复杂空间曲线型D类焊缝的多机器人协调运动轨迹生成及其自学习控制

Complex spatial curved welding seams of D type intersected with tubes and containers are widely employed by pressure vessels in many industrial fields, such as petrochemical industry, energy and power, marine machinery and others. Their welding processes are quite difficult as poor stress conditions and high concentrations of stress. Generally, welding processes of D type welding seams are only carried out in flat or horizontal orientation as process limitation. Therefore, in order to improve the welding quality and efficiency, a welding robot is employed to realize motions of seam tracking and arc motion, and a clamping robot or multiple robots are employed to realize motions of spatial position. Focused on the three scientific key issues such as optimal decomposition of multi-robot coordination under hybrid constraints, super-resolution reconstruction of depth images for the weld centerline, recurrent neural network expression of Lyapunov asymptotic stability, researches are mainly unfurled on the smooth trajectory planning of complex spatial curved welding seams of D type, the depth visual recognition and tracking, the deep learning modeling of the multi-robot motion control system, and the ROS (Robot Operating System) open system construction of multi-robot coordinated motion control. Thus, the proposed theory and method of high quality formation for complex spatial curved welding seams are established to reach a tracking accuracy of ±0.5mm, and to improve their levels of automation and intelligence for the multi-robot motion control systems with high nonlinearity, strong coupling, time-varying position and orientation.

接管与容器交叉的复杂空间曲线型D类焊缝，普遍存在于石油化工、能源动力、船舶机械等工业领域的压力容器中，其受力条件较差，应力高度集中，施焊具有相当难度。而D类焊缝受焊接工艺所限，只能在平焊或横焊位姿采用弧焊方法。因此，为了提高焊接质量与效率，本项目拟以一台焊接机器人实现焊缝轨迹跟踪运弧，以另一台或多台夹持机器人实现焊接接头的空间变位，紧扣混合约束下多机器人协调空间运动的优化分解、焊缝中心线深度图像的超分辨率重建、李雅普诺夫渐近稳定性的循环神经网络表达等三个关键科学问题，从复杂空间曲线型D类焊缝的平滑运动轨迹规划、D类焊缝轨迹的深度视觉识别与跟踪、多机器人运动控制系统的深度学习建模、多机器人协调运动控制的ROS开放系统构建等四个方面展开研究，以建立适用于高质量复杂空间曲线焊缝形成的理论与方法，使高度非线性、强耦合、位姿时变的多机器人系统获得±0.5mm的焊缝跟踪精度，提高其自动化与智能化水平。

接管与容器交叉的复杂空间曲线型D类焊缝，普遍存在于石油化工、能源动力、船舶机械等工业领域的压力容器中，其受力条件较差，应力高度集中，施焊具有相当难度。在此背景下，本项目针对其多机器人协调焊接工艺过程，搭建了双机器人协调焊接实验平台，完成了复杂空间曲线型D类焊缝的平滑运动轨迹规划、D类焊缝轨迹的深度视觉识别与跟踪、多机器人运动控制系统的深度学习建模、多机器人协调运动控制的ROS开放系统构建等研究工作，建立了适用于高质量复杂空间曲线型D类焊缝形成的理论与方法，焊缝轨迹跟踪精度达到了±0.5mm，提高了D类焊缝焊接工艺的自动化与智能化水平，研究成果具有重要的科学意义和广泛的工程应用价值。（1）搭建的机器人协调焊接平台长宽高约为8m×8m×3m，可满足机器人焊接-检测要求，更换末端执行器后，还可实现一体化焊接/切削-原位测量；（2）针对多机器人协作任务，设计了一种便携式低成本的标定工装，提出了双机器人基坐标系标定的“三点测量标记法”，径向平均像素误差小于0.5，可实现快速低成本的双机器人基坐标系标定，满足工业现场的应用需求；（3）提出了一种改进的形态学边缘提取算子，受高斯噪声和椒盐噪声的影响较小，便于提取最小二乘法拟合的焊缝中心线；（4）基于拉格朗日法构建了操作臂动力学模型，采用递归神经网络的变体GRU门控实现了动力学系统辨识网络结构，构建的GRU-RNN模型能够良好预测操作臂各关节力矩；（5）提出了一种基于平稳性函数的轨迹平滑优化方法，建立了机器人的运动稳定性函数，利用蒙特卡罗方法实现了机器人的双工作空间，基于此确定了空间最优点，减少了机器人大幅度姿态变化，增强了双机器人协作焊接运动的平稳性。本项目发表国内外高水平论文13篇，其中，SCI收录论文9篇，EI收录论文2篇，中文核心期刊论文1篇；申请发明专利3项，其中，授权发明专利1项；建立了一个相对稳定的研究团队，入选湖北省科技厅创新群体和湖北名师工作室，荣获湖北省科技进步二等奖。