谭建荣：机器人应用中若干问题及解决方案

谭建荣：机器人应用中若干问题及解决方案

ZR-ROBOT子锐机器人维修网讯：谭建荣，中国工程院院士，峰会主旨报告《机器人应用中的若干问题及其解决方案》。下面是详细的演讲内容：

各位领导，各位专家，大家下午好。我很高兴有机会到余姚跟大家做交流，根据我自己经验对工业4.0、智能制造，以及机器人在企业应用当中遇到的问题跟大家做交流，我的主旨题目是《机器人应用中若干问题及解决方案》。

工业4.0和工业2025是要推广智能制造，而这个智能制造我理解还是要三大技术，第一是大数据，智能制造就是数据、传感，这个是一个重要的前提。第二个技术就是机器人的技术，我们搞智能制造是跟其紧密关联的，第三还跟支撑协同，移动网络相关联的。我们机器人是多学科交叉的，具体来说，是3项技术，第一项是机电控制，因为你这个机器人也是机器的高级别。第二你要叫机器人，为什么叫机器人？就是利用人工智能的技术。我们现在讲的智能制造，智能两个字隐含了人工智能。因为人的智能，老早有了。无论我们搞设计，搞经济，动脑筋，安川机器人维修，都要用到智能。智能经济，人类一开始从事经济活动就是智能。但是智能制造里面智能是人工智能。这个人工智能要实现我们的目标是人机交互，人机协同，人机一体化。由于机器人的应用，由于智能制造技术推广，所以制造业朝着数字化、智能化、拟人化、绿色化方向发展。那么在这样的背景下，机器人，现在我理解有四大领域，前沿领域，第二个是我们的波司登大狗为核心的，就是军用机器人，军用机器人这个是比较典型的行业，第二个就是AlphaGo，这个也是很最近很热门的话题。它是另一类智能型，以人工智能为主的机器人。这个是工业机器人，这个就是服务机器人。这四个领域研究对机器人技术本身的发展，起了很大推动作用。特别是波司登大狗和AlphaGo是人工智能运用的典范，也是机器人应用的一个比较重要的里程碑。

企业运用工业机器人现在很多，特别是在浙江很多企业推广机器换人和机器人自动化流水线。在这个过程当中有些企业，用得比较好，效果显著。但是，也有一些企业，应用还不是太成功。遇到了一些困难和问题。那么，我归纳一下主要有6个问题。

第一个问题对于企业来说，应用工业机器人技术第一个问题就是如何实现工业机器人的配制显型。首先要解决我用什么样机器人来我的生产流程。那么，KUKA机器人维修，这个根据机器人应用的分类我们要分析机器人的负载自由度，最大应用范围，重复精度，速度、本体重量，惯性力矩等等要进行确定型号和数量。由于机器人数量多样性，以及客户需求这个模糊性，面临了两大技术难题，具体来说。模糊需求如何转化为精确的参数。第二如何实现多参数匹配协调。。

第二个问题如如何实现工业机器人的布局设计。我们先讲第一个问题，如何布局。我们要考虑三个问题，第一个问题就是操作的可达性，第二个问题就是空间的紧凑性，第三是人机的安全性。那么，具体来说，也有两个技术上的难题。第一个就是如何求解机器人基座最优位置姿态，第二是如何实现机器人工装，工件三维作业空间的干涉和互干涉涉实时检测，根据机器人，场地因素设定机器人的位置，以及高度机器人周边设备布置参数，使得机器人不断的执行，以合理的姿态到达指定的位置。

第三个问题就是如何实现工业机器人的作业规划。具体来说，我们就要设计工业机器人实行作业突破，机器人路径规划，使得机器人工作周期的时间尽量短。这个也有两个技术上的难题。第一个是如何求解机器人最优作业的拓扑顺序，第二如何考虑作业扑补与布局设计的合作，使得时间最短。

第四个就是如何实现工业机器人运动学动力学分析。我们要实现机器人精确的位置，精确的轨迹要进行运动学分析，我们要使机器人运动具有平稳型就要进行动力学的分析。在这个方面，主要考虑卓越的灵巧性，定位的精确性和运动的平稳型。那么这个时候，我们主要解决的是技术难题是如何实现复杂组合题，软性物体、甚至生物活体这一类作业的对象特点机器人灵巧运动控制，如何减少机器人关节间隙带来的冲击与振动，确保机器人运动的精确性和操作的平稳型。

第五个机器人应用中如何实现机器人的虚拟现实与仿真，这个问题是过程的拟实性，运动的可视化。通过我们的研究，需要解决的技术难题是实现机器人示教点位姿优化，虚拟识教运动偏差的检测和校正，虚拟识教的路径和值与时间最优运动规则，如何在虚拟现实环境中实现机器人作业过程当中车文、人流的协调性。

第六个问题是机器人运用中如何实现机器人系统的集成，我们应用了机器人，要实现机器人与辅助工艺装备，控制系统的集成与协同控制，这个时候要解决的问题是不同工艺流程下，机器人与辅助设备，工装夹具协调作业过程集成。并且考虑功能分布与任务并行多功能机器人协同控制。针对，这6个问题，我们提出了一些解决方案。解决机器人多种用途，多种自由度，多个单元如何协调，具体概括起来三大类型。第一个布局设计，第二运动性，第三是多机高效协调完成工业的任务。在这里我们把这三个特点，转化为几项技术。从而能够实现机器人应用当中灵活性，平稳型和协同性，我们提出了四项关键技术。

我们第一项就是机器人生产线总体布局，卓越规划基础。这个主要是使机器人生产线布局实际满足两个，不仅能够使机器人末端执行以合理的姿态到达指定的位置。第二使机器人完成任务工作周期尽可能短。那么我们这里，有一个机器人，这个有三种方案，这三种方案都有缺陷，第一种方案是这个焊缝很大。还有正面焊缝，两面难以坚固。第三个焊缝可以到达，但是布局不是最优。因此我们提出了基于机器人的位置，和作业和拓扑顺序一个方案。比如这个汽车门框为例，解决汽车门框焊接以焊缝目标坐标系在最优记录布置下的表达方式。我们具体来说，我们提出了基于广义可达工作区域检测方式。快速建立机器人的记录空间，提出机器人记录可行空间，最后采用模式搜索算法实现了的机器人设计。

在这个方面我们也取得几项国家的发明专利。采用了蚁群算法实现了基座最优顺序。

第二个方面是机器人运动学与动力学性能。

这个方面我们采用机器人，运动学建模和运动学建模。因为机器人设计的时候，它的理想轨迹，那是没有的。但是，事实上，机器人的关键存在间隙，这个会影响它的运动学性能跟动力学性能。我们通过运动学，动力学建模，考虑了没有间隙的机器人和有间隙机器人操作区别。这个方法也获得了国家发明专利。那么，提出了运动反复的动态相应谱来刻划动力学行为，以动态响应谱，为函数，有运动市场，卓越姿态，多个变量，实现了居于动态谱的关键和间接机器人轨迹方式方法。这个方法同时也获得了国家发明专利。