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针对目前飞机组部件自动制孔离线编程人工参与程度高、效率低,质量问题无法预防的现状,提出了基于数据库及标签定义的准确离线编程技术。根据飞机自动制孔的工艺特点,制定了离线编程流程。根据离线编程数据需求,建立了编程数据库。结合数据库以及MBD模型,制定了自动制孔标准件、叠层、厚度、工艺参数等信息提取规则,利用DELMIA中标签具备属性特征、方向特征、点位特征的特点,实现了基于标签的工艺信息表达及设备姿态控制。最后对标签在产品坐标系和设备坐标系的转换进行了分析,实现了加工程序坐标值的正确输出。 相似文献
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《航空学报》2015,(7)
由于机器人绝对定位精度相对较低,无法直接满足自动制孔的孔位精度要求。为了提高机器人自动制孔的孔位精度,对机器人绝对定位误差进行了研究。首先,阐述了绝对定位误差的来源和产生过程,并通过理论分析和相关试验,证明了绝对定位误差会对机器人基坐标系的平移分量和姿态变换分量产生不同程度的影响。然后,为了补偿由于基坐标系标定不准确所引起的坐标转换误差,从飞机曲面构造原理角度,提出了一种基于误差Coons曲面函数的补偿方法。制孔试验表明,采用基于误差Coons曲面函数的补偿方法,可以使得坐标转换误差得到有效的补偿。机器人自动制孔的孔位平均位置误差为0.205mm,最大位置误差为0.343mm,满足孔位精度在0.5mm以内的要求,实现了机器人自动化精确制孔。 相似文献
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针对工业机器人应用于飞机零部件自动钻孔时各项误差累积造成制孔精度差的问题,提出一种利用单应关系计算机器人驱动坐标三维偏差,以在线补偿机器人制孔精度的方法。首先利用外部测量设备建立机器人制孔系统中各坐标系关系;在标定阶段,通过以一定倾斜角度固联于机器人末端的相机拍摄一幅安装于制孔工作平面上与刀轴正对的平面标定板图像,并据此完成基于单应变换的手-眼关系标定;在实际制孔过程中,机器人在测距传感器及相机的辅助下,从基准孔理论坐标对应的姿态,不断调整至基准孔正上方理想位置,通过手-眼关系计算基准孔实际位置对应的机器人驱动坐标,然后根据一组基准孔的机器人三维驱动误差,计算三维驱动误差变换矩阵,据此获得这组基准孔邻域范围内各待钻孔的机器人驱动坐标补偿量,从而实现待钻孔定位误差补偿。以飞机结构实验件为对象进行了模拟制孔验证,实验结果表明,补偿前待钻孔三维综合定位误差和法向误差测量值范围分别为2.28~2.85 mm和2.09°~3.93°,平均为2.55 mm和3.30°,补偿后制孔最大误差分别不超过0.30 mm和0.21°,满足自动制孔位置精度要求。 相似文献
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采用机器人进行飞机结构件自动化钻铆工艺过程可以提高制孔、铆接质量,从而提高飞机制造装备的柔性和自动化程度,并保证飞机使用寿命,最终提高飞机制造的总体水平。采用机器人进行飞机结构件自动化制孔在我国航空制造领域的应用还不成熟,特别对于机器人自动制孔应用软件研究及制孔模拟仿真还没有完全掌握,因此对机器人自动制孔技术的研究至关重要。 相似文献
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为了解决飞机自动化装配离线编程系统信息来源问题,在分析特征技术和MBD技术应用于数字化装配方面特点后,提出一种将MBD技术与特征技术相结合的装配孔工艺特征快速添加技术.该技术以MBD模型为基本单位,结合现阶段航空蒙皮类产品建模特点,通过工艺特征将几何信息与工艺信息相结合,建立了面向飞机自动化装配系统的产品工艺特征信息模型.为实现装配孔工艺特征在产品数模上的快速添加,在DELMIA V5平台上开发了面向CAD数模的信息添加功能模块,完成了产品工艺特征信息模型的建立,为飞机自动化装配离线编程系统提供了良好的数据源,实现了CAD/CAM/CAPP系统的集成化和数据共享. 相似文献
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为了解决目前机器人路径规划中时效性低、避障解算量大的问题,借鉴直流电路中理想电感元件两端电压能够从感抗状态恢复到稳定状态的现象,提出了一种利用机器人状态检测量对机器人状态实时检测,从而实现避障的机器人路径规划算法.首先对绕行单个固定障碍物的机器人进行深入分析,然后采用状态叠加的方法,生成任意位置多障碍物同时存在的避障路径.同时对斥力系数进行改进,以确保机器人能够有效到达目标点.为了验证算法在多障碍物环境下的路径规划能力,进行了数值仿真模拟实验.仿真结果表明,使用该算法规划机器人路径时,能够在避免局部极小值点和目标不可达问题的前提下,在较短时间内规划出机器人由起始点到目标点的路径. 相似文献
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月球探测器路径规划的基于案例的学习算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
讨论了基于案例的学习方法在月球探测器局部路径规划中的应用问题。基于案例的学习算法是人工智能中的一种学习方法 ,它根据过去的经验进行学习及问题求解 ,是一种增量式的学习过程。本文对基于案例的学习方法在月球探测器路径规划中的应用框架进行了一些讨论 ,提出了一些算法。 相似文献
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移动机器人通过跟随一个指定行人实现导航是一种便捷的方式。针对行人跟随中的机器人跟随和避障问题,提出了一种基于路径规划的无碰跟随方法。该方法结合激光点云分割提供的非行人障碍信息生成静态障碍代价地图,并根据3D行人定位结果,利用基于无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)和最近邻联合概率数据关联(Nearest Near Joint Probabilistic Data Association,NN-JPDA)的多行人跟踪器估计干扰行人运动状态,进而生成动态行人代价地图。在此基础上,基于A*的全局规划器结合静态障碍代价地图输出指向目标行人的全局路径,而基于时间弹性带(TEB)算法的局部规划器也将动态行人代价地图纳入考虑范围以规划优化的局部路径,这能够帮助机器人实现行人感知的避障且跟随全局路径。通过低频全局规划与高频局部规划结合的方式实现对目标行人安全无碰的跟随。实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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基于“虚拟范围”的多机器人围捕算法 总被引:3,自引:0,他引:3
讨论了基于SQL Server数据库的栅格地图建立方法。介绍了一种建立在势场法和栅格地图上的室外多机器人路径规划方法,分析了在已知地图中应用势场法进行路径规划时的路径死点和规划失败问题,并给出了解决方法。以势场栅格法为基础探讨了多机器人协作围捕动态目标的策略。在围捕算法中,根据室外机器人工作环境的特点,提出了“虚拟范围”的概念,以减少动态规划次数,提高围捕速度。介绍了机器人以“虚拟范围”为基准,在各种状态之间的转换机制。利用基于无线局域网的室外多机器人系统进行了试验,试验表明引入“虚拟范围”之后能有效缩短围捕时间,并且存在最短时“虚拟范围”。
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