一种基于传热分析的工业机器人路径优化方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于传热分析的工业机器人路径优化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷涂路径曲线，对各路径曲线进行编号并排序；S2、对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优化，并求取路径曲线的最优时间序列；S3、根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距离作为优化参数，生成离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。本发明在未增加任何硬件设备或机器人路径生成难度的前提下提高了机器人经过曲率变化较大区域的扫掠速度均值，实现喷涂后均匀温度场分布，降低了基体表面的平均温度，从而解决了机器人路径的优化问题。
【专利说明】
-种基于传热分析的工业机器人路径优化方法及系统
技术领域
[0001] 本发明设及机器人路径规划领域，尤其设及一种基于传热分析的工业机器人路径 优化方法及系统。
【背景技术】
[0002] 工业机器人轨迹规划的方法通常是针对参考点给出位姿、加速度、速度等约束条 件，并对参考点进行插值。近年来，随着工业机器人在工业领域内的需求日渐增加，通过机 器人轨迹来控制工艺参数W满足产品精度要求(涂层厚度、均匀度等)是工业机器人轨迹规 划的一个重要目标。在众多案例中，一个典型案例是运样的：在等离子喷涂领域内，等离子 喷枪安装在工业机器人手臂上，随着机器人的运动进行喷涂作业。在运一喷涂过程中喷枪 和基材之间伴随着大量的热量传递，因此基材表面的溫度分布与机器人轨迹密切相关，溫 度场的均匀性决定了基材表面的残余应力分布情况，进而影响涂层与基材之间的结合强 度。
[0003] 1.改进前方法工作的原理
[0004] 覆盖涂层领域内已有的机器人路径规划方法大多是基于切分方法或者张量积曲 面的。其中，切分方法通常利用布尔运算原理对工件模型进行等距切分，利用截线数据生成 机器人路径;张量积曲面方法通过在U、V两个参数方向上进行等距插值产生机器人路径曲 线。传统的路径规划方法是按照路径的位置关系依次对路径曲线进行排列，该方法的原理 如图1所示:假设曰曰'柳'，心，(1(1'，66'为待喷涂面的立条路径曲线，其中曰，曰'分别为路径 曲线aa'的两个端点，其他路径曲线的端点分别为相应的编号。传统规划方法生成的路径如 下排列:a一a' 一b' 一b一C一C' 一d' 一d一e一e'，从而形成S型的机器人路径。
[0005] 在基于示教点的机器人路径规划过程中，需要对曲线aa'进行离散化，已有方法中 大多采用等距取点的方法完成曲线的离散化，该方法从端点a开始，每隔固定的曲线长度取 一次点，并放入机器人路径点集中，一直取点到a'为止，从a点到a'点取得的所有点作为机 器人在该路径上的示教点。同理在b'b曲线上，依次从b'点到b点进行取点，并将取得的所有 点放入机器人路径点集。
[0006] 2.改进前方法存在的问题
[0007] 传统路径规划方法未对作业过程中热量的传递问题进行考虑，当喷涂工具按照机 器人路径进行作业时，喷涂材料与基体之间的热交换通常会造成基材局部区域溫度过高， 而未喷涂的区域溫度过低，当基材局部受热进行膨胀时容易导致其变形乃至损坏。
[000引等距离散化方法的问题在于:该方法未考虑机器人运动学特征，当曲线aa '上某区 域长度为n，且该曲率变化足够小时，按照等距值d进行取点的原则，会在该区域内取计算出 来的n/d个点，而此时由于曲线曲率变化很小，只需要小于n/d个点便可W生成满足精度要 求的机器人路径;而在曲线aa'上曲率变化相当大的区域，n/d个点无法生成要求精度的机 器人路径。
【发明内容】
[0009] 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中未考虑机器人运动学特性的缺陷， 提供一种通过热分析结果决定机器人路径曲线的执行次序，从而使得优化后的机器人路径 能够适应复杂曲面的喷涂需求的基于传热分析的工业机器人路径优化方法及系统。
[0010] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0011] 本发明提供一种基于传热分析的工业机器人路径优化方法，包括W下步骤：
[0012] S1、在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷涂路径曲线，对各路径 曲线进行编号并排序；
[0013] S2、对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优化，并求取路径曲线的最优 时间序列；
[0014] S3、根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距离作为优化参数， 生成离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。
[0015] 进一步地，本发明的步骤Sl中确定工业机器人的喷涂路径曲线的方法具体为：
[0016] 设共有n条曲线组成，其编号为Cl, c2...cn，使用排列定义对n条曲线进行全排列， 排列数的计算公式为：
[0017] =。(。一 1)知一''这）...，3 求'2 * 1 =。！
[001引其中，n!表示n的阶乘，按照该路径曲线的时间序列添加冗余长度W及相邻路径曲 线之间过渡线后生成机器人路径，共有n!条机器人路径。
[0019] 进一步地，本发明的步骤S2中求解路径曲线的组合优化的方法具体为:采用W多 样性控制为引导的改进遗传算法求解路径曲线的组合优化。
[0020] 进一步地，本发明的步骤S2中W溫度场采样点的方差最小为优化目标，求取路径 曲线的最优时间序列，其方法具体为：
[0021] 构建基于最小溫度方差的评价函数，通过多采样点溫度与平均溫度之间的方差关 系，表征该条路径排列在基体表面形成的溫度场均匀性；
[0022] 方差评价函数如下：
[0023]
[0024] 其中，Tl是采样点的瞬态溫度，f是基体的平均溫度，n为采样点个数；
[0025] 在喷枪按照n!条路径完成喷涂过程的瞬间，对基体表面各采样点的溫度瞬态数据 进行读取，并计算溫度方差的值，取溫度方差的最小值作为优化解。
[0026] 进一步地，本发明的步骤S3中进行特征拾取的方法具体为：
[0027] 使用固定值从路径曲线的一端开始取点，直至末端结束，该固定值的取值范围应 小于喷涂步长值；
[0028] 设定喷涂距离的误差范围为C毫米，曲线上各点间的直线距离在笛卡尔坐标系的 计算公式为：
[0029]
[0030] 其中，Pl，p2为空间中的任意两点，x、y、z为点在空间中的坐标值；
[0031] 利用该公式计算删除中间点后喷涂距离与路径曲线之间的误差值，若大于设定误 差范围，则认为该点需要保留，否则认为该点可W从路径点集合中删除。
[0032] 进一步地，本发明的步骤Sl中的路径曲线包括直线。
[0033] 本发明提供一种基于传热分析的工业机器人路径优化系统，包括：
[0034] 路径曲线获取单元，用于在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷 涂路径曲线，对各路径曲线进行编号并排序；
[0035] 最优时间序列获取单元，用于对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优 化，并求取路径曲线的最优时间序列；
[0036] 路径优化单元，用于根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距 离作为优化参数，生成离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。
[0037] 本发明产生的有益效果是:本发明的基于传热分析的工业机器人路径优化方法， 通过选择喷涂距离作为优化参数，开发算法对每条机器人路径的点集合进行优化，从而减 少机器人在单位时间内通过复杂曲面时需要执行的指令数，在误差允许的范围内最大程度 的执行速度设定值;本方法基于路径曲线排序W及喷涂距离优化方法，在未增加任何硬件 设备或机器人路径生成难度的前提下提高了机器人经过曲率变化较大区域的扫掠速度均 值，实现喷涂后均匀溫度场分布，降低了基体表面的平均溫度，从而解决了机器人路径的优 化问题。
【附图说明】
[0038] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
[0039] 图1是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的流程图；
[0040] 图2是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的路径曲线执行 次序；
[0041] 图3是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的具体过程描述 图；
[0042] 图4(a)是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的四种路径 曲线时间序列(a);
[0043] 图4(b)是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的四种路径 曲线时间序列(b);
[0044] 图4(c)是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的四种路径 曲线时间序列(C);
[0045] 图4(d)是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的四种路径 曲线时间序列(d);
[0046] 图5是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的四种路径曲线 时间序列对应的溫度场；
[0047] 图6是本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法的最优时间序列 路径离散化后的路径点。
【具体实施方式】
[0048] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用W解释本发明，并不 用于限定本发明。
[0049] 如图1所示，本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，包括W下 步骤：
[0050] S1、在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷涂路径曲线，对各路径 曲线进行编号并排序；
[0051] S2、对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优化，并求取路径曲线的最优 时间序列；
[0052] S3、根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距离作为优化参数， 生成离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。
[0053] 如图2所示，在本发明的另一个具体实施例中，该方法包括W下步骤：
[0054] 步骤1:确定工业机器人喷涂路径，该路径能够确保覆盖整个喷涂区域，对路径曲 线进行编号并排序。
[0055] 工业机器人轨迹规划过程中，路径由多条曲线（或直线）组成，设共有n条曲线组 成，其编号为Cl,c2. . .cn。使用排列定义对n条曲线进行全排列，排列数的计算公式为：
[0056] ="(打-O (打-2) ? - . 3 * 2 * 1 =巧!
[0057] 其中，n!表示n的阶乘，按照该路径曲线的时间序列添加冗余长度W及相邻路径曲 线之间过渡线后生成机器人路径，共有n!条机器人路径。
[005引步骤2:使用算法对所有路径曲线集进行遍历，如采用W多样性控制为引导的改进 遗传算法求解路径曲线的组合优化，同时W溫度场采样点的方差最小为优化目标，求取路 径曲线的最优时间序列。
[0059] 构建基于最小溫度方差的评价函数，通过多采样点溫度与平均溫度之间的方差关 系，表征该条路径排列在基体表面形成的溫度场均匀性。
[0060] 该方差评价函数如下：
[0061]
[006^ 其中，Tl是采样点的瞬态溫度，f是基体的平均溫度，n为采样点个数；
[0063] 在喷枪按照n!条路径完成喷涂过程的瞬间，对基体表面各采样点的溫度瞬态数据 进行读取，并计算溫度方差Ttw的值，取溫度方差Ttw的最小值作为优化解。
[0064] 基于最小溫度方差的路径排序评价方法能够科学地反映基体表面溫度的波动情 况，当方差较大时，基体表面溫度波动较大，反之，基体表面溫度波动较小，在运种情况下溫 度场分布更加均匀一致。
[0065] 步骤3:开发算法对路径曲线进行离散化，选择喷涂距离作为优化参数，生成离散 路径点集合并进行特征拾取，路径点的优化能够减少机器人在单位时间内通过复杂曲面时 需要执行的指令数，在误差允许的范围内最大程度地执行速度设定值。
[0066] 机器人路径由一系列的离散示教点组成，当获取了路径曲线的最佳时间序列后， 需要对各路径曲线进行离散化，W拾取示教点。本发明中将路径曲线离散化后，采用基于 "喷涂距离误差"的示教点拾取方法，过滤路径曲线平滑区域数据，同时保留其尖锐特征。该 方法的原理描述如下：
[0067] 首先使用固定值从路径曲线的一端开始取点，直至末端结束，该固定值的取值范 围应小于喷涂步长值。设定喷涂距离的误差范围为C毫米，曲线上各点间的直线距离在笛卡 尔坐标系的计貸公式化下所示：
[006引
[0069] 其中，Pl，p2为空间中的任意两点，x、y、z为点在空间中的坐标值；
[0070] 利用该公式计算删除中间点后喷涂距离与路径曲线之间的误差值，若大于设定误 差范围，则认为该点需要保留，否则认为该点可W从路径点集合中删除。
[0071] W上具体过程如图3所示。误差范围设定为C。图中Pl点为路径曲线的起始点，算法 从Pl点开始向下查找可删除的点。首先计算p2点是否可W被删除，使用直线段连接pl、p3， 将该直线记为L13,计算p2点到直线L13的空间最短距离dl，该距离即为喷涂角度为90度时 实际喷涂距离与设定喷涂距离之间的差值dl。计算该差值是否在设定的喷涂距离误差范围 内，即判断dl< = c，则将该点从路径点集合中删除，否则dl〉c则将该点保留。若p2点可被删 除，则使用直线段连接pl、p4,记作L14,同时判断pl、p4中间的所有点p2、p3至化14之间的最 短距离d2、d3,则可能有W下情况：
[0072]
[0073] 在情况（1)发生时，连接pl、p5判断中间点与L15之间的距离，并将上述算法进行迭 代。
[0074] 在情况(2)、情况(3)、情况(4)发生时，认为p2点可W被删除，程序Wp3点为起始点 向后查找可删除点。
[0075] 通过W上述算法从起始点开始向后查找所有可W删除的点，从而简化示教点集 合。
[0076] 将W上路径优化方法应用到具体实例中，详见W下的实例应用：
[0077] 在工业机器人路径规划中，弧形基材上的机器人路径由多条路径曲线aa'，化'， 0(3'，(1(1'，66'组成，将其编号为1，2,3,4,5。各路径曲线长度分别为1^33'、化13'、1^(3(3'、1^1(1'， Lee'，路径曲线的总长度为L，设定等离子喷涂参数中喷涂距离为d(喷枪出口中屯、轴线到基 材表面的延长线距离）。下面介绍本发明所采取的主要技术方案：
[0078] 1)路径曲线排序问题:利用编号实现路径曲线的排序，基于正方形基材上下对称 原则，仅考虑Wl，2,3为起始曲线的排序问题。其中，典型的路径曲线时间序列包含:5-4-3- 2-1，5-2-4-1-3，5-3-1-2-4，5-1-4-2-3 四种方法，如图 4所示。
[0079] 2)构建基于最小溫度方差的评价函数，通过机器人轨迹与传热禪合模型研究多种 路径曲线排序下喷涂后基材表面的溫度场分布情况。在本例中，采用有限元分析方法模拟 喷涂过程基材表面的瞬态溫度分布情况，首先对正方体模型划分网格，加载热源公式及其 对应的不同路径曲线时间序列，当喷涂过程完成后，计算四种路径下的基材表面的溫度方 差值。四种路径时间序列对应的溫度场情况如图5所示：
[0080] 其中四种路径曲线时间序列在基体表面形成的溫度场方差情况如表1所示：
[0081 ]表1各路径样式下溫度场方差 「00821
L0083」3)路程曲线离散化，拾取机器人路程点。
[0084] 最优时间序列路径离散化后路径点如图6所示。
[0085] 本发明实施例的基于传热分析的工业机器人路径优化系统，用于实现本发明实施 例的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，包括：
[0086] 路径曲线获取单元，用于在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷 涂路径曲线，对各路径曲线进行编号并排序；
[0087] 最优时间序列获取单元，用于对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优 化，并求取路径曲线的最优时间序列；
[0088] 路径优化单元，用于根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距 离作为优化参数，生成离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。
[0089] 应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可W根据上述说明加 W改进或变换， 而所有运些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于传热分析的工业机器人路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 51、 在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷涂路径曲线，对各路径曲线 进行编号并排序； 52、 对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优化，并求取路径曲线的最优时间 序列； 53、 根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距离作为优化参数，生成 离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。2. 根据权利要求1所述的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，其特征在于，步骤 Sl中确定工业机器人的喷涂路径曲线的方法具体为： 设共有η条曲线组成，其编号为cl，C2...cn，使用排列定义对η条曲线进行全排列，排列 数的计算公式为： = n(n - I) (η - 2) ,..3*2*1 = η ! 其中，η!表示η的阶乘，按照该路径曲线的时间序列添加冗余长度以及相邻路径曲线之 间过渡线后生成机器人路径，共有η!条机器人路径。3. 根据权利要求1所述的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，其特征在于，步骤 S2中求解路径曲线的组合优化的方法具体为:采用以多样性控制为引导的改进遗传算法求 解路径曲线的组合优化。4. 根据权利要求1所述的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，其特征在于，步骤 S2中以温度场采样点的方差最小为优化目标，求取路径曲线的最优时间序列，其方法具体 为： 构建基于最小温度方差的评价函数，通过多采样点温度与平均温度之间的方差关系， 表征该条路径排列在基体表面形成的温度场均匀性； 方差评价函数如下：其中，1^是采样点的瞬态温度，f是基体的平均温度，η为采样点个数； 在喷枪按照η!条路径完成喷涂过程的瞬间，对基体表面各采样点的温度瞬态数据进行 读取，并计算温度方差的值，取温度方差的最小值作为优化解。5. 根据权利要求1所述的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，其特征在于，步骤 S3中进行特征拾取的方法具体为： 使用固定值从路径曲线的一端开始取点，直至末端结束，该固定值的取值范围应小于 喷涂步长值；其中，PI，P ^刀丨日」屮的仕恳网〇，X、y、ζ刀〇仕:￡丨日」屮的！称俚； 设定喷涂距离的误差范围为c毫米，曲线上各点间的直线距离在笛卡尔坐标系的计算 公式为： 利用该公式计算删除中间点后喷涂距离与路径曲线之间的误差值，若大于设定误差范 围，则认为该点需要保留，否则认为该点可以从路径点集合中删除。6. 根据权利要求1所述的基于传热分析的工业机器人路径优化方法，其特征在于，步骤 Sl中的路径曲线包括直线。7. -种基于传热分析的工业机器人路径优化系统，其特征在于，包括： 路径曲线获取单元，用于在工业机器人喷涂区域的范围内，确定工业机器人的喷涂路 径曲线，对各路径曲线进行编号并排序； 最优时间序列获取单元，用于对所有路径曲线进行遍历，求解路径曲线的组合优化，并 求取路径曲线的最优时间序列； 路径优化单元，用于根据最优时间序列对路径曲线进行离散化处理，选择喷涂距离作 为优化参数，生成离散路径点集合并对其进行特征拾取，得到优化的路径点。
【文档编号】G05D1/02GK106020194SQ201610444635
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年6月20日
【发明人】蔡振华, 练辉娟, 梁红, 张锋
【申请人】武汉理工大学