大部件无损伤、高精度装配机器人的关键理论与技术研究

The requirement of this project is to realize the nondestructive, high-accuracy, robotic automatic assembly for large-scale component. Nondestructive assembly is the basic requirement for large-scale component assembly, which is guaranteed by high-accuracy assembly. On the basis of our assembly robot and research results, we investigate the following aspects, including the detection accuracy improvement of contact force; the location accuracy improvement, the path planning accuracy improvement, and the match accuracy improvement. The specific tasks are: develop high-accuracy, low-cost external force estimation method based on motor current to realize nondestructive assembly; establish set-based image error model with respect to six degree-of-freedom movement and study the multiply-target visual servoing theory for camera network to realize high-accuracy location; develop the real-time 3D imaging technique with high accuracy, high density, and large depth of filed to realize high-accuracy path planning; reveal the rule between number and space distribution of supporting points of robot end-effector and intersection deformation to realize high-accuracy match. Through above studies, the key theory and technique on large-scale component assembly robot will be solved, resulting in application promotion of large-scale component assembly.

以实现大部件无损伤、高精度的机器人自动化装配为项目需求。无损伤装配是大部件装配的基本要求，高精度装配是实现无损伤装配的重要保障。以已有的装配机器人系统及研究成果为基础，围绕提高接触力估计的精度，增强定位精度、路径规划精度、配合精度等方面展开研究，具体内容包含：发展基于电机电流的高精度、低成本的外力估计方法，实现无损装配；建立基于集合的关于六自由度运动的图像误差模型和研究相机网络的多目标视觉伺服控制理论，实现高精度定位；开发高精度、高密度、大景深的实时三维成像技术，实现高精度规划；揭示机器人末端执行器支撑点数量、布局与交点变形之间规律，实现高精度配合。通过上述内容的研究，本项目将解决大部件装配机器人关键理论与技术问题，推广大部件装配机器人的应用。

大部件自动化装配过程中存在大尺度空间中精确定位、复杂接触状态下柔顺控制等难题。本项目研究了大景深高精度的实时三维成像技术，为装配对象的精确建模与规划提供了基础；提出了大尺度空间中测量精度及运动精度优化方法，实现了机器人末端的精确定位；提出了基于非向量的图像视觉伺服方法，实现了装配对象的精确对齐；研究了基于机器人关节电机电流的末端外力估计方法，提供了一种接触力检测方法；研究了机器人末端变形规律及补偿方法，设计了一种基于轴向摩擦抑制的轴孔螺旋装配策略，提出了基于模型与数据驱动的柔顺控制参数优化方法，避免了机械卡阻。..本项目取得的主要研究进展及成果如下：.（1）提出了基于测量设备各向异性的测量精度动态优化及机器人运动学标定方法，提高了机器人的运动精度，实现了机器人末端在大尺度空间中精确定位。.（2）提出了基于非向量的图像误差及视觉伺服控制器设计方法，设计了基于图像的装配误差预测方法，提高了机器人装配精度、效率及鲁棒性。.（3）提出了一种重载机器人形变预测及补偿方法，设计了一种基于轴向摩擦抑制的轴孔螺旋装配策略，有效地避免了机械卡阻。.（4）提出了力-卡阻态映射模型驱动的柔顺控制参数优化方法，提出了基于专家控制策略驱动的柔顺控制参数优化方法，解决了复杂接触状态下多轴孔自动化装配问题。.在IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等国际知名期刊上发表SCI论文28篇，授权发明专利11项，在国内外学术会议上作特邀报告4次，主旨报告1次，作为大会共同发起人及共同主席举办了“The First International Forum on 3D Optical Sensing and Applications (iFOSA 2020)”。毕业博士研究生5人，硕士研究生5人，清华大学优秀硕士学位论文1人；出站博士后1人，国家级人才计划资助项目1项。项目的研究成果为大部件装配机器人的测量与控制提供了理论基础和技术方法，研究成果成功应用于我国某型飞机的自动化装配。