邓思豪[1]2003年在《机器人实时监控与通讯系统的研究与实现》文中提出机器人技术和热喷涂技术都是当今新技术革命中迅速发展起来的高新技术。机器人集中了机械工程、电子工程、计算机工程、自动控制工程及人工智能等多种学科的最新研究成果，是当代科学技术发展最活跃的领域之一。热喷涂综合了材料、物理、化学、生物高分子、纳米材料等学科的技术，成为当今广泛应用的一种表面处理技术。这二者的结合不但使机器人的应用领域进一步加宽，也使热喷涂的涂层质量得以进一步的提高。 本文就机器人应用于热喷涂作业中遇到的若干问题，提出了对喷涂机器人进行实时监控的方案。通过外部PC机与机器人进行通讯，得到喷涂机器人的实时运动参数。不仅精确记录下机器人的运动轨迹，同时还可以计算出机器人的速度、工具的朝向等对涂层质量有重要影响的一系列操作参数。 在课题研究过程中对ABB机器人作了系统的研究，同时细致研究了机器人通讯协议RAP及相关的远程过程调用协议RPC。还深入研究了机器人通讯所采用的TCP／IP网络体系结构，开发完成了Windows32平台下的机器人通讯模块。 建立了机器人通讯的硬件平台，应用RAP协议实现了PC机与机器人的通讯。编写了实时机器人监控系统，实现对机器人运动的采集，信息的处理计算，机器人路径的叁维显示等。 在系统开发过程中，运用基于PC机硬件的定时器解决了Windows下的精确定时问题，应用工业标准的OpenGL计算机叁维图形API作为机器人路径的叁维显示。同时，整个软件系统的开发严格遵照软件工程方法的要求，保证了软件的质量。 整个系统在测试过程中运行稳定可靠，实现了对喷涂机器人的监控，完成了对热喷涂工艺至关重要的操作参数的纪录和输出，为热喷涂的热力学分析提供了精确的数据，也为喷涂策略的研究提供了依据。也为今后开发应用于热喷涂的机器人专用软件包的开发奠定了基础。该系统于2003年初通过了法国贝尔福-蒙贝里亚科技大学LERMPS实验室的验收，受到了实验室工程人员的一致好评。
王昱栋[2]2015年在《基于OPC的工业机器人监控系统的设计及其手臂疲劳寿命预测的研究》文中研究表明随着现代工业自动化技术的不断发展,制造集成化与自动化速度越来越快,工业机器人将发挥越来越重要的角色。本文的研究对象是MOTOMAN-HP20型工业机器人,全文围绕机器人监控系统的设计和机械手臂疲劳寿命预测两部分内容开展研究。本文第一部分是六自由度工业机器人监控系统的设计,该系统是利用组态监控软件Win CC作为上位机,以OPC方式对机器人的相关参数采集处理,最终将机器人的实时参数信息显示在上位机上。首先,将上位机软件Win CC作为服务器添加OPC驱动程序,通过OPC的方式连接到机器人控制器PLC上,采集机器人末端位置姿态信息。然后,MATLAB解出运动学逆解并返回给OPC服务器,以便在上位机上显示机器人的夹角等信息。由于机器人运动学求解在Win CC中实现起来比较困难,所以引入MATLAB软件。根据机器人的运动学逆解,可解得到机器人关节夹角信息;同时,利用MATLAB中的Robotics Tool工具箱函数,实时画出机器人的叁维模型。接着将MATLAB文件转换成*.exe可执行文件,嵌入到监控系统中,实现可视化监控。最后,在Win CC组态软件中利用C脚本程序完成机器人监控系统的设计。监控系统包括位姿和夹角信息的显示、位置分量趋势图的显示、监控系统中实时数据和历史数据过程值的归档、警报系统的显示等功能。该系统通过OPC的通讯方式将PLC、Win CC和MATLAB叁者有效的统一起来,从而实现了机器人监控系统中各模块之间的通信。第二部分是机器人手臂疲劳预测方面。本文的设计方案先对机器人小臂的在Pro/e中建立叁维模型,并对该模型进行简化以便有利于后续的有限元分析。然后,将模型导入有限元软ANSYS中,经过材料属性设定、划分网格、加载约束和后处理等步骤,求得机器人小臂的应力分布结果。最后,根据材料的S-N曲线,结合应力结果,利用ANSYS中的Fatigue模块对机器人小臂进行了疲劳寿命预测。得出机械手臂的最小寿命为4.6×10~5次,发生在与大臂连接的关节处。
吴军[3]2008年在《基于Internet的移动机器人远程监控系统的研究和实现》文中研究表明近年来,随着网络技术的不断进步,为远程监控技术的发展创造了条件。各种基于网络技术的系统大量应用于工业实践,给企业生产带了极大的灵活性和开放性,衍生出许多新的生产模式,如网络控制、计算机集成制造等。基于Internet的移动机器人远程监控也成为移动机器人发展的新方向和热点。本文研究的主要目的是设计和实现一个基于Internet的移动机器人远程监控平台。通过该平台,网络客户端上操作人员可以监控web站点上的移动机器人的运动。设计中针对基于Internet远程监控中的主要问题:网络的实时性问题、安全性问题和可靠性问题,进行了重点研究,给出了移动机器人网络远程监控的一种解决方案。在实时性上:网络结构采用C/S模式,基于TCP/IP协议的WinSock编程方法,实现移动机器人服务器与客户端间网络通讯,在客户端通过超声波传感器数据在线模拟移动机器人的环境地图并实时更新,即在低带宽的情况下也能实时监控移动机器人运行情况和现场环境;在安全性上:采用信息加密技术以及用户—角色—权限叁层安全模式,既保证了控制信息的可靠性和安全性,同时又分级控制用户对移动机器人的操作,达到了角色和权限的紧密结合,增强了系统的安全性;在可靠性上:引入了多线程机制,在移动机器人网络远程监控系统的服务器端为每个客户端连接分配一个线程,这样即使一个客户端正在与服务器进行信息交换,其他客户机也能同时与服务器进行信息交换或其他操作,防止网络通信的冲突和阻塞,提高了系统通信的可靠性。为便于模拟实验,移动机器人局部自主导航选择路标导航方式,论文分析图像处理过程并有效地提取图像的形状特征来识别目标路标,给出识别路标图象所采取的具体步骤和结果后,重点提出采用遗传算法(GA)和神经网络结合的GA-BP模型建立Hu不变矩特征量与路标间的非线性模型,来提高路标识别的速度和精度。在GA-BP模型中主要是利用了BP网络的非线性映射能力和GA的全局优化能力。仿真实验表明所建立的GA-BP识别模型较单纯BP识别模型性能更佳,具有更好的收敛速度和识别精度。最后,采用VC完成移动机器人网络远程监控系统服务器和客户端的全部程序,论文详细介绍了系统的网络通讯、地图更新、路标识别、运动控制等功能模块软件设计的思路和方法。以WiRobot移动机器人为对象实现了基于Internet的移动机器人远程监控系统的基本功能。
陈端平[4]2016年在《轮式移动机器人监控系统研究与开发》文中进行了进一步梳理伴随智能制造和智慧工厂的发展,移动机器人作为适应柔性制造和智能仓储的重要组成部分,近年来得到国家和企业的高度重视并取得了长足的发展。轮式移动机器人是一种自动导引车(Automated Guided Vehicle,简称AGV),能够降低劳动强度、提高生产生产效率及智能化水平,是移动机器人工业应用的突出代表。机器人实时监控管理系统是生产管理信息化和可视化的重要组成部分,也是生产自动化和无人化工厂的关键技术。基于监控系统的功能和市场需求分析,对轮式移动机器人监控系统展开研究,具有很好的现实意义。本文在概述移动机器人上下位机系统组成及工作原理的基础上,采用分层与模块化的设计理念,设计了AGV车载控制器及通讯模块软硬件。在分析监控系统功能和市场需求的基础上,提出了移动机器人系统开发的总体方案。基于Markov过程建立监控系统软硬件结合的可靠性模型,并通过对系统状态转移方程进行拉氏反变换,求解系统可靠性模型,得到监控系统可靠度。为了提高AGV系统的抗干扰能力,设计软硬件抗干扰措施。基于具有跨平台特性的Qt开发环境,采用多线程和模块化设计原则,使用C++编程语言设计出具有良好人机界面的移动机器人监控系统。本文设计了移动机器人监控系统的DXF接口模块,实现与第叁方CAD软件间的数据交换;采用Qt支持的轻量级数据库实现数据共享和存储等功能;实现基于ModBus协议串口转无线的远程控制和数据传输功能。此外,还开发了运动控制、电子地图编辑、数据采集及曲线显示等功能模块。经过现场实时运行,监控系统各功能模块运行稳定可靠,达到了设计要求,同时该监控系统具有跨平台、易扩展及通用性好等优点,在移动机器人监控领域有较好的应用价值。
刘松[5]2007年在《基于QNX的水下滑翔机器人嵌入式控制系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理本文的研究对象一水下滑翔机器人嵌入式控制系统是为了满足水下滑翔机器人的开发需要而设计的。在深入分析水下滑翔机器人控制系统特点的基础上，本文提出了水下滑翔机器人嵌入式控制系统硬件、软件结构的设计方案。基于此思想，以QNX实时嵌入式操作系统为开发平台，以C语言为主要开发工具，设计并开发了控制系统。该控制系统不仅满足了水下滑翔机器人的功能需求，而且具有通用性和易用性的特点。全文分为叁个部分，第一部分为控制系统开发环境分析。分析了实时操作系统QNX独特的体系结构和特点；通过测试，详细研究了WINDOWS2000、LINUX9.0、QNX6.2在线程创建能力、进程创建能力等方面的差异。第二部分为控制系统设计。论述了嵌入式控制系统的软、硬件组成和开发目标，对控制系统的需求和可行性进行了分析，详细阐述了控制系统软件和硬件的总体结构设计思想，并对控制系统中进程间通讯机制做了分析和比较，设计实现了基于消息传递及公共数据区的通讯子系统。第叁部分，对水下滑翔机器人嵌入式控制系统软件进行了详细设计。实现了DiskOnChip在QNX操作系统下的驱动以及QNX操作系统在DOC上的移植；实现了水下滑翔机器人在AUV模式下的预编程控制和ROV模式下遥操作；论述了使命程序的编制过程；针对水下滑翔机器人的特定功能需求，以及对水下滑翔机器人的定常滑翔运动和空间螺旋回转运动的分析，提出了组合导航定位的模式，运用船位推算算法，设计开发了航行控制系统；描述了TCM2电子罗盘的数据采集工作流程，利用多传感器数据融合技术开发了数据采集系统，提出了一种多传感器数据的处理方法；最后，介绍了公共数据区的功能以及公共数据区的创建方法。通过实验验证，本文设计的控制系统能够满足水下滑翔机器人的基本运动控制，实现了载体的航行定位以及多传感器系统的数据采集，并利用QNX操作系统的优越性能，实现了控制系统中多进程间的信息传递及数据存储。
郑亚光[6]2016年在《小型仿人搏击机器人的研究与设计》文中研究说明本文研究了一种小型仿人搏击机器人,并分别对机器人的机械结构、运动控制系统、视觉系统和通讯系统进行了设计与实现。机械结构方面重点研究了机器人的外形、自由度、步态规划和动作设计。其中在外形设计方面对使用了Adams对机器人整体进行了机械和运动仿真,步态规划选择了二维倒立摆模型进行设计。在运动控制系统的设计中,进行了PCB板的设计、动作调试上位机软件和运动控制器程序的软件设计。在视觉系统中,使用中值滤波的方式对图像进行预处理,然后使用简单背景下目标分割的方法提取目标轮廓,对目标的状态和距离作出估计,最终决策出下一步要执行的动作。其中使用HOG特征和SVM分类器实现目标状态的分析,并使用中心透视成像法来进行距离判断。在识别目标后对目标进行跟踪时,采用特征跟踪和区域跟踪相结合的方法对目标进行跟踪,并进行目标的状态和距离进行判断。在通讯系统方面设计实现了PC上位机与树莓派之间、树莓派与运动控制器之间的图像和信息通信,使PC上位机可以完成对机器人采集图像和加速度传感器状态的显示,并能对机器人发送指令使其完成特定的指令或动作。在完成各个部分的设计后,组装了真实的机器人进行实验,分别对静态目标、动态目标击打测试,并取得了不错的效果。最后进行了两个机器人的实战实验,通过各项测试改进了目标识别算法,提高了机器人对目标判断的正确率。
王红军[7]2016年在《机器人控制器实时监控系统关键技术研究》文中研究指明随着机器人控制器产业的蓬勃发展以及ARM技术在控制领域的优越表现,越来越多的机器人控制器研发机构开始使用ARM系列单片机开发机器人控制器产品,基于ARM架构的微控制器成为机器人控制器CPU的主流。市场上涌现出一批性能卓越表现不凡的机器人控制器的同时也暴露出越来越多的问题:首先,使用单片机开发机器人控制器在开发阶段调试难度大、故障定位困难;其次,对于一些对可靠性要求较高的使用单片机开发的机器人控制器,现阶段仍没有类似于组态软件的成熟的监控方案。为此本文设计了机器人控制器实时监控系统,使用以太网接口与下位机通讯,实时监控下位机运行状态信息,辅助用户进行故障定位、确保控制器安全可靠运行。本文主要完成了以下方面的工作:1)提出了基于汇编编译器和以太网的机器人控制器实时监控系统架构。通过汇编编译器输出的指令地址对应关系确定当前正在执行指令,通过以太网获取下位机实时运行状态信息,最终通过WPF界面框架将数据展示给用户。2)完成了控制器原型系统的开发。通过监控控制器原型系统的运行状态参数,检验机器人控制器实时监控系统的可行性。3)设计并完成了机器人控制器实时监控系统的开发。包括工程管理模块、网络通讯后台服务程序、实时监控模块、历史查询模块以及控制器相关信息查询模块。可根据下位机传递的状态信息的不同对监控系统进行针对性的配置,使之可适用于不同的下位机。4)完成了汇编编译器的设计。基于Engineer C集成开发环境规定的汇编指令格式,设计了针对Cortex M3系列处理器的汇编编译器。该汇编编译器在将汇编语言翻译成机器码的同时输出指令与地址对应关系文件,供机器人控制器实时监控系统调用通过PC值定位控制器当前正在执行的指令。经过基本测试,所设计的机器人控制器实时监控系统运行正常,为后续开发提供了较好的支撑。
王明[8]2008年在《工业机器人在冲压自动线中的应用》文中认为车身覆盖件冲压线是汽车生产过程中的关键设备,其生产质量和效率直接影响到汽车的质量和生产效率。自动化输送系统的应用是提升传统冲压线生产效率的主要手段。本文分析了目前广泛应用的叁种自动化输送系统,着重介绍了采用6自由度工业机器人构成自动化输送系统,并与压机连线一起来构成机器人冲压自动线的方法。在此基础上,以某轿车车身覆盖件冲压线为例,进行总体布局设计,提出了构建基于PROFIBUS—DP现场总线的连线控制系统的方法,并采用工业组态软件WinCC,基于工业以太网构成监控系统。最后,探讨了机器人冲压自动线安全防护的重要性,采用安全总线构成安全防护系统。
张俊[9]2007年在《基于RFID和电子看板的装配生产监控系统的研究》文中指出信息技术的高速发展、市场竞争的日益激烈和产品需求的多样化给企业的生产管理带来了机遇和挑战，企业信息化管理势在必行。然而，很多企业的信息化建设却见效寥寥。这其中，有很大的一个原因就是企业信息化缺乏企业生产的基础数据，而这些数据恰恰就是企业信息化管理准确性和时效性的重要保障。装配过程是整个生产活动中最复杂、涉及面最广的过程，装配工作执行的好坏对产品的最终质量有着重要的影响，决定了产品是否能满足市场的要求。而在拉动式的生产系统中，装配又是整个生产的“起点”，装配生产的进度决定着整个订单交付的进度。装配生产监控的研究及其信息集成系统的建立，对制造企业提高自身的信息化管理水平和应对多样的市场变化起着重要的作用。本文结合装配生产的特点，对装配生产监控系统进行了需求分析，提出了装配生产过程的实时状态模型，并在应用RFID技术对装配生产进行实时数据采集的基础上，实现了基于电子看板的实时生产状态数据可视化，为装配生产系统甚至整个企业的运作提供准确、及时的生产状态基础数据，为企业的经营和管理提供支持。第一章分析当前离散制造业面临的挑战和存在问题，以及对装配生产进行实时监控的必要性和意义，并在总结生产过程监控相关领域研究现状的基础上，提出本论文研究的内容和论文的结构。第二章结合装配生产系统的特点，分析了装配生产监控系统的功能需求和数据需求，及其实时数据的采集，建立了装配生产过程的实时状态模型，并提出装配生产监控系统的总体方案。第叁章研究基于RFID技术的装配生产实时状态数据的采集和处理技术，并讨论基于电子看板的数据可视化方法。第四章设计并实现装配生产监控的原型系统。最后，对本文的研究工作进行总结，并提出对本课题研究的展望。
应思齐[10]2017年在《基于Linux的SCARA型机械臂运动控制系统设计》文中指出机器人(机械臂)是能够在叁维空间中实现许多类似人的行为与功能的多自由度机器。随着中国经济的快速发展,中国对工业机器人的数量和质量都有很高的需求。现有的SCARA机械手大多数采用PC与运动控制卡相配合的方式进行系统控制,该方式的响应存在一定延迟,并且控制设备的成本较高。Linux系统是一个成熟而稳定的操作系统,它以其开源、稳定、免费的优势在嵌入式系统中的应用越来越广。利用基于Linux系统的嵌入式平台作为SCARA机械臂的控制端不仅能提高系统的实时性,并且能降低控制平台的成本。本文首先分析了研究的背景,并总结了近年来国内外针对机械手控制系统的研究。然后介绍了SCARA机械手的硬件参数及其机械结构,并在此基础上建立笛卡尔坐标系,进行了SCARA型机械手的运动学分析,绘制了机械手的工作区间,并介绍了轨迹疵点的剔除流程。随后,本文结合软件系统、硬件系统的设计,概述了机械手控制系统的总体方案,设计了软件系统的框架,介绍了Linux系统开发平台与交叉编译环境的搭建过程。而为了实现生产线多台机器人的组网运行,并能够实时监控每台机器人的运行状况,直接对接到生产管理部门。本文设计通过基于Qt的机械臂应用软件对SCARA型机械手进行运动控制,系统介绍了机械臂UI中登录界面、设备列表、编程界面、IO状态等主要界面的功能及实现方法,并详细讲解了基于多线程操作技术与TCP/IP协议的网络通讯系统设计方案与实现方法。作为应用最为广泛的绘图软件,AutoCAD绘制的图形还无法直接被机械臂系统所用,因此本文分析了DXF格式文件的数据结构,研究了其中数据的提取方法,设计并概述了机械臂控制系统软件的图纸导入与程序文件传输的应用性功能,然后进行了机械臂嵌入式系统与机械臂UI的网络通讯、文件传输测试。最后,为了测试本文设计的机械臂运动控制系统的实用性与可靠性,也为了检验SCARA型机械臂应用的广泛性,利用机械臂UI的图纸导入功能,结合数控系统中的刀具补偿算法,对机械臂进行了应用性的测试。
参考文献：
[1]. 机器人实时监控与通讯系统的研究与实现[D]. 邓思豪. 武汉理工大学. 2003
[2]. 基于OPC的工业机器人监控系统的设计及其手臂疲劳寿命预测的研究[D]. 王昱栋. 上海工程技术大学. 2015
[3]. 基于Internet的移动机器人远程监控系统的研究和实现[D]. 吴军. 武汉理工大学. 2008
[4]. 轮式移动机器人监控系统研究与开发[D]. 陈端平. 华南理工大学. 2016
[5]. 基于QNX的水下滑翔机器人嵌入式控制系统的研究与实现[D]. 刘松. 沈阳工业大学. 2007
[6]. 小型仿人搏击机器人的研究与设计[D]. 郑亚光. 中国矿业大学. 2016
[7]. 机器人控制器实时监控系统关键技术研究[D]. 王红军. 长安大学. 2016
[8]. 工业机器人在冲压自动线中的应用[D]. 王明. 合肥工业大学. 2008
[9]. 基于RFID和电子看板的装配生产监控系统的研究[D]. 张俊. 浙江大学. 2007
[10]. 基于Linux的SCARA型机械臂运动控制系统设计[D]. 应思齐. 浙江理工大学. 2017
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