robcad点焊机器人路径规划仿真(附件)【字数：9055】
随着工业机器人的普遍使用，对于点焊机器人技术方面的研究正在逐渐深入，路径规划已经成为钻研的重点之一。但是，当前国内的焊接路径的规划主要是根据设计者的经验和参照工业产品设计文件，得到一个的可行焊接路径，再通过在工业生产线上来验证所得的规划路径，这种规划路径的方法速度比较慢，并且很难保证设计人员的规划方案的合理性，因而，有必要在规划路径仿真规划阶段正确规划出点焊机器人的最优焊接路径。本文设计实现单台机器人末端路径规划问题，针对单台机器人路径规划问题将其转化为求解优化的TSP问题，TSP优化问题是NP问题，求解算法就是在已知路径结点基础上寻找最短路径；选择粒子群算法和遗传算法融合的智能算法作为求解算法，设计中丢弃了粒子群算法中粒子的速度和位置原有的更新方法，融入了遗传算法的交叉和变异算子，改进粒子的更新方式，以此来寻找最短路径，在MATLAB上仿真得到优化路径，再将优化路径和未经优化的人工规划路径结果导入ROBCAD中进行仿真并结果对比分析。通过仿真结果可知，将优化后的焊点路径仿真时间与人工焊点路径仿真时间相比，优化后的焊点路径提高了点焊机器人工作效率。
目录
引言 1
一、概述 2
（一）背景及其研究意义 2
（二）国内外发展现状 2
二、单台机器人路径规划算法的设计 3
（一）路径规划的数学模型 3
（二）粒子群算法和遗传算法的概述 3
（三）融合算法的设计 5
三、仿真软件的概述 8
（一）MATLAB软件介绍 8
（二）ROBCAD软件介绍 8
（三）ROBCAD界面及功能介绍 9
四、仿真和实验 10
（一）MATLAB仿真实验 10
（二）ROBCAD仿真过程 13
总结 18
致谢 19
参考文献 20
附录 21
引言
随着企业开始广泛使用点焊机器人，在点焊机器人技术方面的研究也已经越来越深入，而路径规划已经成为大家研究的重点，因为焊接项目的最重要的一个环节就是点焊机器人的路径规划，如果能够正确的规划出点焊机器人的最优或者近似最优路径，就能极大的缩短了 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
点焊机器人的工作时间，提高了企业的生产效益，降低了生产产品所需的成本，增强了现代化企业的竞争力。然而，目前国内在用点焊机器人所组装的工业生产线的路径规划中，主要是根据设计者的经验和参照工业产品设计文件，得到一个的可行焊接路径，再通过在工业生产线上来验证所得的规划路径，但是这种传统的规划方法会直接占用生产时间，并且这种方法并不能保证找到一条最优或者近似最优的路径，从而进一步降低了整条焊接线的生产效率。 一、概述
（一）背景及其研究意义
当前，由于社会对汽车对质量和外部性的需求逐渐增加，传统的汽车制造已不能满足当今社会的需求，特别是在车身焊接方面，大部分的车身焊点都是由焊接生产线上的点焊机器人来完成工作任务。通常来说装配一台汽车要焊接的焊点数为5000个左右，要经过的电焊步骤大约为4000个，焊接时需要用到大约100个大型夹具，面对如此大的任务量，只有用点焊机器人组成工业生产线，才能完成巨大的生产任务和满足当下时代的发展要求，增强现代化企业的竞争力。
通过上文分析可得，在焊接的仿真规划阶段寻找出一条最优或者近似最优的路径规划方案是十分重要的,这就需要通过相应的仿真软件,保证能够找到一条最优或者近似最优的以及合理的路径方案，并且把点焊充分展示机器人的力量，保证焊缝的焊接质量，进一步提高了生产率。本文通过使用融合的智能算法取代人工路径规划，在得知工件、焊点与点焊机器人等基本初始数据的情况下，算法仿真计算出一条路径最短并且没有干涉碰撞问题的路径，从而实现点焊机器人能够完成点焊任务，能够在确保其路径合理性的前提下，缩短了点焊机器人完成工作所需的时间，并且不会占用大量的焊接生产线的生产时间，进而提高了现代化企业的竞争力。
（二）国内外发展现状
路径规划问题(Path Planning Problem)是研究的重中之重，对于这个问题很多学者都进行了大量深入的研究。而对于路径规划问题可以简单理解为：点焊机器人在它的工作空间中完成所设定的任务，寻找出一条最优或者类似最优的点焊路径，并且确保其合理性。在通常情况下,点焊机器人能够选择多条可行并且合理的路径，但是在产品的实际生产中常常需要选择一条最优或者类似最优的路径方案，在规划路径中使用的准则有路径最短、时间最短或能量最少等；在单台点焊机器人分配的焊点数以及焊点数据信息已定的情况下，规划分析单台机器人的最优或者近似最优的焊接路径时,可以把这个问题转化为旅行商问题（TSP），TSP问题可以描述为旅行商从最开始的城市出发,经过所有要经历的目标城市一次后最后返回原城市,并且选择一条最优或者类似最优的旅行线路,使旅行商的旅行距离达到最短。
目前,研究机器人路径规划的算法有很多，其方法主要分为传统算法和智能算法，而传统算法有自由空间法、图搜索法、人工势场法和栅格解耦法等算法，但是这些传统方法在寻找最优路径方面和寻找最优的路径速度上还需要进一步改进。随着目前机器人的路径规划问题变得越来越复杂以及要求越来越高的情况下，已经研究出越来越多的智能方法来解决机器人的路径规划问题，目前的智能算法也有了更加深入的发展, 许多研究者都已经开始研究基于智能方法的路径规划，并且路径规划专家们也已经越来越重视智能算法。
在国外,欧美及日本等一些发达国家就已经有公司用这些路径规划的方法开发出了适合自己企业路径规划的系统,并且获得了非常好的效益，例如以色列的一家公司所研发的ROBCAD就已经工业生产中大量使用，目前ROBCAD在世界上变得越来越流行，因为ROBCAD机器人仿真软件有着以下优势：提高了焊接过程的质量；提高了产品的加工质量；提升了企业的效益；降低了产品成本。
现在国内还没有研发出这类的仿真软件，在当前阶段，国内的工业机器人生产线都是使用国外机器人仿真系统软件，不过其真正的关键技术仍然是在外国公司的手中。
二、单台机器人路径规划算法的设计
（一）路径规划的数学模型
点焊机器人的运动过程：点焊机器人从工作原点开始，按照顺序去焊接所设定的焊点，并最终返回原来的位置，从而形成闭合回路，但是必须确保焊完所有已经设定的焊点，不能出现漏焊或少焊情况，通过分析单台机器人路径规划问题，建立本文中点焊操作的路径规划问题所对应的数学模型是旅行商问题,其可以描述为旅行商从最开始的城市出发,经过所有要经历的目标城市一次后最后返回原城市,并且选择一条最优或者类似最优的旅行线路,使旅行商的旅行距离Td最小，故本文构建的TSP数学模型与第1章相同，如公式（21）和公式（22）所示。
目录
引言 1
一、概述 2
（一）背景及其研究意义 2
（二）国内外发展现状 2
二、单台机器人路径规划算法的设计 3
（一）路径规划的数学模型 3
（二）粒子群算法和遗传算法的概述 3
（三）融合算法的设计 5
三、仿真软件的概述 8
（一）MATLAB软件介绍 8
（二）ROBCAD软件介绍 8
（三）ROBCAD界面及功能介绍 9
四、仿真和实验 10
（一）MATLAB仿真实验 10
（二）ROBCAD仿真过程 13
总结 18
致谢 19
参考文献 20
附录 21
引言
随着企业开始广泛使用点焊机器人，在点焊机器人技术方面的研究也已经越来越深入，而路径规划已经成为大家研究的重点，因为焊接项目的最重要的一个环节就是点焊机器人的路径规划，如果能够正确的规划出点焊机器人的最优或者近似最优路径，就能极大的缩短了 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
点焊机器人的工作时间，提高了企业的生产效益，降低了生产产品所需的成本，增强了现代化企业的竞争力。然而，目前国内在用点焊机器人所组装的工业生产线的路径规划中，主要是根据设计者的经验和参照工业产品设计文件，得到一个的可行焊接路径，再通过在工业生产线上来验证所得的规划路径，但是这种传统的规划方法会直接占用生产时间，并且这种方法并不能保证找到一条最优或者近似最优的路径，从而进一步降低了整条焊接线的生产效率。 一、概述
（一）背景及其研究意义
当前，由于社会对汽车对质量和外部性的需求逐渐增加，传统的汽车制造已不能满足当今社会的需求，特别是在车身焊接方面，大部分的车身焊点都是由焊接生产线上的点焊机器人来完成工作任务。通常来说装配一台汽车要焊接的焊点数为5000个左右，要经过的电焊步骤大约为4000个，焊接时需要用到大约100个大型夹具，面对如此大的任务量，只有用点焊机器人组成工业生产线，才能完成巨大的生产任务和满足当下时代的发展要求，增强现代化企业的竞争力。
通过上文分析可得，在焊接的仿真规划阶段寻找出一条最优或者近似最优的路径规划方案是十分重要的,这就需要通过相应的仿真软件,保证能够找到一条最优或者近似最优的以及合理的路径方案，并且把点焊充分展示机器人的力量，保证焊缝的焊接质量，进一步提高了生产率。本文通过使用融合的智能算法取代人工路径规划，在得知工件、焊点与点焊机器人等基本初始数据的情况下，算法仿真计算出一条路径最短并且没有干涉碰撞问题的路径，从而实现点焊机器人能够完成点焊任务，能够在确保其路径合理性的前提下，缩短了点焊机器人完成工作所需的时间，并且不会占用大量的焊接生产线的生产时间，进而提高了现代化企业的竞争力。
（二）国内外发展现状
路径规划问题(Path Planning Problem)是研究的重中之重，对于这个问题很多学者都进行了大量深入的研究。而对于路径规划问题可以简单理解为：点焊机器人在它的工作空间中完成所设定的任务，寻找出一条最优或者类似最优的点焊路径，并且确保其合理性。在通常情况下,点焊机器人能够选择多条可行并且合理的路径，但是在产品的实际生产中常常需要选择一条最优或者类似最优的路径方案，在规划路径中使用的准则有路径最短、时间最短或能量最少等；在单台点焊机器人分配的焊点数以及焊点数据信息已定的情况下，规划分析单台机器人的最优或者近似最优的焊接路径时,可以把这个问题转化为旅行商问题（TSP），TSP问题可以描述为旅行商从最开始的城市出发,经过所有要经历的目标城市一次后最后返回原城市,并且选择一条最优或者类似最优的旅行线路,使旅行商的旅行距离达到最短。
目前,研究机器人路径规划的算法有很多，其方法主要分为传统算法和智能算法，而传统算法有自由空间法、图搜索法、人工势场法和栅格解耦法等算法，但是这些传统方法在寻找最优路径方面和寻找最优的路径速度上还需要进一步改进。随着目前机器人的路径规划问题变得越来越复杂以及要求越来越高的情况下，已经研究出越来越多的智能方法来解决机器人的路径规划问题，目前的智能算法也有了更加深入的发展, 许多研究者都已经开始研究基于智能方法的路径规划，并且路径规划专家们也已经越来越重视智能算法。
在国外,欧美及日本等一些发达国家就已经有公司用这些路径规划的方法开发出了适合自己企业路径规划的系统,并且获得了非常好的效益，例如以色列的一家公司所研发的ROBCAD就已经工业生产中大量使用，目前ROBCAD在世界上变得越来越流行，因为ROBCAD机器人仿真软件有着以下优势：提高了焊接过程的质量；提高了产品的加工质量；提升了企业的效益；降低了产品成本。
现在国内还没有研发出这类的仿真软件，在当前阶段，国内的工业机器人生产线都是使用国外机器人仿真系统软件，不过其真正的关键技术仍然是在外国公司的手中。
二、单台机器人路径规划算法的设计
（一）路径规划的数学模型
点焊机器人的运动过程：点焊机器人从工作原点开始，按照顺序去焊接所设定的焊点，并最终返回原来的位置，从而形成闭合回路，但是必须确保焊完所有已经设定的焊点，不能出现漏焊或少焊情况，通过分析单台机器人路径规划问题，建立本文中点焊操作的路径规划问题所对应的数学模型是旅行商问题,其可以描述为旅行商从最开始的城市出发,经过所有要经历的目标城市一次后最后返回原城市,并且选择一条最优或者类似最优的旅行线路,使旅行商的旅行距离Td最小，故本文构建的TSP数学模型与第1章相同，如公式（21）和公式（22）所示。
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