工业机器人虚拟仿真 第四章 工业机器人离线轨迹编程

工业机器人离线轨迹编程介绍了工业机器人离线编程的基本流程和关键技术。包括机器人建模、轨迹规划和离线编程等关键步骤,帮助读者全面了解该技术的应用。qabyqaewfessdvgsd4.1离线轨迹编程概述定义离线轨迹编程是指利用计算机软件离线生成机器人运行所需的轨迹数据,而不是直接在机器人控制器上手动编程。优势相比在线编程,离线编程能提高编程效率,简化程序调试,并可以在脱离机器人的情况下进行操作。应用场景通常应用于高度自动化和复杂的机器人系统中,如焊接、装配、搬运等工业应用。4.1.1离线轨迹编程的定义离线轨迹编程是指在不连接机器人的情况下,使用专门的编程软件离线地规划和生成机器人运动轨迹的过程。它利用计算机模拟机器人的运动学和动力学特性,通过仿真分析和优化,获得满足工艺要求的最佳运动轨迹。这一过程有利于大幅减少调试时间,提高机器人系统的生产效率。4.1.2离线轨迹编程的优势可以在不干扰实际生产的情况下进行仿真和优化,提高效率和准确性。可以进行复杂的运动学分析,生成平滑连续的轨迹,实现精准控制。可以通过仿真预先发现并解决可能出现的问题,降低实施过程中的风险。4.1.3离线轨迹编程的应用场景焊接装配等重复性作业场景，需要高精度的机器人操作高难度的机器人动作，如窄空间操作、避障等，需要离线规划和仿真验证新产品开发阶段，需要离线模拟测试机器人程序，降低生产线调试成本4.2离线轨迹编程的基本流程1建立运动学模型通过分析机器人的结构与关节,建立机器人的正运动学和逆运动学模型,为后续路径规划和轨迹生成提供基础。2规划路径根据任务要求,利用路径规划算法生成满足条件的机器人路径,同时考虑避障等因素。3生成轨迹将规划好的路径转换成机器人可执行的关节空间轨迹,通过轨迹插补等方法优化轨迹,确保其平滑性和连续性。4进行仿真验证利用离线编程系统对生成的轨迹进行仿真,检查其可行性,并根据结果对前述步骤进行必要的调整和优化。4.2.1机器人运动学建模正运动学分析正运动学分析是确定机器人末端执行器位置和姿态的过程。这需要计算各个关节角度与末端位置和姿态之间的映射关系。这是离线轨迹编程的基础,为后续路径规划和轨迹生成提供必要的数学模型。逆运动学求解逆运动学求解则是从给定的末端执行器位置和姿态计算各关节角度的过程。这是一个复杂的数学问题,需要采用合适的求解算法来获得关节角度解。准确的逆运动学模型是实现精确控制的关键。建模方法常用的机器人运动学建模方法包括D-H坐标系法、螺旋理论法等。这些方法可以建立机器人各关节之间的空间几何关系模型,为后续轨迹规划和控制提供基础。建模实现运动学建模的实现需要涉及坐标系定义、同构变换矩阵计算、逆解方程求解等多个步骤。良好的建模方法和编程实现是离线编程系统的核心。4.2.2路径规划路径规划是离线轨迹编程的关键步骤之一。它涉及根据任务要求和环境条件,计算出机器人末端执行器从起点到终点的最优路径。常见的路径规划算法包括A*算法、TRRT算法和RRT算法等。路径平滑是路径规划的重要补充,可以对生成的路径进行优化,使其更加流畅。同时,还需要考虑避障规划,为机器人规划一条安全通畅的路径。轨迹生成轨迹插补方法是将离散的运动点通过数学算法连接成连续、平滑的轨迹曲线，常用的有线性插补、多项式插补等方法。轨迹优化则是在满足约束条件的前提下，优化轨迹的速度、加速度、带宽等运动学指标，以提高机器人的运动性能。轨迹仿真是利用计算机软件对生成的轨迹进行模拟和分析，检查轨迹是否满足工艺要求，发现并解决可能存在的问题。4.2.4仿真验证1建立仿真模型根据机器人的运动学和动力学特性,建立详细的仿真模型,确保仿真场景与实际环境高度一致。2仿真测试轨迹在仿真环境中,对离线编程生成的轨迹进行全面测试,检查运动平滑度、速度、加速度等关键参数。3优化轨迹参数根据仿真结果,对轨迹的关键参数进行调整优化,确保机器人能够顺利执行预设的动作。离线编程系统离线编程系统是工业机器人编程的重要工具。它允许工程师在虚拟环境中离线规划机器人的轨迹和动作,并在实际环境中进行模拟验证。这样可以大大提高编程效率,减少现场调试的时间和成本。离线编程系统通常包括机器人仿真、路径规划、运动学分析等功能模块。工程师可以使用这些工具设计复杂的机器人工艺流程,并确保在实际生产中的可靠性和安全性。机器人运动学建模机器人运动学建模是离线轨迹编程的关键步骤。通过建立机器人的正运动学和逆运动学模型,可以分析机器人末端执行器在空间中的运动情况,为后续的路径规划和轨迹生成提供重要依据。4.3.1正运动学正运动学是机器人运动学建模的一个重要分支。它主要研究如何根据关节变量（如关节角度、关节转速等）计算机器人末端执行器的位置和姿态。正运动学的计算方法通常采用齐次变换矩阵的方法，可以准确地表达机器人的空间运动关系。4.3.2逆运动学逆运动学是指根据机器人末端的目标位姿(位置和姿态)求取关节变量的过程。这是离线轨迹编程的重要一步,可以确定机器人如何移动到目标位置。逆运动学可以通过数学方法得到解析解,也可以使用数值迭代方法得到数值解。通过逆运动学计算,可以得到多个关节角度组合满足同一目标位姿,这就引入了解的多解性问题。选择最优解需要考虑关节角度变化范围、运动平滑性等因素。4.3.3运动学建模方法基于D-H坐标系的运动学建模方法：利用D-H参数定义机器人各关节的相对位置和姿态，可以描述整个机器人的空间运动特性。标量方法：通过计算机几何和向量代数推导出机器人正逆运动学解析解，适用于具有固定结构的机器人。数值迭代法：对无法求出解析解的复杂机器人运动学问题，采用迭代算法数值求解正逆运动学，需要针对不同机器人结构设计不同的迭代算法。4.4路径规划1路径规划算法通过运用数学和计算机科学算法,设计出最优的机器人运动路径,考虑到各种约束因素。2路径平滑对初步生成的路径进行优化,使其更加顺滑,减少机器人运动的振动和抖动。3避障规划在路径规划时,考虑工作环境中的各种障碍物,生成可靠、安全的运动轨迹。4.4.1路径规划算法A*算法:基于启发式搜索的最优路径规划算法,可有效生成平滑、避障的轨迹。RRT算法:基于随机采样的高效路径规划算法,擅长处理高维复杂环境。PRM算法:构建预先采样的路径网络,可快速查找合适路径,适用于复杂环境。这些常用的路径规划算法根据不同环境和需求特点各有优劣,离线编程中可灵活选择适合的算法来生成理想的轨迹。4.4.2路径平滑在完成初步的路径规划后,通常需要对路径进行平滑处理,以消除急剧变化,使得轨迹更加流畅连续。路径平滑常用的方法包括样条插值法、贝塞尔曲线法、多项式拟合法等。这些方法通过数学插值和曲线拟合,可以生成更加光滑的轨迹,提高运动的连续性和稳定性。4.4.3避障规划机器人在工作时需要避开各种障碍物,确保安全高效地完成任务。离线避障规划是一种基于CAD模型的方法,可以在离线编程阶段模拟并优化机器人的避障轨迹。采用复杂的路径规划算法,如A*算法、RRT等,为机器人生成安全的避障轨迹利用碰撞检测技术,对机器人运动轨迹与工作环境的干涉进行仿真和评估通过轨迹优化，提高机器人的避障性能，降低轨迹运动时间和能耗轨迹生成1轨迹插补方法根据机器人的运动学特性和工艺要求,选择合适的插补算法生成平滑连续的轨迹,如线性插补、多项式插补、样条插补等。2轨迹优化在满足工艺要求的前提下,对轨迹进行优化,降低能耗、加速运动、提高精度等。优化方法包括动力学优化、轨迹平滑化等。3轨迹仿真将生成的轨迹在仿真软件中进行模拟运行,检查是否满足工艺要求,并进行碰撞检测、干涉分析等。4.5.1轨迹插补方法轨迹插补是将离散的路径点连接成连续光滑的轨迹的过程。常用插补方法包括:线性插补:简单易实现,但轨迹不平滑。三次样条插补:生成更平滑的轨迹,但对起点终点条件要求高。B样条插补:控制更灵活,可以调整张力和光滑度。插补算法的选择需平衡轨迹平滑度、实时性、计算复杂度等因素,满足不同应用需求。4.5.2轨迹优化轨迹优化是指通过数学算法对生成的轨迹进行微调和优化,以实现机器人运动的更高效、更平滑。常见的优化目标包括最小化加速度、抖动、能耗等。优化算法可以是二次规划、遗传算法、神经网络等方法。通过轨迹优化,可以得到更平滑、更流畅的机器人运动轨迹,减少机械振动和负载,提高制造质量和生产效率。优化还可以减少机器人能耗,提高机器人使用寿命。4.5.3轨迹仿真轨迹仿真是离线轨迹编程的最后一步。在此步骤中,可利用专业的仿真软件对生成的轨迹进行模拟验证,检查机器人是否能够沿着规划的路径顺利运动,并分析轨迹中可能存在的问题,如碰撞检测、关节角度限制等。轨迹仿真可以充分利用虚拟环境的优势,不仅可以观察机器人的运动轨迹,还能模拟真实的动力学特性、工艺参数等,从而对整个运动过程进行全面评估。通过仿真可以及时发现问题并进行优化,提高离线编程的准确性和可靠性。离线编程系统1离线编程软件专业的离线编程软件提供直观的图形化界面,支持机器人模型导入和完整的离线编程功能,可以高效进行轨迹规划和仿真。2离线编程工作流程离线编程流程包括机器人建模、路径规划、轨迹生成、仿真验证等步骤,确保在实际生产中实现高效平稳的运行。3离线编程案例分析通过分析典型的离线编程案例,了解其实施过程、关键技术和应用效果,为其他场景提供可复制的经验。4.6.1离线编程软件离线编程软件是用于规划和仿真工业机器人离线轨迹的关键工具。它提供了直观的3D建模界面，支持多种类型的机器人型号和工业应用场景。主要功能包括机器人运动学建模、路径规划与优化、轨迹插补与仿真等，帮助用户高效地离线编程并验证机器人离线轨迹。常见的离线编程软件有RoboDK、FANUCRoboguide、ABBRobotStudio等，具有不同的特点和适用范围，需根据具体需求选择合适的软件。4.6.2离线编程工作流程创建机器人模型并设置参数:建立仿真环境中的机器人模型,定义各关节的运动范围、工作空间等参数。规划机器人动作轨迹:使用路径规划算法设计出光滑连续的机器人运动轨迹,满足加工任务和工艺要求。生成机器人控制指令:根据机器人运动学模型,将轨迹转化为机器人能识别的关节角度指令序列。仿真验证和优化:在虚