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随机运行状况机器人自动化装配系统
Shiuh-Jer Huang · Jin-Po Tsai
摘要：桌面机器人装配系统是为了达到随机构造环境自动装配的目的。这个装配系统采用分布式控制结构设计。电脑被指定为机器视觉的中央控制单元。At89c51单片机分布式控制单元协调控制每个轴。机器视觉应用于搜索位置和测量装配零件的机器人工作空间的大小。然后，中央控制器根据指定的程序控制机器人的挑选顺序完成自动装配过程的一部分。无模型的模糊变化控制方案嵌入在每个关节微控制器中以简化基于控制问题的数学模型。中央控制单元与PC通信各关节控制器通过网络通信控制。该装配系统是由一个3自由度SCARA机器人来实现。实验结果表明,该机器人运动控制足够用于装配工作;视觉模式分类和组装运动路径规划和监测是完全由中央控制单元执行。这个机器人随机装配操作的目标是实现一体化的机器人运动控制,机器视觉、传感器和装配力检测技术。
一、前言
机器人机械手在提供自动化有重要的作用。机器人结构的规范,由于运动速度和精度是完全依赖于应用程序类型。此外,各种传感和测量设备集成到机器人系统构建新的自动应用程序系统。因此,如何设计适当的机器人机制系统,运动规划和控制,以及如何将配套设备和技术整合成一个柔韧的自动系统仍然是热门的机器人研究课题。
由于机器人机械手多输入和多输出系统,他们的运动规划和控制复杂。单个CPU控制器计算困难实现,为保证效率和沟通工作。多处理器集中分布控制结构用于工业机器人。它有一个中央控制器来处理每个运输需要的控制命令计算和调度子系统控制器。任务分配策略和最优网络通信结构。在这里,电脑被指定为中央控制器控制与互补设备用户界面和链接与每个分布式联合调度和通信控制器。At89c51微处理器是嵌入在每个关节的控制器以监控内循环每个轴的运动控制。
硬件控制结构将影响联轴器的类型的控制算法。机器人系统动力学模型是众所周知的,传统的基于模型的计算转矩方法具有优良的控制性能。然而,多轴机械手的精确动力学模型很难建立是由于非线性和耦合行为。于是提出了自适应控制改善这种问题。通过引入系统辨识技术。它是耗时的工作,不适合联合分布式控制器结构。因此,在机器人运动控制领域采用模范自由智能控制方案。由于变化控制具有良好的非线性体系或系统不确定性,模糊逻辑控制的模范自由特性,它们用于复杂非线性动态系统的控制。黄和林提出了一种模糊变化模式控制器。卢和陈扩展他们的工作研究自组织模糊变化控制器。该算法提高了变化模式控制的抖振现象,它可以通过学习建立模糊控制规则表。
图像处理技术的发展和应用是近年来热门的研究主题。机器视觉在工业上得到了广泛的应用。检验,测量和识别目标来代替劳动力,减少手工误差和生产成本。在机器人系统中如何集成机器视觉提高机器人机械手的工业应用能力是一个流行的研究调查。在这里,一个机器视觉集成到一个小型桌面SCARA机器人系统以建立一个自动装配系统。通过机器视觉搜索和测量位置确定装配零件的机器人工作空间的大小。然后中央控制器命令机器人根据指定的顺序选择部分项目完成自动装配过程。它可以应用在柔性装配厂以解决供应部件的位置错位问题。
二、系统结构
这个机器人柔性装配系统是由桌面SCARA型机器人和一个CCD相机的图像处理系统组成。该机器人具有4个自由度的分布式多处理器控制系统。各关节的运动是由AT89C51单片机控制伺服驱动MAXON直流伺服电机。PC是作为为CCD图像数据处理控制中心，协调各关节的运动。电子夹具用于部件取放工作。PC机与各轴的微处理器包括一个RS232或RS422转换器作为这些反馈信号和命令之间的同步通信网络系统。。整体系统结构如图1所示。
图1
在这台机器人有三个串行链路提供平面运动和上下运动的一个滚珠丝杠副。每一个轴都有一个行星齿轮组作为一个减速机构。关节运动的分辨率是0.00643◦/脉冲。为了适应装配零件的高度变化，接触感知机制的设计和集成到末端夹持器的操作以及监控的Z轴适当的垂直运动；PC作为这种分布式控制系统结构与各关节控制器处理串行通信的网络中央控制器。
机电接口电路由一个电机控制命令接口电路、电机编码器反馈电路、串行通信、外部中断安全电路和电机驱动电路和夹持器。为了整合信号流和保证操作安全，设计和构建了如下电路：每个轴都有两个位置限位开关限制活动范围和保证复位按钮的安全要求。机械原点是由每个微处理器的复位开关设置的。当复位开关时，每个轴的相应位置被定义为原点。运行回归原点是执行通过AT89C51单片机外部中断的软件。12位dac1231 IC选择建造D/A控制输出到电机驱动电路。因为它只有8位数据线发送12位数据，每个输出信号需要两个周期发送8位（比特位11）以下的4低位（位0–点3）。每个轴的角度位置反馈从电机的编码器与相位信号，解码电路需要将这些信号转换成一个物理量。hctl2020 IC选择构建该译码电路，它可以提供速度反馈信号的位置。该集成电路包括一个数字滤波器，16位可逆计数器，和一个8位数据输出线。它读出的位置数据通过设置SEL = 0读高字节，然后设置SEL = 1读取低字节。
一般来说，一个RS422A接口采用多任务通信提高通信速率和传输距离。由于中央电脑控制器和微处理器AT89C51提供RS232C串行通信端口，一个RS422A接口设置在中央和地方的控制器之间为这个分布式控制系统提供分布式通信。在这项研究中使用的图像处理系统，包括wat-202b CCD相机图像的提取，和流星II图像采集接口卡。相机有400 000像素和60幅/秒的拍摄频率。流星II卡的功能是把从CCD摄像机反馈的模拟光电图像的信号转换为数字数据，并将数据存储在内存的PC图像后处理。该接口卡与PCI接口和RS232通信接口具有130 MB /秒图像的传输速度和30 Hz的图像采集速度。
三、轨迹规划与逆运动学
为了实现机械手的定位和轨迹跟踪控制的工作空间，运动学和逆运动学和轨迹规划应进行调查。一般，末端执行器的工作位置或运动轨迹在笛卡儿空间转化为控制变量节点坐标为控制目的通过逆运动学和Denavit-Hartenberg变换矩阵。虽然已经提出了一些有效的分析方法，他们是费时和由复杂的数学运算。由于速度分析方法有一个简单的和快速的运算速度没有多解的优势，这是本研究所采用的搜索满意每轴轨迹
四、 分布式通信网络
RS-232C是应用最广泛的标准接口串行通信。PC有一个嵌入式RS232C与周边设备通信的端口。为此机器人系统，数据传输的计算机和分布式微处理器采用串行异步通信—通信用
异步通信方案，开始位和停止用于将数据流分开，而不是使用计时器确保发送和接收时间列
一致。RS232C I/O卡有8250 UART（通用异步接收发送器）芯片，它转换的个人电脑
从PC的数据，UART将并行数据转换为一个串行输出，并介绍了一个开始位，奇偶校验位，和一个停止点。如果个人电脑已经准备好接收数据，则操作UART是反向消除数据流中位
由于AT89C51微串行通信口—处理器有一个缓冲区，它可以发射和接收数据的同时—
同时在不同的工作模式。传输数据模式3有11位，包括1个起始位，8个数据位，1位8
位，和1个停止位。可按计划使用的传输速率一个软件程序。这种工作模式可以在一个人电脑的情况下，与多微处理器通信基于传输位TB8和组合SM2。这两位可以通过一个软件控制程序。如果SM2的接收器是等于1，只有传输的数据字节的TB8 = 1可由接收机。如果SM2和TB8等于1和0，分别为数据集接受与否。如果SM2是等于0，数据字节可以得到完全接收。多处理器通信，各微处理器SM2是指定为1的开始。当主CPU发出TB8 = 1字节数据，每个微处理器接收数据字节作为地址码的数据，然后将其与自己的地址码，通过软件程序。如果地址码是相同的，其登记的SM2位设置为0，否则，它保持SM2 = 1。然后，只有SM2 = 0微处理器可以接收设置TB8 = 0从主CPU发送数据。停止位后进行，该微处理器的SM2位设置为1。在这个过程中，其他微处理器不断做自己的工作。这个过程在图2的流程图中显示。
图二
PC机与单片机AT89C51处理器之间的通信是一种主从式网络结构。在外环中，计算机计划的运动路径，并通过一个串行数据集在每个采样间隔发送的命令的每个轴。每一个处理器都挑选出其单独的位置指令来做内部回路的关节位置控制。所有的通信时间序列均由主节点控制，在每个采样周期内，主节点会自动与每个节点进行通信。一个中断通信程序是在这个多数据和信号传输与通信处理器中。在每个采样周期中，通过定时中断，在每个采样周期中发送一个同步信号（扩频）。然后，上位机主节点采用串行中断方式接收和发送数据集。每一次节点采用AT89C51串口中断来执行减少等待时间的通信工作的策略。在这样一种方式，计算机发送一组控制命令，并接收来自每个二次节点的反馈信号的通信序列设计。然后，机器人系统的动态响应可以各控制命令下研究和各反馈信号的增加可以保证在指定的限制。
- 模糊变化控制器
由于机器人具有非线性和时变的动力学行为，基于模型的控制很难设计一个合适的动态模型。模糊逻辑控制具有模型的特点，它采用“如果”的模糊规则来规范系统的I/O数据。变化控制策略来处理系统参数的不确定性和扰动的优势。最近，他们联合一起，消除变化控制的抖振现象，减少出错工作的模糊控制。在这里，滑动变量组合的系统误差和误差变化作为模糊控制器的输入变量的唯一。它可以将二维模糊规则表降为一维模糊规则。只有九个模糊规则的设计为每个关节控制器。这种方法大大减少了计算量，使微处理器控制器易于实施。系统控制框图如图3所示。输入和输出隶属函数和模糊规则如图4所示。这些模糊规则建立的基础上稳定的变化控制方案的实现条件。高度模糊化的方法是在这项研究中用来计算控制输入。这种控制策略是用C语言编程，下载到单片机AT89C51微处理器各关节角控制。
图三：
图四：
- 图像处理
机器视觉系统包括CCD摄像头提取视觉源并将其转换成模拟信号。然后，该信号被发送到图像处理卡后从模拟信号转换成数字信号。这种数字信号被存储在图像处理卡的存储器中，并将其发送到显示器上，用于说明。操作者可以从监视器中提取所需图像的部分，用于进一步的图像处理。
在图像处理过程中，直方图均衡化可以用来增强某些主题，通过选择一个合适的阈值的灰度直方图的图像特征，以区分对象从背景。图像滤波增强技术来减少噪声的干扰，提高了图像质量。中间值滤波处理或低通滤波处理，利用多幅图像的局部灰度均值来抑制图像噪声的影响。高通滤波器可以用来增强图像的微小零件或增强一个模糊的物体的轮廓。膨胀和腐蚀操作是用来消除在该洞分图像斑点。图像处理的最后一步是将目标图像的像素点转换为一个真实的对象维度，并将其坐标为对象的几何特征计算。为了这个目的，两个额外的校准应出台降低转换错误，除了找像素数与实际尺寸的比例关系。首先，在X和Y方向的像素间隔在CCD相机是不相等的（6.35micro;M（H）times;7.4micro;M（V））；经度和宽度比例应该纠正。其次，相同的对象图像的像素数会减少相对于对象和镜头之间的距离成比例。六个像素数的变化将反应发生的每10毫米的高度变化。因此，实际尺寸在X和Y方向像素间隔在每个指定的高度之间的图像提取平面和摄像机应建立。
七、对象分类与位置计算
在这项研究中，CCD和图像采集卡的摄像机安装在一个适当的高度来查看桌面机器人运动空间。这个机器视觉搜索的螺阳离子和测量的装配零件的大小，在机器人工作区，而不是人的互动。这种能力可以用于随机装配环境和条件的组装部分。基于描述的图像处理步骤。物体的几何轮廓的数据可以被提取的模式匹配和位置计算。然后，这个信息可以被发送到的电脑控制器的装配零件匹配和机械臂运动轨迹规划。对于，重心的中心和不同尺寸的矩形块图像的角点信息，可以用来确定测量对象，并确定对象是否存在或不存在。
由于图像系统的坐标系统和机器人不同，坐标变换操作要求获得相对于基于图像处理数据的机器坐标原点的对象的位置。在这项研究中，相对于机器人坐标的图像系统原点的位置是（105，170）毫米。然后，像素点的位置的图像相对于机器人的基础坐标是：
x = 105minus;NX·m x
y = 170 NY
八、实验结果
本研究的目的是整合桌面SCARA机器人和CCD视觉系统在自动装配系统，它可以将一个装配的零部件供应在随机位置的工作环境。为了实现这一性能，必须仔细研究几个步骤。首先，网络的分布式控制结构对SCARA机器人应建立。每个节点有一个监测指挥由中央控制器协调末端位置的关节运动的轨迹规划以满足指定的装配程序控制器。其次，机器视觉是用来分类的组装件，并在工作区中找到自己的位置。最后，视觉系统将装配零件的位置信息对装配模式匹配和机器人运动路径规划的PC控制器和运动路径的顺序分类。由于CCD相机只有一个二维的识别能力，机器人末端执行器需要一个力敏机制容忍高度变化的每个组件误差超过0.15毫米，这是足够精确的装配操作的一般要求。
在自动装配系统操作前，应对视觉系统的位置提取精度进行评价。在这里，三个不同的横截面的不同的矩形块被选中来评估视觉测量精度。目标尺寸的计算是基于在图像平面的CCD系统安装和图像长度的几何关
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