参考数据4是一条直线，用方程z＝ay+b表示，因此，理论曲线各点的数学表达式为:

z₁＝ay₁+b

z₂＝ay₂+b

z₃＝ay₃+b

……..

z_n＝ay_n+b

z_n是数据3的Z坐标数据，y_n是数据3的Y坐标数据，因此可获得n个方程，而待求的未知量只有a和b。本实施例采用最小二乘法来求解最优的a和b。

最小二乘法的典型公式如下：

AX＝B，X是待求的量，A、B是已知量。

设A矩阵为，

其中y_n是数据3的Y坐标数据。

B矩阵为:其中z_n是数据3的Z坐标数据。

X矩阵为:

由矩阵变换公式得以下：

A^T*AX＝A^T*B；

(A^T*A)^-1*A^T*A X＝(A^T*A)^-1*A^T*B；

X＝(A^T*A)^-1*A^T*B

如图1-6所示，采用以上公式得到数据3的基线，即获得理论参考数据4。

S4.数据3减去数据4，获得待打磨部位的待打磨量数据6，并根据数据6的特征，制定打磨策略；数据6如图1-7所示，从待打磨量数据6的特征看出，P1、P2、P3、P4、P5位置有较大的待打磨量，调整机器人运动速度，使得机器人在这几个位置的运动速度变慢，以达到增加打磨时间的效果。

S5.采用与步骤S1相同的机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具的安装方式进行打磨。

S6.机器人打磨设备打磨的同时获取机器人运动轨迹坐标数据1i和位移传感器数据2i，以与步骤S2相同的方法获得打磨后打磨目标的实际特征数据3i，并与打磨目标的理论参考数据4做比对，以调整打磨策略。

需要指出的是，理论参考数据4也可以按照上述方法在每轮打磨后进行修正。

重复步骤S6，直到待打磨的焊缝实际特征数据3i和理论参考数据4相差在允许范围以内，判断打磨结束。

步骤S2和S5中，机器人打磨设备均可以在打磨工作的同时采集机器人坐标数据和位移传感器数据。

实施例2

本实施例为本发明的方法在单焊缝打磨中的具体应用。

S2.机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构和待打磨目标周边位置接触并相对运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标周边的特征数据5，通过线性拟合方法计算获得理论参考数据4。所述特定坐标系为大地坐标系或极坐标系或工具坐标系或用户坐标系。

本实施例中，具体的实际特征数据获取过程为：

S2.1建立用户坐标系：以砂轮在打磨目标上运动的起始点作为扫描焊缝原始坐标点O，建立用户坐标系Pxyz，其中X轴在焊缝方向上且指向运动轨迹的反方向，Y轴与焊缝方向垂直，Z轴按右手定则确定。

S2.2扫描：机器人沿着设定的X轴负方向运动，使砂轮和打磨目标左侧和右侧接触进行扫描，如图2-1和图2-2所示，扫描得机器人沿着X轴负方向移动的点的机器人运动轨迹坐标数据12和13和浮动部相对固定部移动的位移量数据22和23，其中位移量即浮动部的浮动量，由位移传感器测得。

S2.3转换矩阵运算：运算方法和实施例1所述的数学方法同理；步骤S2.2获得的数据12和数据22转换到建立的用户坐标系Pxyz下的点坐标数据，如图2-3所示，得到数据15和数据25。

S2.4数据15和数据25相加，如图2-4所示，得到Pxyz坐标系焊缝左侧的实际特征数据52。

S2.5与步骤S2.3和S2.4同理计算出Pxyz坐标系焊缝右侧的实际特征数据53，实际特征数据53如图2-5所示。

S3.5用线性拟合方法拟合实际特征数据52和53，拟合的结果作为理论参考数据4，理论参考数据4如图2-6所示。

具体方法为假设焊缝位于一个平面上，焊缝两边和焊缝位置平滑过渡。焊缝及周边位置的截面可简化为如图2-9所示。其中D代表焊缝左侧，E代表焊缝右侧，F代表焊缝，DF长度为L_df，EF长度为L_ef，L_df和L_ef可在机器人运动轨迹中事先设定，是已知量。设D点坐标为(Y_d,Z_d)，E点坐标为(Y_e,Z_e)，F点坐标为(Y_f,Z_f)。由三角函数可得：

L1/(L_df+L_ef)＝L2/L_df

L2＝(L1*L_df)/(L_df+L_ef)

其中，L1＝Z_e–Z_d；L2＝Z_f–Z_d

因此，F点的纵坐标为：

Z_f＝Z_d+(L1*L_df)/(L_df+L_ef)

S3.机器人按照预定轨迹运动，使浮动部前部连接的砂轮接触到打磨目标表面并相对于打磨目标运动，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标的实际特征数据3；所述特定坐标系为大地坐标系或基坐标系或工具坐标系或用户坐标系；数据3如图2-7所示。

S4.数据3减去数据4，获得打磨目标的待打磨量数据6，并根据数据6的特征，制定打磨策略；由于机器人在Y向的运动量很小，工程处理上可忽略，且对数据做去零点等处理，数据52、数据53、数据3、数据4和数据6表示如图2-8所示。

从待打磨量数据6的特征看出，P至Q位置都有较大的待打磨量，调整机器人运动速度，使得机器人在这个区域的运动速度变慢，以达到增加打磨时间的效果。

S6.机器人打磨设备打磨的同时获取机器人运动轨迹坐标数据1i和位移传感器数据2i，以与步骤S3相同的方法获得打磨后打磨目标的实际特征数据3i，并与打磨目标的理论参考数据4做比对，以调整打磨策略。

重复步骤S6，直到待打磨的焊缝特征数据3i和理论参考数据4相差在允许范围以内，判断打磨结束。

本实施例中，步骤S3和S5中，机器人打磨设备可以在打磨工作的同时采集机器人坐标数据和位移传感器数据。

上述实施例1和2中，为实现打磨工具变形的自动补偿，更优选的是无论是扫描还是打磨时浮动打磨结构为恒力浮动，即向浮动部施加恒定的压力，使浮动部能相对固定部轴向或/和径向柔顺浮动；为更进一步实现打磨目标变形的自动补偿，更优选的，在打磨工具或浮动打磨结构进行扫描和/或打磨时，浮动打磨结构都采用相同的恒力，以保证打磨目标变形量相同，位移传感器获得的数据实现自动补偿。

本实施例进一步提供了优选的浮动部能相对固定部轴向浮动的浮动打磨结构。如图3所示，其包括有浮动轴1、恒压外缸体2、恒压内缸体3和浮动活塞4：恒压内缸体3和浮动活塞4分别套设于浮动轴1的外部，恒压外缸体2套设于恒压内缸体3和浮动活塞4的外部，恒压外缸体2和恒压内缸体3之间形成一腔室，浮动活塞4一端与浮动轴1固定连接，另一端位于腔室内并将腔室分隔为第一腔室5和第二腔室6，恒压外缸体2的侧壁上设置有第一进气口7和第二进气口8，第一进气口7与第一腔室5相连通，第二进气口8与第二腔室6相连通。

本实施例的浮动打磨结构处于工作状态时，通过第一进气口7或者第二进气口8向第一腔室5或者第二腔室6内充气。当通过第一进气口7向第一腔室5内充气时，浮动活塞4受气流作用向第二腔室6方向移动，由于浮动活塞4与浮动轴1固定连接，因此浮动活塞4带动浮动轴1一起运动，浮动轴1处于伸出的状态。当第一腔室5输入的气流一定时，浮动活塞4受力一定，因此通过浮动活塞4传递给浮动轴1的力是恒定的，即所说的轴向恒力浮动。当通过第二进气口8向第二腔室6内充气时，浮动活塞4受气流作用向第一腔室5方向移动，浮动活塞4带动浮动轴1一起运动，浮动轴1处于缩入的状态。当第二腔室6输入的气流一定时，浮动活塞4受力一定，因此通过浮动活塞4传递给浮动轴1的力也是恒定的。值得注意的是，由于浮动活塞4可在恒压外缸体2和恒压内缸体3形成的腔室内活动，因此第一腔室5和第二腔室6的界线并没有明显的界定。另外，还值得注意的是，浮动活塞4与恒压外缸体2并不一定是完全绝密的，因此当第一进气口7向第一腔室5内充气时，气体也可通过浮动活塞4与恒压外缸体2之间的缝隙以及第二进气口8排出；当第二进气口8向第二腔室6内充气时，气体也可通过浮动活塞4与恒压外缸体2之间的缝隙以及第一进气口7排出。通过上述的设置，可实现在轴向恒力浮动，这个恒力，可以是工作时对工件恒定下压的力，也可以是对工件恒定上拉的力，不管是哪种恒力，都能实现对加工器件的轴向恒力作用，从而起到恒力作用、保护器件、提高精度的目的。

为减少摩擦力，浮动轴1和恒压内缸体3之间设有直线导向机构，直线导向机构使得浮动轴1和恒压内缸体3之间只能进行轴向的直线运动。直线导向机构包括：设于浮动轴1的外表面上的第一滑槽、设于恒压内缸体3的内表面且与第一滑槽位置相对的第二滑槽以及设于第一滑槽和第二滑槽内的多个滚动体9。通过这种优选的设计，既能进一步限制浮动轴1只能进行轴向的直线运动，且保证了轴向的直线运动的流畅性。

本实施例的浮动部即为浮动轴1和/或浮动活塞4，固定部即为恒压外缸体2和/或恒压内缸体3，为检测浮动部和固定部的相对位移，在浮动部和固定部上安装能测量他们之间相对位移的位移传感器。

本实施例所说的恒力，是工程意义上的近似恒力。

上述实施例1和2中，机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具的安装方式也可以替换为其他形式，例如：(1)机器人前端连接浮动打磨结构，浮动打磨结构前端连接打磨目标，打磨工具固定在其他地方；(2)机器人前端连接打磨工具，打磨目标和浮动打磨结构连接并固定在其他地方；(3)机器人连接打磨目标，打磨工具和浮动打磨结构连接并固定在其他地方。

上述实施例的打磨方法，具有以下优点：

(2)准确的位置感知：浮动打磨结构内部有位移传感器，能测量浮动部相对固定部的相对位置变化，为智能打磨系统提供了打磨目标的尺寸信息信息，结合位移传感器能有效的获取的位置信息，即可以准确获取打磨目标具体部位的待打磨量和打磨后的剩余量。

Claims

1.一种智能打磨方法，其特征在于包括以下步骤：

S1.机器人打磨设备包括机器人、浮动打磨结构和打磨工具，其中所述浮动打磨结构包括固定部、能相对固定部移动的浮动部以及测量固定部和浮动部相对位移的位移传感器；按照打磨工作的需求安装机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具;

S3.获取特定坐标系下打磨目标的理论参考数据4，数据4的获取方法包括以下方式的一种或多种：（1）打磨目标自身的理论数据；（2）通过线性拟合方法分析数据3获得理论参考数据4；（3）按步骤S2的方法获取打磨目标周边位置或类似位置的实际特征数据5，通过线性拟合方法计算获得理论参考数据4；

2.根据权利要求1所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述S2和S3的步骤替换为：

S2. 获取特定坐标系下打磨目标的理论参考数据4，数据4的获取方法包括以下方式的一种或两种：（1）打磨目标自身的理论数据；（2）机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标周边位置或类似位置的表面并相对于打磨目标周边位置或类似位置运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1a和位移传感器数据2a；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1a和数据2a在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标周边位置或类似位置的实际特征数据5，再通过线性拟合方法计算获得理论参考数据4；

S3. 机器人按照预定轨迹运动，使打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标表面并相对于打磨目标运动，进行扫描和/或打磨，得到机器人运动轨迹坐标数据1和位移传感器数据2；通过空间点的平移关系转换矩阵和旋转关系转换矩阵运算，将数据1和数据2在特定坐标系下进行叠加，获得打磨目标的实际特征数据3；

3.根据权利要求1或2所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述步骤S1中，所述浮动部能相对固定部轴向或/和径向浮动。

4.根据权利要求1或2所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述打磨策略包括：（1）调整机器人运动轨迹；（2）调整打磨时间、打磨压力和打磨次数；（3）更换打磨工具和/或磨料；（4）调整打磨工具转速。

5.根据权利要求1或2所述的智能打磨方法，其特征在于：

还包括步骤S6：S6. 机器人打磨设备打磨的同时获取机器人运动轨迹坐标数据和位移传感器数据，以与步骤S2或S3相同的扫描方法获得打磨后打磨目标的实际特征数据3i，并与打磨目标的理论参考数据4做比对，以调整打磨策略或判断打磨是否结束。

6.根据权利要求1所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述步骤S5中，机器人打磨设备在打磨工作的同时采集机器人坐标数据和位移传感器数据。

7.根据权利要求1或2所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述浮动打磨结构恒力浮动。

8.根据权利要求1或2所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述打磨工具或浮动打磨结构接触到打磨目标及打磨目标周边位置或类似位置表面进行扫描和/或打磨时，浮动打磨结构采用相同的恒力。

9.根据权利要求1所述的智能打磨方法，其特征在于：

所述步骤S1中，机器人、浮动打磨结构、打磨目标和打磨工具的安装方式为：（1）机器人前端连接浮动打磨结构，浮动打磨结构前端连接打磨工具，打磨目标固定在其他地方；（2）机器人前端连接浮动打磨结构，浮动打磨结构前端连接打磨目标，打磨工具固定在其他地方；（3）机器人前端连接打磨工具，打磨目标和浮动打磨结构连接并固定在其他地方；（4）机器人连接打磨目标，打磨工具和浮动打磨结构连接并固定在其他地方。