[发明专利]一种基于装配状态认知的机器人柔性装配方法及系统

说明书

本公开提出了一种基于装配状态认知的机器人柔性装配方法及系统，包括：传感系统模块，实时在线检测机器人装配接触过程中的环境信息；感知系统模块，接收机器人装配作业的环境信息并根据机器人的当前运动状态信息感知出机器人的作业状态信息；认知系统模块，基于机器人的作业状态信息，对当前的装配状态通过认知模型进行识别，认知新的装配状态并实时更新认知模型中的装配知识库，其中，该装配知识库中装配状态与机械臂动作呈对应映射关系；机器人模块，执行操作根据识别的状态映射的机械臂动作，完成装配。本公开技术方案能对机器人装配接触过程中的未知状态实时在线检测，认知新的装配状态，并实时更新装配知识库，指导机器人完成装配作业。

技术领域

本公开属于装配技术领域，尤其涉及一种基于装配状态认知的机器人柔性装配方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

目前工业机器人已经广泛用于装配行业中，大都采用传统复杂编程、示教等方法来实现装配。对于一些轴孔等固定的装配任务，可以通过指定操作精确的数学模型来实现。但是由于实际机器人装配环境中在零件定位、机器人运动及传感信息等各方面存在诸多不确定性，例如插入期间的干扰、位置不确定性、关节齿轮的间隙、整体机构的老化和噪声等。在常规位置控制机器人装配对象间的微小偏差可能使装配对象间不能装配，也可能破坏装配对象或周边设备，甚至导致装配完全失败。

发明人在研究中发现，针对这些不确定性，通过对装配环境的感知认知来实现装配是一种重要的方法。视觉和力觉信息作为机器人获得环境信息最重要的来源，在机器人作业过程中被广泛应用。基于视觉传感将机器视觉技术获取工件尺寸、轴孔位置等信息并将其导入机器人，使机器人在开始运动前就能智能识别出目标工件的位置及姿态，工件放置于装配台任意位置系统都可完成装配任务。但这种方法需要提前对相机、机器人进行标定，并且工件位置解算易受光照等环境因素影响。当装配工件之间发生接触时，用力传感器在主动柔顺装配过程中对轴孔接触力信息进行检测、采集并分析，与机器人控制系统形成反馈控制系统，通过力位混合控制和阻抗控制来实现装配，防止被卡住或打破，并补偿组件失调。这种方法依赖于对装配阶段的划分，并对装配姿态调整阶段进行精确的受力分析。还有基于接触状态建模的方法，比如双单元法和螺旋理论，以分解装配过程，对不同的装配阶段，采用模糊分类器和神经网络、隐马尔科夫模型、随机梯度下降法、引力搜索算法、高斯混合模型的期望最大化等方法进行识别。但是装配过程的复杂多变性导致接触状态种类多样。

以上这些方法以离线学习为主，构建的接触状态认知模型无法识别随机出现的装配状态，并对新的装配过程无法存储。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种基于装配状态认知的机器人柔性装配方法，指导机器人完成装配作业。

为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

一方面，公开了一种基于装配状态认知的机器人柔性装配方法，包括：

实时在线检测机器人装配接触过程中的当前的装配状态；

对当前的装配状态通过认知模型进行识别，认知新的装配状态并实时更新认知模型中的装配知识库，其中，该装配知识库中装配状态与机械臂动作呈对应映射关系；

执行操作根据识别的状态映射的机械臂动作，完成装配。

另一方面，公开了一种基于装配状态认知的机器人柔性装配系统，包括：

传感系统模块，实时在线检测机器人装配接触过程中的环境信息；

感知系统模块，接收机器人装配作业的环境信息并根据机器人的当前运动状态信息感知出机器人的作业状态信息；