多功能模塊化機器人科教實訓平臺

一、平臺簡介

當前機器人教學產(chǎn)業(yè)方興未艾，如何提高學生的學習效率?最佳的方式是打通從原理教學到驗證實踐的快速開發(fā)路徑，融合機器人軟件設(shè)計、硬件設(shè)計、算法設(shè)計、應(yīng)用開發(fā)等多個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)一體化開發(fā)。多功能模塊化機器人科研實訓平臺就是用來支撐學生進行工業(yè)機器人的基礎(chǔ)知識學習和示教編程實操訓練的。可以為學生提供良好的機器人實驗平臺，為老師提供算法驗證的研發(fā)環(huán)境，為學科建設(shè)提供機器人專業(yè)綜合解決方案。

1.1現(xiàn)狀分析

l 智能制造工程專業(yè)：本專業(yè)培養(yǎng)具備掌握機械、自動化、智能化等智能制造相關(guān)學科基礎(chǔ)知識及應(yīng)用能力，能夠從事智能產(chǎn)品設(shè)計制造，智能裝備故障診斷、維護維修，智能工廠系統(tǒng)運行、管理及系統(tǒng)集成等方面工作的高素質(zhì)應(yīng)用型工程技術(shù)人才。

l 機器人工程專業(yè)： 機器人工程是一個多維交叉，多學科融合的新學科，與各種專業(yè)都有關(guān)聯(lián)。機器人的結(jié)構(gòu)部分需要機械專業(yè)來完成，內(nèi)部電路涉及電氣等專業(yè)，運動系統(tǒng)控制和感知規(guī)劃又與控制專業(yè)有關(guān)，智能感知、決策方面又涉及計算機、人工智能專業(yè)知識，同時材料科學、力學等專業(yè)也與機器人工程息息相關(guān)而機器人工程專業(yè)的多維交叉性又恰逢目前國內(nèi)自動化與智能汽車及其他相關(guān)“新四化”領(lǐng)域人才展需求。

如何在師資，場地、資金有限的條件下，設(shè)計、實施滿足多學科交叉融合、軟件化、數(shù)字化等趨勢需求的智能制造人才綜合實訓平臺還是有相當難度的。

1.2設(shè)計思想

l 針對融合化趨勢：需要打通感知、控制、 智能決策等多個環(huán)節(jié);

l 針對軟件化趨勢：新工科專業(yè)學生都應(yīng)該具有一定的軟件編程訓練;

l 針對數(shù)字化趨勢：應(yīng)該具有一定的系統(tǒng)建模、仿真和三維呈現(xiàn)能力。

綜合實訓系統(tǒng)應(yīng)該能在三個層級配合教學過程實現(xiàn)遞進式的培養(yǎng)。

層級一是認知和使用層面的“知其然”，可以分階段的了解和學習工業(yè)機器人和智能制造系統(tǒng)的使用過程。

層級二是理論體系建立層面的“知其所以然”，可以了解與自己探索與使用過程相關(guān)的底層原理和技術(shù)試驗方法。

層級三是面向未來需求的“創(chuàng)未然”，創(chuàng)造尚未出現(xiàn)的機器人與智能制造系統(tǒng)。

1.3關(guān)鍵技術(shù)

中國科學院沈陽自動化研究所(簡稱“沈自所”)作為長期從事機器人技術(shù)的專業(yè)研究所，不斷研發(fā)出新的智能機器人成果、擁有專業(yè)的科研團隊和完整的國家級平臺資源。面向機器人人才培育主戰(zhàn)場，深入推動機器人技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用是我所積極響應(yīng)國策倡導，推動產(chǎn)學研結(jié)合帶動自身發(fā)展，促進支柱產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新升級，引導培育新型教學裝備產(chǎn)業(yè)的必然之路。

沈自所研發(fā)的開放式機器人控制系統(tǒng)，通過MATLAB自動代碼生成方式實現(xiàn)一體化關(guān)節(jié)、機器人運動控制、機器人力位混合控制、機器人視覺集成、機器人人工智能等多層次實驗環(huán)境，打通了機器人算法仿真到真機部署的全流程。

為了加速機器人應(yīng)用型的人才培養(yǎng)，沈自所致力于打造機器人教學生態(tài)，整合國內(nèi)機器人科研研發(fā)力量，面向國內(nèi)高校，整個系統(tǒng)內(nèi)部深度開發(fā)，助理機器人與智能制造相關(guān)專業(yè)的平臺建設(shè)。

二、平臺特點

多功能模塊化機器人科教實訓平臺以六或七自由度機械臂為被控對象，覆蓋了主流工業(yè)機器人品牌，包括ABB、KUKA、UR、珞石、Aubo等。采用模塊化設(shè)計理念，具備理實一體、虛實結(jié)合、開源開放、易學易用等特點，極大的提高師生的參與程度，為實驗室建設(shè)提供多用途、層次豐富、省空間、安全易用、開放可升級的綜合實訓系統(tǒng)。

2.1理實一體

平臺以機器人原理教學為基礎(chǔ)，包括機器人建模、運動學、動力學等內(nèi)容，通過算法開發(fā)、仿真實驗、真機實驗等過程，加深理論與實踐相結(jié)合的學習。以實操訓練平臺為擴展，支持搬運、打磨、碼垛等工藝，以項目開發(fā)為驅(qū)動，強化平臺的實踐性和實用性。使學生達到理論聯(lián)系實際、活學活用的培養(yǎng)目標，提升其實際應(yīng)用技能。

2.2虛實結(jié)合

支持在不啟動操作臂的情況下進行算法的離線仿真驗證。支持虛擬機器人顯示，保證了控制效果的可觀察。

2.3開源開放

在機器人可視化集成開發(fā)環(huán)境中，通過抽象化通訊協(xié)議模型，統(tǒng)一控制代碼與物理仿真的軟件模型，在機器人系統(tǒng)設(shè)計層面隱藏不必要的細節(jié)，實現(xiàn)機器人系統(tǒng)應(yīng)用的一體化建模與管理。用戶可以開發(fā)自定義模型庫，用于機器人相關(guān)算法的積累。

針對開發(fā)的深度不同，提供了不同層級的開發(fā)，滿足不同層次的開發(fā)需求。深度開放，滿足定制化開發(fā)。

對于不同構(gòu)型和自由度的操作臂具有統(tǒng)一的操作接口。僅需要通過簡單的配置即可實現(xiàn)不同種類操作臂的快速適配。

2.4易學易用

Matlab/Simulink下建立的動態(tài)系統(tǒng)數(shù)學模型應(yīng)用于實時仿真、算法測試，便于全流程控制和局部算法驗證。

高度集成的機器人編譯環(huán)境保證了模型的可靠性、準確度及更小的仿真步長，提高了模型運算速度和控制精度。

涵蓋機器人基礎(chǔ)理論和高級控制算法庫，集成多種總線通訊模塊，建立運動學、動力學模型，兼具視覺、力覺等處理能力。

三、平臺組成與功能介紹

3.1總體構(gòu)成

多功能模塊化科教實訓平分為三個柜體組成，分別是：主機臺、程控臺、氣動臺。總體尺寸為1500*1200*900，程控臺和氣動臺尺寸都為400*1200，主機臺尺寸為700*1200。

3.2模塊化機架

三個分別為獨立主體，可根據(jù)用戶提供定制化方案，單個主機臺可做原理科研教學，三個柜體合并在一起既可做實訓又可做原理科研教學還可以拆分成產(chǎn)線，滿足學校定制化開發(fā)的需求。

主機臺主要放置原理教學模塊：

1、機器人;2、機器人快速原型控制器;3、相機;4、六維力傳感器;5、遙操作手柄;6、平面軌跡/立體軌跡模塊;7、標定座模塊;8、氣動模塊等。

程控臺主要放置實訓教學模塊：

1、PCL模塊;2、傳送到模塊;3、碼垛模塊;4、井式供料模塊;5、光柵模塊等。

氣動臺主要放置實訓教學模塊：

1、靜態(tài)立庫模塊;2、打磨模塊;3、書寫模塊;3、光柵模塊等。

3.3 工業(yè)機器人

珞石x系列機器臂 XB7

產(chǎn)品基本參數(shù)

3.4機器人快速原型控制器

機器人快速原型控制器包括通信模塊、運動控制模塊和安全模塊，實現(xiàn)多種構(gòu)型機器人控制。可以快速搭建機器人研究或應(yīng)用平臺，支持機器人控制算法驗證及機器人應(yīng)用的快速開發(fā)。

特征優(yōu)勢

l 統(tǒng)一的操作接口、僅需要簡單的配置即可實現(xiàn)快速適配;

l 支持多機器人協(xié)同作業(yè)，支持工業(yè)OPC-UA通信;

l 運動控制支持CIA402協(xié)議，支持通用構(gòu)型的運動控制;

l 安全模塊包括支持分布式時鐘、支持冗余、支持熱插拔和支持運動狀態(tài)檢測等。

機器人模型庫

l 機器人單軸控制庫

l 機器人接口庫

l 機器人基礎(chǔ)控制庫

l 機器人3D顯示庫

l 傳感器接口庫

l 末端執(zhí)行器接口庫

被控對象示例

? 實現(xiàn)自主控制的多種被控對象，包括工業(yè)機器人、無人機、倒立擺系統(tǒng)。

? 多種不同構(gòu)型機器人的控制，協(xié)作7軸機器人、雙臂機器人、并聯(lián)機器人等。

? 支持c、c++、Matlab等多種語言開發(fā)，兼容通信、視覺、力覺等傳感器處理功能。

3.5實訓模塊

(可根據(jù)用戶需求進行針對性選擇或定制)

四、實驗與支撐課程

4.1機器人原理教學

基礎(chǔ)實驗：

高級實驗：

4.2機器人實訓教學（選配）

4.3機器人視覺教學

4.4機器人科研創(chuàng)新

(1)機器人下棋

有兩臺工業(yè)機器人和一個棋盤組成組成，通過下棋博弈系統(tǒng)，由下棋AI測試與相機視覺感知、棋盤態(tài)勢識別、以及機器人運動控制共同進行實現(xiàn)機器人對弈下棋操作。也可在V-rep進行虛擬仿真實驗。

(2)機器人打乒乓球

通過視覺系統(tǒng)及人工智能算法基于機器人打球的權(quán)利。不論是教學或是訓練都能提供可量化的表現(xiàn)，通過調(diào)參可以給出針對性的訓練方案以及科研參數(shù)供給用戶去學習以及使用，將學習與訓練提高效率。

(3)遙操作

“遠程控制”工業(yè)機器人，通過多軸手柄來實現(xiàn)機器人操作。

·能夠進行快速力反饋設(shè)備(主)及機器人(從)信息交互;

·精確的進行主從設(shè)備位置、速度、力的相互轉(zhuǎn)換：基于運動學及動力學辨識補償實現(xiàn)。

·結(jié)合人工智能+視覺：搭建以智能硬件為依托，智能感知為輔助，智能控制為核心的新型遙操作機器人拓展思路。

?

(4)亂序抓取

將數(shù)量較多的工件無序地放在料框里面，經(jīng)過視覺識別，要快速識別無序工件，提高工作效率。

通過三維結(jié)構(gòu)光面掃描技術(shù)，可以識別無序工件的位置，智能引導機器人定位抓取。抓取是工業(yè)機器人應(yīng)用的一個大方向，而之前線激光或者二維視覺引導抓取，有著自身的局限性。未來在更多場景下可以選用三維面視覺技術(shù)解決抓取難題。

(5)曲面打磨

通過末端打磨頭可實現(xiàn)全姿態(tài)力/位混合控制補償，適用任意外形工件的表面處理，并保證接觸力精確與穩(wěn)定，適配多種大型工業(yè)機器人。

審核編輯：湯梓紅