CN115026683B - 一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法 - Google Patents

一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法 Download PDF

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CN115026683B CN202210950275.6A CN202210950275A CN115026683B CN 115026683 B CN115026683 B CN 115026683B CN 202210950275 A CN202210950275 A CN 202210950275A CN 115026683 B CN115026683 B CN 115026683B
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Abstract

本发明具体公开了一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法。所述磨抛装置利用输送带和搬运机器人将待磨抛加工航空叶片搬运至卡盘上固定；然后，通过双目相机对卡盘上的航空叶片以及磨抛机器人和并联机器人进行监测，视觉处理模块基于所述监测信息进行数据处理，获取磨抛机器人和并联机器人相对于待磨抛加工航空叶片的位置姿态；最后，利用所构建的磨抛机器人控制器和并联机器人控制器进行协同控制实现待磨抛加工航空叶片的磨抛加工。该磨抛加工方法能够实现航空叶片的自动化磨抛加工，有效提升了航空叶片的磨抛效率和磨抛精度，提高了航空叶片的一致性。

Description

一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法
技术领域
本发明涉及航空叶片加工技术领域，尤其涉及一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法。
背景技术
航空发动机是一种工作环境恶劣、安全性要求极高的高精密度的动力机械，作为飞机的核心零件，其制造成本和维修成本占比极大，而且由于飞机运输的特殊性对航空发动机的稳定性要求极高。航空叶片作为航空发动机的核心部件，其磨抛精度和一致性对航空发动机的质量至关重要。
由于航空叶片磨抛加工的特殊性，目前该磨抛加工过程仍然以人工为主，人工磨抛方式依赖熟练的磨抛工人，使得航空叶片磨抛加工存在成品率低、效率低、产品一致性差等缺点，难以满足现代化航空发动机制造需求。随着机器人及其视觉系统软硬件的发展，机器人广泛用于工业生产，在一定程度上改变了传统制造模式，提高了产品质量和生产效率，本发明提供了一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置，包括控制系统、运送系统、视觉定位系统和磨抛加工系统，其中：
所述运送系统与控制系统连接用于将待磨抛加工的航空叶片进行运送，包括机架、输送带和搬运机器人，输送带设于机架上用于运送待磨抛加工的航空叶片，搬运机器人的末端设有机械爪用于将输送带上运送的待磨抛加工的航空叶片转移至磨抛加工系统；
视觉定位系统包括支架、调节器、双目相机和视觉处理模块，双目相机设于支架上用于对磨抛加工系统进行监测，调节器与支架连接用于调节支架上双目相机的高度和横向距离，视觉处理模块用于接收和处理双目相机的监测数据，并基于处理后的检测数据实现磨抛加工系统的磨抛加工作业；
磨抛加工系统用于对待磨抛加工的航空叶片进行磨抛加工，包括磨抛机器人、并联机器人、旋转平台、磨抛刀具、卡盘、驱动电机和力传感器，磨抛机器人和并联机器人并联设置，旋转平台位于并联机器人的上层平面，且旋转平台的几何中心轴与并联机器人上层平面的几何中心轴重合，驱动电机与旋转平台连接用于控制旋转平台旋转，卡盘固定位于旋转平台上用于夹持待加工航空叶片，且卡盘的几何中心与旋转平台的几何中心轴重合，力传感器贴合设于卡盘内用于监测卡盘夹持航空叶片时内壁的受力情况，磨抛刀具固定位于磨抛机器人末端执行器上用于对航空叶片进行磨抛加工。
优选地，所述输送带上固定设有若干个用于置放航空叶片的载物台。
优选地，所述载物台上设有与航空叶片相匹配的凹槽，通过所述凹槽实现航空叶片与载物台的相对固定。
优选地，所述机架上设有用于实时监测载物台上航空叶片的光电传感器，所述光电传感器与控制系统连接。
本发明还提供了一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法，所述方法基于上述所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置进行航空叶片磨抛，其包括以下步骤：
S1、启动所述磨抛装置；
S2、控制系统控制输送带运送待磨抛加工的航空叶片，并利用搬运机器人将输送带上的航空叶片搬运至卡盘；
S3、利用双目相机对卡盘上的航空叶片以及磨抛机器人和并联机器人进行监测并将监测数据发送给视觉处理模块；
S4、视觉处理模块对所接收的监测数据进行数据处理，并基于处理后的数据信息协同控制磨抛机器人和并联机器人，进而完成航空叶片的协同磨抛加工。
优选地，所述步骤S2的具体实现方式包括：
S21、利用所述控制系统控制输送带运转，并将待磨抛加工的航空叶片放置于载物台中并使待磨抛加工航空叶片与载物台相对固定；
S22、利用光电传感器实时监测，直至待磨抛加工航空叶片输送至预设位置时，控制系统控制输送带暂停运转，并发送搬运信号给搬运机器人；
S23、搬运机器人接收到搬运信号后，将待磨抛加工的航空叶片搬运至卡盘中固定并进行夹持；
S23、完成搬运后，控制系统控制输送带继续运转，同时，搬运机器人返回初始位置等待下一次搬运信号。
优选地，所述步骤S4中，视觉处理模块对卡盘（45）上的航空叶片实时监测数据进行数据处理的具体方式包括：
S41、在待磨抛加工的航空叶片的不同表面上粘贴若干个的黑白特征点，并测量每一个黑白特征点相对于目标坐标系的坐标；
S42、初始化每一个黑白特征点相对于目标坐标系的坐标，并利用双目相机采集卡盘上待磨抛加工航空叶片的图片进行预处理，提取图片中对应黑白特征点的点信息；
S43、将待磨抛加工航空叶片上的黑白特征点与双目相机监测的黑白特征点进行匹配，计算每一个黑白特征点相对相机坐标系的坐标，用公式表示为：
Figure 297399DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 371534DEST_PATH_IMAGE002
是第
Figure 398396DEST_PATH_IMAGE003
个黑白特征点在第
Figure 789581DEST_PATH_IMAGE004
个相机的投影,
Figure 77343DEST_PATH_IMAGE005
是第
Figure 463325DEST_PATH_IMAGE003
个黑白特征点在相机坐标系的其次坐标，
Figure 836538DEST_PATH_IMAGE006
为相机矩阵，
Figure 700588DEST_PATH_IMAGE007
为第
Figure 108436DEST_PATH_IMAGE004
个相机相对相机坐标系的齐次矩阵，通过标定双目相机即可确定相机矩阵与齐次矩阵；
S44、基于每一个黑白特征点在相机坐标系的坐标和在目标坐标系的坐标，建立每一个黑白特征点的投影方程，用公式表示为：
Figure 399740DEST_PATH_IMAGE008
Figure 260249DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 927990DEST_PATH_IMAGE010
目标坐标系相对双目相机的姿态，
Figure 190345DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 918129DEST_PATH_IMAGE003
个黑白特征点在目标坐标系的坐标；
S45、将卡盘上待磨抛加工航空叶片中的黑白特征点的投影方程组成方程组，求解所述方程组获得目标坐标系在相机坐标系的姿态；
S46、对目标坐标系在相机坐标系的姿态进行Kalman滤波处理。
优选地，所述步骤S4中视觉处理模块对磨抛机器人（41）和并联机器人（42）的实时监测数据进行数据处理的具体方式包括：
S411、获取磨抛机器人相对目标坐标系的姿态，并计算磨抛机器人的实际加工轨迹和磨抛机器人坐标系相对于目标坐标系的旋转矩阵；
S412、定义并联机器人的跟踪误差，用公式表示为：
Figure 469196DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 799683DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 588648DEST_PATH_IMAGE014
分别为并联机器人的期望姿态与实际姿态，期望姿态
Figure 487334DEST_PATH_IMAGE015
由人工示教或相关规划软件规划的轨迹确定，实际姿态
Figure 522767DEST_PATH_IMAGE016
通过双目相机监测获得，
Figure 391366DEST_PATH_IMAGE017
为逆运动学求解函数，
Figure 503679DEST_PATH_IMAGE018
表示某一时刻；
S413、构建并联机器人控制器，用公式表示为：
Figure 104424DEST_PATH_IMAGE019
式中，
Figure 426821DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 974477DEST_PATH_IMAGE021
以及
Figure 65930DEST_PATH_IMAGE022
为可调节的控制器参数；
S414、定义磨抛机器人的跟踪误差和滑模面，其中，磨抛机器人的跟踪误差用公式表示为：
Figure 306418DEST_PATH_IMAGE023
式中，
Figure 850532DEST_PATH_IMAGE024
为期望的相对加工轨迹，其由人工示教或相关规划软件规划的轨迹确定，
Figure 201879DEST_PATH_IMAGE025
为磨抛机器人的实际加工轨迹；
所述磨抛机器人的滑模面用公式表示为：
Figure 882259DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure 293649DEST_PATH_IMAGE027
为可调的控制器参数
S415、构建磨抛机器人（41）的控制器，用公式表示为：
Figure 325059DEST_PATH_IMAGE028
式中，
Figure 214517DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 952666DEST_PATH_IMAGE030
以及
Figure 659591DEST_PATH_IMAGE031
为可调的控制器参数。
优选地，所述步骤S411中获取磨抛机器人相对目标坐标系的姿态，具体实现方式包括：
S4111、基于预先测量的目标坐标系相对并联机器人的姿态信息并进行初始化；
S4112、对所述驱动电机的编码器信息进行Kalman滤波处理，并确定目标坐标系在并联机器人坐标系的姿态，用公式表示为：
Figure 53663DEST_PATH_IMAGE032
式中，
Figure 874376DEST_PATH_IMAGE033
为目标坐标系相对并联机器人坐标系的齐次矩阵，
Figure 404715DEST_PATH_IMAGE034
为经过Kalman滤波的电机转角；
S4113、计算磨抛机器人相对目标坐标系的姿态，用公式表示为：
Figure 16962DEST_PATH_IMAGE035
Figure 898330DEST_PATH_IMAGE036
式中，
Figure 519804DEST_PATH_IMAGE037
为磨抛机器人坐标系相对并联机器人坐标系的齐次矩阵，
Figure 170228DEST_PATH_IMAGE038
为并联机器人坐标系相对相机坐标系的齐次矩阵，
Figure 953377DEST_PATH_IMAGE039
为磨抛机器人坐标系相对相机坐标系的齐次矩阵。
与现有技术比较，本发明提供的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置及控制方法，所述磨抛装置利用控制系统控制输送带将待磨抛加工航空叶片进行输送，并通过搬运机器人将输送带上的待磨抛加工航空叶片搬运至卡盘固定，双目相机对磨抛机器人和并联机器人进行实时监测，然后视觉处理模块基于实时监测信息计算出磨抛机器人和并联机器人的位置姿态，最后基于所计算的位置姿态信息进行协同控制，实现待磨抛加工航空叶片的磨抛加工作业，能够实现航空叶片的自动化磨抛加工，有效提升了航空叶片的磨抛效率和磨抛精度，提高了航空叶片的一致性。
附图说明
图1为本发明中一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置的结构示意图；
图2为本发明中一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法流程图；
图3是本发明中多机器人协同控制算法结构图。
图中，1.控制系统，21.机架，22.输送带，23.搬运机器人，24.载物台，25.光电传感器，31.支架，32.调节器，33.双目相机，41.磨抛机器人，42.并联机器人，43.旋转平台，44.磨抛刀具，45.卡盘，46.驱动电机。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置，包括控制系统1、运送系统、视觉定位系统和磨抛加工系统，其中：
所述运送系统与控制系统1连接用于将待磨抛加工的航空叶片进行运送，包括机架21、输送带22和搬运机器人23，输送带22设于机架21上用于运送待磨抛加工的航空叶片，搬运机器人23的末端设有机械爪用于将输送带22上运送的待磨抛加工的航空叶片转移至磨抛加工系统；
视觉定位系统包括支架31、调节器32、双目相机33和视觉处理模块，双目相机33设于支架31上用于对磨抛加工系统进行监测，调节器32与支架31连接用于调节支架31上双目相机33的高度和横向距离，视觉处理模块用于接收和处理双目相机33的监测数据，并基于处理后的检测数据实现磨抛加工系统的磨抛加工作业；
磨抛加工系统用于对待磨抛加工的航空叶片进行磨抛加工，包括磨抛机器人41、并联机器人42、旋转平台43、磨抛刀具44、卡盘45、驱动电机46和力传感器，磨抛机器人41和并联机器人42并联设置，旋转平台43位于并联机器人42的上层平面，且旋转平台43的几何中心轴与并联机器人42上层平面的几何中心轴重合，驱动电机46与旋转平台43连接用于控制旋转平台43旋转，卡盘45固定位于旋转平台43上用于夹持待加工航空叶片，且卡盘45的几何中心与旋转平台43的几何中心轴重合，力传感器贴合设于卡盘45内用于监测卡盘45夹持航空叶片时内壁的受力情况，磨抛刀具44固定位于磨抛机器人41末端执行器上用于对航空叶片进行磨抛加工。
本实施例中，所述输送带22上固定设有若干个用于置放航空叶片的载物台24，所述载物台24上设有与航空叶片相匹配的凹槽（图中未示出），通过所述凹槽实现航空叶片与载物台24的相对固定。所述载物台24的数量和间距可根据实际需求进行调整，考虑到航空叶片种类的多样性，载物台可选择具有定位功能的载物台以提高装置的柔性。
其中，所述调节器32与支架31采用螺纹连接，基于螺纹连接的方式对支架31上的双目相机33的高度和横向距离进行调节，有效保证了调节精度，且定期需要对双目相机33进行标定以保证测量精度。
本实施例中，待磨抛加工航空叶片置放于输送带22上的载物台24中，并在控制系统1的控制下随输送带22输送，搬运机器人23将输送带22上的待磨抛加工航空叶片搬运至卡盘45固定，通过双目相机33对磨抛机器人41和并联机器人42进行实时监测，然后视觉处理模块基于实时监测信息计算出磨抛机器人41和并联机器人42的位置姿态，最后基于所计算的位置姿态信息进行协同控制，并在磨抛加工系统的配合下实现待磨抛加工航空叶片的磨抛加工作业。所述磨抛装置能够实现航空叶片的自动化磨抛加工，有效提升了航空叶片的磨抛效率和磨抛精度，提高了航空叶片的一致性。
在另一具体实施例中，所述机架21上设有用于实时监测载物台24上航空叶片的光电传感器25，所述光电传感器25与控制系统1连接。所述光电传感器25的具体安装位置以实际需求而设定，其能够对载物台24及其载物台24上的待磨抛加工航空叶片进行实时监测并为控制系统1提供监测信号，从而判断是否需要暂停输送带22以供搬运机器人23将待磨抛加工航空叶片搬运至卡盘45上，为自动化磨抛加工提供了保障。
其中，搬运机器人23的末端设有第一法兰盘，第一法兰盘上固定设有用于搬运待磨抛加工航空叶片的电驱动机械爪，电驱动机械爪的对称轴与搬运机器人23末端第一法兰盘轴线重合；
本实施例中，所述磨抛刀具44的作业速度可控，旋转平台43的旋转速度可控，卡盘45为可随旋转平台43一起旋转的气动三爪卡盘，当所述力传感器达到受力阈值即保持当前夹持状态。在磨抛加工过程中，所述并联机器人42通过调整待磨抛加工航空叶片姿态能够有效降低磨抛机器人41工作空间约束、航空叶片自身遮挡对磨抛加工的影响。
如图2、图3所示，本发明还提供了一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法，所述方法基于上述所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置进行航空叶片磨抛，其包括以下步骤：
S1、启动所述磨抛装置；
S2、控制系统1控制输送带22运送待磨抛加工的航空叶片，并利用搬运机器人23将输送带22上的航空叶片搬运至卡盘45；
具体地，
S21、利用所述控制系统1控制输送带22运转，并将待磨抛加工的航空叶片放置于载物台24中并使待磨抛加工航空叶片与载物台24相对固定；
S22、利用光电传感器25实时监测，直至待磨抛加工航空叶片输送至预设位置时，控制系统1控制输送带22暂停运转，并发送搬运信号给搬运机器人23；
S23、搬运机器人23接收到搬运信号后，将待磨抛加工的航空叶片搬运至卡盘45中固定并进行夹持；
S23、完成搬运后，控制系统1控制输送带22继续运转，同时，搬运机器人23返回初始位置等待下一次搬运信号。
S3、利用双目相机33对卡盘45上的航空叶片以及磨抛机器人41和并联机器人（42）进行监测并将监测数据发送给视觉处理模块；需要说明的是，本实施例中，双目相机33仅对磨抛机器人41的末端执行器和并联机器人42的末端执行器进行实时监测即可，不需要对磨抛机器人41和并联机器人42的整个结构进行监测。
S4、视觉处理模块对所接收的监测数据进行数据处理，并基于处理后的数据信息协同控制磨抛机器人41和并联机器人42，进而完成航空叶片的协同磨抛加工；
该步骤中，视觉处理模块对所接收航空叶片的监测数据进行数据处理的具体步骤为：
本步骤中，利用视觉处理模块对双目相机33的监测数据进行数据处理，进而估计出磨抛机器人41和并联机器人42的位置姿态，具体为：
S41、在待磨抛加工的航空叶片的不同表面上粘贴若干个的黑白特征点，并测量每一个黑白特征点相对于目标坐标系的坐标；
本实施例中，黑白特征点的数量选择为六个，六个黑白特征点粘贴在待磨抛加工的航空叶片不同平面上，其中，黑白特征点由外黑内白的同心园构成。
S42、初始化每一个黑白特征点相对于目标坐标系的坐标，并利用双目相机33采集卡盘45上待磨抛加工航空叶片的图片进行预处理，提取图片中对应黑白特征点的点信息；
S43、将待磨抛加工航空叶片上的黑白特征点与双目相机33监测的黑白特征点进行匹配，计算每一个黑白特征点相对相机坐标系的坐标，用公式表示为：
Figure 322041DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 153731DEST_PATH_IMAGE002
是第
Figure 48875DEST_PATH_IMAGE003
个黑白特征点在第
Figure 878290DEST_PATH_IMAGE004
个相机的投影,
Figure 858885DEST_PATH_IMAGE005
是第
Figure 697528DEST_PATH_IMAGE003
个黑白特征点在相机坐标系的其次坐标，
Figure 181599DEST_PATH_IMAGE006
为相机矩阵，
Figure 181916DEST_PATH_IMAGE007
为第
Figure 384227DEST_PATH_IMAGE004
个相机相对相机坐标系的齐次矩阵，通过标定双目相机即可确定相机矩阵与齐次矩阵；
S44、基于每一个黑白特征点在相机坐标系的坐标和在目标坐标系的坐标，建立每一个黑白特征点的投影方程，用公式表示为：
Figure 823298DEST_PATH_IMAGE008
Figure 302821DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 861323DEST_PATH_IMAGE010
目标坐标系相对双目相机的姿态，
Figure 426297DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 465797DEST_PATH_IMAGE003
个黑白特征点在目标坐标系的坐标；
S45、将卡盘45上待磨抛加工航空叶片中的黑白特征点的投影方程组成方程组，求解所述方程组获得目标坐标系在相机坐标系的姿态；
该步骤中，所述方程组的求解过程为现有技术，此处不再赘述。
S46、对目标坐标系在相机坐标系的姿态进行Kalman滤波处理。
该步骤中，视觉处理模块对所接收磨抛机器人41和并联机器人42的监测数据进行数据处理的具体步骤为：
S411、获取磨抛机器人41相对目标坐标系的姿态，并计算磨抛机器人的实际加工轨迹和磨抛机器人坐标系相对于目标坐标系的旋转矩阵；
在磨抛机器人41和并联机器人42的协同控制中，需要获取磨抛机器人41相对目标坐标系的姿态，其具体过程为：
S4111、基于预先测量的目标坐标系相对并联机器人42的姿态信息并进行初始化；
S4112、对所述驱动电机的编码器信息进行Kalman滤波处理，并确定目标坐标系在并联机器人坐标系的姿态，用公式表示为：
Figure 799826DEST_PATH_IMAGE032
式中，
Figure 532159DEST_PATH_IMAGE033
为目标坐标系相对并联机器人坐标系的齐次矩阵，
Figure 381166DEST_PATH_IMAGE034
为经过Kalman滤波的电机转角；
该步骤中，基于驱动电机编码器的反馈信号计算出电机转角，经过Kalman滤波处理后，进而确定目标坐标系在并联机器人坐标系中的姿态；
S4113、计算磨抛机器人41相对目标坐标系的姿态，用公式表示为：
Figure 99723DEST_PATH_IMAGE035
Figure 678472DEST_PATH_IMAGE036
式中，
Figure 457072DEST_PATH_IMAGE037
为磨抛机器人坐标系相对并联机器人坐标系的齐次矩阵，
Figure 855693DEST_PATH_IMAGE038
为并联机器人坐标系相对相机坐标系的齐次矩阵，
Figure 377941DEST_PATH_IMAGE039
为磨抛机器人坐标系相对相机坐标系的齐次矩阵。
S412、定义并联机器人42的跟踪误差，用公式表示为：
Figure 811196DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 760698DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 318718DEST_PATH_IMAGE014
分别为并联机器人的期望姿态与实际姿态，期望姿态
Figure 972553DEST_PATH_IMAGE015
由人工示教或相关规划软件规划的轨迹确定，实际姿态
Figure 932419DEST_PATH_IMAGE016
通过双目相机监测获得，
Figure 177456DEST_PATH_IMAGE017
为逆运动学求解函数，
Figure 691613DEST_PATH_IMAGE018
表示某一时刻；
S413、构建并联机器人42控制器，用公式表示为：
Figure 683228DEST_PATH_IMAGE019
式中，
Figure 435283DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 116800DEST_PATH_IMAGE021
以及
Figure 852675DEST_PATH_IMAGE022
为可调节的控制器参数；
S414、定义磨抛机器人41的跟踪误差和滑模面，其中，磨抛机器人41的跟踪误差用公式表示为：
Figure 317154DEST_PATH_IMAGE023
式中，
Figure 313929DEST_PATH_IMAGE024
为期望的相对加工轨迹，其由人工示教或相关规划软件规划的轨迹确定，
Figure 776135DEST_PATH_IMAGE025
为磨抛机器人的实际加工轨迹；
所述磨抛机器人41的滑模面用公式表示为：
Figure 123939DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure 329793DEST_PATH_IMAGE027
为可调的控制器参数
S415、构建磨抛机器人41的控制器，用公式表示为：
Figure 118757DEST_PATH_IMAGE028
式中，
Figure 142077DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 586965DEST_PATH_IMAGE030
以及
Figure 455564DEST_PATH_IMAGE031
为可调的控制器参数。
本具体实施例中，首先，利用输送带22和搬运机器人23将待磨抛加工航空叶片搬运至卡盘45上固定；然后，通过双目相机33对卡盘45上的航空叶片以及磨抛机器人41和并联机器人42进行监测，视觉处理模块基于所述监测信息进行数据处理，获取磨抛机器人41和并联机器人42相对于待磨抛加工航空叶片的位置姿态；最后，利用所构建的磨抛机器人控制器和并联机器人42控制器进行协同控制实现待磨抛加工航空叶片的磨抛加工。该磨抛加工方法能够实现航空叶片的自动化磨抛加工，有效提升了航空叶片的磨抛效率和磨抛精度，提高了航空叶片的一致性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置，其特征在于，包括控制系统（1）、运送系统、视觉定位系统和磨抛加工系统，其中：
所述运送系统与控制系统（1）连接用于将待磨抛加工的航空叶片进行运送，包括机架（21）、输送带（22）和搬运机器人（23），输送带（22）设于机架（21）上用于运送待磨抛加工的航空叶片，搬运机器人（23）的末端设有机械爪用于将输送带（22）上运送的待磨抛加工的航空叶片转移至磨抛加工系统；
视觉定位系统包括支架（31）、调节器（32）、双目相机（33）和视觉处理模块，双目相机（33）设于支架（31）上用于对磨抛加工系统进行监测，调节器（32）与支架（31）连接用于调节支架（31）上双目相机（33）的高度和横向距离，视觉处理模块用于接收和处理双目相机（33）的监测数据，并基于处理后的检测数据实现磨抛加工系统的磨抛加工作业；
磨抛加工系统用于对待磨抛加工的航空叶片进行磨抛加工，包括磨抛机器人（41）、并联机器人（42）、旋转平台（43）、磨抛刀具（44）、卡盘（45）、驱动电机（46）和力传感器，磨抛机器人（41）和并联机器人（42）并联设置，旋转平台（43）位于并联机器人（42）的上层平面，且旋转平台（43）的几何中心轴与并联机器人（42）上层平面的几何中心轴重合，驱动电机（46）与旋转平台（43）连接用于控制旋转平台（43）旋转，卡盘（45）固定位于旋转平台（43）上用于夹持待加工航空叶片，且卡盘（45）的几何中心与旋转平台（43）的几何中心轴重合，力传感器贴合设于卡盘（45）内用于监测卡盘（45）夹持航空叶片时内壁的受力情况，磨抛刀具（44）固定位于磨抛机器人（41）末端执行器上用于对航空叶片进行磨抛加工；
视觉处理模块用于接收和处理双目相机（33）的监测数据包括视觉处理模块对卡盘（45）上的航空叶片实时监测数据进行数据处理以及对磨抛机器人（41）和并联机器人（42）的实时监测数据进行数据处理，其中，视觉处理模块对磨抛机器人（41）和并联机器人（42）的实时监测数据进行数据处理的具体方式包括：
获取磨抛机器人（41）相对目标坐标系的姿态，并计算磨抛机器人的实际加工轨迹和磨抛机器人坐标系相对于目标坐标系的旋转矩阵；
定义并联机器人（42）的跟踪误差，用公式表示为：
Figure 30712DEST_PATH_IMAGE001
式中，和
Figure 416694DEST_PATH_IMAGE002
分别为并联机器人的期望姿态与实际姿态，期望姿态
Figure 462011DEST_PATH_IMAGE003
由人工示教或相关规划软件规划的轨迹确定，实际姿态
Figure 714611DEST_PATH_IMAGE002
通过双目相机监测获得，
Figure 997825DEST_PATH_IMAGE004
为逆运动学求解函数，
Figure 148184DEST_PATH_IMAGE005
表示某一时刻；
构建并联机器人（42）控制器，用公式表示为：
Figure 884059DEST_PATH_IMAGE007
式中，
Figure 427166DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 361624DEST_PATH_IMAGE009
以及
Figure 823830DEST_PATH_IMAGE010
为可调节的控制器参数；
S414、定义磨抛机器人（41）的跟踪误差和滑模面，其中，磨抛机器人（41）的跟踪误差用公式表示为：
Figure 171634DEST_PATH_IMAGE011
式中，
Figure 377488DEST_PATH_IMAGE012
为期望的相对加工轨迹，其由人工示教或相关规划软件规划的轨迹确定，
Figure 478037DEST_PATH_IMAGE013
为磨抛机器人的实际加工轨迹；
所述磨抛机器人（41）的滑模面用公式表示为：
Figure 376723DEST_PATH_IMAGE014
式中，
Figure 211824DEST_PATH_IMAGE015
为可调的控制器参数；
构建磨抛机器人（41）的控制器，用公式表示为：
Figure 752526DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 864839DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 544213DEST_PATH_IMAGE018
以及
Figure 741976DEST_PATH_IMAGE019
为可调的控制器参数。
2.根据权利要求1所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置，其特征在于，所述输送带（22）上固定设有若干个用于置放航空叶片的载物台（24）。
3.根据权利要求2所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置，其特征在于，所述载物台（24）上设有与航空叶片相匹配的凹槽，通过所述凹槽实现航空叶片与载物台（24）的相对固定。
4.根据权利要求3所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置，其特征在于，所述机架（21）上设有用于实时监测载物台（24）上航空叶片的光电传感器（25），所述光电传感器（25）与控制系统（1）连接。
5.一种基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法，其特征在于，所述方法基于权利要求4所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛装置进行航空叶片磨抛，其包括以下步骤：
S1、启动所述磨抛装置；
S2、控制系统（1）控制输送带（22）运送待磨抛加工的航空叶片，并利用搬运机器人（23）将输送带（22）上的航空叶片搬运至卡盘（45）；
S3、利用双目相机（33）对卡盘（45）上的航空叶片以及磨抛机器人（41）和并联机器人（42）进行监测并将监测数据发送给视觉处理模块；
S4、视觉处理模块对所接收的监测数据进行数据处理，并基于处理后的数据信息协同控制磨抛机器人（41）和并联机器人（42），进而完成航空叶片的协同磨抛加工。
6.根据权利要求5所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现方式包括：
S21、利用所述控制系统（1）控制输送带（22）运转，并将待磨抛加工的航空叶片放置于载物台（24）中并使待磨抛加工航空叶片与载物台（24）相对固定；
S22、利用光电传感器（25）实时监测，直至待磨抛加工航空叶片输送至预设位置时，控制系统（1）控制输送带（22）暂停运转，并发送搬运信号给搬运机器人（23）；
S23、搬运机器人（23）接收到搬运信号后，将待磨抛加工的航空叶片搬运至卡盘（45）中固定并进行夹持；
S23、完成搬运后，控制系统（1）控制输送带（22）继续运转，同时，搬运机器人（23）返回初始位置等待下一次搬运信号。
7.根据权利要求6所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法，其特征在于，所述步骤S4中，视觉处理模块对卡盘（45）上的航空叶片实时监测数据进行数据处理的具体方式包括：
S41、在待磨抛加工的航空叶片的不同表面上粘贴若干个的黑白特征点，并测量每一个黑白特征点相对于目标坐标系的坐标；
S42、初始化每一个黑白特征点相对于目标坐标系的坐标，并利用双目相机（33）采集卡盘（45）上待磨抛加工航空叶片的图片进行预处理，提取图片中对应黑白特征点的点信息；
S43、将待磨抛加工航空叶片上的黑白特征点与双目相机（33）监测的黑白特征点进行匹配，计算每一个黑白特征点相对相机坐标系的坐标，用公式表示为：
Figure 148687DEST_PATH_IMAGE020
式中，
Figure 115506DEST_PATH_IMAGE021
是第
Figure 732825DEST_PATH_IMAGE022
个黑白特征点在第
Figure 949043DEST_PATH_IMAGE023
个相机的投影,
Figure 300390DEST_PATH_IMAGE024
是第
Figure 246349DEST_PATH_IMAGE025
个黑白特征点在相机坐标系的齐次坐标，
Figure 392160DEST_PATH_IMAGE026
为相机矩阵，
Figure 174302DEST_PATH_IMAGE027
为第
Figure 63761DEST_PATH_IMAGE023
个相机相对相机坐标系的齐次矩阵，通过标定双目相机即可确定相机矩阵与齐次矩阵；
S44、基于每一个黑白特征点在相机坐标系的坐标和在目标坐标系的坐标，建立每一个黑白特征点的投影方程，用公式表示为：
Figure 129806DEST_PATH_IMAGE028
Figure 508834DEST_PATH_IMAGE029
式中，
Figure 902906DEST_PATH_IMAGE030
目标坐标系相对双目相机的姿态，
Figure 969957DEST_PATH_IMAGE031
为第
Figure 500296DEST_PATH_IMAGE025
个黑白特征点在目标坐标系的坐标；
S45、将卡盘（45）上待磨抛加工航空叶片中的黑白特征点的投影方程组成方程组，求解所述方程组获得目标坐标系在相机坐标系的姿态；
S46、对目标坐标系在相机坐标系的姿态进行Kalman滤波处理。
8.根据权利要求5所述的基于多机器人协同的航空叶片磨抛控制方法，其特征在于，所述获取磨抛机器人（41）相对目标坐标系的姿态，具体实现方式包括：
S4111、基于预先测量的目标坐标系相对并联机器人（42）的姿态信息并进行初始化；
S4112、对所述驱动电机的编码器信息进行Kalman滤波处理，并确定目标坐标系在并联机器人坐标系的姿态，用公式表示为：
Figure 112543DEST_PATH_IMAGE032
式中，
Figure 993911DEST_PATH_IMAGE033
为目标坐标系相对并联机器人坐标系的齐次矩阵，
Figure 366118DEST_PATH_IMAGE034
为经过Kalman滤波的电机转角；
S4113、计算磨抛机器人（41）相对目标坐标系的姿态，用公式表示为：
Figure 16542DEST_PATH_IMAGE035
Figure 471794DEST_PATH_IMAGE036
式中，
Figure 965092DEST_PATH_IMAGE037
为磨抛机器人坐标系相对并联机器人坐标系的齐次矩阵，
Figure 44DEST_PATH_IMAGE038
为并联机器人坐标系相对相机坐标系的齐次矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为磨抛机器人坐标系相对相机坐标系的齐次矩阵。
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