劉宏偉，潘 新，張 奇，張浩松，李鵬程，田 威

（1. 航空工業(yè)沈陽飛機工業(yè)（集團）有限公司，沈陽 110850；2. 南京航空航天大學，南京 210016）

新一代戰(zhàn)機高隱身、超高機動、長壽命等跨代性能，使得戰(zhàn)機部件結構復雜、開敞性差、裝配精度要求高。同時進氣道部件需從內(nèi)側手動鉆孔，以便在風管周圍安裝框架，這個過程在人機工程學上非常困難，并且需要大量的工具、勞動力成本和較長周期。

現(xiàn)有相關制造技術和裝備以手持式設備和數(shù)控機床加工中心為主，其中手持式設備存在工藝不穩(wěn)定、過程復雜、效率低等問題[1]；數(shù)控機床形式的裝配系統(tǒng)造價高昂，可達性及靈活性差，因此都難以適應新一代航空復雜狹窄空間部件高精度裝配工藝需求。發(fā)展以機器人為載體的先進智能制造技術與裝備是解決該難題的有效途徑。

目前，工業(yè)機器人絕對定位精度低、剛度弱，嚴重影響其用于航空部件高精度制造[2–3]。同時，狹窄工作空間制造[4]對機器人的高精度控制、任務規(guī)劃及防碰撞策略等技術提出了新的挑戰(zhàn)[5]，并且該領域長期受到歐美發(fā)達國家的技術壟斷，所以如何研制出具有自主知識產(chǎn)權的面向飛機狹窄空間部件的機器人智能制造裝備也成為亟待解決的問題。本研究面向飛機狹窄空間構件的雙機器人協(xié)同裝配技術[6]能夠滿足對系統(tǒng)中的雙機器人進行一體化協(xié)同控制，可完成狹窄空間內(nèi)復雜作業(yè)任務的需求。

1 飛機狹窄空間裝配研究 發(fā)展現(xiàn)狀

國外對于面向狹窄空間操作的機器人研究始于20世紀70年代，起步較早，廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)及軍事武器裝備中。英國布里斯托爾市OC機器人公司最新研制出一種機器蛇，如圖1所示，能夠抵達其他機械裝置無法抵達的狹窄空間區(qū)域。目前，這種機器蛇將在軍事和民用航空領域具有巨大應用前景。該機械手臂受可移動鉸鏈控制，在其末端裝配著各種工具，如相機、探照燈、切割裝置以及刷子等。目前，英國和美國軍方以及飛機制造商波音公司和空客公司擬采用該機器人執(zhí)行密封性檢查。

圖1 OC公司蛇型機器人Fig.1 OC company snake robot

雙機器人協(xié)同工作極大地增加了系統(tǒng)的自由度及靈活性[7–9]，同時依靠高精度測量系統(tǒng)對機器人進行在線引導，可提高機器人的絕對定位精度，保證加工任務的一致性及精確性，并且可有效避免機器人在狹窄空間中與工件的碰撞。但是，將機器人協(xié)同系統(tǒng)應用于航空狹窄空間構件產(chǎn)品裝配加工中，即使在航空制造發(fā)達國家也仍處于技術驗證和初期運用階段，而且核心技術仍處于封鎖狀態(tài)。我國目前對機器人協(xié)同加工系統(tǒng)技術研究以及在航空制造業(yè)的應用處于研究起步階段。目前國內(nèi)外技術研究主要集中在以下方面。

國外研究機構和公司在機器人協(xié)同作業(yè)方面取得了一些階段性的進展，空客A340機身D–Nose雙機器人鉆孔系統(tǒng)采用了基于尼康測量公司自適應機器人控制概念的定位系統(tǒng)，如圖2所示，在光學坐標測量機的控制下，兩臺機器人合力將工件搬運至精確的鉆孔位置。2017年，英國謝菲爾德大學波音先進制造研究中心（AMRC）聯(lián)合庫卡公司開發(fā)的锪孔單元應用于F–35制造，即一臺集成了非接觸測量功能的锪孔機器人對預制孔進行精確定位，另一臺機器人則代替昂貴的夾具支撐組件并利用增強現(xiàn)實進行輔助裝夾，加工效率可提升10倍，如圖3所示。

圖2 D–Nose雙機器人Fig.2 D–Nose dual-robot

圖3 Kilobots機器人集群系統(tǒng)Fig.3 Kilobots robot swarm system

在國內(nèi)，南京航空航天大學研發(fā)雙機器人協(xié)同自動電磁鉚設備，對雙機器人任務協(xié)作和運動協(xié)調(diào)兩方面進行了研究[10]；東南大學甘亞輝等提出了多機器人協(xié)作無夾具焊接系統(tǒng)的設計方法；天津大學宋偉科等[11]對基于多機器人的開放式智能控制系統(tǒng)關鍵技術進行了研究和開發(fā)。此外，中科院自動化所、哈爾濱工業(yè)大學、上海交通大學等對多機器人在不同領域應用的協(xié)同控制方案等進行了一定研究。雖然國內(nèi)外在雙機器人協(xié)同搬運、鉆鉚等方面的應用已經(jīng)展開了大量的研究，但是面向狹窄空間作業(yè)的雙機器人視覺引導的協(xié)同控制技術研究較少。

隨著計算機計算能力和圖像處理能力的提升，視覺系統(tǒng)能夠實現(xiàn)較高的測量頻率，研究人員提出基于視覺引導的機器人控制方式，也稱為視覺伺服[12–13]。基于位置的視覺伺服（Position-based visual servoing，PBVS），需要將視覺信息與機器人運動學模型、幾何目標模型和視覺相機模型等知識結合使用，通過提取、解釋和變換圖像特征，來獲取目標相對于視覺系統(tǒng)的位姿信息，控制機器人減小當前位姿與期望位姿的誤差。該方法能感知三維空間信息，控制精度能夠有較大的提升。Lippiello等[14]提出了一種多攝像機配置的PBVS算法，該算法通過遮擋檢測和圖像特征最優(yōu)子集選擇，大幅度降低了圖像處理的計算成本，不依賴相機的數(shù)量，試驗表明其在姿態(tài)跟蹤精度方面具有優(yōu)異的性能。Dong等[15]通過PBVS實現(xiàn)機械手爪的自動捕獲功能。董鵬飛[16]使用PBVS實現(xiàn)機器人對靜止目標的抓取和運動目標的識別和跟蹤。

綜上所述，目前國內(nèi)外面向狹窄空間作業(yè)的機器人系統(tǒng)多集中于蛇型或串聯(lián)手臂與蛇型機器人的混合模式。該種類機器人由于其自身的剛度及精度限制，只能完成一些檢測及涂膠等非接觸式操作作業(yè)。而基于視覺引導的雙機器人協(xié)同加工系統(tǒng)是解決狹窄空間制孔、鉚接等大作用力加工的有效方式。因此，提出了以下3個方面研究內(nèi)容： （1）針對狹窄空間理論位置獲取困難，研究基于模型離線路徑規(guī)劃與仿真技術，獲取機器人的理論路徑，為實際運行提供指導； （2）針對模型與實際環(huán)境有偏差的問題，研究基于視覺引導的機器人協(xié)同引導加工，補償位置誤差； （3）研究了可快換的多功能末端執(zhí)行器技術，利用緊湊的末端執(zhí)行器，增大容錯空間，同時為離線規(guī)劃增加優(yōu)化空間。

2 問題描述及解決方案

2.1 問題描述

以第五代戰(zhàn)機中普遍采用的S型進氣道為例，其裝配任務主要難點在于狹窄空間內(nèi)進行高精度制孔，而工業(yè)機器人自身絕對定位精度低，缺乏對外部環(huán)境的感知能力。本文提出一種基于雙機器人視覺引導協(xié)同工作的進氣道裝配系統(tǒng)，其布局如圖4所示，機器人1搭載雙目視覺系統(tǒng)，機器人2搭載制孔加工末端執(zhí)行器，兩個機器人末端執(zhí)行器可以快換，實現(xiàn)功能互換。雙目視覺系統(tǒng)可以通過觀測機器人末端執(zhí)行器上的多個靶標點，對機器人定位進行引導，同時又可以通過觀測環(huán)境特征反算自身位姿，對自身定位精度進行校正，從而實現(xiàn)系統(tǒng)對機器人定位精度的提升以及增強對環(huán)境的感知能力。主要涉及的關鍵技術包括： （1）狹窄內(nèi)腔機器人避碰軌跡規(guī)劃與雙機器人協(xié)同裝配離線編程，因為工作空間小，需要利用有限的空間對機器人的運動軌跡進行有效避碰規(guī)劃，同時通過離線仿真驗證規(guī)劃的合理性，對不合理的規(guī)劃調(diào)整至合理； （2）雙機器人協(xié)作視覺伺服控制，由于機器人本體精度差，需要對其進行位置精度補償，使其更加準確到達工作位； （3）可快換多功能末端執(zhí)行器設計技術，末端執(zhí)行器設計的合理與否，影響機器人的運動空間范圍，同時緊湊的末端又可以向機器人的避碰軌跡提供更好的優(yōu)化空間。

圖4 基于雙機器人視覺引導加工示意圖Fig.4 Schematic diagram of vision guided processing based on dual-robot

2.2 作業(yè)過程

（1）建立加工現(xiàn)場以及進氣道內(nèi)腔道的作業(yè)環(huán)境。通過分析加工區(qū)域的加工約束，獲得機器人加工姿態(tài)約束條件，進而通過理論規(guī)劃得到機器人的作業(yè)軌跡與裝配序列，后通過仿真進行模擬驗證及軌跡修正。

（2）由于實際加工和理論位置有偏差，通過數(shù)模獲取的作業(yè)軌跡與裝配序列不夠準確，需要進行二次調(diào)整。由視覺機器人按照離線規(guī)劃的軌跡將雙目視覺系統(tǒng)送入進氣道，并在預設觀測位姿下對裝配末端進行追蹤。

（3）裝配機器人從另一端按離線規(guī)劃軌跡進入進氣道，并在視覺機器人追蹤引導下對進氣道內(nèi)部進行加工，分別完成定位、制孔锪窩、質量檢測和無損檢測作業(yè)。

本研究采用雙機器人協(xié)同作業(yè)，其中視覺機器人攜帶視覺設備，對裝配機器人末端加工裝配執(zhí)行過程進行視覺測量，確保裝配機器人按照預定點位精確定位。裝配機器人安裝制孔末端與全向視覺靶標，用于高精度制孔。根據(jù)視覺靶標安裝布局實現(xiàn)對裝配機器人位姿跟蹤連續(xù)性的預測，以視場連續(xù)追蹤引導為約束，并以裝配機器人作業(yè)軌跡規(guī)劃為輸入，規(guī)劃視覺機器人有效觀測位姿及機器人觀測位姿變換軌跡，以實現(xiàn)連續(xù)視覺追蹤。

兩臺機器人均放置在地軌上，采用七軸聯(lián)動控制，通過冗余自由度保證狹窄空間內(nèi)的姿態(tài)調(diào)整。視覺機器人通過搭載雙目視覺測量系統(tǒng)完成對裝配機器人加工姿態(tài)的高精度引導。針對視覺測量設備，設計基準檢測與大視場雙目測量相結合的末端，在進氣道內(nèi)進行精確自定位，并對加工末端進行視覺引導。

在加工過程中機器人借助外部軸導軌調(diào)整作業(yè)姿態(tài)，滿足機器人運動學約束，視覺機器人根據(jù)裝配機器人狀態(tài)實時改變雙目系統(tǒng)觀測位姿，以保障視場范圍。其中，雙機器人在狹窄進氣道內(nèi)的作業(yè)軌跡和姿態(tài)通過避碰軌跡自主規(guī)劃生成。

3 飛機狹窄空間裝配關鍵技術

面向飛機狹窄空間的雙機器人協(xié)同裝配關鍵技術包含以下內(nèi)容：狹窄空間雙機器人引導–裝配協(xié)同任務離線規(guī)劃、基于機器視覺的機器人狹窄內(nèi)腔精確定位與連續(xù)高精度控制、多傳感器融合的可快換多功能末端執(zhí)行器研制。

3.1 飛機狹窄空間雙機器人引導–裝配協(xié)同任務離線規(guī)劃

飛機狹窄空間存在梁、肋、蒙皮等內(nèi)部結構，機器人末端執(zhí)行器在移動作業(yè)過程中，會存在干涉、碰撞等情況，造成零部件的磕碰與損壞。同時，在狹窄空間內(nèi)雙機器人的作業(yè)任務多，協(xié)同運動時機器人姿態(tài)變換復雜，對狹窄空間雙機器人引導–裝配協(xié)同作業(yè)提出了挑戰(zhàn)。

通過將內(nèi)部零件及障礙物進行分類實現(xiàn)作業(yè)空間中的障礙物分類建模，同時對機器人各個關節(jié)速度分量在危險點方向的投影大小進行碰撞風險評估，分析作業(yè)過程中機器人關節(jié)連桿距離障礙物最短歐式距離作為避障性能的指標，最后通過視覺測量入口處標記點與目標任務標記點的距離，計算各個特征坐標系的轉換關系，構建完整的作業(yè)空間模型，實現(xiàn)作業(yè)過程的全部要素、高精度完整描述。建立機器人狹窄空間作業(yè)過程的約束條件模型，快速確定區(qū)域邊界和工作對象分布范圍，同時研究基于膠囊型包圍盒建模方法的機器人碰撞檢測建模方法，通過判斷運動過程中膠囊型包圍盒是否與障礙物相交進行碰撞檢測，形成狹窄空間內(nèi)的雙機器人引導–裝配協(xié)同碰撞檢測算法。

根據(jù)視覺靶標安裝布局實現(xiàn)對裝配機器人位姿跟蹤連續(xù)性的預測，以視場連續(xù)追蹤引導為約束，并以裝配機器人作業(yè)軌跡規(guī)劃為輸入，規(guī)劃視覺機器人有效觀測位姿及機器人觀測位姿變換軌跡，以實現(xiàn)連續(xù)視覺追蹤。同時，研究雙機器人作業(yè)任務協(xié)同方法，規(guī)劃機器人協(xié)同時序，形成引導–裝配的雙機器人協(xié)同任務。建立狹窄空間裝配現(xiàn)場布局和離線仿真環(huán)境，建立各組件與產(chǎn)品的基準關系及坐標轉換關系，實現(xiàn)對離線仿真環(huán)境的真實標定。然后，針對所建立的機器人任務，實施離線環(huán)境下的仿真作業(yè)，對安全距離低于閾值的作業(yè)軌跡和位姿，以末端執(zhí)行器最小姿態(tài)變化為目標搜索機器人脫險軌跡，形成修正加工任務。最后，開發(fā)離線編程后置處理程序，輸出經(jīng)仿真驗證的可靠機器人程序，從而實現(xiàn)飛機狹窄空間雙機器人引導–裝配協(xié)同任務離線規(guī)劃。

3.2 基于機器視覺的機器人狹窄內(nèi)腔精確定位控制

工業(yè)機器人由于其串聯(lián)式結構，具有弱剛性、定位精度較低的特點，而航空航天領域對產(chǎn)品制造精度具有嚴格要求。以第五代戰(zhàn)機中普遍采用的S型進氣道為例，要求產(chǎn)品孔向精度為±0.1°，位置精度為±0.5 mm，而傳統(tǒng)機器人絕對定位精度為±1 mm，因此如何使用工業(yè)機器人對航空狹窄空間構件進行高精度定位，成為亟待解決的關鍵問題，如圖5所示。本文針對機器人視覺伺服過程，從理論出發(fā)實現(xiàn)對機器人點位的精度補償。

圖5 精確定位與高精度控制Fig.5 Precise positioning and high-precision control

3.3 基于模糊PID的視覺伺服控制器設計

點到點運動補償對應機器人的PTP指令，而誤差補償發(fā)生在運動完成之后。先使用PTP指令控制機器人進行點到點運動，然后開啟機器人視覺伺服控制系統(tǒng)，對運動后位姿進行誤差補償。對于PTP指令，位姿誤差即為期望位姿與當前位置之差，記ΔPR為末端執(zhí)行器位姿誤差，PRd為末端執(zhí)行器期望位姿，PRc為末端執(zhí)行器當前位姿，三者關系如式（1）所示。

PID控制器適用于非線性不是很高的被控系統(tǒng)，是一種運用廣泛的基本控制器。工業(yè)應用中常規(guī)PID公式為

式中，u（t）為PID控制器的輸出量；e（t）為被控系統(tǒng)的誤差；τ為時間變量；Kp、Ki、Kd分別為比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)。在實際控制過程中，外部系統(tǒng)以固定周期對機器人系統(tǒng)發(fā)送脈沖信號，需要對式（2）離散化。將誤差的積分近似轉化為誤差的累加和，誤差的微分近似轉化為上一時刻到當前時刻誤差的變化率，離散化后的PID公式為

式中，u（k）為k時刻的輸出；e（k）為k時刻的誤差；e（j）為誤差的累加和，其中j為變量。然而，機器人系統(tǒng)作為一個高度非線性、時變的機電系統(tǒng)，需要采用一種適用于高度非線性的控制方法。本文采用模糊PID非線性控制器，將誤差與誤差的變化率輸入模糊推理機，根據(jù)設定好的模糊規(guī)則輸出相應的PID參數(shù)變化量，根據(jù)機器人系統(tǒng)不同的狀態(tài)對PID控制參數(shù)進行在線調(diào)整，模糊PID控制器原理如圖6所示。為實現(xiàn)機器人末端執(zhí)行器全自由度高精度控制，分別需要6個控制器，下文以機器人基坐標系x軸方向為例設計模糊PID控制器。

圖6 模糊PID控制器原理圖Fig.6 Schematic diagram of fuzzy PID controller

模糊PID控制中的最主要部分是模糊推理系統(tǒng)，在Simulink中，采用模糊推理系統(tǒng)GUI設計、建立和分析模糊推理機。

機器人在不同位姿下誤差方向不定，故將誤差|e|及其變化率|ec|取絕對值作為模糊控制器的輸入，PID控制器Kp、Ki、Kd的變化量作為輸出，選取具有平滑輸出的面積重心法解模糊，設定完成后如圖7所示。

圖7 模糊推理系統(tǒng)編輯器Fig.7 Fuzzy reasoning system editor

將{Z，S，M，B}設置為輸入變量|e|、|ec|與輸出變量ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊子集，描述變量的大小程度，分別代表0、小、中、大，模糊論域取區(qū)間[0，3]。三角形函數(shù)在論域范圍內(nèi)分布均勻，且靈敏度較高，將其選作系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)。

（1）鹽酸度洛西汀在氧化、強酸條件下容易降解；在強堿、高溫、光照條件下相對比較穩(wěn)定，降解樣品的主峰峰純度符合要求，且質量守恒在90%～110%之間。

結合仿真及機器人操作實際經(jīng)驗，|e|和|ec|與Kp、Ki、Kd之間有以下關系：

（1）當|e|較大時，考慮到RSI補償能力限制，避免末端執(zhí)行器振動，應取適量的Kp；為避免超調(diào)，取ΔKi為0；為避免機器人到達指令位姿前提前制動，取較小的Kd。

（2）當|e|為中等大小時，不容易超出補償能力限制，適當增加Kp、Ki和Kd。

（3）當|e|較小時，為放大控制器控制作用，增大Kp，增大Ki提升機器人控制精度，同時為抑制振蕩，Kd值不應過大。

考慮|ec|的影響，得出如表1所示的模糊控制規(guī)則表。

將表1的模糊規(guī)則輸入至模糊規(guī)則編輯器中?；谠嚋惙?，確定PID初值為Kp= 0.3、Ki= 0.03、Kd= 0.03。至此，模糊推理機設計完畢。

表1 模糊控制規(guī)則表Table 1 Fuzzy control rules

3.4 多傳感器融合的可快換多功能末端執(zhí)行器研制

在飛機狹窄空間內(nèi)需完成多種裝配任務，單一機器人末端執(zhí)行器難以滿足裝配需求，且會造成末端執(zhí)行器結構復雜、體積龐大。而多功能末端快換執(zhí)行裝置可以使單個工業(yè)機器人在執(zhí)行任務期間更換不同的末端執(zhí)行器來完成不同的任務需求，這大大提高了在飛機狹窄工作環(huán)境下工作的靈活性，同時多功能快換裝置效率高、柔性好、耗時少，所以研制多傳感器融合的可快換的多功能末端執(zhí)行器至關重要。

結合部件裝配的實際需求，設計可快換末端執(zhí)行器的功能和其工藝過程，最終確定可快換末端執(zhí)行器的功能模塊并規(guī)劃工作流程。最終設計出如圖8所示的多功能末端執(zhí)行器。其主要由主軸模塊、滑臺進給模塊、光柵尺、壓力角模塊、除塵管路和拖鏈等組成，可實現(xiàn)自動制孔、切削吸除、自動換刀等功能。主軸模塊與滑臺進給模塊配合，實現(xiàn)機器人的制孔加工任務；利用光柵尺實時檢測進給模塊的位置，并反饋給控制器判斷是否進給到位，未進給到位則調(diào)整進給位置；除塵模塊則是將加工模塊的碎屑及時排出，防止碎屑飛濺遮擋傳感器、對加工面產(chǎn)生磨損等；由于刀具尺寸小，故換刀時需要將整個刀柄模塊進行整體切換，換刀臺位于機器人側，刀柄安放于氣動換刀臺上，針對不同的加工制造場景，通過換刀工位轉換模塊實現(xiàn)換刀；在CATIA軟件中實現(xiàn)各末端執(zhí)行器結構方案的詳細設計，對結構方案進行運動仿真分析，驗證末端執(zhí)行器加工動作原理與結構設計的合理性。

圖8 多功能末端執(zhí)行器Fig.8 Multi-function end-effector

末端執(zhí)行器設計完成后，對其進行基于動、靜態(tài)性能仿真的結構優(yōu)化分析?？煽鞊Q末端執(zhí)行器的強度與剛度對飛機狹窄空間作業(yè)有重要影響，設計不當會使一些零部件造成損壞。通過有限元分析方法對末端執(zhí)行器的機械結構進行動、靜態(tài)性能綜合仿真測試，根據(jù)仿真分析結果對末端執(zhí)行器進行拓撲優(yōu)化，最大程度地實現(xiàn)結構的輕量化與小型化，從而有效提高機器人整體系統(tǒng)的響應性能并拓展加工范圍，進而更好適應飛機狹窄空間的作業(yè)要求。

4 機器人視覺伺服控制系統(tǒng) 精度測試試驗

為了驗證雙機器人視覺引導協(xié)同裝配系統(tǒng)的關鍵核心技術的可行性，本文對視覺引導的機器人定位精度在線補償控制進行了試驗驗證。搭建了如圖9所示的機器人精度補償平臺。此平臺由國產(chǎn)埃斯頓ER500 –2800 –5型帶載機器人、雙目視覺系統(tǒng)E–Track以及API激光跟蹤儀組成。利用雙目視覺系統(tǒng)對國產(chǎn)埃斯頓ER500 –2800 –5型機器人進行帶載精度補償，并利用激光跟蹤儀測量機器人精度補償后移動單位距離的誤差，進而驗證機器人精度。

圖9 基于E–Track的機器人精度補償試驗平臺Fig.9 Robot precision compensation experimental platform based on E–Track

在機器人的可達范圍內(nèi)，規(guī)劃1個400 mm×400 mm×400 mm的立方體，選取立方體的8個頂點以及體心，分別規(guī)劃1個10 mm×10 mm×10 mm的立方體，作為機器人補償點位的區(qū)域，如圖10所示。由于使用激光跟蹤儀測量單個點實際位置會存在激光跟蹤儀坐標系與機器人基坐標系標定誤差，因此為避免標定誤差影響，機器人移動單位距離后，測量兩個點的實際距離偏差，進而表征視覺伺服補償后的機器人定位精度。具體為機器人到達規(guī)劃位置并進行視覺補償后，由激光跟蹤儀記錄當前末端上靶標球位置，然后機器人移動至下一個目標點并進行視覺在線補償控制，激光跟蹤儀記錄該目標點靶標球位置，求兩次位置的歐拉距離，如式（4）所示，并與兩點的理論位置長度進行對比獲得誤差值，如式（5）所示，該誤差值作為機器人定位精度的評判標準。

圖10 驗證模型及方法Fig.10 Validate models and methods

式中，Ls為實際運行（xa，ya，za）和（xb，yb，zb）兩點之間的長度；L為（xa，ya，za）和（xb，yb，zb）兩點之間的理論長度。

補償效果如圖11所示，可以看出，不同區(qū)域內(nèi)的點對機器人的補償精度影響較小，且補償后的位置誤差穩(wěn)定在±0.1 mm內(nèi)，對比補償前±1 mm的誤差，通過視覺補償點位后，機器人的位置精度顯著提高，且60%的點位誤差穩(wěn)定在±0.05 mm以內(nèi)，說明視覺補償?shù)男Ч^好。

圖11 機器人誤差補償Fig.11 Robot error compensation

5 結論

針對飛機狹窄空間構件裝配過程中存在工藝不穩(wěn)定、過程復雜、定位精度差、效率低等問題，提出了一種面向飛機狹窄空間的雙機器人協(xié)同裝配方案。針對雙機協(xié)同裝配方案中遇到的避碰規(guī)劃困難、定位精度差、可重構末端設計等關鍵技術，進行了詳細的分析與探討。在飛機狹窄空間構件裝配時，本研究可有效解決雙機器人協(xié)同裝配過程中易碰撞、精度低、穩(wěn)定性差、智能化水平不足等問題，具體功能作用如下。

（1）利用障礙物約束，對機器人軌跡規(guī)劃環(huán)節(jié)施加約束，獲取初步可行軌跡后，利用仿真對規(guī)劃路徑進行調(diào)整，通過理論規(guī)劃與離線仿真與修正實現(xiàn)安全可靠的加工任務規(guī)劃，為實際運行提供理論指導。

（2）針對機器人定位精度低的問題，提出了視覺補償功能，并設計了基于模糊PID的視覺伺服控制器，提高了機器人的絕對定位精度，從而保證了雙機器人協(xié)同裝配的質量。

（3）針對狹窄空間的末端執(zhí)行器設計，分析了多傳感器融合的末端執(zhí)行器的功能，設計出了緊湊型的可快換多功能末端執(zhí)行器，提升了機器人裝配效率與穩(wěn)定性，同時又可以為機器人軌跡規(guī)劃環(huán)節(jié)提供優(yōu)化空間。