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工业机器人在电气控制柜布线与振动压路机工作阶段识别中的应用

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发布时间: 2025-08-29 12:14:27 阅读量: 15 订阅数: 25 AIGC
# 工业机器人在电气控制柜布线与振动压路机工作阶段识别中的应用 ## 1. 电气控制柜布线机器人技术 ### 1.1 传统布线问题与机器人布线优势 在现代工厂中,电气控制柜的生产和制造面临诸多挑战。传统的手动布线方式不仅劳动强度大、耗时久,还存在安全隐患,且布线过程占总装配时间的 50%。同时,国内电气柜行业使用的钉板布线图手绘精度低,需反复修改验证,不适用于小批量、多品种产品。 相比之下,机器人布线技术具有显著优势。机器人能有效降低工业产品的制造成本,提高生产的标准化和准确性,还能执行重复性和危险任务,降低工人的人体工程学风险。离线编程利用成熟的计算机图形和图像算法,可完成复杂机器人路径的编程,减少生产机器人的停机时间,提高编程灵活性和生产率与安全性。 ### 1.2 机器人布线技术发展现状 早在 20 世纪 80 年代,德国的斯图加特弗劳恩霍夫 IPA 就开始研究自动化解决方案。如今,许多机器人制造商如 KUKA、ABB 等都开发了协作机器人。不过,现有的一些机器人布线方案存在不足,如德国的 Averex 机器人成本高、体积大;意大利的 SYNDY 布线机器人末端执行器大,难以完成高密度电气柜布线任务。国内也有不少相关研究,如长春理工大学的余正林教授团队提出综合布线系统,沈阳新松机器人开发了汽车线束自动装配机器人等。 ### 1.3 机器人布线模拟方案 为构建自动线束装配系统,本文提出一种模拟机器人电缆布线运动的方法。结合机器人技术和离线编程软件,避免了机器人示教的繁琐过程,根据 3D 软件的电缆布线信息生成机器人控制代码,为工业机器人的应用提供更多可能。 ## 2. 机器人仿真平台的建立 ### 2.1 机器人自动布线框架 本文采用 ABB RobotStudio 软件进行二次开发,以确保软件与机器人硬件的兼容性。ABB 机器人使用 RAPID 编程语言,其程序由程序数据和作业程序组成。具体操作步骤如下: 1. 程序开始时进行声明,然后编写程序路径。 2. 程序编写完成后,将模块上传到机器人。若程序有异常,RobotStudio 会提供错误反馈,需修改程序。 3. 确认上传的机器人程序无语法错误后,使用 RobotStudio 的仿真功能模拟机器人的运动路径。 4. 根据仿真结果调整或重新生成机器人程序。 5. 最后,使用上位机监控机器人的 6 轴角度和扭矩,确保生产效率和安全性。 ### 2.2 机柜布线线束轨迹 利用 3D 布线软件生成布线图并自动导出路径点,同时考虑在凹槽或钉板布线时改变路径方向 90°。导出的路径文件包含路径坐标和机器人姿态参数,姿态参数决定机器人末端姿态是否改变,具体规则为:参数设为“0”时,机器人末端姿态不变;设为“1”时,顺时针旋转 90°;设为“ -1”时,逆时针旋转 90°。 在布线场景中,为避免路径转整圈导致机器人末端姿态累积旋转超过六轴运动范围,需在生成轨迹时确定路径是否转整圈,并在路径信息上创建识别符号记录末端姿态改变次数,最后导出包含路径信息的 Txt 文件。 ### 2.3 机器人交互控制仿真 通过 Microsoft Visual Studio 平台的 PC SDK 对 ABB 机器人进行二次开发,实现将 RobotStudio 中的机器人程序通过上位机传输到机器人。上位机从 (.txt) 文件读取路径信息并生成机器人运行程序。由于 ABB 机器人的工具姿态以四元数形式定义,程序需先将欧拉角转换为四元数来声明目标位置数据,转换公式如下: \[ q = \begin{bmatrix} q_1 \\ q_2 \\ q_3 \\ q_4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos(\frac{\phi}{2})\cos(\frac{\theta}{2})\cos(\frac{\psi}{2}) + \sin(\frac{\phi}{2})\sin(\frac{\theta}{2})\sin(\frac{\psi}{2}) \\ \sin(\frac{\phi}{2})\cos(\frac{\theta}{2})\cos(\frac{\psi}{2}) - \cos(\frac{\phi}{2})\sin(\frac{\theta}{2})\sin(\frac{\psi}{2}) \\ \cos(\frac{\phi}{2})\sin(\frac{\theta}{2})\cos(\frac{\psi
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张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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