基于裝備機械臂的移動焊接機器人設計與仿真模型構建

夏金迪

（渤海船舶職業學院，遼寧 葫蘆島 125100）

20 世紀90 年代初，福特率先針對汽車生產線設計焊接機器人，大幅度提高了焊接精度和焊接效率，隨后逐漸發展出針對汽車生產線的組裝機器人、噴漆機器人等全流程機器人操作系統。進入21 世紀后，ABB 等公司將工業機器人進行標準化、通用化設計，形成了固定式六軸機器人和移動式八軸機器人的技術體系[1-3]。

早期研究設計的工業機器人，多用于單獨工藝環節。現代高精密控制理論認為，配合高精密定位探頭系統且經過系統性編程開發的高精密機械手，在工業加工精確度方面遠超人工模式[4]。以焊接機器人為例，當前技術產品難以實現全焊接工藝流程的編程目標，即其難以對俯仰立面的焊接過程、特別是難以對容器內壁焊接過程實現全面編程[5]。近年來相關研究中，將工業機器人從程控自動化高精度控制模型升級為局部智能化控制模型是其核心技術突破口。該研究設計的八軸移動式焊接機器人復雜度較高，所以必須研究一種智能化控制策略，而該策略也成為實現成熟機器人技術整合新型機器人的初步創新后的智能化控制創新點[6]。

文章重點研究分析了八軸移動式焊接機器人的控制系統，設計了一套通用控制系統，使其滿足大部分焊接場景，可以將其應用范圍從汽車等生產線擴展到電力施工、造船和鐵路基建等領域[7]。

1 八軸移動式焊接機器人的控制系統分解分析

移動式機器人一般有兩種實現模式：用于傳統生產線的七軸機器人是在傳統固定式六軸機器人基礎上增加齒軌控制軸，該研究面對的八軸機器人是在傳統固定式六軸機器人基礎上增加2 個履帶控制電機控制軸實現履帶式無軌自由行走。開發平臺實物如圖1 所示。該八軸機器人的控制軸分布情況如圖2 所示。

圖1 履帶式八軸機器人開發平臺

圖2 八軸機器人控制軸分布情況示意圖

圖2 中，該機器人的整體設計思路是將六軸機器人與履帶式行走機器人的系統整合，六軸機器人和履帶式行走機器人均為較為成熟的機器人技術，本文重點討論兩種成熟機器人技術的系統整合技術，且在研究中通過優化機械、控制系統的模型，使二者產生“1+1＞2”的效果。除傳統六軸機器人的三關節六控制軸和2 個履帶控制軸外，該機器人為適應全場景焊接需求，還需增加大臂和前臂的兩個伸縮螺桿控制軸，以及為增加焊接精度設計的焊條給進電機控制軸。其具體控制模式如下：

（1）三關節六軸控制矢量坐標控制模式

三關節六軸固定式機器人的工程學意義是實現對機械臂的高精度控制，其中肘關節與腕關節均為后置的擺動機構和前置的回轉機構，而肩關節為后置的回轉機構和前置的擺動機構。電控機器人模式下，所有機構均采用蝸桿錐齒型齒輪組伺服電機驅動模式，即6 個控制軸在控制系統中均表現為伺服電機。

空間控制方面，不論是回轉還是擺動，其驅動方式均為關節角度，最終分解成球面坐標系上的控制結果。

各關節的控制方程如下：

式中：B為該關節前端擺臂的長度，即肩關節對應大臂長度，肘關節對應前臂長度，腕關節對應執行機構等效長度；C為控制點在球面坐標系上的緯度；L為控制點在球面坐標系上的經度；上述控制點的定義：肩關節控制點為肘關節回轉中心點、肘關節為腕關節回轉中心點、腕關節為焊條尖端；f1(*)、f2(*)為特定關節2 個電機對緯度或經度的影響函數，其傳導率與同關節另一個電機的回轉角度有關，即ωC1、ωC2、ωL1和ωL2。

使用三角函數法可以將球面坐標轉化為三維直角坐標，此處不展開討論該轉化過程。即六軸機器人控制6 個回轉伺服電機的軸回轉角度，直接對最尖端的焊條焊接點的坐標位置及焊條空間角度形態進行控制[8]。

（2）履帶式行走部控制模式

使用履帶式行走平臺搭載固定式六軸機器人的過程中，可能產生2 個消極影響：

①平臺移動時，因為路面與平臺的影響關系，不同行走地點會導致肩關節固定基礎發生角度偏移和高度基礎位移，即平臺的移動過程可能影響到固定式六軸機器人的控制精度。此時有2 種解決方案：一是使用電控自平衡云臺作為六軸機器人的穩定機構；二是采用多陀螺儀進行平差計算，在算法層面進行誤差控制。

② 履帶式行走控制精度較六軸機器人本身的控制精度低2～3 個數量級，履帶控制誤差會導致焊接機器人的整體誤差。此時必須對履帶式底盤控制精度進行升級。而高精度的大功率步進電機在國內并不普及，采用精度略低的大功率同步伺服電機配合大傳動比減速機是該研究采用的解決方案。

（3）大臂及前臂伸縮螺桿控制模式

前文式（1）中，大臂和前臂長度應實現伸縮控制，且焊條也應實現伸縮控制，從而滿足通用焊接機器人在不同焊接環境下的適應性。該伸縮控制模式也由伺服電機配合螺桿滑塊機構實現相關功能。其控制函數為：

式中：B0為 控制過程前擺臂的原始長度；fB(t)為對應的伺服電機工作時間對擺臂長度變化量的傳導函數；B為控制動作結束后的擺臂長度。

（4）焊條給進機構控制模式

腕關節之前的執行裝置主要由2 個模塊構成，分別為：焊條自動裝填機構和焊條給進機構。因為焊條自動裝填機構相關技術已經成熟，且該系統應用了總成采購焊條自動裝填機構，所以此處不展開論述。為增加焊點控制精度專門設計的焊條給進機構，包括1 個步進電機、1 套焊條夾具和集成式接地觸點，其機械邏輯如圖3 所示。

圖3 焊條給進機構機械邏輯圖

圖3 中，因為焊條給進的負荷較小，所以可以使用更高精度的步進電機進行給進控制，夾具選用2 個對輪式動輔助夾具和1 對輪式對旋主動給進夾具，其控制箱內包括對旋嚙合齒輪，確保兩個給進輪同步對旋運行，同時驅動接地觸點跟隨焊條同步給進[9-10]。

2 焊接機器人的電控邏輯

該焊接機器人是在履帶式八軸行走機器人的基礎上增加兩個擺臂伸縮控制軸，共使用10 臺大功率伺服同步電動機配合減速傳動裝置形成10 個控制軸，即其實際控制架構應為10 軸。該研究重點針對上述多個控制軸的自動化控制體系，特別是數據處理模型進行技術優化，從自動化控制模型中引入智能化控制部分，實現部分功能實現機器學習人工智能。該設計初衷是解決因為系統整合設計導致系統結構復雜化后的控制問題，其衍生效果是實現了機器人部分功能的智能化，提升機器人的控制效率和控制精度[11-12]。

該系統中如果包含執行機構中的焊條裝填裝置和焊條給進裝置，其控制軸更為復雜。但焊條裝填裝置和焊條給進裝置使用獨立控制芯片進行控制。傳統六軸機器人、履帶行走裝置和擺臂伸縮裝置也分別采用3 套獨立控制芯片進行控制，該機器人的實際控制邏輯，是中控計算機芯片與上述3 套伺服電動機控制芯片和2 套執行機構控制芯片的通訊任務[13]。且中控計算機從焊接圖紙數據中得到焊接任務，結合多角度廣譜成像單元和激光點云成像單元的機器人視覺信息，同時結合安裝在行走部底盤系統中的一套探頭組和安裝在執行機構中的一套探頭組感知機器人的動作狀態，從而實現對上述5 個控制芯片的集中控制[14]。上述控制邏輯詳見圖4。

圖4 焊接機器人控制邏輯結構圖

圖4 中，5 個控制芯片的控制邏輯在前文中已經詳細論述，所以此處對其信號來源和信號處理方式進行分析，包括基于成像單元的三維機器人視覺實現模式、雙姿態感知算法模式和焊接圖紙數據構成模式：

（1）基于成像單元的三維機器人視覺實現模式

該系統在行走部布置2 組廣譜成像裝置，在機器人前臂布置2 組隨腕部移動的廣譜成像裝置，廣譜成像裝置包括用于探測電弧等離子體的紫外探頭、用于探測區域溫度的紅外探頭和用于為Smart3D 軟件工具包提供三維實體建模數據的可見光攝像頭以及作為三維建模提供輔助數據的激光點云探頭組。不同探頭組給出的三維模型數據用于機器人控制的不同階段，其控制邏輯如圖5 所示。

圖5 三維機器人視覺實現模式圖

圖5 中，首先使用可見光探頭組和激光點云探頭組數據聯合構建實體三維模型，特別是測量控制焊條的角度和尖端焊點位置，確定當前焊條形態后，結合紅外探頭提供的溫度場三維模型和圖紙集給出的目標焊點、焊縫，作出控制動作的決策，進而通過紫外攝像頭給出的電弧形態對機器人動作做出判斷，如果發生過大誤差，則應及時停止焊接并根據動作判斷結果進行機器人動作微調。

（2）雙姿態感知算法模式

為平衡控制精度較低控制難度較大的履帶行走部對機器人精度的影響，在底盤機構上安裝一套底盤姿態感知系統，在動作機構上安裝一套姿態感知系統，主要感知機器人的運動加速度、三軸傾角和定位位置等。兩組感知機構獲得的數據可以整合成動作機構相對于底盤的位置關系數據。該控制過程等效于仿生學中動物的本體感覺，即除“視聽味嗅觸”五感之外，仿生學觀察的生物對自身身體運動狀態的感知結果。該感知結果與機器人視覺系統相結合，可以提供更精密的誤差控制方案。

（3）焊接圖紙數據構成模式

該機器人使用的三維矢量圖紙并非常規CAD圖紙，而是根據常規CAD 三維圖紙進行分析解讀后，標記了焊接角度和焊接過程的可以供機器人直接執行的三維矢量圖紙。所以，該機器人系統并未設計將常規CAD 三維圖紙解讀為可執行動作的軟件模塊，而是直接執行經過轉化的三維矢量焊接圖紙。如果進行大型設備焊接，如大型電力母線桁架或大型船舶船體等，還應在焊接現場布置定位點，供機器人實現現場校準定位[15-16]。

3 機器人行動力實測分析

完成機器人總成組裝與前期訓練調試后，設置某大型電力桁架焊接工作場地，對該機器人進行焊接行動力實測。實驗過程為現實場地中的實地測試。實驗場地長320 m，寬240 m，焊接結構長290 m，寬210 m，最大焊點高度6.5 m，最低焊點高度0.4 m，配合該機器人施工的是2 臺12 t的叉車和1 臺12 t的起重機。前期測量場地平整度為±45 mm。整體焊接任務包括獨立焊點1 475 個，焊縫總長度6 927 m。

施工前期通過2 個途徑獲得參照組數據。參照組為高級別焊工團隊的執行能力，其中主體數據來自電力建設BIM 系統的工期接續仿真規劃功能，部分參照數據來自筆者單位之前的電力桁架焊接工程現場施工接續記錄。

測試焊接精度的算法，通過焊縫探傷后發現瑕疵焊縫總長度與設計焊縫總長度的比值，以及瑕疵焊點總量與設計焊點總量的比值，同時比較兩種方案的焊條消耗量，得到其焊接精度的控制參數，詳見表1。

表1 焊接精度對比表

表1 中，焊縫瑕疵率指瑕疵焊縫長度與設計焊縫長度的比值，焊點瑕疵率指瑕疵焊點數量與設計焊點數量的比值。機器人焊接對比人工焊接，焊縫瑕疵率下降96.69%，焊點瑕疵率下降92.63%，焊條消耗量下降55.18%，在充分降低施工成本的同時，機器人焊接大幅度提升了焊接質量。且參照組人工焊接選擇的焊工技師均為擁有多年特種焊接經驗的高級技師，如果對比傳統焊接施工隊的施工參數，該方案提供的機器人焊接施工過程將有更顯著的優勢。

使用1 臺多軸行走焊接機器人進行現場焊接實測，統計現場施工接續情況，得到表2 結果。表2中，人工焊接總進場人數為32 人，機器人焊接雖然面臨實驗過程增派工程師團隊，但其進場人數仍然遠低于人工焊接，總進場人數為18 人。同時因為機器人焊接的工時數遠低于人工焊接，所以其總工時252 h 為人工焊接總工時數6 144 h的4.10%。

表2 施工接續工作量對比表

綜合分析上述表1 及表2 數據，使用機器人焊接較人工焊接的焊接質量顯著提升且焊接成本顯著下降的原因是機器人對細微動作的控制能力超過經驗技術工人，機器人焊接的本質是高精密控制系統驅動下使用機械替代人工的技術途徑。

4 結語

該研究中設計的行走式焊接機器人，采用了無軌自由行走的方式，共有10 個控制軸，采用了機器人視覺和機器人本體知覺等綜合控制模式，實現了支持大部分焊接任務場景的綜合通用焊接施工適應性。經過現場實測，該機器人相比傳統的基于高級別焊接技術工人團隊的焊接施工參數，該機器人的應用將大幅度縮短施工周期，提升施工精度，降低施工成本，實現更高效率、更低成本和更高質量的焊接施工。該設計中，重點討論了機器人的機械自動化和控制電氣化水平，并未引入更深入的智能化操作控制理念，所以該機器人并不能達到人工智能機器人的水平。后續研究將對該機器人的智能化水平進行持續技術升級，使其人工智能應用水平得到提升。