工业机器人组成及工作原理1.1工业机器人的基本组成主要由机器人本体、控制器、示教器三大部件组成六轴垂直多关节机器人机械结构简图●S轴(回旋)●L轴(下臂倾动)●U轴(上臂倾动)●R轴(手臂横摆)●B轴(手腕俯仰)●T轴(手腕回旋)Motoman工业机器人S轴L轴U轴R轴B轴T轴机器人关节?控制器是根据指令以及传感器信息控制机器人完成一定动作或作业任务的装置,是决定机器人功能和性能的主要因素,也是机器人系统中更新和发展最快的部分。其基本功能有:示教、记忆、位置伺服、坐标设定。开发程度:封闭型、开放性和混合型。【目前基本上都是封闭型系统(如日系)或混合型系统(如欧系)】控制方式:集中式控制和分布式控制。机器人控制器工业机器人电动伺服系统的一般结构为三个闭环控制,即电流环、速度环和位置环。一般情况下,对于交流伺服驱动器,可通过对其内部功能参数进行设定而实现位置控制、速度控制、转矩控制等多种功能。集中式控制系统结构???组织层(作业控制)协调层(运动控制)执行层(驱动控制)分布式控制系统结构KRC4性能参数:全部采用总线形式处理器库卡(工业)PC(2.6GHZ)操作系统微软WINDOWSXP控制轴数8个AC伺服马达驱动与外围设备通讯接口:Profinet,Profibus,Interbus,EtherCAT,Ethernet编程及控制库卡SmartPAD例:库卡工业机器人控制器KRC4例:电装(DENSO)机械手•系统组成1感受系统由内部传感器模块和外部传感器模块组成,用以获取内部和外部环境状态中有意义的信息。2智能传感器的使用提高了机器人的机动性、适应性和智能化的水准。3对于一些特殊的信息,传感器比人类的感受系统更有效。感知系统一、机器人的工作原理机器人的工作原理是一个比较复杂的问题。简单地说,机器人的原理就是模仿人的各种肢体动作、思维方式和控制决策能力。从控制的角度,机器人可以通过如下四种方式来达到这一目标。“示教再现”方式:它通过“示教盒”或人“手把手”两种方式教机械手如何动作,控制器将示教过程记忆下来,然后机器人就按照记忆周而复始地重复示教动作,如喷涂机器人。1.2工业机器人工作原理与技术参数“可编程控制”方式:工作人员事先根据机器人的工作任务和运动轨迹编制控制程序,然后将控制程序输入给机器人的控制器,起动控制程序,机器人就按照程序所规定的动作一步一步地去完成,如果任务变更,只要修改或重新编写控制程序,非常灵活方便。大多数工业机器人都是按照前两种方式工作的。“遥控”方式:由人用有线或无线遥控器控制机器人在人难以到达或危险的场所完成某项任务。如防暴排险机器人、军用机器人、在有核辐射和化学污染环境工作的机器人等。“自主控制”方式:是机器人控制中最高级、最复杂的控制方式,它要求机器人在复杂的非结构化环境中具有识别环境和自主决策能力,也就是要具有人的某些智能行为。示教再现示教-再现即分为示教-存储-再现-操作四步进行。•示教:方式有两种:(1)直接示教-手把手;(2)间接示教-示教盒控制。•存储:保存示教信息。•再现:根据需要,读出存储的示教信息向机器人发出重复动作的命令。控制信息•顺序信息:各种动作单元(包括机械手和外围设备)按动作先后顺序的设定、检测等。•位置信息:作业之间各点的坐标值,包括手爪在该点上的姿态,通常总称为位姿(POSE)。•时间信息:各顺序动作所需时间,即机器人完成各个动作的速度。二、工业机器人的技术参数表示机器人特性的基本参数和性能指标主要有工作空间、自由度、有效负载、运动精度、运动特性、动态特性等。(1)工作空间(Workspace)工作空间是指机器人臂杆的特定部位在一定条件下所能到达空间的位置集合。工作空间的性状和大小反映了机器人工作能力的大小。理解机器人的工作空间时,要注意以下几点:(2)有效负载(Payload)有效负载是指机器人操作机在工作时臂端可能搬运的物体重量或所能承受的力或力矩,用以表示操作机的负荷能力。(3)运动精度(Accurucy)机器人机械系统的精度主要涉及位姿精度、重复位姿精度、轨迹精度、重复轨迹精度等。(4)运动特性(Sped)速度和加速度是表明机器人运动特性的主要指标。(5)动态特性结构动态参数主要包括质量、惯性矩、刚度、阻尼系数、固有频率和振动模态。可以用精密度、正确度、和准确度三个参数来衡量。定位精度(Positioningaccuracy):指机器人末端参考点实际到达的位置与所需要到达的理想位置之间的差距。重复性(Repeatability)或重复精度:指机器人重复到达某一目标位置的差异程度。或在相同的位置指令下,机器人连续重复若干次其位置的分散情况。它是衡量一列误差值的密集程度,即重复度。oo精度和重复精度,哪个重要精度机器人到达指定点的精确程度(与驱动和传感的分辨率有关)。(可预测可校正)重复精度机器人动作重复多次,到达同样位置的精确程度。(随机误差的范围,无法消除)任务机床上下料冲床上下料点焊模锻喷漆装配测量弧焊重复性±(0.05~1)±1±1±0.1~2±3±(0.01~0.5)±(0.01~0.5)±(0.2~0.5)?分辨率是指机器人每根轴能够实现的最小移动距离或最小转动角度。精度和分辨率不一定相关。反馈尺实际位置重复精度精度分辨率TBRU给定位置分辨率、精度、重复精度的关系控制的目的是使被控对象产生控制者所期望的行为方式控制的基本条件是了解被控对象的特性控制的实质是对驱动器输出力矩的控制输入X被控对象的模型输出Y目的输入X输出Y???1.3工业机器人控制技术综述机器人控制的两个问题:1)求机器人的动态模型(动力学问题)2)根据动态模型设计控制规律机器人技术与控制学科的关系如果被控对象的模型能够精确知道,但模型是变化的,怎么办?如果模型的变化是可以预测的X1/P(T)P(T)Y开环预测控制如果模型的变化是可以实时辩识的X1/P(T)P(T)Y辨识器开环辨识控制以被控对象的实际输出构成某种评价标准来修正控制器的输入信号,以使对象的输出接近期望值----闭环反馈控制被控对象的特性(数学模型)不能完全确定或完全不能确定的情况下,怎么办?最常用的评价标准就是输入与输出(期望的输出与实际输出)之间的偏差例如:工业机器人控制系统的组成25控制系统的组成工业机器人的控制系统一般分为上、下两个控制层次:上级—组织级其任务是将期望的任务转化为运动轨迹或适当的操作,并随时检测机器人各部分的运动及工作情况,处理意外事件。下级—实时控制级它根据机器人动力学特性及机器人当前运动情况,综合出适当的命令,驱动机器人机构完成指定的运动和操作。工业机器人控制系统的组成26工业机器人控制的分类按运动坐标控制方式关节空间运动控制直角坐标空间运动控制按适应程度程序控制系统适应性控制系统按控制机器人数目群控系统按运动控制方式位置控制速度控制力控制人工智能控制系统单控系统按照期望控制量分为:位置控制和力控制位置控制单关节位置控制(位置反馈,速度反馈,加速度反馈)多关节位置控制分解运动控制(decentralizedcontrol)集中控制(centralizedcontrol)力控制直接力控制(directforcecontrol)阻抗控制(impedancecontrol)力位混合控制(Hybridforce/Motioncontrol)智能化的控制策略模糊控制(fuzzycontrol)自适应控制(adaptivecontrol)最优控制(optimalcontrol)神经网络控制(neurocontrol)模糊神经网络控制专家控制(expertcontrol)Others1.机器人位置控制任务分类:点位控制-PTP(PointtoPoint):只考虑起始点和目的点的位置,而不考虑两点之间的移动路径的控制方式,适用于上下料、点焊、搬运等;连续路径控制-CP(ContinuousPath):不但要求机器人以一定的精度到达目标点,而且对其移动的轨迹形式有一定精度范围的要求。(如弧焊、喷漆机器人)2.位置控制方法:关节空间控制结构直角坐标空间控制结构机器人的位置控制机器人的力控制力控制简介直接力控制(Directforcecontrol)间接力控制(Indirectforcecontrol)1.力控制简介目的:控制机器人各关节使其末端表现出一定的力或力矩特性。分类直接力控制(Directforcecontrol)PID控制间接力控制(Indirectforcecontrol)被动柔顺(变刚度)主动柔顺(阻抗控制)为什么采用力控制轴孔配合?形状适应性接触碰撞直接力控制作用:实现机器人与环境作用力的精确控制实例:力的PI控制方法特点:直接力控制具有力回路,直接控制期望力间接力控制分类:主动柔顺-阻抗控制;被动柔顺-变刚度特点:间接力控制(阻抗控制、力/位混合控制)【通过控制位置实现力控制,没有明确的力回路】阻抗控制分类区别在内环被动柔顺控制目的:基于安全性考虑阿西莫夫三定律:1950年,美国作家埃萨克·阿西莫夫在科幻小说《I,Robot》中首次使用了“Robotics”,即“机器人学”。阿西莫夫提出了“机器人三定律”:1)机器人不应伤害人类,且在人类受到伤害时不可袖手旁观;2)机器人应遵守人类的命令,与第一条违背的命令除外;3)机器人应能保护自己,与第一条相抵触者除外。工业机器人通常远离人,当人进入其工作范围,会造成意外伤害与人交互需求安全性是第一位的从仿人的角度变刚度人体关节构造前臂肘关节Cassie的全新双足机器人工业机器人控制方式43工业机器人的速度控制假设:在连续轨迹控制方式的情况下,工业机器人按预定的指令、控制运动部件的速度和实行加、减速,以满足运动平稳、定位准确的要求。速度变化曲线要处理好快速与平稳的矛盾,必须控制启动加速和停止前的减速这两个过渡运动区段。仿生机器人关节工业机器人控制策略45变结构控制变结构系统是一种非连续反馈控制系统,是将具有不同结构的反馈控制系统按照一定逻辑切换变化得到的,并且具备了原来各个反馈控制系统并不具有的渐近稳定性。变结构控制方法对于系统参数的变化规律、非线性程度以及外界干扰等不需要精确的数学模型,只需要知道它们的变化范围,就能对系统进行精确的轨迹跟踪控制。优点:设计比较简单,便于理解和应用,具有很强的鲁棒性。缺点:存在抖振。工业机器人控制策略46模糊控制方法模糊控制系统的控制对象可以是实际的闭环控制、专家系统或任何类型的人机系统,其中决策部分由近似推理完成。近似推理是根据客观实际情况以及已有的规则获取未知信息的过程,在获得输入变量取值的可能性分布后,由复合推理给出输出变量取值的可能性分布。模糊产生器模糊逻辑决策模糊消除器知识库被控过程工业机器人控制策略47神经网络控制方法人工神经网络是利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能。在控制领域主要是从功能上进行模拟,尽可能使人工神经网络具有生物神经网络的某些功能特性,如学习、识别和控制等。神经网络具有非线性逼近、并行分布处理、学习和自适应、数据融合等能力,具有多输入和多输出的网络结构,便于硬件的实现。工业机器人控制策略48自适应控制策略自适应控制的方法就是在运行过程中不断测量受控对象的特性,根据测得的特征信息使控制系统按最新的特性实现闭环最优控制。一个控制系统具有鲁棒性,就是指这个控制系统在某一类特定的不确定性条件下具有使稳定性、渐进调节和动态特性保持不变的特性,即这一控制系统具有承受这一类不确定性影响的能力。鲁棒控制的基本特征是用一个结构和参数都固定不变的控制器,来保证即使不确定性对系统的性能品质影响最恶劣时也能够满足设计要求。鲁棒控制策略