引入移动双臂机器人在未来装配系统中的展望外文翻译资料

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科学指南

摘自CIRP 72 （2018）33-38

第51界CIRP制造业系统会议

引入移动双臂机器人在未来装配系统中的展望

尼基·库西，乔治·米查尔斯，索蒂里奥斯·艾瓦利奥蒂斯，索蒂里斯·马格里斯

希腊，派图拉斯26504，派图拉斯大学，机械工程与航空系，制造系统和自动化实验室

相关作者 电话： 30-2610-910160；传真： 30-2610-997314。

电子邮箱地址：makris@lms.mech.upatras.gr

摘要

本文研究的是引入移动双臂共同工作者在制造业装配系统里的影响。这些机器人工作者能够自动导航并且以安全的方式在车间从事多种操作（传递，拧紧等）。此外，他们可以作为助手，与人工操作员协同工作。这种联合生产模式可以增加系统的可重组性，同时保持竞争性。在汽车行业的案例调查中，对所提出的系统的性能进行了分析和评价。调查结果表明，可以实现资源利用率的显著提高。

作者 爱思唯尔B.V.出版

第51界CIRP制造业系统会议科学委员会负责人同行评议。

关键词：装配；移动机器人；人机协作；重配置；

1. 说明

欧洲工业越来越以客户为中心，以满足不同客户的需求和降低大库存成本。在多个工业领域，范例模式的转变是显而易见的。例如汽车行业，数十年来一直依赖于批量生产。批量生产模式的坚固性和效率受到高度认可，在发展变化的环境中，那些不具备多种操作能力的生产设备需要进行改造。另一方面，在可获得的工作空间中，各类欧盟工业结合人工和机器人，例如航空航天工业主要基于人工装配。

机器人设备在装配系统中有很多的应用，其中机器人处理和装配不同零件操作的灵活性，一直是其采用的主要驱动力。然而，系统的灵活性是有限制的，主要是由于三个原因：第一，机器人需要在车间进行固定或良好约束的定位，以确保消耗品的供应充足以及可重复操作的定位和参考精度。在系统结构中，一些物理变化是不被允许的。第二，需要用给专业机械装置搬运处理，例如夹具、夹持器、进给装置等。第三个缺点是控制结合的复杂性以及新的资源和操作繁琐。现有的控制体系采用了层次化结构（基于可编程控制器符合逻辑的控制），当谈到整合新设备时，需要时间和专业知识。此外，缺乏简便的用户界面，这导致需要大量的调试时间，即便是使用离线编程技术也不行。自动化这些过程，并提出方法，允许系统的快速设计和重新配置，最小化人为的操作是关键要求。

然而，最新的报告显示，至少85%的主要工业（例如电子、机械等）的生产任务是自动化的，因此机器人技术有着一个很大的机会。复杂的人工操作想要具有良好的成本，使用自动化的稳健性需要受到以下约束：1、在同一产品的大规模生产中，机器人被编程为重复任务。这种模式不适用于单一差异性大的小规模生产，这种小规模的生产需要高成本的工程和繁琐的编程。2、机器人需要精准和价格高昂的夹具/工具/进给装置，而人工只需要一张桌子，用他们的眼睛和手，就能灵巧地组装。3、电池维护需要高成本，并且各种部件的辅助系统，使得自动化无法负担并可持续。4、由于批量的更改，增加了安装时间，生产系统的可持续性降低。

应对这些挑战的根源在于创建生产概念，这个基础是对所有生产资源之间，操作自动化，相互合作。许多研究人员已经解决了多机械手系统。近年来，移动双臂机械手的研究成果令人印象深刻。这些包括罗林的德国航空航天中心，巴克斯特反复思考机器人等。他们的成功证实了在工业场景中移动双臂平台的市场需求。本文讨论了EC项目托马斯的概念，以实现在混合和可重配置的车间，使用移动双臂机器人。第二部分描述了所提出的概念和使能技术。第三部分阐述了在一个汽车案例研究中分析了系统的性能。第四部分是所提出的范例对当前实际情况在汽车行业的比较。最后一部分，得出结论并展望未来的工作。

2. 动态车间的重新配置

本文讨论了一种混合生产模式，提出了双移动机械手的方法：1、在资源层面；2、在产品层面。在这部分中介绍了将这些实体组合在一起的技术。

2.1. 资源层面的移动性

对移动机械手最后的使用进行了研究，取得了不错的成果。示例包括了加入用于装配应用的移动机械手和多用途工业机器人。在白色应用中的高载荷移动机械手也进行了评估。耐力和塔帕斯EU项目研究了移动机械手用于工厂内的物流，而瓦列里在航空航天工业中加入了移动机器人进行检查操作。然而，现有的应用程序，拥有的洞察能力有限，不允许系统实时适应动态环境。大多数机械手仅限于在固定位置上执行编程任务，因此不能充分利用它们的移动性。本研究考虑了配备双臂机械手的移动机器人平台（图1）：

1. 在车间里自由地、安全地航行；
2. 移动机器人能对正在运输的产品上执行任务；
3. 在工作站内部定位，并使用可用的工具执行任务；
4. 在没有人工干预的情况下，可以重新分配不同的任务；
5. 观察他们的环境，调整他们的行为，从而有效地与工人合作；
6. 通过服务网络进行交流。

这使得系统能够灵活地适应生产变化，在需要的地方高效地调度资源。

图1：移动机器人平台

2.2. 产品级的移动性

在产品层面，所提出的范例采用移动产品平台（MPPS），这个平台是负责运送零件和产品的“辅助”车辆（图2）。他们将作为移动的“工作站”的操作员或者是自动引导车辆（AGVS）。目前，AGVS在工业环境中被广泛应用于多种操作，如KIT、零件 转移等。然而，由于它们严格遵循定义的路径，而不考虑工作环境的动态变化，因此缺乏灵活性。所以，需要新的方法来增强AGV的观察性和自主性，以便它们能够动态操作。具体的挑战是使这些车辆和计划的MPPS之间的协调和同步运动，允许它们根据要求制定不同的路线。 模块化集成结构可以使MPPS与其它相关实体通信以实现此类目的。

图2：移动产品平台MMPS

2.3. 环境与感知

机器人系统能够检测和识别物体，并了解它们环境的三维结构，以便它们能够导航并相互作用。引入的范例预见了固定和移动机器人对不同形状部件的识别、处理和装配。因此，需要传感器有着数据处理和模拟的能力来反映环境并满足任务要求。

如图3所示，感知要求包括：

对过程和人的感知：关于过程感知，最常见的要求是零件识别、特征检测和连续跟踪。大多数方法将每个对象的精确模型与2D或3D的数据对比，主要涉及的是特征、符号或颜色的信息。个人感知技术和设备在市场上已经具备，但是它们必须被定制和集成在一个共同的系统中，以确保应用稳定。此外，力传感和柔顺控制技术的应用，提高了机器人从零件/环境中获取可用信息并执行任务的能力。最后，在协作环境中，人类的检测和行为是至关重要的。3D传感是检测和推理危险的机器人在线工作的必要手段。

导航感知：整个工厂的3D模型存在很少，因此经常使用激光测距传感器、立体相机和TOF相机对周围区域进行三维重建。目标是使移动机器人至少能够在二维环境中确定位置和方位。为了丰富环境知识，视觉同步定位和映射（SLAM）算法用于低结构化或无特征的环境中。

图3：环境与过程感知

2.4. 任务的自动编程与执行

重新配置性能取决于系统对新任务的编程能力，以及程序任务和现实世界条件之间的建立桥梁的能力。传统上，机器人是通过一种引导方法来编程的，操作者教导机器人定位并执行操作。这种方法即耗时又费力，而且生成的程序还不灵活，需要专家进行维护。使用视觉、遥控操作、动态操作等演示编程（PBD）来指导新的行为已经通过了测试，但是对于复杂的任务来说还不够成熟。使用机器人单元和工件的虚拟模型进行离线编程的方法正在调试，但还需要在实际生产中进行彻底的验证，才能可靠地使用。对于所讨论的MRP拥有自主性的，编程环境应包括以下内容：

1. 从CAD模型生成过程；
2. 能够自动抓取机器人并进行运动规划算法；
3. 将派生过程与实际相结合，机器人的传感、控制和驱动，应与实际情况吻合。

后者意味着机器人能够在执行任务时有效地使用视觉或力学感知，从而能够处理CAD模型与机器人本身或任何其他元件（例如部件、设备、人等）在实际位置上村长的差异。车间状态需要在3D环境中持续更新，以便编程和执行尽可能可靠。在2.6部分描述了一个可以为这个目的服务的世界模型。

图4： 安全H-R与R-R协作

2.5. 安全人工机器人与机器人——机器人协作

工业实践时，需要人与机器人隔离，以确保安全。这种低效率的方式需要通过混合方法来克服，以确保接触机器人的工人的生命安全。

在当前的工业实践中，为了符合欧盟安全法规，2D激光扫描仪被广泛使用。然而，这种应用在执行过程中产生了问题，即使在人类不接近机器人的情况下，所涉及的机器人也会被迫频繁地停止或者降低速度。这是因为有限的分辨率和遮挡，传感器并不能有效地覆盖整个工作间。如何使用3D安全摄像机也开始了研究。然而，这些解决方案缺乏灵活性，这是因为所涉及的固定虚拟围栏不允许在线重新配置。

标准的2D激光扫描仪与3D传感器（例如3D TOF摄像机）的组合可以吗，，弥补工人操作的危险性，还可以克服机器人在运动中频繁频繁停机的情况。这样的混合安全概念考虑人工的因素，在每个点的执行使用融合的2D和3D传感器数据。基于这种形式，系统能够依据人的不同需求在线激活不同的安全策略。通过这种方式，系统在优化装配性能的同时，考虑了员工的人身安全，最大限度的减少过程中可能产生的停机情况。这个策略是基于每个决策点的协作方案来制定的，并且可以包括速度和距离间隔监控、功率和力的限制、物理量相互作用的情况等安全性能。必须要提的一点是，有些涉及的方案还没有被认证。因此，该项目是遵循ISO 15066/10218的安全要求，为未来的认证工作开辟道路。

2.6. 动态重新配置与执行编排

实现不同层次的自主性，依赖有效地组织生产实体（人类和机器人）的能力。需要实现两个主要功能：

1、通过服务简化控制集成和传感器数据共享。预期的结果是更容易地获取的数据并分配给所有相关资源（例如移动机器人、通过HMIS等的人）。同时，其优点和挑战关系到体系结构的坚固性、灵活性、自治性和开放性。固定控制逻辑需要通过更开放更模块化的架构来增强，允许信息可以用资源解释，并且用于上下关系推理。

2、使用通用集成体系结构监视执行生产计划，动态重新分配工作时，负载应实时适应生产。

实现这些功能的关键部件是：

1. 一个数字世界模型来实时表示车间的状态。这个模型的信息通过所有感知组件（集体感知）不断更新。通过这些信息和自主机器人的状态报告，工作负载平衡系统将能够为人和机器人生成可供选择的分配。
2. 考虑人和双臂机器人的能力，规划任务。使用不同的模型将装配任务分配给人类和机器人（双 GSPN模型、带状算子、节点时间影响图、混合时间贝叶斯网络等）以及准则（时间、成本、变化等）。RTD 项目研究了不同层次的人类，来规划机器人完成替代计划。
3. 工位调度员将被用来分配任务并监视执行任务。

图5：动态工作组织体系结构

3. 案例研究

3.1. 当前状态-手动装配

这种方法已在一家汽车公司生产线上的车悬架进行研究。研究认为这条线的四个工作站（图6）：1）S1-右阻尼器组件（RDS）；2）S2 -左侧阻尼器组件（LDS）；3）S3-拧紧；4）S4-电缆站。在这些站中，有顺序地执行各种任务（处理、拧紧等），并且大多数都是手动执行的（表4）。

当前所面临的主要挑战是：

1. 人机工程学：S1和S2的工人在8小时的工作中，需要完成提升480个压缩阻尼器。这些部件的重量达到6公斤，给工人造成相当大的压力。
2. 灵活性：旋拧机（S3）只能处理特定的型号（三选二）。第三个型号是在S4中由操作员流水操作完成的。

表1：当前状态-装配站工作负荷

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