面向大尺寸、高精密光学元件装配的人-机器人协作方法研究

Large size, high precision optical components are widely used in the fields of military, space exploration, and large laser drivers. Efficient and reliable installation of large size and load optical components is the basic requirement of the driver construction. Human-Robot collaborative assembly is considered as a feasible solution. This project focuses on the three critical issues, i.e., skillful assembly, task planning and flexible holding of the large size and heavy optics. We try to deal with the problem of human-robot cooperation, action/trajectory planning and micro stress of clamping, and then realize the flexible assembly of high precision optical components. The specific research contents include: (1) adapting control to different collaborative workers; (2) efficient task planning; (3) flexible clamping strategy for high-precision optical components. We expect to achieve the goal by the following approaches, including impedance control method by adding human to the robot control loop, learning from demonstration for task planning and flexible fixturing strategy using multi-source information fusion. We aim to establish a new method for human robot cooperative assembly, and also achieve different workers and robots working together to achieve the assembly task of high precision, large aperture optical components. The research results can not only serve the construction of laser drivers, but also have important research significance and application value for the precision assembly of large size components.

光学系统广泛应用于军事、航天以及大型激光驱动器等领域，大尺寸、高精密光学元件装配是基础关键技术。随着光学系统规模扩大，机器人装配是发展趋势，但存在动作柔顺、任务复杂、夹持精巧等瓶颈难题。本项目拟通过研究人-机器人协作装配技术，以实现高精密光学元件柔顺、可靠装配。具体研究内容包括：（1）人在回路的人-机器人力协作装配方法；（2）基于示范学习的机器人装配动作规划方法；（3）高精密光学元件柔性夹持策略。预期通过突破：协作人员建模与机器人力控参数自适应、示范学习的数据建模与动作优化、基于热、力多源异构数据建模等问题，建立人-机器人力协作装配新方式，解决柔顺性、复杂性和精巧性难题，实现不同工人和机器人通过力配合完成大尺寸、高精密光学元件的装配任务。研究结果不仅能服务激光驱动器建设，对于推动其它大口径光学系统建设具有重要的研究意义和应用价值。

机器人柔性装配技术在传统制造业中获得了较为成功的应用。但是，面向大尺寸、高精密以及特殊元件的装配任务，由于对机器人作业柔顺性、任务复杂性和夹持精巧性等的苛刻要求，目前仍然以手工装配为主。为此，项目提出了人-机器人协同完成精密元件装配的技术思路。.1. 主要研究内容.1）人在回路的人-机器人协作装配方法，着重于机器人能够和不同工人协作，共同施加作用力于大尺寸元件上的装配方法。.2）基于示范学习的机器人装配动作规划方法，着重于机器人通过示范学习等方式适应任务变化，实现对不同外形尺寸、不同工作流程的元件的装配动作的自主规划。3）高精密光学元件的精巧夹持策略，达到不会因为机器人的夹持力造成元件应力损伤，降低光学元件通光性能的目标。.2.重要研究成果.1）针对人-机协作过程中人的协作力动态变化难题，提出了一种基于深度强化学习机器人变阻抗控制学习方法，通过近端策略优化（PPO）算法实时调整机器人阻抗控制中的惯性、阻尼和刚度参数，从而使机器人能够与不同的人类合作者协作完成不同形状、不同尺寸元件的高精度装配任务，提高了人-机协作系统的柔顺性和通用性。.2）针对不规则零件装配任务的装配动作自主规划难题，提出了机器人路径和动作模仿学习及自适应阻抗控制方法；通过运动原语DMP（Dynamic Movement Primitive）对人类演示数据进行编码，然后使用运动原语的组合为新的装配任务生成参考轨迹和参考力，最后通过自适应阻抗控制器来跟踪具有未知环境刚度装配力。.3）针对大尺寸光学元件的微应力夹持难题，提出了通过多核双层回归的光学元件夹持建模方法，将夹持力、温度等对形变的影响分层表述，提高了夹持模型的精度，降低了光学元件形变。.3. 关键数据及科学意义.1）在IEEE-TIE、IEEE/ASME-TMECH、IEEE-RAL等期刊和国际会议上发表学术论文10篇，其中SCI论文6篇；申请中国发明专利3项，其中授权1项，软件著作权1项；出版中文著作1部。.2）获得2019年“世界机器人大赛—共融机器人挑战赛”双臂协作机器人组三等奖；.3）获得日本2021年“World Robot Summit” 装配挑战赛Special Prize（远程组第一名）；.4）培养研究生6名。.研究工作对占领人-机器人协同装配国际学术前沿领域、满足国家重大需求、促进机器人与人工智能等学科交叉与融通具有重要意义。