简介:摘要:工业机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”,其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。随着工业机器人的普及和不断发展,其面临高速度、高精度、高智能的挑战,其中高智能是制约工业机器人推广的重要因素。路径规划是机器人智能控制的核心技术,已成为当前业界研究的热点问题。利用传感器,探测机器人与障碍物和目标点之间的距离方位,构成状态空间,定义机器人避障决策奖赏函数,包括机器人与目标点的方位奖赏、距离奖赏、到达奖赏、每个避障动作奖赏,将状态空间信息输入神经网络,通过深度强化学习,输出下一时刻奖赏值最大的避障动作,形成最优避障路径。在工业机器人工作环境中,规划一条无碰撞路径,因此,研究工业机器人避障路径规划方法,选择一条最优路径,提高机器人对工作场景的适应性,具有重要意义,合理的路径轨迹规划可以让机器人在复杂的环境下安全稳定地工作。
简介:摘要:进入二十一世纪,在我国快速发展下,带动了科学技术水平的进步,本文针对使用传统离线或示教编程方式工业机器人无法开展复杂分拣环境作业任务的问题,以ABB工业机器人、OMRON机器视觉、西门子S7-1200PLC等为硬件基础,搭建了基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台。视觉系统通过识别二维码实现对物块的分类,以工业机器人控制器作为服务端、视觉控制器为客户端,采用TCP/IP协议建立Socket通信,将分类信息传递给工业机器人控制系统,从而引导机器人完成物块的抓取和分类搬运。实验结果表明,基于机器视觉搭建的工业机器人分拣系统定位精度和准确度高,可满足工业自动化生产的需求。