六自由度机器人侧铣运动规划方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种六自由度机器人侧铣运动规划方法及系统，包括：步骤1：读取设计曲面信息；步骤2：分别使用笛卡尔空间和李代数so(3)空间的B样条曲线表示刀具刀尖点位置和刀具姿态；步骤3：建立机器人关节路径光顺性指标；步骤4：以两条B样条的控制点为优化变量，以路径全局光顺性能指标最小化为优化目标，以关节限位与加工误差为约束，建立约束优化模型；步骤5：采用序列二次规划算法求解约束优化模型，输出机器人侧铣路径。本方法可以解决标准商用六自由度机器人进行侧铣加工时的刀路规划问题，生成的机器人铣削加工路径具有更加平滑的关节路径，同时优化过程具有极高的计算效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
六自由度机器人侧铣运动规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及工业机器人加工制造
，具体地，涉及一种六自由度机器人侧铣运动规划方法及系统。

技术介绍

[0002]工业机器人侧铣加工系统具有工作空间大、灵活性好等优势，为大型复杂零件加工制造提供了一种新的技术方案。在工业机器人侧铣加工过程中，为生成机器人路径，需要在保证加工误差的基础上，对机器人末端刀具的五个自由度以及一个机器人功能冗余自由度进行规划。
[0003]专利文献CN112947298A(申请号：CN202110311129.4)公开了一种机器人曲面加工轨迹优化生成方法、系统及终端。该方法包括如下步骤：S1：获取当前待加工曲面的曲面类型，确定曲面类型为自由曲面或直纹曲面；S2：生成相应的机器人的加工刀具的扫掠轨迹；S3：计算机器人的刀轴的矢量约束空间；S4：获取概率路线图方法中优化性能最佳的版本作为路径优化器；S5：在加工刀具的扫掠轨迹和刀轴矢量约束空间的约束下，由路径优化器对有效路径进行优化，得到最优的加工轨迹。该系统包括：曲面类型获取模块、扫掠轨迹生成模块、矢量约束空本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种六自由度机器人侧铣运动规划方法，其特征在于，包括：步骤1：读取设计曲面信息；步骤2：分别使用笛卡尔空间和李代数so(3)空间的B样条曲线表示刀具刀尖点位置和刀具姿态；步骤3：建立机器人关节路径光顺性指标；步骤4：以两条B样条的控制点为优化变量，以路径全局光顺性能指标最小化为优化目标，以关节限位与加工误差为约束，建立约束优化模型；步骤5：采用序列二次规划算法求解约束优化模型，输出机器人侧铣路径。2.根据权利要求1所述的六自由度机器人侧铣运动规划方法，其特征在于，所述步骤2包括：在笛卡尔空间使用B样条曲线表示刀具刀尖点的位置，将该B样条记为p(u)，其中u∈[0,1]为曲线参数；将表示刀具姿态的旋转矩阵记为其中R0为表示空间中任意一个固定姿态的旋转矩阵，exp(
…
)为矩阵的指数映射，o(u)为三维欧氏空间中的B样条曲线，为o在李代数so(3)空间中对应的元素。3.根据权利要求2所述的六自由度机器人侧铣运动规划方法，其特征在于，所述步骤3包括：在刀具路径上进行等参数采样得到n个刀位，通过使用机器人逆运动学求得各个刀位对应的机器人关节角度其中i∈{1,
…
,n}表示刀位序号；使用数值差分公式，获取机器人关节角度关于刀尖点路径弧长参数的一阶导数与二阶导数，令表示第i个刀位对应的第j个关节角度关于刀尖点路径弧长参数的一阶导数，表示第i个刀位对应的第j个关节角度关于刀尖点路径弧长参数的二阶导数；令Δs
i
表示第i个刀尖点位置与第i+1个刀尖点位置的距离，建立评价路径全局光顺性能的指标：其中，Φ
smooth
为路径全局光顺性能指标，k1与k2为权重值。4.根据权利要求3所述的六自由度机器人侧铣运动规划方法，其特征在于，所述步骤4包括：将步骤2中所述的刀尖点曲线p(u)和姿态曲线o(u)的控制点记为向量w，以路径全局光顺性能指标最小化为优化目标，以关节限位与加工误差为约束，建立约束优化模型：s.t.
‑
δ≤d
j
≤δθ
i
＝f
‑1(p(u
i
),o(u
i
))
θ
min
≤θ
i
≤θ
max
i＝1,2,
…
,nj＝1,2,
…
,n
q
其中，δ为预设的最大加工误差，d
j
为设计曲面上第j个刀位点到刀具运动扫掠体包络面的有向距离，f
‑1(
…
)为机器人的逆运动学求解函数，u
i
为第i个刀位对应的运动参数值，θ
min
与θ
max
为机器人关节向量的下界与上界，n
q
为设计曲面上采样点的数量。5.根据权利要求4所述的六自由度机器人侧铣运动规划方法，其特征在于，所述步骤5包括：步骤5.1：令k＝0，初始化ζ＝[1，
…
,1]
T
∈R
m,1
，其中m为向量w的长度；对于i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,n
q
，计算初始控制点向量w0下θ
i
，d
j
，ds
i
和Φ
smooth
的值；令Φ0＝Φ
smooth
，步骤5.2：对于i＝1,
…
,n，j＝1,
…
,6，l＝1,2,
…
n
q
，γ＝1,2，计算和通过下列公式计算矩阵H和f：过下列公式计算矩阵H和f：步骤5.3：求解w
k
附近的二次规划子问题：附近的二次规划子问题：附近的二次规划子问题：
‑
ζ≤Δw≤ζi＝1,2,
…
,nj＝1,2,
…
,n
q
其中，w
k
为第k次迭代中控制点向量w的取值，Δw为控制点向量w的一阶增量，w
l
为w的第l个分量，Δw
l
为Δw的第l个分量；步骤5.4：更新w
k+1
＝w
k
+Δw；对于i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,n
q
，更新控制点向量w
k+1
下θ
i
，d
j
，ds
i
和Φ
smooth
的值；令Φ
k+1
＝Φ
smooth
，步骤5.5：如果Φ
k+1
<Φ
k
且β
k+1
≤δ，令k＝k+1，执行步骤5.6；否则，执行步骤5.7；步骤5.6：如果(Φ
k
‑
Φ
k+1
)/|Φ
k
|大于给定阈值τ2，执行步骤5.2；否则，输出最优解为w
*
＝w
k
；步骤5.7：如果ζ的二范数大于给定阈值τ1，令ζ＝0.5ζ，执行步骤5.3；否则，输出最优解为w
*
＝w
k
。
6.一种六自由度机器人...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁烨，陈永学，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：