多机器人协同的汽车内外饰件焊接路径规划研究

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1、工程硕士学位论文多机器人协同的汽车内外饰件焊接路径规划研究作者姓名谢鹏程工程领域控制工程校内指导教师陈立定副教授校外指导教师胡战虎研究员所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2018年1月ResearchonCooperativeWeldingPathPlanningofAutomotiveInteriorandExteriorTrimforMultipleRobotsADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:XiePengchengSup

2、ervisor:AssociateProf.ChenLidingSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号:TP301学校代号:10561学号:201521013146华南理工大学硕士学位论文多机器人协同的汽车内外饰件焊接路径规划研究作者姓名:谢鹏程指导教师姓名、职称:陈立定副教授申请学位级别:工程硕士工程领域名称:控制工程论文形式:□产品研发□工程设计□√应用研究□工程/项目管理□调研报告研究方向:工业自动化及机器人技术论文提交日期:2018年

3、1月3日论文答辩日期:2018年3月22日学位授予单位:华南理工大学学位授予日期:年月日答辩委员会成员:主席:胥布工教授委员:胡战虎研究员陈立定副教授吴忻生副教授游林儒教授摘要汽车制造业是我国的重要产业,在整个制造业中占据着相当重要的地位,其中汽车配件行业对汽车行业的整体发展非常关键。我国汽车零部件生产尤其是汽车内外饰件的焊接还处于简单、低级的手工作坊式生产。为了满足高节拍、高效率生产,如今大多数焊接采用机器人自动完成。目前,汽车内外饰件的焊接主要依靠技术人员手工对机器人进行焊接路径的规划。然而,对于焊

4、点数量多且分布复杂的焊接任务,人工规划周期长、效率不高。因此,研究多机器人焊接路径规划问题,对减少节拍时间,提高焊接生产效率有着重要意义。本论文以某种汽车门板饰件为焊接对象,主要研究了单台及多台焊接机器人的路径规划问题。首先,从汽车内外饰件焊接技术、生产线工艺流程对汽车内外饰件焊接路径规划任务进行了分析,确定路径规划的任务目标。根据路径规划建立的数学模型,选择遗传算法求解最优焊接路径问题。同时,针对基本遗传算法的缺陷进行了改进优化,提出一种改进遗传算法(GA-STA)。在考虑工艺约束下,以焊接路径最短为

5、目标准则,将改进遗传算法(GA-STA)用于单台焊接机器人路径规划仿真。其次,研究了多台机器人协同焊接的路径规划问题。首先分析了多机器人焊接路径规划目标与约束条件,确定其路径规划流程。接着对多机器人焊点任务分配和干涉问题进行了分析与建模,设计了基于蚁群算法的焊点分配模型,并将多机器人焊接问题转化为多个单机器人进行焊接路径规划。最后,分别以两台机器人和四台机器人焊接为例,仿真验证算法的可行性及合理性。关键词:汽车焊接;多机器人;路径规划;遗传算法IAbstractAutomobilemanufacturi

6、ngisanimportantindustryinChina,whichoccupiesacriticalpositioninthewholemanufacturingindustry,andautopartsmanufacturinghaveakeyroleontheoveralldevelopmentofautomobile.Theweldingproductionofautoparts,especiallytheinteriorandexterioraccessoriesofautomobile,

7、isstillinsimpleandlow-levelmanualproduction.Inordertomeetthedemandofhigh-rhythmandhigh-efficientweldingproduction,mostweldingisnowautomaticallycompletedbyrobots.Atpresent,theweldingofinteriorandexterioraccessoriesofautomobilemainlyreliesontechniciantopla

8、npathforweldingrobots.Facingtheweldingtaskswithnumerousandcomplexdistributionsoldereddots,artificialplanningistime-consumingandineffective.Therefore,itisofgreatsignificancetostudythepathplanningofmulti-robotforreducingweld

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