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      揀選機器人真空吸盤自動搬運系統設計

      放大字體  縮小字體 發布日期:2020-03-06 08:17:51    瀏覽次數:6    評論:0
      導讀

      0 引言目前自動倉儲機器人系統在倉庫管理和倉庫調度領域中發揮著關鍵作用。傳統的物流配送模式效率較低,采用自動化搬運系統才能高效完成大量貨物的搬運工作。在國外,搬運機器人市場主要被日本、歐美等國家占據:日本品牌主要有 YASKAWA、FANUC,歐美品牌中主要有 KUKA、COMAU[1]。國內相對國外發展較晚,在“七·五”期間

      0 引言

      目前自動倉儲機器人系統在倉庫管理和倉庫調度領域中發揮著關鍵作用。傳統的物流配送模式效率較低,采用自動化搬運系統才能高效完成大量貨物的搬運工作。在國外,搬運機器人市場主要被日本、歐美等國家占據:日本品牌主要有 YASKAWA、FANUC,歐美品牌中主要有 KUKA、COMAU[1]。國內相對國外發展較晚,在“七·五”期間,上海沃迪、沈陽新松、鹽城宏達等公司逐漸占據了國內物流行業的大部分市場。自動化搬運相比于傳統的人工搬運,具有安全、快速、節約成本的優點,所以研究自動化搬運系統意義深遠。

      設計一套完整的機器人搬運自動化系統需要視覺技術、數據庫技術、串口傳輸技術和機器人編程技術等。其中視覺技術作為自動化搬運系統中獲取環境信息的主要手段和關鍵環節,可為機械臂在工作過程中實時提供判斷信息[3]。數據庫技術的發展為智能倉儲機器人帶來了極大的便利,它可以儲存倉庫中所有貨物的數據信息[4]。機器人編程技術作為系統控制的核心,起到承上啟下的作用?;诖?,本文通過分析實際搬運環境,編寫機器人工作流程,并將以上技術進行集成,設計出一套揀選機器人自動搬運系統。

      1 總體方案

      針對揀選機器人所要工作的倉庫環境,以及搬運系統所需要的功能,制定了整套系統的搬運流程,并將其劃分為5大模塊。

      1.1 系統工作流程

      自動搬運系統首先采用單目攝像機識別貨堆中箱體,將其劃分為不同區域的同時獲取位置信息。之后控制機械臂進行運動,采用真空吸盤吸附貨物,將第1層所有貨物搬運到指定的位置。接著重新回到拍照位置,獲取第2層貨物的位置信息,重復搬運過程。當兩層貨物搬運結束后,機械臂回到起始位置。整個工作流程如圖1所示。

      圖1 工作流程

      1.2 系統功能規劃

      分析工作流程,搬運系統應具有3種功能。

      1)搬運功能。機器人能夠在有限的工作空間內將貨物搬運到指定地點,同時機械臂的運動速度和運動位置能夠人工調節。

      2)通訊功能。機器人作為執行機構,需要接受位置信息和貨物信息,應能控制系統進行通訊。

      3)識別功能。每一層的貨物數量以及每件貨物的位置信息都需精確地辨析出來,這就需要視覺處理技術和數據庫技術相互配合。

      1.3 系統模塊劃分

      結合工作流程和系統所需要的3種功能,將模塊分為5個:通訊模塊、視覺模塊、控制模塊、機器人模塊和數據庫模塊。其模塊結構如圖2所示。其中數據庫模塊儲存著所有貨物的尺寸大小、重量、位置信息和剩余數量。視覺模塊通過圖像處理技術和數據處理技術獲取貨物的三維坐標[5]。數據庫和視覺模塊共同完成識別功能。機器人模塊主要由機器人控制程序來控制機械臂的運動以及機械臂末端的吸盤吸放??刂颇K主要控制視覺、數據庫、機器人和視覺模塊的工作,并實時顯示Kinect采集到的位置數據。這2個模塊作為核心共同完成搬運功能。通訊模塊作為數據存儲和數據交換的中心,主要負責各模塊之間的數據交換,例如視覺數據和機器人之間的傳輸。

      圖2 模塊結構

      1.4 軟硬件結構劃分

      系統的硬件主要由安川MH-12型機器人、工控機、單目相機和九嘴吸盤等組成。軟件部分主要負責控制相機拍照、機器人運動和吸嘴工作。簡易控制圖如圖3所示。

      圖3 簡易控制圖

      這一套設備集成了多種應用技術,相機安裝在吸盤上面,視覺模塊以Visual Stdio2015為編程軟件,實現了工件的識別與定位,并輸出三維坐標。以Visual Stdio2015為編程軟件,C++為編程語言,基于安川MH-12機器人的SDK對其進行二次開發,實現機器人運動控制[6]。并將數據庫模塊、視覺模塊、機器人控制等模塊集成在一起。確定軟、硬件系統之后,制作的實驗樣機如圖4所示。

      圖4 實驗樣機

      2 吸盤結構和抓取方案設計

      市場上比較流行的抓取工具為氣動真空吸盤。真空吸盤通過吸嘴與貨物表面之間的密閉空間形成真空,使真空吸嘴內外形成壓力差,實現吸盤抓取貨物的功能[7]。所以本文采用九嘴氣動吸盤作為機械臂末端抓取工具。

      2.1 吸盤結構設計

      吸盤的尺寸大小需要根據貨箱的尺寸和重量進行設計。在滿足搬運需求的條件下,應該基于小巧化和最危險尺寸原則。根據統計,倉庫內貨物的長寬范圍為200 ~500 mm,根據重量和尺寸范圍將貨物分為4類。第一類紙箱尺寸:長度范圍為200 ~310 mm,寬度范圍為200~310 mm,最大質量為7.2 kg;第二類紙箱尺寸:長度大于315 mm且寬度范圍為200~225 mm,或者長度范圍為310~400 mm,寬度大于200 mm,最大質量為10.8 kg;第三類紙箱尺寸:長度大于400 mm,寬度范圍為225~310 mm,最大質量為10.8 kg;第四類紙箱尺寸:長度大于400 mm,寬度大于310 mm,最大質量為16.2 kg?;诮鉀Q最危險尺寸原則,從4種分類中選取尺寸最小(吸嘴吸取面積最小)而且重量最大的箱子確定吸嘴分布。

      危險尺寸統計如表1所示。

      表1 貨箱尺寸統計表

      由于吸盤的中心要與機械手末端對接,所以采用偏心結構。綜上考慮,最終決定分布位置如圖5所示。

      圖5 吸嘴整體分布

      所有貨物中質量最大的箱子為16.2 kg,考慮到安全因素以及吸嘴的老化問題,將吸盤的最大承重增加到18 kg。所以平均每個吸嘴承擔的貨物重量要達到2 kg。每一個吸嘴產生的吸附力為

      (1)

      式中:P為吸盤內真空度(相對壓力);A為吸盤的有效吸附面積;f為安全系數;

      真空度p與吸盤有效吸附面積A分別是真空發生器與真空吸盤選型的關鍵參數,二者共同影響吸盤吸附力的產生,一般情況下吸盤的有效吸附面積為吸盤面積的80%[8]。安全系數隨使用條件而異,一般情況下安全系數取1.5。根據計算吸嘴采用piGRIPG.FX55T30. B1.S1.G38 M.01型號,其技術參數如下:垂直提升力為54.2 N,垂直位移量為11.6 mm,彎曲半徑為40 mm,重量為34.7 g。

      2.2 抓取方案設計

      整體結構設計完成后,根據每一類貨物中的最危險尺寸分別設計抓取方案,即吸嘴的具體分布。

      第一類貨物尺寸較小,且最大重量為7.2 kg,所以采用1、2組吸嘴,4個吸嘴可以吸取8 kg的貨物,可以達到工作要求;第二類和第三類貨箱,最大質量為10.8 kg,6個吸嘴可以吸取12 kg貨物,所以第二類采用1、2、3組吸嘴;第三類采用2、3、4組吸嘴;第四類貨物最大質量為16.2 kg,且可吸附面積較大,采用全部吸嘴。

      4種吸嘴位置分布如圖6所示。

      圖6 吸嘴分布

      2.3 吸盤組合控制編程實現

      在整個貨物抓取過程中,當視覺數據傳輸完畢,機械臂開始抓取貨物的時候,在程序中定義變量xipanzuhe,分別對4種組合標記為1,2,3,4。針對每次選擇,對尺寸范圍和參數xipanzuhe進行修改。其中參數boxlength、boxwidth和boxweight分別代表貨物的長度、寬度和重量。部分核心代碼如下:

      if(boxlength<310 && boxlength>=200)&& (boxwidth<310 &&boxwidth >=200) && boxweight <=7.2)

      res=_Command.esOpen();

      res=_Command.esSelectJobON1();

      res=_Command.esClose();

      程序流程如圖7所示。

      圖7 程序流程

      3 機器人運動控制

      3.1 機器人參數

      本文設計的自動化搬運系統采用安川MH-12型機器人。MH-12機器人采用流線型手臂設計,這種設計有利于增加機械臂的動作范圍。三維模型如圖8所示,各軸運動范圍如表2所示。

      圖8 MH-12三維圖

      表2 各軸運動范圍

      3.2 機器人正逆運動學分析

      機器人運動學實際上是為了解決手臂轉動問題,可為兩類:正運動學和逆運動學。正運動學是用來判斷機器人在三維空間中的位置;逆運動學解決機器人如何規劃路徑到達工作點。機器人運動學是研究機器人控制的基礎[9]。

      正向運動學求解機器人末端執行器相對于參考坐標系的位置和姿態;逆向運動學求解機器人能夠達到的預期位姿。運動學求解使用機器人的4個參數:連桿長度、偏距、關節角度、轉角,分別記為a、d、θ、α。確定參數后可以計算出變換矩陣Ti。Ti描述了連桿坐標系之間旋轉和平移的一次坐標變換。對于六自由度機器人,其機械手的末端相對于固定坐標系的變換可表示為T60=T1T2T3T4T5T6,這6個坐標變換矩陣的表達式為:

      (2)

      (3)

      (4)

      (5)

      (6)

      (7)

      運動學方程式:

      (8)

      其中:

      nx=c1[c23(c4c5c6-s4s6)-s23s5c6]+

      s1(s4c5c6+c4s6)

      ny=s1[c23(c4c5c6-s4s6)-s23s5c6]-

      c1(s4c5c6+c4s6)

      nz=-s23(c4c5c6-s4s6)-c23s5c6

      ox=c1[c23(-c4c5s6-s4c6)+s23s5s6]+

      s1(c4s6-s4c5s6)

      oy=s1[c23(-c4c5s6-s4c6)+s23s5s6]-

      c1(c4c6-s4c5c6)

      oz=-s23(-c4c5s6-s4c6)+c23s5s6

      ax=-c1(c23c4s5+s23c5)-s1s4s5

      ay=-s1(c23c4s5+s23c5)+c1s4s5

      az=s23c4s5-c23c5

      px=c1(a2c2+a3c23-d4s23)-d2s1

      py=s1(a2c2+a3c23-d4s23)+d2c1

      pz=-a3s23-a2s2-d4c23

      如果末端連桿位姿T60已經給定了,則可以對各個關節的變量進行逆運動學求解,解出θ1θ6的值。方法是采用相應的逆變換的矩陣左乘于方程的左右兩邊,然后可算出機器人的各關節的關節角度值:

      (9)

      θ2=

      (10)

      (11)

      其中,

      (12)

      (13)

      3.3 運動控制編程實現

      在Windows系統下,使用VS2015編寫程序Sample,實現對機器人整個運動過程的控制。計算機和機器人之間使用TCP/IP標準協議進行通訊[11]。

      當機器人伺服電源接通后,整個搬運系統開始工作。機械臂在取貨之前將首先運動到示教位置即相機拍照位置。使用示教器將機械臂運動到最佳位置之后,通過示教器的機器人當前位置顯示功能讀數據控制相機拍照以及傳輸位置數據的程序和機器人控制程序都位于同一個計算機內,兩個程序之間采用虛擬接口進行通訊,當機器人運動到示教位置之后,會發送指令使得Kinect開始傳輸數據。在Sample程序中添加按鈕,并命名為示教位置。

      其中機械臂運動控制函數esCartMove部分核心代碼如下:

      moveType=1;

      moveData.moveData.robotNo=1;

      moveData.robotPos.axesData.axis[0]=965.610 + x;

      moveData.robotPos.axesData.axis[1]=-43.130 + y;

      moveData.robotPos.axesData.axis[2]=345.751 + z;

      moveData.robotPos.axesData.axis[3]=179.9431;

      moveData.robotPos.axesData.axis[4]=2.2516;

      moveData.robotPos.axesData.axis[5]=-17.7307 + angle;

      程序流程如圖9所示。

      圖9 機器人控制程序流程

      貨堆一般分為2層,在程序中設置變量xipancengshu來識別拿取的是第幾層貨物。最后的搬運實驗效果如圖10所示。

      圖10 搬運實驗過程

      4 結束語

      本文設計的自動化搬運系統具有控制簡易、靈活小巧的特點,適合在工作空間有限的狹小區域工作。通過對機器人原有控制系統的二次開發,使得機器人的運動控制變得更為簡單,而且可以做到完全自動化運行。同時,本系統使用數據庫來存儲倉庫中的貨物信息,易于修改,為倉庫內貨物信息的更新和日后適用不同的范圍帶來極大便利。經過實驗,搬運系統可以遠程控制機械臂自動識別貨箱,依次對每層的貨箱進行搬運,并自主選擇放置位置,理論上能夠處理的貨物數量不限。

      參考文獻

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      [2] 李偉.碼垛機器人控制系統的設計[J].機電產品開發與創新,2008(09):9-11.

      [3] 李曉剛,劉晉昊.碼垛機器人的研究與應用現狀、問題及對策[J].包裝工程,2011(02):96-102.

      [4] 蔣亞妮,張為民,蔣濤.機器人智能搬運系統的構建[J].機械制造,2017,55(02):31.

      [5] 馮崇.工業機器人運動分析及控制研究[D].洛陽:河南科技大學,2015.

      [6] 郭素敏.基于視覺的仿人機器人運動規劃研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業大學,2013.

      [7] 張建民.機電一體化系統設計[M].北京:北京理工大學出版社,2007:169-183.

      [8] 司震鵬,曹西京,姜小放.真空吸附式機械手系統設計[J].包裝與食品機械,2009,27(6):26-30.

      [9] 張鐵,謝存禧.機器人學[M].廣州:華南理工大學出版社,2001:115-138.

      [10] 張永林.基于 OpenGL 的 5R 工業機器人的仿真[D].南京:南京航空航天大學,2006.

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      (文/小編)
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