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1、一种新颖的检测机器人示教方法【摘要】针对航空结构件的高性能快速检测，模拟人类自由移动空间中物体的情况，本文提出了一种新颖的针对航空结构件检测机器人的示教方法。通过对力测量的滤波、轨迹后处理以及算法实时性优化方法设计，实现在检测过程中保护机器人本身与所检工件不被破坏的前提下，保证各种外形和各种外表工件检测灵敏度均满足要求，为该方向的研究开展提供一种新思路。【关键词】示教;检测机器人;控制中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：2095-2457202108-0116-002DOI：10.19694/j ki.issn2095-2457.2021.08.049【Abstract】Aim
2、ingatrapiddetectionofaeronauticalstructuralcomponentswithhighperformance，Inthispaper，anovelteachingmethodforaeronauticalstructuralpartsdetectionrobotispresentedwiththemethodofsimulatingobjectsinfreemovingspace.Throughthedesignofforcemeasurementfiltering，post-processingoftrajectoryandreal-timeoptimiz
3、ationofalgorithm，thedetectionsensitivityofvariousshapesandsurfacecomponentscanmeettherequirementsunderthepremisethattherobotitselfandthecomponentsarenotdestroyedinthedetectionprocess，whichprovidesanewideafortheresearchanddevelopmentofthisdirection.【Keywords】Drag-and-teachcontrol;Testingrobots;Contro
4、l0引言拖动示教是一种通过直接拖曳机器人对其进行编程的新型示教方法【1】，拖动示教既不要求示教者熟悉复杂的机器人学，也不需要具备机械臂编程能力，同时具有无需先验知识、直观、人机交互友好、操作方便等优点，成为了机器人示教技术研究的重要方向。随着机器人应用领域的不断拓展，采用机器人对结构部件进行自动化检测的需求越来越明显，各种检测机器人成为研究重点【2】。检测机器人需面对复杂的多变工件检测任务，这就使得无法通过传统训练方法对检测任务进行统一示教。为提高检测机器人灵活性、可靠性与平安性，提出了一种基于新颖的检测机器人拖动示教控制方法，在检测过程中保护机器人本身与所检工件不被破坏的前提下，保证各种外形
5、和各种外表工件检测灵敏度均满足要求，为该方向的研究开展提供一种新思路。1拖动示教控制系统设计1.1总体方案设计从经济性出发，可在传统工业机器人平台上加装检测设备，使之成为具有检测功能的专用检测设备。由于工业机器人的控制一般基于运动控制，因此拖动示教的核心就是采集人类的操作要领，并将之转化为机器人相应的运动指令。对示教者来说，被控对象是一个复杂未知的多闭环系统，为了到达防止训练的目的，所设计的拖动示教控制策略需要在保证机器人对操作力快速响应的同时，将整个机器人系统近似模拟为实际生活中常见的操作对象。示教者对常见对象操作熟练，可以有效提高示教效率。考虑人类在空间中移动这一不受其他刚性物体约束的情况
6、，假设该刚性物体的质量、尺寸选取适当，人类可以自由移动该物体，且能夠保证操作精度。受此启发，提出一种新颖的拖动示教控制策略，使示教者拖动机器人末端的过程模拟人类移动自由物体的情况，提高检测效率的目的。由此设计的检测机器人拖动示教控制方案如图1所示。1.2基于力检测的滤波算法2结论为提高检测机器人灵活性、可靠性与平安性，提出了一种新颖的检测机器人示教控制方法。为了使机器人的动态响应符合人类的操作习惯，创新性地模拟人类拖动空间自由五载，基于阻抗控制原理，结合运动学约束设计外环的轨迹规划算法，使机器人在拖动示教过程中模拟自由负载的动态响应。采用卡尔曼滤波方法以抑制操作力采样信号中高频噪声对系统柔顺性
7、的影响。【参考文献】【1】孔民秀，赵宁.机器人示教臂系统的示教实现J.机械与电子，202110：76-80.【2】飞机蒙皮检测机器人的吸附系统设计与研究D.南京航空航天大学，2021.【3】孙枫，唐李军.Cubature卡尔曼滤波与Unscented卡尔曼滤波估计精度比较J.控制与决策，2021，282：303-308.【4】HoganN.ImpedanceControl：AnApproachtoManipulation：PartITheoryJ.TranstheAsmeJournalofDynamicSystemsMeasurement&Control，1985，1071：304-313.【5】孙枫，唐李军.Cubature卡尔曼滤波与Unscented卡尔曼滤波估计精度比较J.控制与决策，2021，282：303-308.