面向柔性电路板装配的协作机器人拖动演示编程研究

This project focuses on the programming by demonstration (PBD) for flexible printed circuit (FPC) assembly in 3C industry. It aims to endow the robot with the ability to assemble FPC as human does with little effort in programming. Thus the skill of the human can be transferred to the robot easily. The research consists the following contents. First, the displacement and force are measured during the assembly performed by human guiding the robot. And the fusion between the force and displacement on the assembly are analyzed. Second, the key assembly states are identified based on the force and displacement. Correspondingly, the assembly process is modeled via Hidden Markov Model (HMM). This model guides the robot to choose proper movements after its parameters being identified according to the demonstrations. Third, the dynamic movement primitives together with Gaussian Mixture Model (GMM) and Gaussian Mixture Regression (GMR) are utilized to generalize the basic operations between the two key states. Forth, the control algorithms for the motion with the force and displacement fusion are designed. Then the software combining the assembly process model, the basic operations and the smoothness between operations is developed. At last, the experiments are carried out to verify and optimize the proposed PBD. The achievement of this project will provide a fast and simple programming method for the robot assembly without the requirements of professional programming skill, and thus support that robot substitutes human in 3C industry.

本课题研究面向3C行业中柔性电路板的机器人装配演示编程技术，旨在通过拖动机器人装配演示，实现自动编程使得机器人能适应装配部件差异而根据装配状态智能地选择动作以完成类人的装配工作，从而将人的技能快速地转移给机器人。具体的研究内容与技术方案包括：测量演示过程中的力和位移信息并分析其融合关系；研究基于力位信息的装配状态识别方法，建立装配过程的隐形马尔可夫模型，由演示数据辨识模型参数，为机器人智能选择装配动作提供依据；设计转换装配状态的基本操作规划方法，使用高斯混合模型和高斯回归方法提取演示动作特征，进而辨识基本操作参数，实现机器人力位融合的基本操作规划；研究机器人力位融合运动控制方法，设计基本操作平滑方法，开发演示编程软件；搭建试验平台，利用试验结果优化演示编程技术。课题的研究成果将实现机器人装配的简单、快速自动编程，无需用户具备编程专业知识，为3C行业装配线的机器人换人提供技术支持。

协作机器人是近年来兴起的一种新型的机器人类型，具有拓展生产线柔性的能力。为了适应柔性生产需求，协作机器人常常需要更新程序以完成不同的任务。因此，快速、便捷的编程能力是发挥协作机器人生产柔性的必要条件。.拖动示教虽然可以方便机器人的编程，但仅可以实现运动路径的重现，不涉及到机器人力控。考虑到装配是机器人重要的应用场景，涉及到机器人的力位混合控制。本课题研究机器人装配中力位控制的演示编程技术以应对装配产线的柔性生产，旨在根据装配演示过程信息自动编程使得机器人能适应环境差异智能地选择动作以完成类人的装配工作。.研究工作包括四个方面。第一，研究了协作机器人动力学模型辨识方法与碰撞检测技术，具体包括研究包含关节摩擦力的动力学模型参数的迭代辨识方法，解决了关节摩擦力非线性影响问题；提出了一种基于底座力传感器的机器人动力学模型辨识方法，解耦了动力学模型与关节摩擦力模型，从而获得更准确的关节摩擦力模型；构建了广义动量观测器，实现高性能的碰撞检测。第二，研究了机器人位置控制的演示编程技术，提出了基于模板匹配和特征约束的演示编程技术，采用视觉系统采集演示过程中的抓取和转移模板，根据模板实现不同的物料搬运任务，只需要人操作物体即可实现编程。第三，研究了装配力传感器的在线标定算法，算法使用标准质量块，借助重力实现力传感器上的参考力和参考力矩，拟合力传感器的标定矩阵和零点漂移实现标定。第四，研究了面向装配的力位混合控制演示编程技术，利用机器人对外做功的情况来描述装配过程中的力位关系，根据演示过程中机器人对外界做功情况确定机器人的力位混合控制策略，并构建虚拟的远端柔顺中心，根据演示信息调整控制参数，从而实现装配的自动编程，方法在轴孔与电路板装配实验中得到验证。.课题部分研究成果转移并应用到合作企业的产品中，协助其在头部制造企业的应用，支持了国产协作机器人的功能扩展和性能改善。