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目前,人工打磨仍旧是加工小型毛坯件的主要方式,为了提高打磨的自动化水平和产品品质,机器人打磨技术研究越来越受到研究者们的关注,本课题提出一套基于ROS(Robot Operating System)的打磨机械臂实时控制系统,为了提高ROS平台上MoveIt功能包的轨迹规划能力,对传统的RRT(Rapidly-Exploring Random Tree)算法进行了研究和改进。本课题中,为了满足打磨机械臂控制中的实时性要求,设计了一套由打磨机械臂本体、工控机、砂带机共同构成的打磨系统。通过对控制系统功能需求进行分析,对控制系统进行了配置:控制系统底层应用EtherCAT工业总线实现对通讯带宽的拓展;工控机上搭设了Xenomai+Linux双内核实时系统,以满足打磨机械臂的实时控制需求;控制系统上层搭建ROS控制系统,为打磨机械臂配置了基于ros_control框架的ROS抽象控制器,完成了机械臂控制系统的搭建。接下来,编写了打磨机械臂的URDF(Unified Robot Description Format)模型文件为打磨机械臂建立ROS仿真模型。应用MoveIt为打磨机械臂配置了轨迹规划功能包,并使用move_group节点作为打磨机械臂控制器和多种机器人运算插件的接口;分析了KDL(Kinematics and Dynamics Library)正逆运动学解算库和FCL(Flexible-Collision Library)碰撞检测算法,并在RViz中观察控制数据;为了验证规划结果对URDF文件进行扩展,搭建Gazebo物理仿真平台,对规划结果进行动力学测试,调试ROS控制器中的PD参数,为机械臂实体控制打下基础。分析RRT和EST(Expansive Space Trees)两种规划策略并对控制效果进行了比较。针对MoveIt在机器人末端轨迹控制能力的局限性,对RRT规划过程进行了改进:基于待加工工件的NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)曲线,使用平行割线法提取运动轨迹及打磨位姿,编写compute_cartesian_path函数,将获得轨迹和位姿信息加入到RRT规划算法中,提高了RRT算法对本课题中打磨机械臂的轨迹规划能力。最后,通过实体机械臂实验对控制系统及规划算法进行验证。首先对机械臂进行单关节实验,验证了控制系统的有效性和实时性,然后进行了对规划算法验证测试,最后对塑料毛坯件进行倒角打磨实验。一系列实验结果表明了打磨控制系统及其运动规划能力的有效性。