面向大型整体构件现场精密加工的组合测量方法研究

To improve the precision and efficiency of in-situ precision machining of large parts, this project aims to develop the combined measurement method and precision control method for fusing system data by profound research on three aspects: reference transfer technology based on registration of multi station measurement data, robot calibration using the mixed internal and external inspection information, and reconstruction of 3D profile based on the robot pose errors. The application of this project is in-situ precision machining of the manned space station cabin instrument interface. A simulation and experimental verification platform will be built using the above technology. The outcome of the project will lay down a solid theoretical and technical foundation in robotized machining system of large parts.

本项目针对大型整体构件现场高效精密加工需求，研究基于多传感器数据融合的组合测量原理与精度调控方法，包括基于多站位测量信息数据配准的基准传递技术，基于内外部检测信息的机器人本体运动学标定技术，计及机器人末端位姿误差的工件三维廓形重构技术。以载人航天空间站舱段仪器接口现场加工系统为背景，利用上述技术搭建原理性仿真与实验验证平台，以期为保障大型构件机器人化加工系统的精度提供重要的技术基础。

将工业机器人搭载在AGV上构成的移动工作站正在成为大型整体结构件现场局部铣削、制孔、抛磨、装配等作业的重要发展趋势，且在航天航空、轨道交通等领域得到逐步应用。精度是现场加工用机器人移动工作站的重要技术指标，为此本项目围绕机器人本体精度保障、机器人视觉测量系统精度调控、加工系统全局测量场基准传递等问题，由单元到整体的开展基于多传感器数据融合的组合测量原理与精度调控方法研究，在机器人本体运动学标定、多站位测量数据配准与基准传递、移动机器人在线定位等方面取得如下成果：. 以自主研发的TriMule五自由混联机器人为研究对象，提出了基于少量测量位形误差信息迭代补偿驱动关节初始误差的零点标定方法，形成了“零点标定+参数辨识+网格补偿”的递进式误差补偿技术。针对机器人在线定位需求，设计了可集成在机器人末端的三维视觉测量传感器，构建了一种顾及机器人姿态参数的手眼标定模型，实现对末端执行器的精确调控。在此基础上，提出一种首先离线辨识机器人视觉测量系统中的可调参数，然后仅利用一次视觉测量信息便可确定机器人与工件相对位姿的方法。针对全局测量场的系统误差累积问题，提出一种逐级闭环优化策略，使用数据驱动的方式融合优化结果，提高系统的基准传递稳定性。基于上述理论和技术成果，搭建了V-Rep虚拟实验平台和机器人加工实验验证平台。本项目为高性能混联加工机器人的精度保障提供了成套知识产权和专有技术，为推进我国新型工业机器人在航空航天等高端制造领域的工程应用奠定了重要的理论与技术基础。. 项目成果获国家CSC青年骨干教师出国交流计划资助1人，培养硕/博士研究生8人；发表学术论文11篇，其中SCI论文7篇，EI论文4篇；授权中国发明专利7件，向国内企业实施专利权转让1项。