自适应铣削与动态铣削

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       编辑/江畔雨落
       前言
       机器人系统由于其低成本、灵活性和多功能性而在工业中变得越来越普遍，但是为了大量使用在加工操作中，该技术的主要挑战是缺乏绝对精度。


       而优化这些问题就成为了当下重中之重，除此之外机器人加工还有另一个额外挑战，那就是耗时、依赖于专家和复杂的编程过程。
       于是出现了一个方法解决这一问题，使用铣削过程的自由度，最大限度地减少由于机器人对加工任务的顺应性而产生的偏差。
       机器人加工与工人加工的区别，两者之间的优劣之处在哪里？


       机器人在工业中面临的困难
       全球的工业机器人年出货量中只有1%与加工任务有关，而在这1%中，2%专门用于机械切割、研磨、去毛刺、铣削或抛光等任务，这是一个较小的数量。
       如果机器人广泛用于加工操作，则可以获得几个优势，更少的工作空间、工业成本节约、机器人更灵活。


       如果机器人配备换刀装置和夹具，还可以用于加工操作之外的其他任务，就比如拾取工件，从而提高生产率，机器人的灵巧性可以更有效地用于加工复杂的加工零件、机器人可以替代繁重的体力劳动。


       于是对用于精密加工应用机器人的快速重新配置，需求已被指出为响应当前产品个性化需求的必要策略，目前使用机器人系统加工硬质材料时已经出现了了三个主要障碍。
       刚性不足、精度差和编程复杂，编程的复杂性已经成为最重要的限制因素，机器人刚度、振动和系统固有频率也被称为关键因素。


       一些研究人员还通过实验确定了误差源，并提出了通过模块化补偿提高机器人加工精度的策略，这可能是提高机器人精度及其精确可编程性的一种方法。
       在我们最近研究结果中，已经提出了一种错误源结构，用于识别和基于模型的机器人制造中的错误补偿。


       使用产品、过程和资源模型，已经提出了基于传感器和基于合规性模型的机器人钻井补偿之间的比较，该模型在研究成果中已扩展到优化机器人加工运动以及优化机器人刚度的架构。


       与误差源识别类似，一些研究人员对机器人顺应性的建模进行了研究，以补偿偏差以提高准确性。
       在我们之前的一项工作中，已经提出了机器人过程的自动机器人刚度姿态优化，并研究了不同标准的定义。


       就比如过程方向上的末端执行器刚度优化、阻尼、碰撞和可达性，以及对钻孔、去毛刺、切割和铣削等应用的不同解释提出了一种三步法。


       那就是加工策略生成、离线力补偿和在线力补偿，通过补偿力引起的精度影响的策略，如工件位置、机器人的特征频率和给定配置中的机器人结构，被认为是加工过程的重要标准。
       一些研究人员，通过使用基于静态力模型的估计过程以及使用识别的关节刚度模型计算变形，来实现离线路径补偿，作为减少和补偿铣削过程中引起误差的进一步策略。


       并且指出“机械手的刚度取决于配置，因此可以在不同的配置中找到刚度，并且插补技术可用于计算所有其他配置中的刚度”，支持已开发的工作和结果。
       通过实验发现机器人铣削过程实现了基于传感器和模型的补偿，基于模型的补偿使用机器人动力学模型和铣削力模型，该模型计算和补偿由于过程力引起的机器人偏差。


       在研究中发现了几种用于刚度和柔顺度建模的方法，其中之一是通过夹紧方法识别刚度。
       机器人被锁定在一个闭合的运动学回路中，然后在感应电机位置和扭矩的同时，进行基于关节的运动，对角线关节刚度矩阵的识别也通过应用外扳手。


       并且还研究了带有重力补偿器的重型工业机器人建模，基于极刚度的笛卡尔刚度计算和使用雅可比矩阵也被提议作为建模替代方案。
       刚度研究也用于控制补偿误差，就有一种基于机器人结构模型的在线变形补偿方法，用于控制材料去除率，这种方法通过实时调整机器人进给速度来控制加工力，以提高零件质量。


       解决办法
       在研究中确定过程结构变形的与以下所有参数有关，机器人配置、在工作区中的位置以及方向和过程力的大小。
       通过自适应控制施加的力来去除单位时间内的最大材料量，以及连续补偿由工艺力引起的路径偏差，从而确保时间效率并提高机器人加工过程的准确性，进而提高加工精度的目的。


       对于已经提出的没有顺应性模型的控制，例如使用光学测量系统进行加工的工业机器人的位置控制，以提高精度。
       但有关该领域的优化研究很少，为了解决这个问题，使用软件对工作区中预定义的两个不同工件位置进行必要的人工干预，进而定义和解决约束以及优化问题。


       与之前的方式一样，CAM软件现在广泛用于加工操作，并且它还用于补偿偏差，曾有人提出使用基于机器人运动学、过程力和动态机器人模型计算离线补偿来提高机器人加工精度。
       但是结果表明在加工过程中，保持方向的2D加工菱形的拐角偏差更明显，同时还指出软件编程的组合，冗余的优化可以与运动学参数优化结合使用，达到优化机器人加工的结果。


       除了软件包、一致性模型、识别方法和机器人精度研究外，加工过程本身还提供不同类型的模型。
       通过以最佳方式选择切削对轴向和径向深度，最大限度地提高铣削中无颤振材料的去除率，从而缩短加工时间。


       除了机器人关节顺应性建模和补偿方面的最新技术外，机器人社区的其他领域也已成为运动计算的首要问题，运动规划算法被用作机器人复杂运动问题的有效解决中，这些技术可以解决一些应用问题。
       即使在机器人和CAM仿真等领域取得了代表性的进步，机器人加工的运动生成仍然存在一些挑战，其中一个挑战是机器人加工单元的配置和机器人编程仍然依赖于专家。


       这意味着始终需要具有加工操作和机器人编程经验的合格人员，加工过程的优化主要是手动干预程序的生成。
       就此入使用示教方法，并且它是针对具体情况的，这些挑战主要是由加工过程特性与机器人运动有直接关系。


       考虑到一些固有问题定义，加工时需要提高机器人精度，基于机器人配置优化刚度的好处以及最先进的技术，证实了机器人加工领域需要改进。
       自动计算工业机器人刚性运动的方法和架构，给定了机器人铣削过程的任务定义，这是机器人可以提高精度的方法之一。


       解释产品和过程的约束和自由度以进行计算，刚性机器人运动，这项研究的贡献是基于对机器人铣削过程进行建模以及清晰结构和方法。
       为了计算优化机器人刚度的机器人铣削运动，建议将笛卡尔空间简化为新的C空间和关节空间，这个新空间的功能是将运动与机器人铣削过程的产品、过程和资源组件相关联。


       包含该空间的主要目标是简化制造过程，这种简化是通过在方法上自动将产品的约束转换为自由度，并与别的产品自由度相关联来实现的，后者由最终用户在工艺参数的语义描述中指定。


       主要的组成原理
       对于此过程围绕刀具轴的旋转，产品在铣削过程中的约束需要执行铣削的路径，减少基于样本运动算法所需的空间、采样过程的计算要求。
       机器人加工系统由一台超工业机器人机械手、一台带有德国奥伯-莫伦公司的斩波器主轴刀具以及5HS3的末端执行器组成。


       以及第二个带有二维激光扫描仪参考扫描控制的末端执行器、RSP换刀装置，之后将机器人安装在带有工作台和机械抓取系统的机床床身中。


       总结
       这项研究有助于将铣削过程解释为运动问题的方法，其中由于围绕铣削工具旋转的自由度而导致的机器人冗余用于计算最佳路径，使用最先进的基于样本的运动规划算法。


       并且将其约束转换为自由度，用于运动规划阶段，还引入了铣削参数的语义描述，以确定过程的自由度，并且优化刚度状态成本是通过产品和过程模型作为输入并使用柔顺性的。


       扳手映射以及正向和反向运动机器人模型来定义的，而且还提出了引入简化空间，以便在使用概率上规划方法的同时提高计算性能，还介绍了规划器以优化铣削过程中机器人。


       关于提出的，用于机器人铣削运动优化刚度问题，以及自动和最佳运动规划问题的方法，已使用最先进的运动规划库成功实现。
       并在仿真中进行了测试，测试中通过了使用最先进的基于样本的运动规划算法，基于过渡的RRT规划器。


       机械工作运动成本和所提出的铣削过程自动解释适用于CAM环境中用于优化工业机器人运动。
       摒弃诶该方法已经证明，铣削过程可以在方法上结构化，进一步建模为广泛使用的产品，过程和资源模型。


       该模型尚未用于制造过程中机器人运动的规划，该方法有助于机器人编程的直观性和机器人系统的可配置性，
       如果想要进一步的工作，需要对机器人系统进行精确校准或使用实时外部测量系统进行补偿。


       以便能够在真实场景中评估刚度优化运动规划的实际加工改进，如果存在与机器人相关的误差，则方向的变化不会会导致出现偏差。
       最后该方法和概念可用于集成有效性检查功能的CAM系统，就比如接近自动碰撞或奇点避免，该方法还可以扩展到任何其他加工或制造工艺，其中包括去毛刺或激光切割。

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