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装配机器人(机械臂)组装技能学习-度量科技 | NOKOV度量动作捕捉
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装配机器人(机械臂)组装技能学习

装配机器人(机械臂)组装技能学习

客      户
哈尔滨工业大学(深圳)
场地大小
1m×1m
关  键 词
机械臂、装配机器人、机器人的控制策略
被捕捉物
手部动作
核心配置
6个Mars 2H动作捕捉镜头

随着信息技术的发展,手机、平板电脑等3C产品的需求与日俱增,各加工工厂对劳动力的需求不断提高,随之而来的是成本的提升。因此,通过机器人对3C产品进行自动化装配自然成为了一种趋势。

然而,不同于汽车车间依靠编程实现汽车装配的工业机器人,3C装配中的机器人无法通过同样的方式进行编程设计。因为3C装配线具有高频率转换的特性,且3C产品中的大多数零部件均是专为人工手动组装而设计,若是通过编程设计则需要大量的时间和人力,需要一种新的机器人变成技术,成本负担过大。另外,3C装配线中的工人基本都是非专业机器人应用人员,为了能让装配机器人广泛应用,研究成果需要保证工人操作的简便性与易用性。哈尔滨工业大学深圳机电工程与自动化专业的研究团队,针对此问题提出了演示编程(PbD)这一解决方法。

   什么是演示编程?演示编程是指利用机器人系统从人的操作演示中提取理解有效信息,进而将该信息转化为机器人的程序和参数,最终使机器人完成相应操作这一过程。由于3C组装过程的组装动作具有工作空间相对较小,精度高,运动复杂的特点,且3C装配线上的大多数工人都是非专业操作员,他们对工业机器人知之甚少,因此,在装配工作中能够在不影响人工自然组装运动的前提下获取工人的手部运动数据是非常重要的。经过调研和评估,该团队选择了以高精度为特点的光学动作捕捉系统作为演示编程的第一步——提取人的操作动作的工具。

   该团队在一个小空间中搭起了6个动作捕捉镜头,通过这些镜头获取人手在组装过程中的六自由度信息,该信息包括了手部的位置以及方向信息。然后通过获取的装配演示动作信息,由编程得出机器人的控制策略,以驱动机器人在新环境下完成相同的装配任务。

该团队现已能够有效地将人手动作传递给机器人,并将实验流程与结果发表于2019 WRC SARA(收录于IEEE Xplore),证明通过动作捕捉系统实现机器人装配是可行的。相信在不久的将来,机器人能够更好的继进行3C产品甚至更为精密的设备的组装,而动作捕捉系统将会在机器人的研发过程中发挥更大的作用。

参考文献:[1]Z. Zhao, H. Hu, X. Yang and Y. Lou, "A Robot Programming by Demonstration Method for Precise Manipulation in 3C Assembly," 2019 WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation (WRC SARA), 2019, pp. 172-177, doi: 10.1109/WRC-SARA.2019.8931947.




原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/8931947
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