WO2010003289A1 - 一种使机器人高精度跟踪指定路径的设备和方法 - Google Patents

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WO2010003289A1
WO2010003289A1 PCT/CN2008/071687 CN2008071687W WO2010003289A1 WO 2010003289 A1 WO2010003289 A1 WO 2010003289A1 CN 2008071687 W CN2008071687 W CN 2008071687W WO 2010003289 A1 WO2010003289 A1 WO 2010003289A1
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weld
robot
deviation
center point
algorithm
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PCT/CN2008/071687
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罗振军
王琛元
贺云
姜春英
邹媛媛
田永利
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中国科学院沈阳自动化研究所
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    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
    • B25J9/1684—Tracking a line or surface by means of sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/08—Devices involving relative movement between laser beam and workpiece
    • B23K26/0869—Devices involving movement of the laser head in at least one axial direction
    • B23K26/0876—Devices involving movement of the laser head in at least one axial direction in at least two axial directions
    • B23K26/0884—Devices involving movement of the laser head in at least one axial direction in at least two axial directions in at least in three axial directions, e.g. manipulators, robots
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
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    • G05B2219/36—Nc in input of data, input key till input tape
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    • G—PHYSICS
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B2219/36—Nc in input of data, input key till input tape
    • G05B2219/36407—Follow path with probe, store deviations for correction during normal operation
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/47—Tracing, tracking
    • G05B2219/4705—Detect edge during machining, welding, sewing

Definitions

  • the present invention relates to tracking compensation techniques, and more particularly to an apparatus and path tracking compensation method that enables a robot to track a specified path (e.g., a weld) with high precision.
  • the apparatus and method enable a highly accurate process such as laser welding for a human system with low precision.
  • laser welding has the following remarkable features: the welding speed can reach more than 4m-15m/min, while the welding speed of traditional arc welding is generally only 0.5m-l.Om/min; the tracking positioning accuracy is high, and the welding seam tracking error It is required to be within the soil (0.05-O.lmm), which is much lower than the required tracking error of ⁇ 0.5mm in arc welding.
  • Existing laser welding robot systems generally have problems such as low path tracking accuracy, high cost, and poor scalability, and there is still room for improvement.
  • the basic indicators of existing industrial robots with high positioning accuracy are as follows: the spatial positioning accuracy is generally on the order of lmm, the single-point repeat positioning accuracy is on the order of O mm, and the path repeatability is on the order of 0.2 mm. Although the single-point repeat positioning accuracy of industrial robots is better, the spatial positioning accuracy and path repeatability cannot meet the requirements of laser welding at high speed. Therefore, it is necessary to solve the spatial positioning accuracy and path repeatability of industrial robots when tracking high-speed continuous paths. High problem.
  • a common method for improving the positioning accuracy of a robot is to compensate for the position of the center point of the robot tool. According to the working characteristics, it can be divided into an offline compensation method and an online compensation method.
  • the offline compensation method adopts the "two-step work mode" of "teaching an offline to modify the teaching point and then soldering". Considering that the spatial positioning accuracy of industrial robots and the accuracy of path interpolation are not high, it is necessary to specify a large number. Teaching points, and fine-tuning the teaching points based on the measurement results (such as the measurement results of the coaxial vision system mentioned later). Since the manual modification of the teaching point is too efficient, automatically correcting the robot teaching points and other parameters has always been a hot topic in the robot field.
  • a patent from ABB (US Patent No. US7130718) proposes an iterative learning control method to automatically and repeatedly correct the robot's motion path planning, torque feedforward control and friction model.
  • the online compensation method uses the "memory-playback" two-step work mode.
  • a representative patent is United Technologies Corporation of the United States (US Patent No. US4922174), which is difficult for the coaxial vision system (ie, the vision system located directly above the tool center point) under strong light interference during arc welding. Seeing the problem of welds, a compensation scheme is proposed. During the air run phase (ie, no welding), the deviation data of the center point of the robot tool and the specified path is measured and recorded by the coaxial vision system, and the actual welding stage is recorded. The measured data is played back, and the robot pose is incrementally corrected based on the data.
  • the patent of Zhou Law et al. China Patent No.
  • the vision system shoots a small weld in front of the welding torch and calculates the weld and the robot online.
  • the deviation and the angle of the advancing direction, the robot position and posture adjustment increments are controlled online according to the deviation and the angle, and the robot posture adjustment increment is recorded; the robot posture adjustment increment is played back in the actual welding phase.
  • the limitation of the above two online compensation methods is that an empty run is required before each welding, so the efficiency in mass production is low;
  • the robot path and the robot path in the actual welding stage are inevitably subject to path repeat deviation, so the positioning accuracy of the method is also limited.
  • the online compensation method should be called a pseudo-online compensation method in a strict sense, because the playback measurement data (or the robot pose adjustment increment) is not obtained online in the actual welding stage.
  • weld seam tracking technology has been used in the 1980s, and there are many patents related to weld seam tracking, such as the Caterpillar patent (US Patent No. US4591689), the US Westinghouse Electronics Company patent (US Patent No. US4952772).
  • these patents and researches are aimed at robotic arc welding. Because the requirements of tracking speed and positioning accuracy are far from those of laser welding, the corresponding seam tracking system is difficult to apply in laser welding, and there is no literature analysis of these welding. The root cause of the tracking accuracy of the seam tracking system is not high.
  • the accuracy of weld tracking depends mainly on the following factors: (1) welding speed and robot path accuracy; (2) sampling frequency and measurement accuracy of the weld position measuring sensor; (3) placement in front of the laser processing head The distance between the weld position measurement sensor and the center point of the robot tool (also called the forward distance); (4) the control period and positioning accuracy of the robot position correction device; (5) the robustness and accuracy of the path tracking algorithm; 6) Dimensional tolerances of welding materials (such as plates) during batch welding, repeated positioning accuracy of fixtures, and thermal deformation during welding. Under current hardware conditions, the forward distance has the greatest impact. Due to the characteristics of the laser welding process, there are many strong interference factors near the center point of the robot tool during the welding process, so the forward viewing distance is difficult to achieve.
  • the robot tool center point deviation If the forward distance exceeds a certain threshold value, even if the front weld position measuring sensor can accurately identify and track the specified path, there may still be a large deviation between the robot tool center point and the specified path (referred to as the tool center point deviation). ), which greatly exceeds the range allowed by the laser splicing, so the robot tool center point position compensation must also be performed. Because tracking and making up The compensation must be performed online at the same time, and the compensation process can adopt the online compensation method mentioned above.
  • German Deutsche Aerospace AG (now DASA) pre-manufactured robotic systems for laser welding (Barthel, KG, Holick, ER, Pfefferle, R., "SCOUT Seam Follower", Proc. mt. Conf Lasers as Tools For Manufacturing. SPIE Vol.2062, pp.122-129, Boston, USA, 1994 ), they use a weld seam tracking sensor with five laser structured light strips to shorten the measurement cycle of the weld position by 4-5 Times.
  • the sensor is mounted approximately 30mm in front of the laser processing head.
  • the sensor system interacts with the robot (articulated or Cartesian coordinate) control system to achieve incremental correction of the robot's trajectory.
  • the British Meta Company commercialized the SCOUT system and developed dedicated interface boards for robots from companies such as Motoman, FANUC, CLOOS, KUKA and ABB in Sweden.
  • the limitation of this type of system is that only limited robot models of individual companies can be used, which are mainly suitable for medium and low speed laser welding with welding speeds below 3 m/min.
  • the laser welding robot manufactured by Reis Lasertec of Germany uses the optical lens control system to realize the position correction of the f/ tl human tool center point (generally the laser spot formed by laser beam focusing).
  • the laser processing head is equipped with a laser structured light sensor for welding.
  • the measurement of the position of the seam, the distance between the structural light stripe and the center of the laser spot is only 1.5 mm, so even if the deviation of the robot's motion track and the weld is large, the system can achieve high-precision tracking of the weld.
  • the measurement system usually has spatial interference with the wire feeding system and the protective gas pipe, the limitation of this device is that it is difficult to achieve laser wire bonding welding, laser composite welding and shielding gas transportation.
  • a patent from Servo-Robot, USA proposes to mount two mutually perpendicular servo-driven linear slides (referred to as cross-slides) at the end of an industrial robot, and then mount the machining tool on the cross-slide.
  • a weld seam tracking sensor is installed in front of the processing tool.
  • the weld seam tracking sensor uses a laser structured light sensor to measure the position of the weld.
  • the distance between the structured light and the laser spot is generally 8-20 mm.
  • an embodiment of the sensor can also obtain a two-dimensional image near the center point of the robot tool through the mirror. In this patent, the correction of the robot trajectory is achieved by the movement of the linear slide.
  • the patent also discloses a path tracking algorithm based on dynamic data buffer and a compensation algorithm based on historical data buffer.
  • the compensation algorithm consists of two steps. The first step is empty running. The robot runs according to the teaching track. The cross carriage is fixed. The weld offset measured by the laser structured light sensor is saved in the historical data buffer. The second step is actual welding. The robot runs according to the teaching track. The weld offset measured by the laser structured light sensor is superimposed with the corresponding data of the historical data buffer after the delay processing of the dynamic data buffer to obtain a cross. The position setting value of the carriage, the cross carriage moves according to the position setting value to realize the position correction.
  • the patent first proposed the idea of tracking and compensating simultaneously, the patent's explanation of the tracking compensation algorithm is obviously wrong, and the path tracking error according to the algorithm will not converge.
  • the existing laser welding f/ tl human system mostly uses laser structured light sensor to measure the position of the weld seam, thereby obtaining the offset of the front weld seam.
  • the advantage is that the reliability is good, and the three-dimensional information of the weld joint can be obtained, but the disadvantage is that It is expensive, and sometimes it is difficult to get enough resolution and requires a special design.
  • coaxial vision systems are often used to observe around solder joints for on-line monitoring of processes. Only a few patents use a coaxial vision system for weld position measurement, and are mainly concentrated in the field of arc welding. For example, Ohio, USA The State University patent (US Patent No.
  • the existing robotic laser welding system uses laser structured light sensor for weld seam tracking, or uses a coaxial vision system for weld seam tracking, or uses a coaxial vision system for online compensation, and does not comprehensively utilize laser structured light.
  • the information of the sensor and the coaxial vision measurement system for seam tracking and compensation does not fully utilize the characteristics of the coaxial vision system, and cannot fundamentally solve the problem that the robot tracks the specified path with high precision.
  • the object of the present invention is to provide a laser processing head device for tracking a specified path with low hardware requirements, and a path tracking/compensation control method for solving a tool for high-precision path tracking of an industrial robot.
  • the center point positioning accuracy does not meet the laser welding requirements.
  • the device for accurately tracking the specified path by the f/tl person is composed of a robot body, a tool holder, a position correction device, a laser processing head unit and a control system, wherein: the position correction device mounted with the laser processing head unit is located at the end of the robot body On the tool holder; the laser processing head unit is positioned above the weld bead of the welding material; the human body realizes coarse positioning of the specified path by a large range of motion; the position correction device and the robot body form a macro-micro secondary structure, Connected to the control system to achieve precise positioning of the specified path by small-scale motion; the control system includes:
  • a weld position signal processing unit receives the measurement data of the weld position measuring sensor 13 in the laser processing head unit and exchanges data with the main control unit;
  • a coaxial visual signal processing unit that receives measurement data of a coaxial vision camera in the laser processing head unit and exchanges data with the main control unit;
  • a main control unit stores a main control program for synchronizing the measurement data from the weld position signal processing unit and the coaxial visual processing unit, thereby driving the position correction device to achieve weld tracking and compensation.
  • the method of making the robot track the specified path with high precision divides the implementation process into three stages: the first round of empty running, the second round of empty running, and the actual welding; running the compensation algorithm in the first round of the empty running stage, and running the compensation algorithm in the second round of the empty running stage and
  • the reference value generation algorithm runs the compensation algorithm and the tracking algorithm in the actual welding stage; the first two stages comprehensively use the weld position measurement information and the coaxial visual measurement information to calculate the position of the front weld and The deviation between the center point of the tool and the weld bead, the compensation data of the trajectory deviation of the center point of the robot tool and the reference position data of the weld seam are obtained; the actual welding stage uses the position information of the weld seam to perform tracking and compensation control, and the position correction device corrects the robot
  • the movement of the system causes the center point of the robot tool to continuously advance along the specified path, and the deviation from the specified path is less than the path repeatability of the robot;
  • the compensation algorithm runs continuously in the "memory" mode, that is, the deviation between the center point of the robot tool and the actual weld is continuously observed through the coaxial vision camera, and is calculated according to the speed and time of the center point of the robot tool.
  • the current robot tool center point along the weld advancement distance, along the weld advance distance and the corresponding deviation of the array as a set of robot tool center point trajectory deviation compensation data, saved to the tool center point trajectory deviation compensation table;
  • the compensation algorithm runs continuously in the "playback" mode, that is, the data in the deviation compensation table of the tool center point is searched and interpolated, and the offset amount of the tool center point is sent to the position correction device to perform the position.
  • the (main control program) continuous running tracking algorithm and the compensation algorithm qi compensation algorithm continuously run in the "playback" mode, and the data in the deviation compensation table of the tool center point is searched and interpolated, and the tool center point deviation Compensation amount; its tracking algorithm calculates the predicted tracking instruction and the vibration suppression finger
  • the 3 ⁇ 43 ⁇ 4 prediction tracking command, the vibration suppression command, and the tool center point deviation compensation amount are added to obtain an absolute pose required by the position correction device;
  • the tracking algorithm includes: a deviation calculation algorithm, a filtering algorithm, and a prediction and vibration suppression algorithm ;among them:
  • the deviation calculation algorithm is to add the local coordinate of the weld seam relative to the weld position measuring sensor and the displacement amount feedback value of the position correcting device to obtain the absolute coordinate of the weld seam relative to the origin of the robot end, according to the current robot tool center point edge welding
  • the distance of the seam advance is obtained from the weld position reference table by referring to the table and obtaining the reference coordinates, and the absolute coordinates are compared with the reference coordinates to obtain the deviation of the weld seam from the center point of the robot tool;
  • the filtering algorithm is the deviation calculated by the deviation calculation algorithm.
  • the prediction and vibration suppression algorithm calculates a prediction tracking instruction and a vibration suppression instruction; and the prediction and vibration suppression algorithm includes an immediate tracking mode and/or a delay tracking mode, wherein:
  • the deviation of the weld bead after the noise reduction process of the filtering algorithm with respect to the center point of the robot tool is used as a vibration suppression command, and the prediction instruction is calculated according to the change trend of the deviation;
  • the deviation of the weld after the noise reduction process of the filter algorithm with respect to the center point of the robot tool is taken as the current deviation, and the prediction command is obtained after the delay, and the difference between the current deviation and the previous deviation is compared with the user specified field.
  • the values are compared to obtain a vibration suppression command
  • the immediate tracking mode and the delayed tracking mode are applied sequentially or integrated to track the same specified path mode.
  • the present invention works well even when the forward distance between the weld position measuring sensor and the center point of the robot tool is large, so the cost of the weld measuring sensor can be reduced;
  • the path tracking accuracy is high, and the positioning accuracy of the center point of the laser processing head tool relative to the weld seam is less than the path repeating precision of the f/tl person, which meets the process requirements of laser welding;
  • the operation is simple, and only the robot teaching program is started to make the laser processing head move along the weld seam multiple times.
  • the main control unit of the present invention can simultaneously obtain the weld seam position reference table and the tool center point trajectory compensation table. That is, there is no need to manually adjust the position of each hardware unit installed at the end of the robot;
  • the tracking compensation algorithm of the present invention is applicable to tracking of various specified paths, and the specified path may be a straight line, a plane curve, a plane polyline, or a space curve and a space polyline.
  • Figure 1 is a three-dimensional view of a moving part of a robot in a robotic laser welding system
  • Figure 2 is a partial view of the laser processing head unit with position correction device
  • Figure 3 is a schematic diagram of the interface and connection of the control system of the robot system
  • Figure 4 shows the basic flow of the internal user control program of the robot control unit
  • Figure 5 shows the basic flow of the main control program inside the main control unit
  • Figure 6 is a schematic diagram showing the effect of the positioning deviation of the laser processing head relative to a curved weld when the online compensation is not used;
  • Figure 7 is a data processing diagram of the compensation algorithm
  • Figure 8 shows the effect of the positioning deviation of the laser processing head relative to a curved weld when using online compensation.
  • Figure 9 is a data processing diagram of the weld offset reference value generation algorithm
  • FIG. 10 is a data processing process diagram of a tracking algorithm and a compensation algorithm running simultaneously;
  • Figure 11-1 shows the basic process of tracking deviation caused by robot shake (the actual track and weld offset compensation curve of the robot tool center point).
  • Figure 11-2 shows the basic process of tracking deviation caused by robot shake (the tracking deviation curve after the actual track of the robot tool center point and the weld offset compensation curve are superimposed)
  • a device for causing a robot to track a specified path with high precision is mainly composed of a robot body 1, a tool holder 2, a position correcting device 3, and a laser processing head unit 4.
  • the laser processing head unit 4 is mounted on the position correcting device 3, the position correcting device 3 is mounted on the tool holder 2, and the tool holder 2 is mounted at the end of the robot body 1.
  • the robot initially positions the laser processing head unit above the weld bead 5 of the welding material 6.
  • the forward direction of the weld is defined as the positive X-axis direction
  • the axial line of the laser processing head is the Z-axis direction
  • the Y-axis direction is defined by the right-hand rule.
  • the laser processing head unit 4 mainly includes a high power laser fiber access connector 10, a coaxial vision camera 11, a laser processing head 12, a weld position measuring sensor 13, and a robot tool center point 15.
  • the weld position measuring sensor 13 can be in the form of a laser structured light sensor or a stereo vision system.
  • the embodiment adopts the form of a laser structured light sensor, and the emitted laser light forms a light plane. 14.
  • the light plane intersects the object to obtain a laser stripe, and the position information of the weld seam can be obtained according to the position of the laser stripe image on the inner visual sensing element.
  • the robot tool center point 15 is also the position of the laser processing head laser spot.
  • the position correcting device 3 in the present embodiment is in the form of a cross carriage, and mainly includes a cymbal drive motor 16 mounted on the yoke slide table 18, and a cymbal drive mounted on the yoke slide table 19.
  • Motor 17 The laser processing head unit 4 is fixedly mounted on the yoke slide table 19, and the yoke slide table 19 is fixedly mounted on the yoke slide table 18, and the yoke slide table 18 is fixedly mounted on the tool holder 2.
  • the cymbal slide table 18 is driven by the yaw shaft drive motor 16 to drive the laser machining head unit 4 to move laterally relative to the weld bead.
  • the drive shaft motor 17 drives the laser machining head unit 4 to move longitudinally relative to the weld.
  • the position modifying device 3 can also be replaced by a single slide or more freedom of series, parallel or series-parallel motion mechanisms.
  • the control system mainly includes a main control unit 20, a weld position signal processing unit 21, a coaxial visual signal processing unit 22, and a robot control unit 23.
  • the main control unit is connected to the drive motors 16, 17 of the position correcting device 3 via drive cables and communication cables.
  • the weld bead position measuring sensor 13 is connected to the weld bead position signal processing unit 21 via a communication cable, and the bead position signal processing unit 21 performs data exchange with the main control unit 20 via an internal bus or an external communication cable.
  • the coaxial vision camera 11 is connected to the coaxial visual signal processing unit 22 by a cable, and the coaxial visual signal processing unit 22 performs data exchange with the main control unit 20 via an internal bus or an external communication cable.
  • the robot control unit 23 is connected to the robot joint drive motor through a drive cable and a communication cable. At the same time, the robot control unit 23 is connected to the main control unit 20 via an I/O connection and a communication cable.
  • the hardware of the main control unit 20 mainly includes a CPU, a memory, a memory, a system bus, a communication interface with the weld position signal processing unit 21, and a coaxial view.
  • the basic flow of the internal user control program of the robot control unit 23 is: starting the robot control operation, determining whether the main control unit is ready when the robot moves to the start of the teaching path, and executing the robot teaching program if ready. Informing the main control unit that the robot teaching program has been started, notifying the main control unit that the robot teaching program has been completed when the end of the teaching path is reached, resetting and returning to the starting point of the teaching path; if the preparation is not ready, the Kffi welding is completed, no welding Return to the unfinished mode to determine if the main control unit is ready.
  • the basic flow of the main control program of the main control unit 20 is shown in FIG.
  • the main control unit of the main control unit 20 can be divided into three phases: the first round of the empty run phase 27, the second round of the empty run phase 28, and the actual welding phase 29 .
  • the algorithm for the operation of the main control program within the main control unit 20 is different at different stages: the compensation algorithm 41 is run in the first $runner run phase 27 (see Figure 7), and the compensation algorithm 41 and reference value generation are run in the second round run phase 28 Algorithm 43 (see Figure 9), the compensation algorithm and tracking algorithm 44 are run during the actual welding phase (see Figure 10).
  • the main control program of the main control unit 20 performs a "handshake" interaction with the internal user control program of the robot control unit 23.
  • the three-stage "handshake" interaction process is basically the same.
  • the basic process is: when the main control unit 20 is ready, the robot control unit 23 can start to run the robot teaching program, and the robot control unit 23 runs the robot teaching program, when the robot control unit twenty three
  • the main control unit 20 is notified by the I/O signal; the main control program of the main control unit 20 immediately runs the algorithm corresponding to the current stage, and the signal of the weld position signal processing unit 21 and the coaxial visual signal processing
  • the signal of the unit 22 and other signals are processed, and the driving motors 16, 17 are controlled according to the processing result; when the robot completes the robot teaching program, the robot control unit 23 notifies the main control unit 20 to the next stage by the I/O signal. .
  • the tracking and compensation algorithm of the present invention will be described by taking the tracking and compensation in the Y-axis direction as an example.
  • the tracking and compensation in the Z-axis direction are basically the same, and the tracking and compensation of the two axes can be performed simultaneously.
  • Figure 6 is a schematic diagram showing the effect of the positioning deviation of the laser processing head relative to a curved weld in the first $it run phase without the online compensation.
  • the robot runs the robot teaching program, and the position correcting device 3 is fixed at the zero position.
  • the specific description is as follows: after the position correcting device 3 completes the return to zero position, the driving motor is kept at the zero position, the robot teaching program is started to perform the empty running, and the actual welding seam can be recorded by the coaxial vision camera 11 relative to the robot tool center.
  • the deviation of point 15. This figure takes a plane curve as an example.
  • the solid line is the actual weld seam 31, and the dashed line is the actual trajectory 32 of the center point of the robot tool that is running.
  • the teaching point position in the robot teaching program and the teaching trajectory in the ideal case are not important here, so the illustration is omitted. It should be noted that there is a path repeat deviation in the operation of the robot, so the actual trajectory of the robot running each time will be slightly different.
  • the dashed box indicates the field of view range 33 of the coaxial vision camera 11.
  • the position of the robot tool center point 15 in the field of view is fixed, such as at a center point of the field of view.
  • the visual processing algorithm the actual weld seam 31 can be obtained in the field of view.
  • the position in the circumference allows the deviation 34 of the weld bead 31 relative to the tool center point 15 to be conveniently calculated. As shown in Fig.
  • the compensation algorithm 41 uses the "memory-playback” mode of operation, and the compensation algorithm 41 operates in the “memory” mode or the “playback” mode according to the value of the "memory/playback” flag.
  • the main control unit starts timing.
  • the weld length integration module 40 of the compensation algorithm 41 calculates the distance Xt along which the tool center point advances along the weld path based on the current time t and the current robot tool center point velocity V integral.
  • the robot tool center point velocity V can be calculated by polling the robot's tool center point coordinate value and referring to the time interval. It can also be obtained by external instrument measurement. If the welding speed is a fixed value, the robot can also be taken.
  • the distance Xt at which the tool center point advances along the weld path can also be obtained by polling the robot's tool center point coordinate values (for example, ABB provides the Webware option for this function), but polling generally has an indefinite delay.
  • the driving motor remains fixed at zero, coaxial vision camera 11 to obtain a deviation with respect to the weld 34 of the robot tool center point (indicated by ⁇ ⁇ ), and the corresponding tool center point along a seam
  • the path advancement distance Xt constitutes an array ⁇ 1, ⁇ > saved in the tool center point trajectory compensation table 42.
  • the first column X TCP in the tool center point trajectory compensation table 42 indicates the distance that the tool center point advances along the weld path
  • the second column YTC indicates the tool center point deviation compensation amount.
  • the compensation algorithm finds and interpolates from the tool center point trajectory compensation table 42 to obtain the amount of position compensation required at the distance Xt at which the tool center point advances along the weld path.
  • the method of adding the advance amount is adopted, that is, the tool center point deviation compensation amount YTC corresponding to a small distance ⁇ in front is taken as the Y-axis drive motor 16
  • the compensation algorithm 41 operates in the "memory" mode. Considering that the robot path repeatability is not high, it is preferable that the compensation algorithm 41 is operated multiple times in the "memory" mode, according to multiple measurements.
  • the average value generation tool center point trajectory compensation table 42 The average value generation tool center point trajectory compensation table 42.
  • the operator can manually adjust the values in the tool center point trajectory compensation table 42 to compensate for various uncertain factors (such as the dynamic coupling caused by the relative motion of the position correcting device 3 and the f/tl person, and the position correcting device 3 reaction). Slower speeds, systematic deviations of the tracking algorithm, etc.) result in residual deviations that cannot be fully compensated.
  • Figure 8 is a schematic diagram showing the effect of the positioning deviation of the laser processing head relative to a curved weld when using online compensation in the second round run phase.
  • the compensation algorithm 41 operates in "playback" mode.
  • the specific description is as follows: After the robot reaches the starting point of the teaching track, the robot teaching program is started to run empty, the running position correction device 3 is started, and the mode of the compensation algorithm 41 is set to the "playback" mode.
  • the solid line is the actual weld seam 31, the dashed line is the actual trajectory 32' of the center point of the robot tool at a certain run, and the distance between the robot tool center point 15 and the light plane 14 (or measurement area) of the weld position measuring sensor 13 is defined.
  • the front weld position measuring sensor obtains the relative position 35 of the weld to the sensor coordinate origin (in the reference value generation algorithm 43 and the tracking algorithm 44, the local coordinate mark of the sensor is measured relative to the weld position using the weld bead) Y L indicates).
  • the reference value generation algorithm 43 is used to generate a weld seam position reference table 45.
  • the algorithm can be performed while the compensation algorithm 41 is in the "memory” mode, the second round of the idle phase is preferably performed when the compensation algorithm 41 is in the "playback” mode.
  • the basic idea is to add the weld seam to the local coordinate YL of the weld position measuring sensor and the displacement feedback value YE of the Y-axis slide to obtain the absolute coordinate Y ABS of the weld relative to the origin of the tool holder 2. Considering the accuracy of the robot path and other factors, this cannot be guaranteed.
  • the displacement amount of the above-mentioned Y-axis slide table can be obtained by a conventional displacement measurement method such as an encoder or a stepping motor pulse counter.
  • the distance between the reference coordinate Y REF and the corresponding tool center point along the weld path is ⁇ Xt, Y Ref exists in the weld position reference table 45.
  • the actual welding phase is a data processing process in which the tracking algorithm and the compensation algorithm operate simultaneously.
  • the robot teaching program is started, and the tracking algorithm 44 and the compensation algorithm 41 are simultaneously operated (in "memory"). In the mode).
  • the welding length integral module 40 the distance Xt of the tool center point along the weld path is calculated, and the local coordinate YL of the first t3 ⁇ 4 weld of the tracking algorithm 44 relative to the weld position measuring sensor and the displacement amount feedback value YE of the Y-axis sliding table are calculated.
  • the filtering algorithm 47 performs noise reduction processing on the data in the data buffer 46, and transmits the filtering result ⁇ to the prediction and suppression algorithm 48.
  • the filtering algorithm 47 may adopt an average method, a Kalman filter method, a wavelet filtering method, or the like.
  • the prediction and vibration suppression algorithm 48 calculates the predicted tracking instruction ⁇ ⁇ and the vibration suppression command AY D , and adds the predicted tracking command ⁇ ⁇ , the vibration suppression command ⁇ YD , and the tool center point deviation compensation amount Y TC calculated by the compensation algorithm 41 . , get the Y-axis drive
  • the motion command YM of the motor 16 is used. t. r.
  • the prediction and suppression algorithm 48 includes two modes of operation: an immediate tracking mode and/or a delayed tracking mode. The following is a detailed introduction.
  • the weld position ⁇ 5 calculated by the default current time is equal to the deviation 34 (ie ⁇ ⁇ ) between the center point of the robot tool and the weld, so a simple algorithm is to make the current prediction tracking command ⁇ ⁇ is equal to zero, and the vibration suppression command AY D is equal to ⁇ ".
  • the above simple algorithm has a good suppression effect on the robot shake, which is especially suitable for the case where the weld curvature is not large.
  • the weld position cannot be guaranteed.
  • the repeated positioning deviation of the sheet is divided into the overall translational deviation and the overall tilt deviation, for the overall tilt
  • the prediction and vibration suppression algorithm 48 calculates ⁇ "relative to the tool center point along the weld path
  • the average slope k of the forward distance Xt is multiplied by the forward slope distance 36 and the average slope k to obtain the current prediction tracking instruction. ⁇ ⁇ .
  • the immediate tracking mode is not suitable for strong nonlinear zigzag welds (such as large weld curvature) and the dimensional tolerances of the plates are large. For this case, the delay tracking mode is more reliable.
  • the weld position filtering result ⁇ calculated at the current time is output after the delay ⁇ , where ⁇ is usually equal to the forward distance 36 divided by the current f/tl tool center Point speed V.
  • the current tracking prediction command ⁇ ⁇ is equal to the filtering result ⁇ before ⁇ .
  • Figure 11-1 shows the basic process of tracking deviation due to robot shake when using the delay tracking mode. For example, assume that the attitude of the robot is always horizontal, that is, there is no attitude jitter.
  • the solid line in the figure is the actual weld seam 31, and the short dashed line is the actual trajectory 32 of the center point of the robot tool. There is a large fluctuation in the trajectory of the tool center point. Since the weld is straight and the attitude of the robot is always horizontal, the Y Ref in the reference position of the weld is derived to be zero, so the weld offset ⁇ 5 is equal to the absolute value of the weld offset Y Abs .
  • the long dashed line indicates the measured weld offset curve 37. Since the center point of the robot tool is not strictly in the horizontal direction, but is accompanied by lateral movement or even jitter.
  • the prediction and vibration suppression algorithm 48 uses the following method to suppress the jitter of the robot, and will subtract the ⁇ obtained at the previous moment in the current ⁇ , and if the difference is greater than a certain threshold, the robot is considered to be the robot. shake, so that the vibration suppression command AY D is equal to the difference. weld position while the filtering result Delta] [upsilon "by subtracting the difference AY D, and ⁇ ⁇ output after a delay at.
  • the implementation of the prediction and suppression algorithm 48 is not limited to the basic examples described above, and can be easily extended.
  • the immediate tracking mode and the delay tracking mode can be used in different sections of a weld seam, and the calculation result of the immediate tracking mode can be integrated with the calculation result of the delay tracking mode, and a more complicated algorithm can be used to predict the robot.
  • the laser can also be selected for welding, but the center point positioning effect of the tool when the tracking algorithm and the compensation algorithm are used is observed through the coaxial vision camera 11, and the measured robot tool center point is obtained.
  • the deviation from the weld is accumulated in the tool center point trajectory compensation table 42, and the data of the tool center point trajectory compensation table 42 is further optimized.
  • the present invention has the following features:
  • the weld position is measured using a weld position measuring sensor mounted on the front of the laser processing head.
  • the front view distance between the weld position measuring sensor and the center point of the robot tool is not required to be particularly small, so the design difficulty and cost of the weld measuring sensor can be reduced, and it is convenient to install each between the laser processing head and the weld measuring sensor.
  • the weld position measuring sensor can adopt an integrated laser structured light sensor (that is, the laser structured light emitter and the visual sensing component are both built in the sensor), or can be a separate type of laser structured light sensor (for example, the front part is The laser structured light emitter, and the visual sensing component uses a coaxial vision sensor), and may also be a stereo vision sensor or the like.
  • the laser processing head is mounted on the position correction device.
  • the position correcting device in the embodiment of the present invention is a cross carriage.
  • the position correction device is installed at the end of the robot (including the articulated robot and the Cartesian robot).
  • the position correction device and the robot system form a macro-micro secondary structure.
  • the robot is responsible for large-scale motion and coarse positioning of the specified path.
  • the position correction device realizes small-scale motion and precise positioning of the specified path, and the position correction device and the motion of the robot are independent of each other.
  • the main control unit of the robot system controls the movement of the position correction device based on the measured value of the weld position measuring sensor, so it is not necessary to develop a dedicated board interface for various robots.
  • the tracking algorithm and compensation algorithm built into the main control unit calculate the motion command of the position correction device based on the measured value of the weld position measuring sensor and the weld position reference data, and the drive position correction device realizes the seam tracking and compensation. .
  • the present invention is mainly applicable to laser welding and laser cutting in which moving along straight lines, curved lines, and polygonal lines in a two-dimensional plane or a three-dimensional space.
  • the invention can correct the deviation of the robot tracking caused by various nonlinear factors, obtain higher processing precision, and can conveniently install auxiliary devices such as a wire feeding gun.
  • the present invention can be widely applied to various occasions where it is required to improve the accuracy of the motion path of the robot.

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Description

—种使机器人高精度跟踪指定路径的设备和方法 技术领域
本发明涉及跟踪补偿技术， 具体地说是一种使机器人能高精度地跟踪指定 路径 (例如焊缝 )的设备和路径跟踪补偿方法。该设备和方法可以使精度不高的 人系统实现激光焊接等高精度工艺。
背景技术
一些先进工艺的应用希望采用工作空间大、 运动柔性好的机器人，同时也 对机器人的定位精度提出很高的要求。例如激光焊接有着如下显著的特点：焊接 速度可达 4m-15m/min以上， 而传统电弧焊的焊接速度一般仅为 0.5m- l.Om/min；跟踪定位精度要求高 ,对焊缝跟踪误差要求在土（ 0.05-O.lmm )以 内，远低于电弧焊中要求的跟踪误差 ±0.5mm。现有激光焊接机器人系统普遍存 在路径跟踪精度不高、 成本高昂和扩展性较差等问题 ,仍有改进空间。
现有定位精度较高的工业机器人的基本指标如下：空间定位精度一般在 lmm量级 ,单点重复定位精度在 O mm量级 ,路径重复精度在 0.2 mm量级。尽 管工业机器人的单点重复定位精度较好,但是空间定位精度和路径重复精度还不 能满足激光焊接在高速运行时的要求 ,因此必须解决工业机器人高速跟踪连续路 径时空间定位精度和路径重复精度不高的难题。
提高机器人定位精度的常用方法是对机器人工具中心点位置进行修正的补 偿方法 ,根据工作特点可分成离线补偿方法和在线补偿方法。
离线补偿方法采用 "示教一离线修改示教点之后再焊接" 二步走的工作方 式。考虑到工业机器人的空间定位精度和路径插补精度都不高 ,就需要指定大量 示教点 ,并根据测量结果 (如后面提及的同轴视觉系统的测量结果 )对示教点进 行多次微调。 由于手动修改示教点'效率太 ί氐 ,自动修正机器人示教点和其他参数 一直是机器人领域的热门课题。 ABB公司的一项专利 （美国专利号 US 7130718 )提出采用迭代学习控制的方法，对机器人的运动路径规划、力矩前馈 控制和摩擦力模型等进行反复的自动修正。 不过这种方式目前还缺乏商业化应 用，这主要是因为由摩擦力变化和减速器回差等非线性因素引起的工业机器人的 工具中心点轨迹在特定位置可能发生较大幅度的快速跳变 (或称为抖动 ) ,而且 路径重复精度远 ί氐于其他位置。对于这种情况通过上述方法取得的定位精度通常 难以达到激光焊接的要求。
在线补偿方法采用 "记忆-回放"二步走的工作方式。 代表性的专利有美国 United Technologies Corporation的专禾 ij (美国专利号 US4922174 ) ,该专利 针对同轴视觉系统（即位于工具中心点正上方的视觉系统）在电弧焊接过程中的 强光干扰下难以看清焊缝的问题 ,提出一种补偿方案 ,在空跑阶段 (即不进行焊 接）通过同轴视觉系统测量并记录下机器人工具中心点与指定路径的偏差数据 , 在实际焊接阶段对已记录的测量数据进行回放，根据这些数据对机器人位姿进行 增量式修正。 我国上海交通大学的周律等人的专利（中国专利号 CN1600488 ) 与上述美国 United Technologies Corporation专利相似，但在空跑阶段视觉系 统拍摄的是焊枪前方一小段焊缝,并在线计算焊缝与机器人前进方向的偏差与夹 角 ,根据偏差与夹角在线控制机器人位姿调整增量 ,并将机器人位姿调整增量记 录下来；在实际焊接阶段回放机器人位姿调整增量。上述两种在线补偿方法的局 限性在于每次焊接前都需要进行一次空跑 ,故批量生产时效率低；而且空跑阶段 的机器人路径和实际焊接阶段的机器人路径难免存在路径重复偏差，故该方法的 定位精度也有限。顺便指出 ,在线补偿方法在严格意义上应称为伪在线补偿方法， 因为回放的测量数据 (或者机器人位姿调整增量）已不算是在实际焊接阶段在线 获得。
更多的激光焊接机器人系统采用焊缝跟踪技术。 焊缝跟踪技术在 20世纪 80 年代就已经被应用 ,有关焊缝跟踪的专利较多，例如 Caterpillar公司的专利 (美 国专利号 US4591689 )、 美国 Westinghouse电子公司的专利（美国专利号 US4952772 )等。 但是这些专利和硏究是针对机器人电弧焊 ,由于这些工艺对 跟踪速度和定位精度的要求与激光焊接相去甚远 ,相应的焊缝跟踪系统难以应用 在激光焊接当中 ,也未见文献分析这些焊缝跟踪系统跟踪精度不高的根本原因。
一般来说 ,焊缝跟踪的精度主要取决于如下因素：（ 1 )焊接速度和机器人 路径精度；（ 2 )焊缝位置测量传感器的采样频率和测量精度；( 3 )安置在激光 加工头前方的焊缝位置测量传感器与机器人工具中心点的距离 （也称为前视距 离）；（ 4 )机器人位置修正装置的控制周期和定位精度；( 5 )路径跟踪算法的鲁 棒性和精度等；（ 6 )批量焊接时焊接材料 (如板材 )的尺寸公差、 工装夹具的重 复定位精度、 以及焊接过程中的热变形等。在目前的硬件条件下 ,前视距离的影 响最大。 由于激光焊接工艺的特点 ,在焊接过程中机器人工具中心点附近存在多 种强干扰因素 ,因此前视距离难以做到很小。如果前视距离超过一定域值 ,那么 即使前置的焊缝位置测量传感器能准确地识别并跟踪指定路径，机器人工具中心 点和指定路径之间仍然可能存在较大偏差（称为工具中心点偏差） ,大大超出激 光悍接允许的范围，因此还必须进行机器人工具中心点位置补偿。因为跟踪与补 偿必须同时在线进行 ,补偿过程可以采用前面所说的在线补偿方法。
虽然目前商业化应用的机器人激光焊接系统已意识到前视距离的重要性 , 并提出新的跟踪补偿方案 ,但各种解决方案仍有不足之处。
德国 Deutsche Aerospace AG公司 (现为 DASA公司 )较早硏制用于激光 焊接的机器人系统（ Barthel, K.G., Holick, E.R., Pfefferle, R., "SCOUT Seam Follower", Proc. mt. Conf Lasers as Tools for Manufacturing. SPIE Vol.2062, pp.122-129, Boston,USA, 1994 ) ,他们采用一种具有 5条激光结构光 条纹的焊缝跟踪传感器 ,可以将焊缝位置的测量周期缩短 4-5倍。 该传感器被安 装在激光加工头前方约 30mm的地方 ,传感器系统通过专用接口板卡与机器人 (关节式或直角坐标式 )的控制系统交互实现对机器人轨迹的增量式修正。英国 Meta公司实现了 SCOUT系统的商业化，针对日本 Motoman、 FANUC, 德国 CLOOS、 KUKA以及瑞典 ABB等公司的机器人开发了专用接口板卡。这类系统的 局限性在于只能采用个别公司的有限机器人型号 ,主要适合焊接速度在 3m/min 以下的中低速激光焊接。
德国 Reis Lasertec公司硏制的激光焊接机器人采用光学镜片控制系统实现 f/ tl人工具中心点 (一般指激光光束聚焦形成的激光光斑 )的位置修正 ,激光加 工头前方安装有激光结构光传感器实现焊缝位置的测量 ,其结构光条纹与激光光 斑中心距离仅 1.5mm ,因此即使机器人运动轨迹与焊缝偏差较大 ,该系统也能 实现焊缝的高精度跟踪。但因为测量系统与送丝系统和保护气管通常存在空间干 涉，这一设备的局限主要在于难以实现激光填丝焊接、激光复合焊接以及保护气 体输送。 加拿大 Servo-Robot公司的一项专利 (美国专利号 US6430472 )提出将两 个相互垂直的伺服驱动直线滑台（简称为十字滑架）安装在工业机器人末端 ,然 后将加工工具安装在十字滑架上 ,并在加工工具的前方安装了焊缝跟踪传感器 , 该焊缝跟踪传感器采用了激光结构光传感器测量焊缝的位置 '结构光与激光光斑 的距离一般在 8-20mm。此夕卜该传感器的一个实施例还可以通过反射镜获得机器 人工具中心点附近的二维图像。在该专利中，机器人轨迹的修正通过直线滑台的 运动实现。该专利还公布了一种基于动态数据缓冲区的路径跟踪算法及基于历史 数据缓冲区的补偿算法。 其补偿算法包括两步 ,第一步为空跑 ,机器人按照示教 轨迹运行 ,十字滑架固定不动 ,由激光结构光传感器测量得到的焊缝偏移量被保 存在历史数据缓冲区。第二步为实际焊接 ,机器人按照示教轨迹运行 ,由激光结 构光传感器测量得到的焊缝偏移量经过动态数据缓冲区的延时处理之后与历史 数据缓冲区的对应数据进行叠加，得到十字滑架的位置设定值，十字滑架根据位 置设定值运动实现位置修正。 虽然该专利首次提出跟踪与补偿同步进行的思想 , 但是该专利关于跟踪补偿算法的阐述存在明显错误，按照该算法进行的路径跟踪 误差将无法收敛。
传感器选择也是开发激光焊接机器人系统一个重要问题。 现有的激光焊接 f/ tl人系统大多采用激光结构光传感器测量焊缝位置，从而获得前方焊缝的偏移 量 ,其优点在于可靠性好 ,可以获得焊缝关节的三维信息 ,但缺点是价格昂贵 , 而且有时难以获得足够的分辨率 ,需要专门的设计才能实现。另一方面 ,同轴视 觉系统被经常用于观测焊接点周围，实现工艺的在线监测。只有较少专利采用同 轴视觉系统进行焊缝位置测量 ,而且主要集中在电弧焊领域。例如 ,美国俄亥俄 州立大学的专利 (美国专利号 US4595820 )采用同轴视觉识别焊缝位置 ,并实 现焊缝跟踪。根据 Takahashi Η·等的文献 ( Takahashi H. et al. "Development of seam tracking control using monitoring system for laser welding (iL- Viewer) " , First International Symposium on High-Power Laser Macroprocessing, SPIE Vol. 4831 , pp.l54-159,2003,Isamu Miyamotojapan )可知， 日本 IHI公司的硏究采用同轴视觉系统实现了激光焊 接中的焊缝跟踪 ,但是该系统只应用于数控专机中 ,而未应用于机器人系统中 , 也没有提及对工具中心点偏差的补偿。 前面提及的美国 United Technologies Corporation的专利（美国专利号 US4922174 )与上海交通大学的专利（中国 专利号 CN1600488 )则将同轴视觉应用于在线补偿方法。 可以看出，只要进行 合理的光学设计 ,同轴视觉系统在原理上既可以在焊缝跟踪中实现机器人工具中 心点前方一小段焊缝的位置的识别，也可以在在线补偿中测量机器人工具中心点 与指定路径的偏差。 但是目前还没有专利和产品充分利用同轴视觉系统的特点。
综上所述 ,现有机器人激光焊接系统或者采用激光结构光传感器进行焊缝 跟踪 ,或者采用同轴视觉系统进行焊缝跟踪,或者采用同轴视觉系统进行在线补 偿,并没有综合利用激光结构光传感器和同轴视觉测量系统的信息进行焊缝跟踪 和补偿，也未能充分利用同轴视觉系统的特点，不能从根本上解决机器人高精度 地跟踪指定路径的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种硬件要求不高的跟踪指定路径的激光加工头设 备，以及路径跟踪 /补偿控制方法，解决工业机器人进行高精度路径跟踪时工具 中心点定位精度达不到激光焊接要求的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
使 f/ tl人高精度跟踪指定路径的设备 ,由机器人本体、 工具支架、 位置修 正装置 ,激光加工头单元和控制系统组成，其中：安装有激光加工头单元的位置 修正装置位于机器人本体末端的工具支架上;激光加工头单元定位到焊接材料的 焊缝上方;所述 人本体通过大范围运动实现对指定路径的粗定位； 所述位置 修正装置与机器人本体组成宏 -微二级结构 ,通过与控制系统连接 ,通过小范围 运动实现对指定路径的精确定位;所述控制系统包括：
一焊缝位置信号处理单元 ,接收激光加工头单元中焊缝位置测量传感器 13 的测量数据 ,并与主控制单元进行数据交换；
—同轴视觉信号处理单元 ,接收激光加工头单元中同轴视觉摄像机的测量 数据 ,并与主控制单元进行数据交换；
—丰/器人控制单元 ,存有用户控制程序 ,控制机器人本体的运动 ,并与主 控制单元通信；
一主控制单元，存有主控制程序，对来自焊缝位置信号处理单元和同轴视 觉处理单元的测量数据进行同步处理 ,进而驱动位置修正装置 ,实现焊缝跟踪和 补偿。
使机器人高精度跟踪指定路径的方法 ,将实施过程分成第一轮空跑、第二轮 空跑、 实际焊接三个阶段；在第一轮空跑阶段运行补偿算法 ,在第二轮空跑阶段 运行补偿算法和参考值生成算法 ,在实际焊接阶段运行补偿算法和跟踪算法；前 两个阶段综合利用焊缝位置测量信息和同轴视觉测量信息计算前方焊缝位置和 人工具中心点与焊缝之间的偏差，获得机器人工具中心点轨迹偏差的补偿数 据和焊缝位置参考数据；实际焊接阶段利用焊缝位置测量信息进行跟踪与补偿控 制 ,通过位置修正装置修正机器人系统的运动 ,使机器人工具中心点沿着指定路 径连续前进 ,且与指定路径的偏差小于机器人的路径重复精度；
^一轮空跑阶段 ,补偿算法在 "记忆"模式下连续运行 ,即通过同轴视觉 摄影机观测且连续获得机器人工具中心点与实际焊缝之间的偏差，并根据机器人 工具中心点速度和时间计算当前机器人工具中心点沿焊缝前进距离，沿焊缝前进 距离和对应的偏差组成的数组作为一组机器人工具中心点轨迹偏差的补偿数据， 保存到工具中心点轨迹偏差补偿表格中；
^二轮空跑阶段 ,补偿算法在 "回放"模式下连续运行 ,即从工具中心点 轨迹偏差补偿表格中的数据进行査找和插补 , 工具中心点偏差补偿量 ,发送 给位置修正装置 ,进行位置修正 ,实现工具中心点的在线补偿；并连续运行参考 值生成算法 ,将焊缝相对于焊缝位置测量传感器的局部坐标与位置修正装置的位 移量反馈值相加获得焊缝相对于机器人末端原点的绝对坐标;同时通过同轴视觉 摄像机观测且连续获得机器人工具中心点与焊缝之间的偏差;将绝对坐标与偏差 的数据相减得到当机器人工具中心点正好位于焊缝正上方时前视距离处的焊缝 相对于机器人末端原点的参考坐标,该参考坐标与当前机器人沿焊缝前进距离组 成的数组作为一组焊缝位置参考数据 ,保存到焊缝位置参考表格中；
在实际焊接阶段 , (主控制程序)连续运行跟踪算法和补偿算法淇补偿算法在 "回放"模式下连续运行 ,从工具中心点轨迹偏差补偿表格中的数据进行査找和 插补 , 工具中心点偏差补偿量；其跟踪算法计算得到预测跟踪指令和抑振指 令； ¾¾预测跟踪指令、抑振指令以及工具中心点偏差补偿量相加 ,得到位置修 正装置需要达到的绝对位姿；其中所述跟踪算法包括：偏差计算算法、滤波算法 和预测与抑振算法；其中：
所述偏差计算算法是将焊缝相对于焊缝位置测量传感器的局部坐标与位置 修正装置的位移量反馈值相加获得焊缝相对于机器人末端原点的绝对坐标 ,根据 当前机器人工具中心点沿焊缝前进的距离从焊缝位置参考表格査找和插补得到 参考坐标 ,将绝对坐标与参考坐标比较获得焊缝相对于机器人工具中心点的偏 差；所述滤波算法是对偏差计算算法计算得到的偏差进行降噪处理；所述预测与 抑振算法计算出预测跟踪指令和抑振指令；预测与抑振算法包括立即跟踪模式和 /或延时跟踪模式 ,其中：
-立即跟踪模式 ,将经滤波算法降噪处理后的焊缝相对于机器人工具中心点 的偏差作为抑振指令 ,根据偏差的变化趋势计算预测指令；
-延时跟踪模式 ,将经滤波算法降噪处理后的焊缝相对于机器人工具中心点 的偏差作为当前偏差，进行延时之后得到预测指令，将当前偏差与先前偏差的差 值与用户指定域值相比较获得抑振指令；
立即跟踪模式与延时跟踪模式采用先后运用方式，或综合运用于跟踪同一指 定路径方式。
本发明具有如下优点：
1.本发明在焊缝位置测量传感器与机器人工具中心点之间的前视距离较大 的情况下也能良好工作 ,因此焊缝测量传感器的成本可以降低；
2.采用本发明可以在激光加工头和焊缝测量传感器之间安装激光填丝焊等 工艺所需的送丝枪等配件 ,而不干涉焊缝测量传感器的正常运行；
3.路径跟踪精度高 ,其激光加工头工具中心点相对于焊缝的定位精度小于 f/ tl人的路径重复精度 ,达到激光焊接的工艺要求；
4.操作简单 ,只需启动机器人示教程序 ,使激光加工头沿焊缝运动多次 , 本发明所述主控制单元即可同时得到焊缝位置参考表格和工具中心点轨迹补偿 表格。 即无需人工手动调节安装在机器人末端的各硬件单元的位置；
5.可以方便的修改工具中心点轨迹的偏差补偿表格 ,实现用户自定义的定 位要求。这是因为在进行轨迹跟踪时 ,本发明位置修正装置与机器人的运动相互 独立 ,而机器人的示教路径是固定的 ,不需进行动态调整。
6.本发明所述跟踪补偿算法适用于各种指定路径的跟踪 ,指定路径可以是 直线、 平面曲线，平面折线 ,也可以是空间曲线和空间折线。
附圄说明
图 1为机器人激光焊接系统中机器人运动部分的三维视图；
图 2为带位置修正装置的激光加工头单元的局部视图；
图 3为机器人系统的控制系统接口与连线示意图；
图 4为机器人控制单元内部用户控制程序的基本流程；
图 5为主控制单元内部主控制程序的基本流程；
图 6为未采用在线补偿时激光加工头相对于一条曲线焊缝的定位偏差的效 果示意图；
图 7为补偿算法的数据处理过程图；
图 8为采用在线补偿时激光加工头与相对于一条曲线焊缝的定位偏差的效 果示意图；
图 9为焊缝偏移量参考值生成算法的数据处理过程图；
图 10为跟踪算法和补偿算法同时运行的数据处理过程图；
图 11-1为机器人抖动导致跟踪偏差的基本过程 (机器人工具中心点实际轨 迹与焊缝偏移量补偿曲线 )。
图 11-2为机器人抖动导致跟踪偏差的基本过程 (机器人工具中心点实际轨 迹与焊缝偏移量补偿曲线叠加后的跟踪偏差曲线 X
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详述。
实施例 1
如图 1所示 ,一种使机器人高精度跟踪指定路径的设备主要由机器人本体 1、 工具支架 2、 位置修正装置 3和激光加工头单元 4组成。 其中激光加工头单 元 4安装在位置修正装置 3上 ,位置修正装置 3安装在工具支架 2上 ,而工具 支架 2安装在机器人本体 1末端。 机器人将激光加工头单元初步定位到焊接材 料 6的焊缝 5上方。
如图 1、 图 2所示 ,为了方便本发明的阐述，定义焊缝前进方向为 X轴正 方向，激光加工头的轴心线为 Z轴方向， Y轴方向根据右手法则定义。
如图 2所示 ,激光加工头单元 4主要包括大功率激光光纤接入连接器 10、 同轴视觉摄像机 11、 激光加工头 12、 焊缝位置测量传感器 13和机器人工具中 心点 15。焊缝位置测量传感器 13可以采用激光结构光传感器或立体视觉系统等 形式，本实施例采用激光结构光传感器的形式，其发射的激光形成一个光平面 14 ,该光平面与物体相交得到一条激光条纹，根据激光条纹成像在内部视觉传 感元件上的位置可以获得焊缝位置信息。当激光光束的离焦量为零时 ,机器人工 具中心点 15也正是激光加工头激光光斑的位置。
如图 2所示 ,本实施例中的位置修正装置 3采用十字滑架形式 ,主要包括 安装在 Υ轴滑台 18上的 Υ轴驱动电机 16、 安装在 Ζ轴滑台 19上的 Ζ轴驱动 电机 17。激光加工头单元 4固定安装在 Ζ轴滑台 19上， Ζ轴滑台 19固定安装 在 Υ轴滑台 18上，而 Υ轴滑台 18固定安装在工具支架 2上。 Υ轴滑台 18在 Υ 轴驱动电机 16的驱动下可带动激光加工头单元 4作相对于焊缝的横向运动。 Ζ 轴滑台 19在 Ζ轴驱动电机 17可带动激光加工头单元 4作相对于焊缝的纵向运 动。根据工艺的位姿控制要求，位置修正装置 3也可以用单个滑台或更多自由度 的串联、 并联或串并联的运动机构代替。
如图 3所示 ,控制系统主要包括主控制单元 20、 焊缝位置信号处理单元 21、 同轴视觉信号处理单元 22和机器人控制单元 23。 主控制单元通过驱动线 缆和通信线缆与位置修正装置 3的驱动电机 16、 17相连。焊缝位置测量传感器 13通过通信线缆连接焊缝位置信号处理单元 21 ,焊缝位置信号处理单元 21通 过内部总线或外部通信线缆与主控制单元 20进行数据交换。同轴视觉摄像机 11 通过线缆连接同轴视觉信号处理单元 22 ,同轴视觉信号处理单元 22通过内部总 线或外部通信线缆与主控制单元 20进行数据交换。 机器人控制单元 23通过驱 动电缆和通信线缆与机器人关节驱动电机相连。同时机器人控制单元 23通过 I/O 连线和通信线缆与主控制单元 20连接。 主控制单元 20的硬件主要包括 CPU, 内存、 存储器、 系统总线、 与焊缝位置信号处理单元 21的通信接口、 与同轴视 觉信号处理单元 22的通信接口、与机器人控制单元 23的 I/O接口和通信接口、 位置修正装置 3的运动控制器和电机驱动器。由于主控制单元采用的是通用工业 控制计算机结构 ,在此不再对其内部硬件的具体连接方法作进一步图解和说明。
以下结合用户控制程序和主控制程序一并说明本发明使机器人高精度跟踪 指定路径的方法。
如图 4所示 ,机器人控制单元 23内部用户控制程序的基本流程是：启动机 器人控制操作 ,当机器人运动到示教路径起点时判断主控制单元是否准备就绪 , 如准备就绪则执行机器人示教程序 ,通知主控制单元机器人示教程序已启动 ,在 达到示教路径终点时通知主控制单元机器人示教程序已完成,复位且返回示教路 径起点；如准备没有就绪 ,判 Kffi焊接完成否 ,焊接未完成模式下返回判断主控 制单元是否准备就绪。
如图 5所示为主控制单元 20内部主控制程序的基本流程。 主控制单元 20 内部主控制程序可分成三个阶段：第一轮空跑阶段 27、 第二轮空跑阶段 28、 以 及实际焊接阶段 29。 在不同阶段主控制单元 20内部主控制程序运行的算法不 同：在第一$仑空跑阶段 27运行补偿算法 41 (参见图 7 ) ,在第二轮空跑阶段 28 运行补偿算法 41和参考值生成算法 43 (参见图 9 ) ,在实际焊接阶段运行补偿 算法和跟踪算法 44 (参见图 10 )。
在三个阶段中，主控制单元 20内部主控制程序与机器人控制单元 23内部 用户控制程序进行 "握手"交互。 三个阶段的 "握手" 交互过程基本相同，基本 过程是：当主控制单元 20准备好时通知机器人控制单元 23可以开始运行机器 人示教程序 ,机器人控制单元 23运行机器人示教程序 ,当机器人控制单元 23 启动机器人示教程序时，通过 I/O信号通知主控制单元 20；主控制单元 20内部 主控制程序立即运行当前阶段对应的算法 ,对焊缝位置信号处理单元 21的信号、 同轴视觉信号处理单元 22的信号以及其他信号进行处理 ,并根据处理结果对驱 动电机 16、 17进行控制；当机器人完成机器人示教程序时，机器人控制单元 23通过 I/O信号通知主控制单元 20进入下一个阶段。
以下结合每个阶段的算法对主控制单元 20内部主控制程序的三个阶段以 进行详细说明。
在图 6-11中，为了简化叙述，以 Y轴方向的跟踪和补偿为例说明本发明的 跟踪和补偿算法。 Z轴方向的跟踪和补偿与此基本相同，而且两轴的跟踪和补偿 可以同步进行。
如图 6所示为在第一 $它空跑阶段 ,未采用在线补偿时激光加工头相对于一 条曲线焊缝的定位偏差的'效果示意图。 在本阶段 ,机器人运行机器人示教程序 , 且位置修正装置 3固定在零位。 具体说明如下：当位置修正装置 3完成回零位 之后 ,使驱动电机保持在零位不动 ,启动机器人示教程序进行空跑 ,通过同 轴视觉摄像机 11可记录实际焊缝相对于机器人工具中心点 15的偏差。 本图以 平面曲线为例，实线为实际焊缝 31 ,虚线为某次运行的机器人工具中心点的实 际轨迹 32。 机器人示教程序中的示教点位置和理想情况下的示教轨迹在此并不 重要 ,因此省略未画。 需注意的是 ,机器人的运行存在路径重复偏差 ,因此每次 运行的机器人实际轨迹会略有不同。 虚线框表示同轴视觉摄像机 11的视场范围 33。 一般而言 ,机器人工具中心点 15在视场范围中的位置是固定的 ,例如位于 视场范围的中心点。 另一方面根据视觉处理算法可以获得实际焊缝 31在视场范 围中的位置 ,因此可以方便的计算出焊缝 31相对于工具中心点 15的偏差 34。 如图 7所示 ,补偿算法 41采用 "记忆-回放" 的工作方式，补偿算法 41 根据 "记忆 /回放" 标记的取值而工作阶段在 "记忆" 模式或者 "回放" 模式。 当机器人示教程序启动时，主控制单元开始计时。 补偿算法 41夕卜部的焊接长度 积分模块 40根据当前计时 t和当前机器人工具中心点速度 V积分计算工具中心 点沿焊缝路径前进的距离 Xt。 一般而言 ,机器人工具中心点速度 V可以通过轮 询机器人的工具中心点坐标值并参照时间间隔来计算，还可以采用外部仪器测量 等方法获得 ,如果焊接速度是固定值 ,还可以取机器人示教程序中的设定值。工 具中心点沿焊缝路径前进的距离 Xt也可以通过轮询机器人的工具中心点坐标值 获得 (例如 ABB公司提供 Webware选项用于实现此功能） ,但轮询一般存在不 确定的时延。 在 "记忆" 模式时 ,驱动电机保持在零位不动 ,同轴视觉摄像机 11获得焊缝相对于机器人工具中心点的偏差 34 (用 ΥΤ表示），并与对应的工具 中心点沿焊缝路径前进的距离 Xt组成数组< 1,丫了>保存在工具中心点轨迹补偿 表 42中。 工具中心点轨迹补偿表 42中第一列 XTCP表示工具中心点沿焊缝路径 前进的距离 ,第二列 YTC表示工具中心点偏差补偿量。 在 "回放" 模式时 ,补偿 算法从工具中心点轨迹补偿表 42中査找和插补得到在工具中心点沿焊缝路径前 进的距离 Xt处需要的位置补偿量。 考虑到 Y轴驱动电机 16到达位置设定值需 要一定的响应时间 ,所以采用加提前量的方法 ,即取前方一小段距离 ΔΧ处对应 的工具中心点偏差补偿量 YTC ,作为 Y轴驱动电机 16的运动指令 YMotorc
在第一轮空跑阶段 ,补偿算法 41在 "记忆"模式下运行。 考虑到机器人路 径重复精度不高 ,最好补偿算法 41在 "记忆" 模式下运行多次，根据多次测量 的平均值生成工具中心点轨迹补偿表 42。 此外操作人员还可以手动调整工具中 心点轨迹补偿表 42中的数值 ,弥补由于各种不确定因素（如位置修正装置 3与 f/ tl人的相对运动引起的动力学耦合、位置修正装置 3反应速度较慢、跟踪算法 的系统偏差等 )造成不能完全补偿的残留偏差。
如图 8所示为在第二轮空跑阶段 ,采用在线补偿时激光加工头相对于一条 曲线焊缝的定位偏差的效果示意图。 在本阶段，补偿算法 41在 "回放" 模式下 运行。 具体说明如下：当机器人到达示教轨迹起点之后 ,启动机器人示教程序进 行空跑 ,启动运行位置修正装置 3 ,并设置补偿算法 41的模式为 "回放"模式。 实线为实际焊缝 31 ,虚线为某次运行的机器人工具中心点的实际轨迹 32' ,机器 人工具中心点 15与焊缝位置测量传感器 13的光平面 14 (或测量区域）之间的 距离定义为前视距离 36 (英文简称为 LAD )。 可以看到进行工具中心点位置补 偿后 ,焊缝相对于机器人工具中心点的偏差 34'比图 6中的偏差 34大为缩小。 由于机器人工具中心点轨迹在个别位置的路径重复精度较差 ,因此单纯采用补偿 算法还不能达到激光焊接工艺的要求。在本次运行中 ,前方焊缝位置测量传感器 获得焊缝与传感器坐标原点的相对位置 35 (在参考值生成算法 43与跟踪算法 44中 ,用焊缝相对于焊缝位置测量传感器的局部坐标标记 YL表示）。
如图 9所示 ,参考值生成算法 43用于生成焊缝位置参考表 45。 尽管本算 法在补偿算法 41处于 "记忆" 模式时也可以进行 ,但第二轮空跑阶段最好是在 补偿算法 41处于 "回放" 模式时进行。 其基本思想为：将焊缝相对于焊缝位置 测量传感器的局部坐标 YL与 Y轴滑台的位移量反馈值 YE相加获得焊缝相对于工 具支架 2原点的绝对坐标 YABS。考虑到机器人路径精度较 ί氐等因素，不能保证此 时机器人工具中心点正好处于焊缝正上方 ,换句话说 ,此时同轴视觉摄像机 11 获得焊缝相对于机器人工具中心点的偏差 34 (用 ΥΤ表示）通常不为零。 基于这 一认识 ,将绝对坐标 YAbs与偏差 Υτ相加得到参考坐标 YRef。 可以看出 ,参考坐 标 YREF相当于当给定机器人末端原点位置、并调节位置移动装置 3将机器人工具 中心点移动至焊缝正上方时 ,前视距离 36处的焊缝相对于机器人末端原点的绝 对坐标。上述 Y轴滑台的位移量可以采用编码器、步进电机脉冲计数器等常规位 移测量方式获得。 将参考坐标 YREF与对应的工具中心点沿焊缝路径前进的距离 誠数组 <Xt, YRef 存在焊缝位置参考表 45中。
如图 10所示，实际焊接阶段为跟踪算法和补偿算法同时运行的数据处理过 程。 在获得工具中心点轨迹补偿表 42和焊缝位置参考表 45之后 ,而且位置修 正装置 3完成回零位操作 ,启动机器人示教程序 ,并同时运行跟踪算法 44与补 偿算法 41 (在 "记忆" 模式下进行 )。 根据焊接长度积分模块 40计算得到工具 中心点沿焊缝路径前进的距离 Xt ,跟踪算法 44首t¾焊缝相对于焊缝位置测量 传感器的局部坐标 YL与 Y轴滑台的位移量反馈值 YE相加获得焊缝相对于工具支 架 2原点的绝对坐标 YABS ,将绝对坐标 YABS与査焊缝位置参考表 45并插补得到 的焊缝位置参考坐标 YREF进行比较 ,如果不相等 ,则两者之差为焊缝位置 ΔΥ5 , 并将获得的焊缝位置 ΔΥ5保存到数据缓冲区 46中。 滤波算法 47对数据缓冲区 46中的数据进行降噪处理 ,将滤波结果 ΔΥ「传递给预测与抑振算法 48。 滤波算 法 47可以采用平均值法、 卡尔曼滤波法、 小波滤波法等方法。 预测与抑振算法 48计算出预测跟踪指令 ΔΥΡ和抑振指令 AYD ,将预测跟踪指令 ΔΥΡ、 抑振指令 Δ YD、 以及补偿算法 41计算得到的工具中心点偏差补偿量 YTC相加 ,得到 Y轴驱 动电机 16的运动指令 YM。t。r。
预测与抑振算法 48包括两种工作模式：立即跟踪模式和 /或延时跟踪模式。 下面分别进行具体的介绍。
采用立即跟踪模式时 ,默认当前时刻计算得到的焊缝位置 ΔΥ5等于机器人 工具中心点与焊缝之间的偏差 34 (即 Υτ ) ,因此一种简单的算法是令当前的预 测跟踪指令 ΔΥΡ等于零,而抑振指令 AYD等于 ΔΥ「。 上述的简单算法对机器人抖动 的抑制效果良好 ,特别适合焊缝曲率不大的情况。 但是由于存在前视距离 36 , 不能保证焊缝位置的滤波结果 ΔΥ「正好等于机器人工具中心点与焊缝的偏差 34 , 因此可能出现较大的工具中心点偏差。例如在批量生产时 ,板材的重复定位偏差 分成整体平移偏差和整体倾斜偏差 ,对于整体倾斜偏差较大的情况 ,如果不预测 前方倾斜的趋势 ,立即跟踪模式将产生较大的工具中心点偏差。 在一个实例中， 预测与抑振算法 48计算 ΔΥ「相对于工具中心点沿焊缝路径前进的距离 Xt的平均 斜率 k ,将前视距离 36与平均斜率 k相乘，得到当前的预测跟踪指令 ΔΥΡ。
立即跟踪模式不太适合强非线性的曲折线焊缝 (例如焊缝曲率较大） ,而且 板材的尺寸公差也较大的情况。 对于这种情况 ,采用延时跟踪模式更为可靠。
采用延时跟踪模式时 ,在一种简单的算法中 ,当前时刻计算得到的焊缝位 置滤波结果 ΔΥ 在延时 Δΐ之后输出，其中 Δΐ通常等于前视距离 36除以当前 f/ tl人工具中心点速度 V。换句话说，当前时刻的预测跟踪指令 ΔΥΡ等于 Δΐ之前 的滤波结果 ΔΥ「。 上述简单算法可以较好的适应强非线性的曲折线焊缝 ,而且板 材的尺寸公差也较大的情况，但是对机器人抖动的抑制'效果较差。 图 11-1表示 采用延时跟踪模式时由于机器人抖动导致跟踪偏差的基本过程。 以直线焊缝为 例 ,并假设机器人的姿态始终保持水平方向 ,即没有姿态抖动。 图中实线为实际 焊缝 31 ,短划虚线为机器人工具中心点实际轨迹 32 ,工具中心点轨迹中有一处 较大幅度的波动。 因为焊缝为直线且机器人的姿态始终保持水平方向 ,因此推导 出焊缝位置参考表中的 YRef均为零 ,故焊缝偏移量 ΔΥ5等于为焊缝偏移绝对值 YAbs ,采用长划虚线表示测量得到的焊缝偏移量曲线 37。 由于机器人工具中心 点并未严格按照水平方向前进 ,而是伴有横向移动甚至抖动 ,如果只根据焊缝偏 移曲线进行修正 ,则机器人工具中心点与焊缝之间的偏差 34为机器人工具中心 点实际轨迹 32与焊缝偏移量曲线 37的叠加，连续变化的偏差 34即为偏差曲线 38 (参见图 11-2 ) ,采用点划线表示。 在一个实例中，预测与抑振算法 48采用 如下方法对机器人抖动进行抑振，将在当前的 ΔΥ「减去前一时刻获得的 ΔΥ「 ,如 果差值大于某一阈值 ,则认为这是机器人抖动造成 ,令抑振指令 AYD等于该差值。 同时将焊缝位置滤波结果 ΔΥ「减去该差值 AYD ,并将在延时 At之后作为 ΔΥΡ输出。
需要指出的是预测与抑振算法 48的实现并不局限于上述的基本实例，可以 进行方便的扩展。例如可以在一条焊缝的不同区段先后采用立即跟踪模式与延时 跟踪模式，也可以将立即跟踪模式的计算结果与延时跟踪模式的计算结果进行综 合 ,还可以采用更复杂的算法预测机器人轨迹的抖动趋势 ,提前进行振动抑制等 等。
最后指出 ,在实际焊接阶段 29也可以先择不输出激光进行焊接 ,而是通过 同轴视觉摄像机 11观测采用跟踪算法与补偿算法时的工具中心点定位效果 ,并 将测量得到的机器人工具中心点与焊缝之间的偏差累计到工具中心点轨迹补偿 表 42中，使工具中心点轨迹补偿表 42的数据进一步优化。 综上所述，本发明具有如下特点：
1.采用安装在激光加工头前部的焊缝位置测量传感器来测量焊缝位置。 不 要求焊缝位置测量传感器与机器人工具中心点之间的前视距离特别小 ,因此焊缝 测量传感器的设计难度和成本都可以降低，同时方便在激光加工头和焊缝测量传 感器之间安装各种辅助件 ,如激光填丝焊的送丝枪等。焊缝位置测量传感器可以 采用一体式的激光结构光传感器（即激光结构光发射器与视觉传感部件均内置在 传感器中） ,也可以是分离式式的激光结构光传感器 (例如前置部分是激光结构 光发射器 ,而视觉感应部件采用同轴视觉传感器 ) ,还可以是立体视觉传感器等。
2.激光加工头安装在位置修正装置上。 本发明的实施例中位置修正装置为 十字滑架。而位置修正装置安装在机器人（包括关节式机器人和直角坐标式机器 人）的末端。 位置修正装置与机器人系统组成宏-微二级结构。 机器人负责大范 围运动和对指定路径的粗定位，位置修正装置实现小范围运动和对指定路径的精 确定位 ,位置修正装置与机器人的运动相互独立。机器人系统的主控制单元根据 焊缝位置测量传感器的测量值控制位置修正装置的运动 ,因此不必针对各种机器 人开发专用板卡接口。
3.在商业化激光加工头自带的同轴光路上安装同轴视觉系统 ,通过图像处 理获得工具中心点与焊缝之间的偏差量。 因此不必设计类似 Servo-Robot公司 专利 (美国专利号 US6430472 )中提出的特殊焊缝测量传感器。
4.在空跑阶段 ,综合利用焊缝位置测量传感器和同轴视觉测量系统的信息 进行前方焊缝位置和工具中心点偏差的计算，获得工具中心点空间轨迹与焊缝之 间的偏差补偿数据和焊缝位置参考数据。 5.在实际焊接阶段 ,主控制单元内置的跟踪算法和补偿算法根据焊缝位置 测量传感器的测量值和焊缝位置参考数据计算位置修正装置的运动指令 ,驱动位 置修正装置实现焊缝跟踪和补偿。
本发明主要适用于二维平面或三维空间中沿着直线、 曲线和折线轨迹进行 移动的激光焊接和激光切割。采用本发明能纠正各种非线性因素弓 I起的机器人跟 踪偏差 ,获得更高的加工精度 ,并可以方便的安装送丝枪等辅助装置。本发明可 以广泛用于各种需要提高机器人运动路径精度的场合。

Claims

1.一种使机器人高精度跟踪指定路径的设备,由机器人本体（ 1 )、 工具支架
( 2 )、 位置修正装置（ 3 ) ,激光加工头单元（ 4 )和控制系统组成，其中：安装 有激光加工头单元 ( 4 )的位置修正装置 ( 3 )位于机器人本体 ( 1 )末端的工具 支架（ 2 )上;激光加工头单元 ( 4 )定位到焊接材料 ( 6 )的焊缝 ( 5 )上方;所述 f/ tl人本体 ( 1 )通过大范围运动实现对指定路径的粗定位； 所述位置修正装置 ( 3 )与机器人本体 ( 1 )组成宏 -微二级结构 ,通过与控制系统连接 ,通过小范 围运动实现对指定路径的精确定位；其特征在于所述控制系统包括：
—焊缝位置信号处理单元 ( 21 ) ,接收激光加工头单元 ( 4 )中焊缝位置测 量传感器 ( 13 )的测量数据 ,并与主控制单元 ( 20 )进行数据交换；
—同轴视觉信号处理单元 ( 22 ) ,接收激光加工头单元 ( 4 )中同轴视觉摄 像机 ( 11 )的测量数据 ,并与主控制单元 ( 20 )进行数据交换；
—机器人控制单元 ( 23 ) ,存有用户控制程序 ,控制机器人本体（ 1 )的运 动，并与主控制单元 ( 20 )通信；
一主控制单元（ 20 ) ,存有主控制程序，对来自焊缝位置信号处理单元（ 21 ) 和同轴视觉处理单元（ 22 )的测量数据进行同步处理 ,进而驱动位置修正装置 ( 3 ) ,实现焊缝跟踪和补偿。
2 .按权利要求 1所述使机器人高精度跟踪指定路径的设备 ,其特征在于： 所述焊缝位置测量传感器（ 13 )采用一体式的激光结构光传感器 ,或分离式的 激光结构光传感器 ,或立体视觉传感器。
3 .按权利要求 1所述使机器人高精度跟踪指定路径的设备 ,其特征在于： 所述位置修正装置（ 3 )采用单个滑台、 或十字滑架、 或更多自由度的串联、 并 联或串并联的运动机构。
4 ·—种应用权利要求 1所述设备使机器人高精度跟踪指定路径的方法 ,其 特征在于：实施过程分成第―轮空跑、 第二轮空跑、 实际焊接三个阶段； — 轮空跑阶段运行补偿算法 ,在第二轮空跑阶段运行补偿算法和参考值生成算法 , 在实际焊接阶段运行补偿算法和跟踪算法 '·前两个阶段综合利用焊缝位置测量信 息和同轴视觉测量信息计算前方焊缝位置和机器人工具中心点与焊缝之间的偏 差 ,获得机器人工具中心点轨迹偏差的补偿数据和焊缝位置参考数据；实际焊接 阶段利用焊缝位置测量信息和焊缝位置参考数据进行跟踪与补偿控制 '通过位置 修正装置修正机器人系统的运动 ,使机器人工具中心点沿着指定路径连续前进 , 且与指定路径的偏差小于机器人的路径重复精度。
5 .按权利要求 4所述的方法 ,其特征在于：在第一$它空跑阶段 ,补偿算法 在 "记忆"模式下连续运行 ,即通过同轴视觉摄像机观测连续获得机器人工具中 心点与实际焊缝之间的偏差，并根据机器人工具中心点速度和时间计算当前机器 人工具中心点沿焊缝前进距离，沿焊缝前进距离和对应的偏差组成的数组作为一 组机器人工具中心点轨迹偏差的补偿数据，保存到工具中心点轨迹偏差补偿表格 中。
6 .按权利要求 4所述的方法 ,其特征在于：在第二轮空跑阶段 ,补偿算法 在 "回放"模式下连续运行 ,即从工具中心点轨迹偏差补偿表格中的数据进行査 找和插补 , 工具中心点偏差补偿量 ,发送给位置修正装置进行位置修正 ,实 现工具中心点的在线补偿；并连续运行参考值生成算法 ,将焊缝相对于焊缝位置 测量传感器的局部坐标与位置修正装置的位移量反馈值相加获得焊缝相对于机 器人末端原点的绝对坐标;同时通过同轴视觉摄像机观测获得机器人工具中心点 与焊缝之间的偏差;将绝对坐标与偏差的数据相减得到当机器人工具中心点正好 位于焊缝正上方时前视距离处的焊缝相对于机器人末端原点的参考坐标,该参考 坐标与当前机器人沿焊缝前进距离组成的数组作为一组焊缝位置参考数据,保存 到焊缝位置参考表格中。
7 ·按权利要求 4所述的方法 ,其特征在于：在实际焊接阶段 , (主控制程序） 连续运行跟踪算法和补偿算法；其补偿算法在 "回放" 模式下连续运行 ,从工具 中心点轨迹偏差补偿表格中的数据进行査找和插补 ,生成工具中心点偏差补偿 量；其跟踪算法计算得到预测跟踪指令和抑振指令；再将预测跟踪指令、抑振指 令以及工具中心点偏差补偿量相加 ,得到位置修正装置需要达到的绝对位姿；其 中所述跟踪算法包括：偏差计算算法、 滤波算法和预测与抑振算法。
8 .按权利要求 7所述的方法 ,其特征在于：所述偏差计算算法是将焊缝相 对于焊缝位置测量传感器的局部坐标与位置修正装置的位移量反馈值相加获得 焊缝相对于机器人末端原点的绝对坐标,根据当前机器人工具中心点沿焊缝前进 的距离从焊缝位置参考表格査找和插补得到参考坐标,将绝对坐标与参考坐标比 较获得焊缝相对于机器人工具中心点的偏差。
9 .按权利要求 7所述的方法 ,其特征在于：所述滤波算法是对偏差计算算 法计算得到的偏差进行降噪处理。
10 .按权利要求 7所述的方法 ,其特征在于：所述预测与抑振算法计算出 预测跟踪指令和抑振指令；预测与抑振算法包括立即跟踪模式和 /或延时跟踪模 式，其中：
-立即跟踪模式 ,将经滤波算法降噪处理后的焊缝相对于机器人工具中心点 的偏差作为抑振指令 ,根据偏差的变化趋势计算预测指令；
-延时跟踪模式 ,将经滤波算法降噪处理后的焊缝相对于机器人工具中心点 的偏差作为当前偏差，进行延时之后得到预测指令，将当前偏差与先前偏差的差 值与用户指定域值相比较获得抑振指令。
11 .按权利要求 10所述的方法 ,其特征在于：立即跟踪模式与延时跟踪模 式采用先后运用方式 ,或综合运用于跟踪同一指定路径方式。
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Cited By (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102135776A (zh) * 2011-01-25 2011-07-27 解则晓 基于视觉定位的工业机器人控制系统及其控制方法
WO2011136494A3 (ko) * 2010-04-30 2012-03-01 Oh Sung Gu 티그 용접장치
CN102581444A (zh) * 2012-02-03 2012-07-18 天津大学 一种用于“j”型坡口焊接机器人的在线示教方法
WO2016151360A1 (en) * 2015-03-23 2016-09-29 National Research Council Of Canada Multi-jointed robot deviation under load determination
US20190160583A1 (en) * 2017-11-29 2019-05-30 Lincoln Global, Inc. Methods and systems using a smart torch with positional tracking in robotic welding
WO2019127024A1 (en) * 2017-12-26 2019-07-04 Abb Schweiz Ag Method and apparatus for robotic machining
CN111002317A (zh) * 2019-11-20 2020-04-14 希美埃（芜湖）机器人技术有限公司 基于机器人视觉在门窗喷涂行业新型的喷涂方法及其喷涂装置
CN112034420A (zh) * 2020-09-27 2020-12-04 上海特金无线技术有限公司 用于无人机定位与追踪的处理方法、装置、系统、设备、介质
CN112091963A (zh) * 2019-06-18 2020-12-18 株式会社大亨 机器人控制装置、以及机器人控制系统
CN112395708A (zh) * 2020-11-27 2021-02-23 北京宇航系统工程研究所 一种基于精确测量的管路数字化重构方法
CN112469539A (zh) * 2018-08-10 2021-03-09 川崎重工业株式会社 机器人系统
CN112545652A (zh) * 2020-12-02 2021-03-26 哈尔滨工业大学 一种微创手术机器人柔性丝传动手术器械高精度控制方法
CN112621758A (zh) * 2020-12-28 2021-04-09 北京配天技术有限公司 实时在线修改示教点的方法及机器人控制设备
CN112719583A (zh) * 2020-12-10 2021-04-30 广东科学技术职业学院 激光传感智能焊接机器人及其焊枪归零计算方法
CN112809167A (zh) * 2020-12-31 2021-05-18 哈尔滨工业大学 一种用于大曲率管件全位置焊接的机器人焊缝跟踪方法
CN112828418A (zh) * 2020-12-31 2021-05-25 北华航天工业学院 一种复合电力电杆钢制地基支座自动化焊接系统
CN113551599A (zh) * 2021-07-22 2021-10-26 江苏省特种设备安全监督检验研究院 一种基于结构光导向的焊缝位置偏差视觉跟踪方法
CN113580137A (zh) * 2021-08-12 2021-11-02 天津大学 基于视觉测量的移动机器人基座-工件相对位姿确定方法
CN113681133A (zh) * 2021-08-30 2021-11-23 南京衍构科技有限公司 一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法
CN113751429A (zh) * 2021-08-11 2021-12-07 北京工业大学 一种机械臂辅助激光加工的高精度定位及运动补偿方法
CN114018246A (zh) * 2021-11-15 2022-02-08 北京克莱明科技有限公司 一种定位导航方法和定位导航装置
CN114179095A (zh) * 2022-02-15 2022-03-15 江苏智仁景行新材料研究院有限公司 一种基于三维视觉感知的机械手精密控制系统
CN114274047A (zh) * 2020-09-27 2022-04-05 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于力感知测量的高效精密研抛轨迹优化方法
CN114619172A (zh) * 2020-12-10 2022-06-14 南京中船绿洲机器有限公司 圆周多层多道焊缝的自动焊接专机
CN114671256A (zh) * 2020-12-24 2022-06-28 未势能源科技有限公司 电堆物料堆叠控制方法、装置及物料拿取机构
CN114683259A (zh) * 2020-12-28 2022-07-01 财团法人工业技术研究院 机械手臂校正系统及机械手臂校正方法
CN114800514A (zh) * 2022-05-11 2022-07-29 华中科技大学 一种基于关节振型的铣削机器人薄弱环节判别方法
CN114888793A (zh) * 2022-04-21 2022-08-12 同济大学 一种多臂双光束激光焊接机器人双层协同控制方法
CN114905507A (zh) * 2022-04-18 2022-08-16 广州东焊智能装备有限公司 一种基于环境视觉分析的焊接机器人精度控制方法
CN114905124A (zh) * 2022-05-18 2022-08-16 哈尔滨电机厂有限责任公司 一种基于视觉定位的磁极铁托板自动化焊接方法
CN115922122A (zh) * 2022-12-27 2023-04-07 北京清大天达光电科技股份有限公司 一种立体曲线激光焊接装置及焊接方法
CN116000927A (zh) * 2022-12-29 2023-04-25 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 一种机器人视觉系统空间位置导引精度的测量装置及方法
CN116038112A (zh) * 2022-12-06 2023-05-02 西南石油大学 一种激光跟踪大型曲面板角焊系统及方法
EP3954508A4 (en) * 2019-04-12 2023-05-17 Nikon Corporation ROBOT SYSTEM, EFFECTOR SYSTEM, EFFECTOR UNIT AND ADAPTER
CN116475577A (zh) * 2023-06-26 2023-07-25 杭州凯龙医疗器械有限公司 一种用于ct管与钛窗焊接过程的焊缝控制方法
CN116713655A (zh) * 2023-08-08 2023-09-08 长沙埃施韦格机器人工程有限公司 一种自动识焊缝的焊接工作站
CN116833606A (zh) * 2023-08-04 2023-10-03 宾采尔(广州)焊接技术有限公司 一种焊接方法、装置、设备及存储介质
WO2023248060A1 (en) * 2022-06-20 2023-12-28 Comau S.P.A. Method for carrying out industrial working operations within a work
US11904482B2 (en) 2020-12-28 2024-02-20 Industrial Technology Research Institute Mechanical arm calibration system and mechanical arm calibration method
CN117742239A (zh) * 2024-02-19 2024-03-22 南京超颖新能源科技有限公司 机床的垂直矫正系统及矫正方法

Families Citing this family (70)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101774065B (zh) * 2010-03-17 2012-09-12 昆山工研院工业机器人研究所有限公司 机器人焊缝跟踪偏差补偿方法
CN102211250A (zh) * 2010-04-08 2011-10-12 深圳市大族激光科技股份有限公司 一种激光加工方法及系统
CN102430841A (zh) * 2011-08-26 2012-05-02 昆山工研院工业机器人研究所有限公司 基于离线规划的弧焊机器人激光视觉焊缝跟踪控制方法
CN103008935B (zh) * 2011-09-27 2015-04-29 江苏白雪电器股份有限公司 压缩机封盖焊接机
CN102689118A (zh) * 2012-02-03 2012-09-26 昆山工研院工业机器人研究所有限公司 实现焊接机器人工具中心点自动偏移的方法及系统
CN102581445B (zh) * 2012-02-08 2014-08-13 中国科学院自动化研究所 机器人的视觉实时纠偏系统和纠偏方法
US20140175068A1 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 GM Global Technology Operations LLC Remote laser welding
CN103112015B (zh) * 2013-01-29 2015-03-04 山东电力集团公司电力科学研究院 一种适用于工业机器人的操作物位置姿态识别方法
CN103111767B (zh) * 2013-02-19 2015-04-15 鞍山煜宸科技有限公司 一种激光-电弧复合焊接的控制方法及装置
SG2013042890A (en) * 2013-06-03 2015-01-29 Ctrlworks Pte Ltd Method and apparatus for offboard navigation of a robotic device
CN104279952B (zh) * 2013-11-14 2017-06-06 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种机器人轨迹精度测量方法
CN104002051B (zh) * 2014-06-03 2015-10-28 湖南大学 一种用于激光焊接的垂直检测装置和检测方法
JP6088478B2 (ja) * 2014-10-27 2017-03-01 ファナック株式会社 テーブル形式データによる運転を行う数値制御装置
CN105890516B (zh) * 2014-11-14 2022-11-08 北京方道环保科技有限公司 长程三维机器人测量控制系统
CN104607834A (zh) * 2014-12-15 2015-05-13 广西科技大学 一种控制机器人焊接枪焊接工件的方法
CN104785958B (zh) * 2015-03-25 2017-08-01 天津智通机器人有限公司 一种低温罐外件机器人焊接工作站
JP6200456B2 (ja) * 2015-06-29 2017-09-20 ファナック株式会社 工作機械とロボット間の干渉チェックシステム
CN105466320B (zh) * 2015-12-11 2017-11-10 中国计量学院 工业机器人轨迹与位置检测装置
CN105522290B (zh) * 2015-12-22 2018-03-13 无锡洲翔成套焊接设备有限公司 波纹腹板h型钢焊接算法
CN107848055A (zh) * 2016-02-15 2018-03-27 叶成源 基于机械手和测量臂的焊接系统及其焊接方法
CN107097225B (zh) * 2016-02-23 2019-10-11 宁波弘讯科技股份有限公司 机器人装置及其运动控制方法
CN105751245B (zh) * 2016-03-30 2017-09-29 广东工业大学 一种用于标定多机器人系统基坐标系的方法及其设备
CN107378246A (zh) * 2016-05-16 2017-11-24 大族激光科技产业集团股份有限公司 一种修正激光焊接轨迹的方法及系统
CN105798432B (zh) * 2016-05-27 2019-04-09 天津智通机器人有限公司 弧焊机器人焊接的曲线焊缝离线跟踪方法
CN106191420B (zh) * 2016-08-09 2018-01-23 南通大学 焊后冲击机器人轨迹跟踪测控系统
CN106375421A (zh) * 2016-08-30 2017-02-01 上海交通大学 基于远程操控的机器人辅助智能维护系统
CN108073162B (zh) * 2016-11-11 2021-05-04 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 一种通过插入运动段实现机器人平滑运动的控制方法
CN106903687B (zh) * 2017-01-18 2020-11-06 上海交通大学 基于激光测距的工业机器人校准系统与方法
CN107270854B (zh) * 2017-05-12 2020-02-21 哈工大机器人集团股份有限公司 一种机器人重复定位精度检测装置
CN107351084B (zh) * 2017-08-04 2020-05-19 哈尔滨工业大学 一种面向维修任务的空间机械臂手系统误差修正方法
JP6622765B2 (ja) 2017-08-22 2019-12-18 ファナック株式会社 ロボットシステム
CN109520396B (zh) * 2017-09-16 2020-11-20 中车大同电力机车有限公司 一种机车车钩箱中心轨迹跟踪器
CN109648195A (zh) * 2017-10-10 2019-04-19 大族激光科技产业集团股份有限公司 焊接系统及焊缝跟踪方法
CN107812639A (zh) * 2017-11-27 2018-03-20 上海卫星装备研究所 一种适用于航天器小批量零部件热控涂层机械臂涂装系统
EP3718706A4 (en) * 2017-11-28 2021-10-06 Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha SKILLS TRANSFER MACHINE
CN108381068A (zh) * 2018-02-12 2018-08-10 江苏理工学院 一种焊接机械手焊缝图像伺服示教装置及示教方法
JP6705847B2 (ja) * 2018-02-14 2020-06-03 ファナック株式会社 加工結果に基づいた学習制御を行うロボットシステム及びその制御方法
TWI674956B (zh) * 2018-05-10 2019-10-21 大陸商廣東伊雪松機器人設備有限公司 量測系統
CN108527332A (zh) * 2018-06-11 2018-09-14 华南理工大学 一种基于结构光视觉传感器的焊缝轨迹离线校准方法
CN108838563B (zh) * 2018-06-29 2019-12-03 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种五轴激光加工设备rtcp精度补偿方法
CN109604830B (zh) * 2018-07-25 2021-04-23 同高先进制造科技（太仓）有限公司 一种主动激光视觉引导机器人激光焊接精确焊缝跟踪系统
CN109175736A (zh) * 2018-08-31 2019-01-11 苏州新代数控设备有限公司 轨迹预先测高补偿系统
TWI796524B (zh) * 2018-10-19 2023-03-21 日商Ｔｈｋ股份有限公司 致動器系統
CN109570714A (zh) * 2018-11-30 2019-04-05 宣城市安工大工业技术研究院有限公司 一种封头自动开孔切割系统及切割方法
CN109799701B (zh) * 2018-12-29 2022-04-29 南京埃斯顿机器人工程有限公司 一种工业机器人振动抑制方法
CN109822194A (zh) * 2019-01-24 2019-05-31 江苏理工学院 一种焊缝跟踪装置及焊接方法
CN109732208B (zh) * 2019-01-31 2021-09-03 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） 提高激光熔焊质量的工艺方法
CN110202263A (zh) * 2019-05-29 2019-09-06 同高先进制造科技（太仓）有限公司 一种自动化激光焊接工作站及工作方法
CN110271005B (zh) * 2019-07-16 2022-03-22 中冶赛迪工程技术股份有限公司 中厚板机器人焊接轨迹的规划方法、设备及介质
CN110961756B (zh) * 2019-12-23 2021-06-15 深圳市迈威测控技术有限公司 用于焊锡机的焊咀旋转偏差或更换误差校正方法及装置
CN111203880B (zh) * 2020-01-16 2022-12-06 上海交通大学 基于数据驱动的图像视觉伺服控制系统及方法
CN111189393B (zh) * 2020-01-21 2021-10-01 北京卫星制造厂有限公司 一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法
CN111716355A (zh) * 2020-06-16 2020-09-29 海克斯康制造智能技术(青岛)有限公司 机器人绝对定位精度补偿系统及方法
CN114633262B (zh) * 2020-12-16 2023-06-20 中国科学院沈阳自动化研究所 一种扳焊类零部件环焊缝余高测量及打磨轨迹的生成方法
CN114434001A (zh) * 2021-03-24 2022-05-06 西华大学 一种焊缝轨迹自主跟踪算法
CN113400300B (zh) * 2021-05-24 2024-05-03 陶建明 用于机器人末端的伺服系统及其控制方法
CN113305037B (zh) * 2021-06-01 2022-10-11 济南大学 一种转台减速提高轮辋焊缝径向定位精度方法
CN114310881A (zh) * 2021-12-23 2022-04-12 中国科学院自动化研究所 一种机械臂快换装置的标定方法、系统及电子设备
CN114486889A (zh) * 2022-01-14 2022-05-13 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种复材壁板微小阵列孔通孔率检测系统及方法
CN114310063B (zh) * 2022-01-28 2023-06-06 长春职业技术学院 一种基于六轴机器人的焊接优化方法
CN114346553B (zh) * 2022-02-11 2023-11-10 爱派尔(常州)数控科技有限公司 一种焊接控制方法、控制装置及系统
CN114770565B (zh) * 2022-02-15 2023-06-16 中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所 一种用于复合材料构件的修型智能法向调控系统
CN114633021B (zh) * 2022-03-02 2024-03-29 武汉逸飞激光股份有限公司 一种实时视觉采集的激光焊接方法及其装置
CN114535785B (zh) * 2022-03-31 2024-03-15 北京工业大学 一种高速焊接宏微机器人复合焊缝跟踪系统
CN114536346B (zh) * 2022-04-06 2023-04-07 西南交通大学 一种基于人机协作和视觉检测的机械臂精确路径规划方法
CN114654139A (zh) * 2022-04-21 2022-06-24 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种接触轨对接焊接设备及对接焊接方法
CN114713966B (zh) * 2022-05-10 2024-04-05 苏州大学 识别焊缝的焊接方法
CN114986050B (zh) * 2022-06-10 2023-04-07 山东大学 一种基于ros系统的焊接机器人系统及工作方法
CN115041780B (zh) * 2022-08-11 2022-12-30 中船黄埔文冲船舶有限公司 一种中组立结构的多区域控制点测量补偿方法及装置
CN115488503B (zh) * 2022-09-23 2023-08-15 广州卫亚汽车零部件有限公司 一种基于机器人焊接的曲线轨迹的寻位方法和系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4591689A (en) * 1985-02-25 1986-05-27 Caterpillar Tractor Co. Adaptive welding guidance apparatus
US4922174A (en) * 1989-03-20 1990-05-01 United Technologies Corporation Seam tracking between mating parts
JPH09314349A (ja) * 1996-05-28 1997-12-09 Daihatsu Motor Co Ltd シーム溶接線自動倣い装置
CN1511669A (zh) * 2002-12-27 2004-07-14 中国科学院自动化研究所 具有视觉焊缝自动跟踪功能的弧焊机器人控制平台
CN1618564A (zh) * 2004-12-09 2005-05-25 上海交通大学 由机器人施焊的激光焊接试验台
JP2006150378A (ja) * 2004-11-26 2006-06-15 Daihen Corp 溶接用ロボット

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4453085A (en) * 1981-05-11 1984-06-05 Diffracto Ltd. Electro-optical systems for control of robots, manipulator arms and co-ordinate measuring machines
CN201253852Y (zh) * 2008-07-11 2009-06-10 中国科学院沈阳自动化研究所 使机器人高精度跟踪指定路径的装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4591689A (en) * 1985-02-25 1986-05-27 Caterpillar Tractor Co. Adaptive welding guidance apparatus
US4591689B1 (zh) * 1985-02-25 1992-04-21 Caterpillar Inc
US4922174A (en) * 1989-03-20 1990-05-01 United Technologies Corporation Seam tracking between mating parts
JPH09314349A (ja) * 1996-05-28 1997-12-09 Daihatsu Motor Co Ltd シーム溶接線自動倣い装置
CN1511669A (zh) * 2002-12-27 2004-07-14 中国科学院自动化研究所 具有视觉焊缝自动跟踪功能的弧焊机器人控制平台
JP2006150378A (ja) * 2004-11-26 2006-06-15 Daihen Corp 溶接用ロボット
CN1618564A (zh) * 2004-12-09 2005-05-25 上海交通大学 由机器人施焊的激光焊接试验台

Cited By (66)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011136494A3 (ko) * 2010-04-30 2012-03-01 Oh Sung Gu 티그 용접장치
KR101178995B1 (ko) * 2010-04-30 2012-08-31 라성호 티그 용접장치
CN102939181A (zh) * 2010-04-30 2013-02-20 吴圣圭 钨极氩弧焊装置
CN102135776B (zh) * 2011-01-25 2012-06-13 解则晓 基于视觉定位的工业机器人控制方法
CN102135776A (zh) * 2011-01-25 2011-07-27 解则晓 基于视觉定位的工业机器人控制系统及其控制方法
CN102581444A (zh) * 2012-02-03 2012-07-18 天津大学 一种用于“j”型坡口焊接机器人的在线示教方法
CN102581444B (zh) * 2012-02-03 2014-03-19 天津大学 一种用于“j”型坡口焊接机器人的在线示教方法
US10449676B2 (en) 2015-03-23 2019-10-22 National Research Council Of Canada Multi-jointed robot deviation under load determination
WO2016151360A1 (en) * 2015-03-23 2016-09-29 National Research Council Of Canada Multi-jointed robot deviation under load determination
US20190160583A1 (en) * 2017-11-29 2019-05-30 Lincoln Global, Inc. Methods and systems using a smart torch with positional tracking in robotic welding
US11623294B2 (en) * 2017-11-29 2023-04-11 Lincoln Global, Inc. Methods and systems using a smart torch with positional tracking in robotic welding
WO2019127024A1 (en) * 2017-12-26 2019-07-04 Abb Schweiz Ag Method and apparatus for robotic machining
CN111615437A (zh) * 2017-12-26 2020-09-01 Abb瑞士股份有限公司 用于机器人加工的方法和装置
US11491653B2 (en) 2017-12-26 2022-11-08 Abb Schweiz Ag Method and apparatus for robotic machining
CN112469539A (zh) * 2018-08-10 2021-03-09 川崎重工业株式会社 机器人系统
CN112469539B (zh) * 2018-08-10 2024-02-13 川崎重工业株式会社 机器人系统
EP3954508A4 (en) * 2019-04-12 2023-05-17 Nikon Corporation ROBOT SYSTEM, EFFECTOR SYSTEM, EFFECTOR UNIT AND ADAPTER
CN112091963A (zh) * 2019-06-18 2020-12-18 株式会社大亨 机器人控制装置、以及机器人控制系统
EP3760358A1 (en) * 2019-06-18 2021-01-06 DAIHEN Corporation Robot control apparatus with a laser sensor and an angle adjusting control unit, and robot control system with such apparatus
US11498209B2 (en) 2019-06-18 2022-11-15 Daihen Corporation Robot control apparatus and robot control system
CN111002317A (zh) * 2019-11-20 2020-04-14 希美埃（芜湖）机器人技术有限公司 基于机器人视觉在门窗喷涂行业新型的喷涂方法及其喷涂装置
CN112034420B (zh) * 2020-09-27 2024-03-15 上海特金无线技术有限公司 用于无人机定位与追踪的处理方法、装置、系统、设备、介质
CN114274047B (zh) * 2020-09-27 2023-09-12 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于力感知测量的高效精密研抛轨迹优化方法
CN112034420A (zh) * 2020-09-27 2020-12-04 上海特金无线技术有限公司 用于无人机定位与追踪的处理方法、装置、系统、设备、介质
CN114274047A (zh) * 2020-09-27 2022-04-05 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于力感知测量的高效精密研抛轨迹优化方法
CN112395708A (zh) * 2020-11-27 2021-02-23 北京宇航系统工程研究所 一种基于精确测量的管路数字化重构方法
CN112395708B (zh) * 2020-11-27 2024-04-09 北京宇航系统工程研究所 一种基于精确测量的管路数字化重构方法
CN112545652A (zh) * 2020-12-02 2021-03-26 哈尔滨工业大学 一种微创手术机器人柔性丝传动手术器械高精度控制方法
CN112545652B (zh) * 2020-12-02 2022-07-19 哈尔滨工业大学 微创手术机器人柔性丝传动手术器械高精度离线控制方法
CN114619172A (zh) * 2020-12-10 2022-06-14 南京中船绿洲机器有限公司 圆周多层多道焊缝的自动焊接专机
CN112719583A (zh) * 2020-12-10 2021-04-30 广东科学技术职业学院 激光传感智能焊接机器人及其焊枪归零计算方法
CN114671256A (zh) * 2020-12-24 2022-06-28 未势能源科技有限公司 电堆物料堆叠控制方法、装置及物料拿取机构
CN114671256B (zh) * 2020-12-24 2024-05-24 未势能源科技有限公司 电堆物料堆叠控制方法、装置及物料拿取机构
US11904482B2 (en) 2020-12-28 2024-02-20 Industrial Technology Research Institute Mechanical arm calibration system and mechanical arm calibration method
CN114683259A (zh) * 2020-12-28 2022-07-01 财团法人工业技术研究院 机械手臂校正系统及机械手臂校正方法
CN112621758B (zh) * 2020-12-28 2022-06-14 北京配天技术有限公司 实时在线修改示教点的方法及机器人控制设备
CN112621758A (zh) * 2020-12-28 2021-04-09 北京配天技术有限公司 实时在线修改示教点的方法及机器人控制设备
CN112828418A (zh) * 2020-12-31 2021-05-25 北华航天工业学院 一种复合电力电杆钢制地基支座自动化焊接系统
CN112809167A (zh) * 2020-12-31 2021-05-18 哈尔滨工业大学 一种用于大曲率管件全位置焊接的机器人焊缝跟踪方法
CN113551599A (zh) * 2021-07-22 2021-10-26 江苏省特种设备安全监督检验研究院 一种基于结构光导向的焊缝位置偏差视觉跟踪方法
CN113751429B (zh) * 2021-08-11 2022-08-02 北京工业大学 一种机械臂辅助激光加工的高精度定位及运动补偿方法
CN113751429A (zh) * 2021-08-11 2021-12-07 北京工业大学 一种机械臂辅助激光加工的高精度定位及运动补偿方法
CN113580137A (zh) * 2021-08-12 2021-11-02 天津大学 基于视觉测量的移动机器人基座-工件相对位姿确定方法
CN113580137B (zh) * 2021-08-12 2023-09-22 天津大学 基于视觉测量的移动机器人基座-工件相对位姿确定方法
CN113681133A (zh) * 2021-08-30 2021-11-23 南京衍构科技有限公司 一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法
CN114018246A (zh) * 2021-11-15 2022-02-08 北京克莱明科技有限公司 一种定位导航方法和定位导航装置
CN114018246B (zh) * 2021-11-15 2024-02-06 北京克莱明科技有限公司 一种定位导航方法和定位导航装置
CN114179095A (zh) * 2022-02-15 2022-03-15 江苏智仁景行新材料研究院有限公司 一种基于三维视觉感知的机械手精密控制系统
CN114905507A (zh) * 2022-04-18 2022-08-16 广州东焊智能装备有限公司 一种基于环境视觉分析的焊接机器人精度控制方法
CN114888793B (zh) * 2022-04-21 2023-08-04 同济大学 一种多臂双光束激光焊接机器人双层协同控制方法
CN114888793A (zh) * 2022-04-21 2022-08-12 同济大学 一种多臂双光束激光焊接机器人双层协同控制方法
CN114800514B (zh) * 2022-05-11 2023-09-01 华中科技大学 一种基于关节振型的铣削机器人薄弱环节判别方法
CN114800514A (zh) * 2022-05-11 2022-07-29 华中科技大学 一种基于关节振型的铣削机器人薄弱环节判别方法
CN114905124A (zh) * 2022-05-18 2022-08-16 哈尔滨电机厂有限责任公司 一种基于视觉定位的磁极铁托板自动化焊接方法
CN114905124B (zh) * 2022-05-18 2024-02-13 哈尔滨电机厂有限责任公司 一种基于视觉定位的磁极铁托板自动化焊接方法
WO2023248060A1 (en) * 2022-06-20 2023-12-28 Comau S.P.A. Method for carrying out industrial working operations within a work
CN116038112A (zh) * 2022-12-06 2023-05-02 西南石油大学 一种激光跟踪大型曲面板角焊系统及方法
CN115922122A (zh) * 2022-12-27 2023-04-07 北京清大天达光电科技股份有限公司 一种立体曲线激光焊接装置及焊接方法
CN116000927A (zh) * 2022-12-29 2023-04-25 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 一种机器人视觉系统空间位置导引精度的测量装置及方法
CN116475577B (zh) * 2023-06-26 2023-09-12 杭州凯龙医疗器械有限公司 一种用于ct管与钛窗焊接过程的焊缝控制方法
CN116475577A (zh) * 2023-06-26 2023-07-25 杭州凯龙医疗器械有限公司 一种用于ct管与钛窗焊接过程的焊缝控制方法
CN116833606A (zh) * 2023-08-04 2023-10-03 宾采尔(广州)焊接技术有限公司 一种焊接方法、装置、设备及存储介质
CN116713655B (zh) * 2023-08-08 2023-11-21 长沙埃施韦格机器人工程有限公司 一种自动识焊缝的焊接工作站
CN116713655A (zh) * 2023-08-08 2023-09-08 长沙埃施韦格机器人工程有限公司 一种自动识焊缝的焊接工作站
CN117742239A (zh) * 2024-02-19 2024-03-22 南京超颖新能源科技有限公司 机床的垂直矫正系统及矫正方法
CN117742239B (zh) * 2024-02-19 2024-05-14 南京超颖新能源科技有限公司 机床的垂直矫正系统及矫正方法

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