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基于离线编程技术实现机器人在大尺寸工件测量中的路径规划和相关算法研究

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第 1 章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 机器人路径规划方法研究概况

1.2.1 环境建模

1.2.2 规划方法

1.3 基于离线编程实现路径规划研究综述

1.4 论文主要研究内容及章节安排

1.4.1 问题的提出

1.4.2 本文研究内容

第 2 章 机器人测量路径规划算法理论分析和算法模型搭建

2.1 引言

2.2 基本蚁群算法

2.2.1 蚁群算法的原理

2.2.2 蚁群算法的特点与应用

2.3 基于 TSP 问题的蚁群算法模型

2.3.1 TSP 问题的定义

2.3.2 三维 TSP 问题的蚁群算法模型

2.4.1 路径避障问题的定义

2.4.2 空间环境的模型

2.4.3 三维路径避障问题的蚁群算法模型

2.5 常用的蚁群优化算法

2.5.1 最优解保留蚂蚁系统(ASelite)

2.5.2 蚁群系统(ACS)

2.5.3 最大-最小蚂蚁系统(MMAS)

2.6 本章小结

第 3 章 基于蚁群算法的三维路径规划算法设计与实现

3.1 引言

3.2 屏蔽门立柱模型分析及预处理

3.3 三维路径规划蚁群算法的设计实现及优化

3.3.1 算法设计思路

3.3.2 空间环境的栅格化

3.3.3 算法实现及优化策略

3.4 路径干涉判断算法

3.5 基于 MATLAB 的路径规划仿真实验

3.5.1 算法核心参数选择

3.5.2 三维路径规划蚁群算法的仿真实验及结果分析

3.6 本章小结

第 4 章 屏蔽门立柱测量方案设计仿真和硬件设备搭建

4.1 引言

4.2 屏蔽门立柱自动化测量方案

4.3 KUKA Sim Pro 离线编程仿真

4.3.1 KUKA Sim Pro 简介

4.3.2 基于 KUKA Sim Pro 的测量方案仿真

4.4 测量方案的设备选型

4.4.1 工业机器人系统的选择

4.4.2 PLC 的选型

4.4.3 光学测量模块

4.4.4 运动控制模块

4.5 基于 PROFINET 的工业通讯网络搭建

4.5.1 基于以太网的现场总线系统 PROFINET

4.5.2 PLC 与 KR C4 的连接

4.6 本章小结

第 5 章 屏蔽门立柱自动化测量控制系统开发

5.1 引言

5.2 LabVIEW 简介

5.3 控制系统软件总体方案设计

5.4 屏蔽门立柱测量控制系统的设计与实现

5.4.1 用户登录模块

5.4.2 测量控制模块

5.5 测量系统的初步调试与运行

5.6 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

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摘要

在航空、航天、造船、新能源汽车等先进制造领域,大尺寸工件测量是产品质量检测的重点和难点,但传统的人工测量方法存在效率低、精度低等缺点,常用的机器人在线示教测量方法因其测量路径规划过程效率低下,难以满足当前高效测量的需求。基于工业机器人离线编程技术的路径规划方法具有安全,高效,适用范围广等优点。因此,研究基于离线编程的大尺寸工件测量路径规划方法具有一定的理论意义,对于制造企业实现高效、精确、安全检测具有重要的工程价值。  针对当前工业机器人测量路径规划现状,论文对大尺寸工件测量路径规划方法展开了系统研究,进行了基于蚁群算法的三维路径规划算法研究,并利用离线编程技术将测量路径加以优化实现,初步搭建了一套地铁屏蔽门立柱测量控制系统,并验证了测量方法的有效性。  论文的主要研究工作如下:  (1)在详述基本蚁群算法原理的基础上,分析了基本蚁群算法的特点及应用。再从TSP问题和路径避障问题两个方面重点分析了对应的蚁群算法模型。最后,对几种常用的蚁群优化算法进行了简要介绍。  (2)提出了一种基于蚁群算法的大尺寸工件测量路径规划算法。根据地铁屏蔽门立柱模型具体分析其外形尺寸特点并进行简化预处理。然后,基于蚁群算法设计测量路径规划算法,详细阐述了核心的路径干涉判断算法。最后,在MATLAB实验环境中对算法进行了仿真实验。实验结果表明,该算法在大尺寸障碍物环境中能有效规划出一条遍历采样点又避开障碍物的最优测量路径,并且算法收敛速度和跳出局部最优解的能力都较为满意。  (3)设计了一种基于工业机器人的地铁屏蔽门立柱测量方案。然后,在KUKASimPro离线编程仿真软件中搭建了方案的整体布局,并进行了测量路径的优化调试和测量过程的仿真。仿真结果表明,该方案可实现机器人对屏蔽门立柱的无碰撞检测。最后,搭建了屏蔽门立柱测量控制系统的硬件设备部分,并利用现场总线系统PROFINET实现了PLC和机器人控制系统间的实时数据传输。  (4)基于LabVIEW初步设计开发了屏蔽门立柱测量控制系统,重点介绍了系统的登录模块和测量控制模块,并对系统的运行时间进行了测试。测试运行结果表明,该测量系统采样清晰,效率高。

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