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焊接机器人视觉伺服控制器设计

时间：2017-12-01 来源：机器人在线 阅读：7593
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焊接机器人视觉伺服控制器设计

焊接机器人一般是关节型机械臂机器人。其主要由相互铰接的连杆构成。对连杆和关节的相互联系和作用关系的研究称为机器人运动学。机器人运动学分为正运动学和逆运动学，正运动学解决是机器人连杆末端位姿的问题，逆运动学解
决的是机器人各关节转动的问题。
要解决焊接机器人运动学问题首先必须建立焊接机器人连杆坐标系，它是求解机器人运动学问题的基础。因此根据D-H方法对经典PUMA560焊接机器人进行连杆坐标系的建立，建立示意图如下。
 
 
 

 

根据本章第一节分析，结合焊接机器人的工作特点和环境因素最终确定PBVS方法作为系统的视觉伺服控制方法。本节将对焊接机器人视觉伺服控制器进行分析设计。
PBVS需要应用到摄像机和目标在三维笛卡尔空间中的位置信息，因此基于PBVS又称3D视觉伺服控制。然而关于焊缝笛卡尔空间信息的求解已经在第三章中得到解决。将物理空间位置与期望的空间位置之间的差值作为输入信号，通过视觉伺服控制器得到减小机器人运动偏差的环节信息，然后关节运动信息传递至关节控制系统，驱动各个关节运动至期望的位置。理论上视觉伺服控制器的目标就是使得当前值与期望值的误差逐渐趋近于零，但是在实际应用中视觉伺服控制系统中，误差只能在零附近波动或者稳定在接近零的某一个值。下面给出误差的定义。
首先，定义焊接机器人末端焊枪的位姿:
 
 
在确定PID控制器之后，PID参数的整定则是控制器效果好坏的关键。最常用的PID参数整定法有是试凑法，试凑法是直接给定各个参数，然后观察系统的响应的结果，依据PID各个参数对系统的作用效果，不停的调整参数，直到系统的响应曲线达到理想的范围。这种方法的特点是直观、简单，非常容易上手，但是它的缺点也是非常明显的，例如耗时长、对经验依赖性强等。
针对试凑法的缺点，本节利用MATLAB中的Simulink和优化工具箱来实现对PID参数的整定。首先我们要选定目标函数，这是控制系统寻找最优问题的关键之一，根据本论文控制系统特性，采用期望轨迹和实际轨迹差的函数作为目标函数，函数形式如下:
 
这种以时间和偏差绝对值积的积分是一种对系统动态综合性能有效描述的目标函数，它所求出的参数可以使系统超调量小、响应时间快等优点。
在得到目标函数之后，将目标函数和视觉伺服控制系统在Simulink中用模块表示出来，并将控制器中的PID模块进行参数化，如图4.6为PID参数优化模型。
 
在此基础上，结合MATLAB的优化工具箱中的优化函数fminunc来实现对PID参数的优化。其实现过程为:
1)通过编写function函数设定仿真参数，并运用sim命令调用Simulink模型进行仿真，运行后可以得到仿真运行过程中算出的h(t) ;
2)选取一个PID参数值作为优化函数fminunc的初始值;
3)在MATLAB的Command Window运行具有初始值的优化函数fminunc ,
最终得到优化后的PID参数。
经过上述过程得到使目标函数值最小的优化后PID参数，各个参数分别为kp=-40, ki=0.132, kd=-0.025。
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