CN112296995B - 机器人协作搬运系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种机器人协作搬运系统，包括协作搬运的至少两个机器人，以及一控制器，所述控制器连接所有机器人；所述控制器，用于设定所有机器人的运动轨迹；所有机器人都设有监测自身运动状态和姿态的状态传感器，以及设有监测搬运过程中负重的力学传感器，所述状态传感器和所述力学传感器实时向所述控制器进行反馈；所述控制器，基于并行非线性控制系统，根据环境的约束和变化，以及实时采集的状态传感器、力学传感器的数据，调整各个机器人新的位置、姿态以及负载分配。本发明可以提高机器人协作系统应对环境改变的实时性。

Description

机器人协作搬运系统
技术领域
本发明涉及工业机器人技术领域，尤其涉及一种机器人协作搬运系统。
背景技术
目前，随着科技的发展，工业机器人越来越多地应用在工业生产中，工业生产的自动化程度也越来越高。在现代工业生产过程中，有些大型工件的搬运单个机器人已经无法完成，需要多台机器人进行协同搬运，在协同搬运的过程中，每个机器人需要很好的协同配合才能完成任务。在协作搬运的过程中，机器人之间的负载分配、各机器人的位置姿态、机器人的稳定性、相互之间的配合度和实时性都是需要解决的问题。
机器人之间的协作工作已经成为目前机器人研究领域的一个热点，特别是在复杂装配、重物搬运以及柔性化制造中发挥着越来越重要的作用。发明人在研究中发现，传统技术的技术人协作具有如下一下缺陷：某些机器人协作系统的机器人之间没有相互通信，而是按照预先设定的路径进行运动，机器人的动作也是预先定制好，这种系统可以应用在比较简单的应用场景，比如笔直的轨迹，协作搬运的两机器人也是设置为一样的大小等等，这种情况下如果发生环境的轻微干扰，机器人协作系统也不会做出较好地调整；还有些机器人协作系统，机器人之间可以进行通信，可以根据环境变化而作出调整，但一般采用的是主从式结构，一个机器人作为主机器人，一个作为从机器人，这样两机器人之间由于通信延迟，从机器人相对于主机器人的负载分配、姿态调整、力学控制的实时性就比较差。
发明内容
有鉴于此，有必要针对上述的问题，提供一种机器人协作搬运系统，能够提高系统应对环境变化和干扰时，提高系统自行调整的实时性。
一种机器人协作搬运系统，包括协作搬运的至少两个机器人，以及一控制器，所述控制器连接所有机器人；所述控制器，用于设定所有机器人的运动轨迹；所有机器人都设有监测自身运动状态和姿态的状态传感器，以及设有监测搬运过程中负重的力学传感器，所述状态传感器和所述力学传感器实时向所述控制器进行反馈；所述控制器，基于并行非线性控制系统，根据环境的约束和变化，以及实时采集的状态传感器、力学传感器的数据，调整各个机器人新的位置、姿态以及负载分配。
所述机器人协作搬运系统包含协作搬运的第一机器人和第二机器人，所述第一机器人和所述第二机器人均为六轴机器人。
所述第一机器人和所述第二机器人相对固定安装在两块底板上。
所述第一机器人和所述第二机器人的第六轴法兰盘末端安装用于协作搬运工件的末端执行器。
所述第一机器人、所述第二机器人设有的状态传感器包括用于监测机器人运动速度的速度传感器，以及用于监测六个旋转轴旋转关节角的角度传感器；所述第一机器人、所述第二机器人设有的力学传感器包括用于监测工件与末端执行器之间压力的压力传感器。
所述控制器根据各角度传感器的数据计算各机器人末端执行器的位置和姿态，并根据基于模糊神经网络的力-位置并环控制策略，并行输入力和位置数据，采用模糊神经网络进行综合，进行负载匹配以及实时调整各个机器人的位置。
本发明提供的机器人协作搬运系统，包括协作搬运的至少两个机器人，各机器人设置有采集位置和力参数的传感器，采用同一控制器接收传感器数据的反馈，并采用并行控制同时对各个机器人进行控制，相比于现有技术可以提高机器人协作搬运系统应对环境变化进行自适应调整的实时性。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的机器人协作搬运系统的应用场景示意图；
图2是本发明一个实施例提供的控制器控制策略的示意图；
图3是本发明一个实施例的控制器控制的步骤流程示意图；
1为机器人末端手臂，2为末端执行器，3为搬运工件。
具体实施方式
在本发明的一个实施例中，提供了一种机器人协作搬运系统，包括协作搬运的至少两个机器人，以及一控制器，控制器连接所有机器人；控制器，用于设定所有机器人的运动轨迹；机器人都设有监测自身运动状态和姿态的状态传感器，以及设有监测搬运过程中负重的力学传感器，状态传感器和力学传感器实时向控制器进行反馈；控制器，基于并行非线性控制系统，根据环境的约束和变化，以及实时采集的状态传感器、力学传感器的数据，调整各个机器人新的位置、姿态以及负载分配。
在一个更为具体的例子中，如图1，以双机器人协作搬运为例，机器人协作搬运系统包括第一机器人和第二机器人，两机器人均为六轴机器人，两台机器人分别固定安装在两块底板上，机器人位置相对安装。在两个机器人的第六轴法兰盘末端安装末端执行器(夹持工具)，加持工具上面都安装有力传感器用来获取搬运过程中机器人的负重，力传感器和机器人的控制器相连接，这样控制器可以实时读取力传感器发送的数据信息。两台机器人连接到同一个控制器进行控制，控制器可以能够实时读取机器人的运动速度、位置姿态。
其工作原理，首先对需要搬运的工件进行轨迹规划，并生成运动轨迹，机器人按照规划的轨迹夹持工件进行协同搬运，在搬运过程中夹具上面的力传感器能够测出对应机器人夹具所承载的力大小，并把测出的数值发送给机器人控制器，在运动过程中控制器会实时读取机器人的各个轴的关节角，通过关节角计算出机器人末端执行器的位置和姿态。
在读取机器人的受力大小以及位置和姿态后，机器人控制器采用基于模糊神经网络的智能“力/位并环”的控制策略。这种模糊神经网络控制是一种并行非线性系统，具有极强的信息综合判断决策能力，能够较好地解决输入信息之间互补性、冗余性以及容错性。此系统把采集到的数据力/位并行输入，利用模糊神经网络进行综合，然后机器人控制器根据工件的重量和每个机器人的负载以及机器人所承载的重量和位置控制机器人，从而进行自行匹配负载，实时调整机器人的位置姿态，使各个机器人合理分配负载，保证两台机器人夹持的工件时各自的末端相对位姿保持不变，使得机器人处于稳定的运行状态。力/位并行控制的基本原理如图2所示。在运行过程中如果机器人轨迹发生偏移，机器人控制器能够及时生成运动控制指令调整机器人的运行状态，使之按照规划的轨迹运行，减少误差。机器人协作系统实现方法步骤工作流程如图3。
综上所述，本发明实施例提供的机器人协作搬运系统，包括协作搬运的至少两个机器人，各机器人设置有采集位置和力参数的传感器，采用同一控制器接收传感器数据的反馈，并采用并行控制同时对各个机器人进行控制，相比于现有技术可以提高机器人协作搬运系统应对环境变化进行自适应调整的实时性。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (1)

1.一种机器人协作搬运系统，其特征在于，包括协作搬运的至少两个机器人，以及一控制器，所述控制器连接所有机器人；所述控制器，用于设定所有机器人的运动轨迹；所有机器人都设有监测自身运动状态和姿态的状态传感器，以及设有监测搬运过程中负重的力学传感器，所述状态传感器和所述力学传感器实时向所述控制器进行反馈；所述控制器根据各角度传感器的数据计算各机器人末端执行器的位置和姿态，并根据基于模糊神经网络的力-位置并环控制策略，并行输入力和位置数据，采用模糊神经网络进行综合，进行负载匹配以及实时调整各个机器人的位置；所述机器人协作搬运系统包含协作搬运的第一机器人和第二机器人，所述第一机器人和所述第二机器人均为六轴机器人；所述第一机器人、所述第二机器人设有的状态传感器包括用于监测机器人运动速度的速度传感器，以及用于监测六个旋转轴旋转关节角的角度传感器；所述第一机器人、所述第二机器人设有的力学传感器包括用于监测工件与末端执行器之间压力的压力传感器，所述第一机器人和所述第二机器人的第六轴法兰盘末端安装用于协作搬运工件的末端执行器；所述第一机器人和所述第二机器人相对固定安装在两块底板上；机器人协作搬运系统包括第一机器人和第二机器人，两台机器人位置相对安装；在两个机器人的第六轴法兰盘末端安装末端执行器，末端执行器上面都安装有力传感器用来获取搬运过程中机器人的负重，力传感器和机器人的控制器相连接；两台机器人连接到同一个控制器进行控制，控制器可以能够实时读取机器人的运动速度、位置姿态；其工作原理，首先对需要搬运的工件进行轨迹规划，并生成运动轨迹，机器人按照规划的轨迹夹持工件进行协同搬运，在搬运过程中夹具上面的力传感器能够测出对应机器人夹具所承载的力大小，并把测出的数值发送给机器人控制器，在运动过程中控制器会实时读取机器人的各个轴的关节角，通过关节角计算出机器人末端执行器的位置和姿态；在读取机器人的受力大小以及位置和姿态后，机器人控制器采用基于模糊神经网络的智能“力/位并环”的控制策略；这种模糊神经网络控制是一种并行非线性系统；此系统把采集到的数据力/位并行输入，利用模糊神经网络进行综合，然后机器人控制器根据工件的重量和每个机器人的负载以及机器人所承载的重量和位置控制机器人，从而进行自行匹配负载，实时调整机器人的位置姿态，使各个机器人合理分配负载，保证两台机器人夹持的工件时各自的末端相对位姿保持不变，使得机器人处于稳定的运行状态；在运行过程中如果机器人轨迹发生偏移，机器人控制器能够及时生成运动控制指令调整机器人的运行状态。
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