基于數(shù)字孿生的工業(yè)機(jī)器人定位精度測量技術(shù)

摘要：近年來，數(shù)字孿生技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用逐漸增多，尤其是在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，已成為提升生產(chǎn)效率和定位精準(zhǔn)度的重要手段。旨在探索數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)機(jī)器人定位精度測量中的應(yīng)用，提升機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的定位準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性。首先，對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)的概念進(jìn)行了探討，明確了其在工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用前景；其次，提出了工業(yè)機(jī)器人定位精度測量控制模型；再次，提出了基于A* 算法的工業(yè)機(jī)器人定位精度測量算法；最后，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方案的有效性和可靠性。結(jié)果表明，數(shù)字孿生技術(shù)不僅能夠有效提高工業(yè)機(jī)器人的定位精度，還能夠減少因定位誤差造成的生產(chǎn)損失。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生；工業(yè)機(jī)器人；定位精度測量；測量控制模型；A* 算法

中圖分類號(hào)：TP242.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

隨著全球制造業(yè)的深入發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人在提高生產(chǎn)效率、降低人力成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量方面的作用愈發(fā)顯著。然而，工業(yè)機(jī)器人在實(shí)際應(yīng)用中面臨定位精度不足的問題。這一問題不僅制約了機(jī)器人在動(dòng)態(tài)和復(fù)雜環(huán)境中的操作效率，還影響了整個(gè)生產(chǎn)線的穩(wěn)定運(yùn)行，導(dǎo)致資源浪費(fèi)及產(chǎn)值降低。數(shù)字孿生技術(shù)作為一種新興技術(shù)，因其能夠?qū)崿F(xiàn)物理實(shí)體與虛擬模型之間的實(shí)時(shí)交互，為工業(yè)機(jī)器人定位精度的提升提供了新思路。因此，本文深入研究數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)機(jī)器人定位精度測量中的具體應(yīng)用，探討其潛在的技術(shù)挑戰(zhàn)和發(fā)展方向，研究結(jié)果具有重要的理論和實(shí)踐意義。

1 基于數(shù)字孿生的工業(yè)機(jī)器人定位精度測量技術(shù)

工業(yè)機(jī)器人在現(xiàn)代制造業(yè)中扮演著重要的角色，尤其是在提高生產(chǎn)效率和定位精度方面。然而，定位精度一直是影響工業(yè)機(jī)器人性能的重要因素。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)研究人員對(duì)工業(yè)機(jī)器人定位精度的關(guān)注持續(xù)增加，尤其是在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的定位挑戰(zhàn)[1]。

1.1 數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)用于描述產(chǎn)品的生產(chǎn)制造和實(shí)時(shí)虛擬展示，隨著傳感技術(shù)、軟硬件技術(shù)水平的不斷提升以及計(jì)算機(jī)運(yùn)算性能的增強(qiáng)，數(shù)字孿生技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展。數(shù)字孿生技術(shù)是對(duì)物理實(shí)體的精細(xì)化數(shù)字描述，能基于虛擬模型真實(shí)地反映物理實(shí)體的特征行為、性能和工作過程等。同時(shí)，其還具備虛實(shí)交互能力，能夠?qū)⑽锢韺?shí)體中實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)與虛擬模型連接映射，從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)測[2]。數(shù)字孿生模型建立流程如圖1 所示，數(shù)字孿生五維模型MDT 的構(gòu)成如下：

1.2 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

工業(yè)機(jī)器人傳感器陣列可以通過感知障礙物的碰撞來輸出電壓。因此，需要搭建一個(gè)信號(hào)采集系統(tǒng)來收集和傳遞傳感陣列的輸出信號(hào)。本文搭建的工業(yè)機(jī)器人碰撞感知與定位系統(tǒng)分為硬件和軟件兩個(gè)部分。硬件部分包括傳感陣列模塊、電路部分（電源模塊、分壓模塊、低通濾波模塊、控制模塊和信號(hào)傳輸模塊）以及上位機(jī)部分。軟件部分包括控制機(jī)器人的程序、上位機(jī)傳輸信號(hào)的程序和單片機(jī)內(nèi)的處理信號(hào)程序。圖2 為工業(yè)機(jī)器人定位系統(tǒng)架構(gòu)[3]。

軟件部分中上位機(jī)傳輸信號(hào)的程序負(fù)責(zé)處理單片機(jī)傳輸?shù)男盘?hào)；單片機(jī)內(nèi)的信號(hào)處理程序負(fù)責(zé)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和分析。通過這些程序的協(xié)調(diào)和配合，機(jī)器人可以感知環(huán)境中的障礙物并定位障礙物的碰撞位置，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法在LabVIEW 開發(fā)環(huán)境中顯示碰撞位置。傳感陣列模塊負(fù)責(zé)檢測環(huán)境中的障礙物，將感知的信號(hào)傳遞給電路部分[4]，該機(jī)器人定位系統(tǒng)為機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)提供了重要保障。

2 工業(yè)機(jī)器人定位精度測量控制模型

工業(yè)機(jī)器人自身質(zhì)量較輕、運(yùn)動(dòng)幅度小，在運(yùn)動(dòng)過程中所發(fā)生的彈性形變極其微小，在本文中可以忽略不計(jì)，因此可以將工業(yè)機(jī)器人假設(shè)為剛性連桿。由于外界干擾力矩會(huì)導(dǎo)致剛性連桿產(chǎn)生位置誤差，通過將位置誤差轉(zhuǎn)換成力矩誤差，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)定位精度測量的控制。反演控制器可以控制驅(qū)動(dòng)力矩去消除誤差，從而使攝像頭能夠穩(wěn)定精確地到達(dá)指定位置[5]。工業(yè)機(jī)器人定位精度測量控制模型的設(shè)計(jì)具體如下。

2.1 狀態(tài)空間方程

2.2 反演控制器設(shè)計(jì)

2.3 加入自適應(yīng)控制算法的反演控制器設(shè)計(jì)

工業(yè)機(jī)器人在實(shí)際工作環(huán)境下外界擾動(dòng)力矩處于未知狀態(tài)，而且該力矩會(huì)隨著工作環(huán)境的改變而變化，采用反演控制有時(shí)很難達(dá)到良好的控制效果，因此需要加入自適應(yīng)控制算法來提升控制效果。

3 基于A*算法的工業(yè)機(jī)器人定位精度測量算法

3.1 A* 算法優(yōu)化策略

A* 算法是由美國學(xué)者提出的一種基于最優(yōu)路徑代價(jià)的啟發(fā)式搜索算法。在搜索過程中加入評(píng)估函數(shù)，通過該函數(shù)可以獲得各點(diǎn)的代價(jià)值，并且選取代價(jià)值低的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成路徑，求出狀態(tài)空間搜索的最短路徑。該算法的優(yōu)勢是能夠高效搜索路徑并輸出最優(yōu)解，因此A* 算法在路徑規(guī)劃研究中應(yīng)用廣泛，特別是在靜態(tài)地圖下的路徑規(guī)劃中。A* 算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式：

當(dāng)環(huán)境較復(fù)雜（存在較多障礙物）或地圖面積較大時(shí)，A* 算法的搜索空間增大，搜索效率降低，會(huì)產(chǎn)生過多的冗余節(jié)點(diǎn)和拐點(diǎn)，使得路線不準(zhǔn)確，不利于工業(yè)機(jī)器人的定位。為了解決該問題，本文提出一種改進(jìn)的A* 算法，以優(yōu)化生成路徑。A* 算法的改進(jìn)方式如下。

（1）改進(jìn)評(píng)估函數(shù)f（ i）中的代價(jià)值函數(shù)g（ i）。在設(shè)計(jì)時(shí)，一般會(huì)在路徑和障礙物之間規(guī)定一個(gè)安全距離ds，使工業(yè)機(jī)器人能夠有效規(guī)避障礙物。在障礙物周圍手動(dòng)設(shè)置危險(xiǎn)區(qū)域，這些區(qū)域的寬度決定了ds 的取值。該方法雖然簡單有效，但隨著地圖面積的擴(kuò)大，算法的效率會(huì)有所降低。

（2）在啟發(fā)式函數(shù)h（i）中加入父節(jié)點(diǎn)估計(jì)值。改進(jìn)的代價(jià)值函數(shù)解決了機(jī)器人與障礙物碰撞的問題。隨著地圖覆蓋區(qū)域的擴(kuò)大，冗余節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)不斷增加。針對(duì)此問題，本文對(duì)評(píng)估函數(shù)的形式進(jìn)行改進(jìn)，將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i 的估計(jì)值添加進(jìn)算法的評(píng)估函數(shù)。

3.2 算法流程設(shè)計(jì)

改進(jìn)的A* 算法的步驟如下。

步驟1：算法開始，將管道布局環(huán)境轉(zhuǎn)化為基于柵格地圖的可被計(jì)算機(jī)識(shí)別的數(shù)字信息，將起點(diǎn)添加至開放列表中。

步驟2：判斷開放列表是否為空，若不為空，則轉(zhuǎn)至步驟3；否則，路徑搜索失敗。

步驟3：查看開放列表中初始節(jié)點(diǎn)周圍具有最小值f 的節(jié)點(diǎn)i，判斷i 是否為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，若不是，則將該節(jié)點(diǎn)放入封閉列表；否則，轉(zhuǎn)至步驟4。

步驟4：判斷該節(jié)點(diǎn)i 是否為終點(diǎn)，若是，輸出最優(yōu)解，轉(zhuǎn)至步驟5；否則，轉(zhuǎn)至步驟2。

步驟5：算法結(jié)束。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為檢驗(yàn)改進(jìn)算法，在MATLAB 仿真環(huán)境中將傳統(tǒng)A* 算法與改進(jìn)的A* 算法進(jìn)行對(duì)比測試。選取18 m×18 m 的柵格地圖作為環(huán)境模型，空白部分為空閑柵格，黑色部分為占據(jù)柵格（障礙物）。設(shè)置終點(diǎn)坐標(biāo)值為（18，17），代價(jià)增益q 為0.6，搜索參數(shù)k 為1。

由圖3 和表1 可以看出，改進(jìn)后的路徑規(guī)劃算法不僅能夠使工業(yè)機(jī)器人有效規(guī)避障礙物，還能夠減少路徑轉(zhuǎn)折次數(shù)、路徑長度和平均搜索時(shí)間，提高移動(dòng)無人駕駛車的導(dǎo)航效率。

5 結(jié)論

本文將數(shù)字孿生技術(shù)系統(tǒng)性地應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人定位精度測量中，構(gòu)建了一套完整的理論與方法體系。這一技術(shù)路線為工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域提供了全新的視角，并具有深遠(yuǎn)的實(shí)用價(jià)值。本文不僅為提升工業(yè)機(jī)器人定位精度提供了新的方案，還為相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，有望推動(dòng)智能制造和工業(yè)自動(dòng)化的進(jìn)程，提升整體生產(chǎn)效率與市場競爭力。

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