機(jī)器人行業(yè)提出了一個(gè)自適應(yīng)框架，能夠拋光機(jī)器人關(guān)鍵部位零件的廣泛處理：如倒角和圓角。其特點(diǎn)是相對低的接觸力和低材料去除。，包括硬金屬如鈦使用協(xié)作機(jī)器人。研究者提出了一種基于阻抗控制的迭代學(xué)習(xí)控制器，在每次迭代中同時(shí)調(diào)整位置和力來調(diào)節(jié)拋光過程。所提出的控制器可以跟蹤所需的輪廓，而無需任何拋光不同材料所需的力的先驗(yàn)知識。


此外，研究者提出了一種新的基于Lissajous曲線的復(fù)雜圓角刀具軌跡生成數(shù)學(xué)模型。在完成任務(wù)如倒角和切片使用一個(gè)協(xié)作工業(yè)機(jī)器人來驗(yàn)證新的框架進(jìn)行了試驗(yàn)。表面粗糙度和輪廓測量表明，研究者的自適應(yīng)控制器可以獲得良好的拋光輸出在各種材料，如鈦，鋁，木材。

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研究背景與實(shí)驗(yàn)


機(jī)器人的研究在噴漆、碼垛和焊接等工業(yè)應(yīng)用方面取得了顯著進(jìn)展。由于末端執(zhí)行器與環(huán)境的交互作用可以忽略，這些任務(wù)可以使用簡單的基于位置或基于力的控制策略來執(zhí)行。盡管機(jī)器人技術(shù)有許多進(jìn)步，但涉及與人類擅長的環(huán)境進(jìn)行物理交互的任務(wù)對機(jī)器人自主執(zhí)行具有內(nèi)在的挑戰(zhàn)。


人類操作者為補(bǔ)償不穩(wěn)定性而表現(xiàn)出的微妙的位置和力適應(yīng)不能僅通過預(yù)先編程的位置或力控制策略來捕捉。因此，行業(yè)中占總制造時(shí)間50%的拋光任務(wù)仍然主要依賴于熟練操作人員。盡管有增長，機(jī)器人整理占目前的機(jī)器人應(yīng)用不到1%。


這是由于幾個(gè)因素，例如機(jī)器人金屬加工在表面光潔度、精度上仍不如手工操作，以及機(jī)器人本身的編程困難。當(dāng)涉及到中小企業(yè)(SME)時(shí)，這些問題更加惡化，因?yàn)樗麄兲幚淼母呋旌系团苛慵?。用于拋光的機(jī)器人在執(zhí)行過程中需要高度的依從性來控制最終的輸出。因此，需要一種自適應(yīng)交互控制來實(shí)現(xiàn)期望的輪廓幾何和表面粗糙度，這可以通過特殊的順應(yīng)工具(如宏-微系統(tǒng))或基于控制算法的順應(yīng)性來實(shí)現(xiàn)。


在使用特殊順從工具的交互控制中，末端執(zhí)行器通常可以補(bǔ)償不同軸上的力誤差。柔性工具可以是被動的，也可以是主動工具，以保持所需的接觸力。被動柔性工具通常依靠工具本身的順應(yīng)性來維持法向接觸力，而主動柔性工具則依靠閉環(huán)力控制系統(tǒng)來修正力的誤差。


此外，刀具的過度順應(yīng)性將降低拋光期間的剛度，并使輪廓跟蹤的準(zhǔn)確性降低。為了使用控制算法實(shí)現(xiàn)交互任務(wù)，通常會部署混合位置和力控制器或阻抗控制器。在表面精加工的混合位置和力控制中，位置通常沿表面調(diào)節(jié)，而力通常在法向控制。機(jī)械手的力控制策略和混合位置和力控制已廣泛應(yīng)用于包括去毛刺、拋光和磨削在內(nèi)的精加工過程。


該研究的主要貢獻(xiàn)包括基于固定阻抗的魯棒ILC跟蹤位置和隱式控制力以拋光各種材料，包括鈦等硬金屬，使用協(xié)作機(jī)器人和數(shù)學(xué)模型生成填充刀具路徑。


倒角是一種精整操作，其鋒利的邊緣通常以45°的角度傾斜到兩個(gè)相鄰的直角面。為了獲得倒角的工具路徑，在研究者的框架內(nèi)，人類操作人員以低阻抗(高順應(yīng)性)模式(即剛度值低至1N/m，而最大可達(dá)值高達(dá)5000 N/m)動態(tài)地教導(dǎo)機(jī)器人。利用操作者從運(yùn)動學(xué)教學(xué)中得到的倒角和機(jī)器人姿態(tài)的起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，用用戶指定的倒角深度線性插值生成參考軌跡，如圖所示。

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研究者選擇了鈦和鋁優(yōu)惠券作為倒角試驗(yàn)，因?yàn)樗麄兪菑V泛使用的材料在制造業(yè)。經(jīng)過輸入命令和研究裝置的工作發(fā)現(xiàn)，每次迭代后，機(jī)器人的參考軌跡與實(shí)際軌跡之間的位置誤差逐漸減小。在初始通過過程中，誤差降低是顯著的，后一階段則是逐步穩(wěn)定。


研究者使用相同的臂端工具在鋁加工優(yōu)惠券中進(jìn)行倒角試驗(yàn)，并觀察到與鈦試驗(yàn)相同的控制行為。經(jīng)過輸入命令和研究裝置的工作發(fā)現(xiàn)，13次通過后，位置誤差不再明顯減小，達(dá)到絕對誤差圖所示的飽和點(diǎn)。與鈦的試驗(yàn)相比，鋁含量相對較低。因此，在每次迭代中觀察到的平均力往往比圖中描述的鈦試驗(yàn)期間觀察到的平均力要低。由于鋁的硬度比鈦低得多，機(jī)器人的實(shí)際軌跡在初始迭代時(shí)能夠相對較快地接近期望的參考軌跡，從而使機(jī)器人在后一次通過時(shí)的力較低。

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研究者在鈦和鋁工件中的表面粗糙度值分別小于1.5(μm)和1.85(μm)，這在工業(yè)上是可以接受的。

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圖為a平均絕對誤差，b鋁的平均法向力，c平均絕對誤差d木片中的平均法向力

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圖為磨碎的工件。a鋁和b木料


研究者觀察到，每一次迭代的平均絕對誤差和平均法向力相對于鋁上的旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)相對較低。


研究結(jié)論


在該研究中，研究者提出了一個(gè)自適應(yīng)框架來實(shí)現(xiàn)在各種材料的整理過程，使用一個(gè)協(xié)同機(jī)器人利用迭代阻抗控制體系結(jié)構(gòu)和動覺教學(xué)。此外，研究者提出了一種基于Lissajous曲線的數(shù)學(xué)模型，用于實(shí)時(shí)生成復(fù)雜的圓角刀具軌跡。


在倒角和圓角過程上的實(shí)驗(yàn)證明，基于阻抗的迭代控制器可以獲得各種材料的幾何輪廓和表面光潔度。研究者的控制器不需要預(yù)先知道打磨材料所需的力，因?yàn)槲恢煤土κ腔诘答佂瑫r(shí)調(diào)整的。


由于它的迭代適應(yīng)，研究者的控制器減少了需要的返工量，因此非常適合中小型企業(yè)處理高容量和低混合部件。此外，研究者的框架成本低廉，因?yàn)樗诳朔止ぞ幊滔嚓P(guān)問題時(shí)不需要額外的視覺和力傳感器。


研究者承認(rèn)，對于涉及復(fù)雜幾何形狀的任務(wù)，如完成風(fēng)扇葉片和渦輪部件的加工，研究者將需要生成和調(diào)整自由曲面上的軌跡。為此，研究者計(jì)劃在今后的工作中，將迭代學(xué)習(xí)控制器與Kana等人提出的軌跡生成方法相結(jié)合。