Co-Optimization of Tool Orientations, Kinematic Redundancy, and Waypoint Timing for Robot-Assisted Manufacturing
作者: Yongxue Chen, Tianyu Zhang, Yuming Huang, Tao Liu, Charlie C. L. Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-20 (更新: 2024-12-20)
💡 一句话要点
提出一种并发可扩展的轨迹优化方法，用于提升机器人辅助制造质量。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人辅助制造 轨迹优化 运动规划 运动冗余 路径点时间
📋 核心要点
- 现有机器人辅助制造方法通常以解耦方式确定工具姿态、运动冗余和路径点时间，忽略了它们之间的相互影响。
- 本文提出一种并发优化方法，同时优化工具姿态、运动冗余和路径点时间，以提升运动平滑性并满足制造约束。
- 通过分解工具路径，实现了核外优化，能够处理大量路径点，并通过并行计算提高优化效率，并在增材制造中验证。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种并发且可扩展的轨迹优化方法，旨在提高机器人辅助制造的质量。该方法同时优化工具姿态、运动冗余和路径点时间，以改善运动平滑性，并融入制造约束。与现有方法不同，现有方法通常以解耦的方式确定这些参数。为了处理工具路径上大量的路径点，我们提出了一种基于分解的数值方案，以核外方式优化轨迹，并且可以并行运行以提高效率。仿真和物理实验结果表明了该方法在机器人辅助增材制造中的性能。
🔬 方法详解
问题定义：机器人辅助制造中，工具路径通常包含大量路径点，如何高效优化工具姿态、运动冗余和路径点时间，以提高运动平滑性并满足制造约束是一个关键问题。现有方法通常将这些参数解耦优化，忽略了它们之间的相互依赖性，导致优化效果受限。此外，处理大量路径点也带来了计算上的挑战。
核心思路：本文的核心思路是将工具姿态、运动冗余和路径点时间进行并发优化，从而充分利用它们之间的相互依赖性，获得更优的轨迹。为了解决计算量大的问题，采用基于分解的数值方案，将整个轨迹分解成多个子轨迹进行优化。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 问题建模：将工具姿态、运动冗余和路径点时间作为优化变量，并建立相应的目标函数和约束条件，目标函数通常包含运动平滑性、制造约束等。2) 轨迹分解：将整个工具路径分解成多个子轨迹，每个子轨迹包含一定数量的路径点。3) 并发优化：对每个子轨迹，同时优化工具姿态、运动冗余和路径点时间。4) 轨迹拼接：将优化后的子轨迹拼接成完整的轨迹。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于并发优化和基于分解的数值方案。并发优化能够充分利用工具姿态、运动冗余和路径点时间之间的相互依赖性，获得更优的轨迹。基于分解的数值方案能够有效地处理大量路径点，并可以通过并行计算提高优化效率。与现有方法的本质区别在于，现有方法通常将这些参数解耦优化，而本文方法则将它们并发优化。
关键设计：具体的技术细节包括：1) 目标函数的设计，需要综合考虑运动平滑性、制造约束等因素。2) 约束条件的设计，需要保证轨迹的可行性和安全性。3) 轨迹分解的策略，需要平衡计算量和优化效果。4) 并行计算的实现，需要考虑数据依赖性和通信开销。具体的参数设置和损失函数选择需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过仿真和物理实验验证了该方法的有效性。在机器人辅助增材制造的案例中，该方法能够显著提高运动平滑性，并满足制造约束。与传统的解耦优化方法相比，该方法能够获得更优的轨迹，从而提高制造质量。具体的数据提升幅度未知，需要在实验部分查看。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人辅助制造领域，例如机器人辅助增材制造、机器人辅助喷涂、机器人辅助打磨等。通过优化机器人轨迹，可以提高制造质量、降低生产成本、提高生产效率。该方法在航空航天、汽车制造等高端制造领域具有重要的应用价值和潜力，并有望推动机器人辅助制造技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
In this paper, we present a concurrent and scalable trajectory optimization method to improve the quality of robot-assisted manufacturing. Our method simultaneously optimizes tool orientations, kinematic redundancy, and waypoint timing on input toolpaths with large numbers of waypoints to improve kinematic smoothness while incorporating manufacturing constraints. Differently, existing methods always determine them in a decoupled manner. To deal with the large number of waypoints on a toolpath, we propose a decomposition-based numerical scheme to optimize the trajectory in an out-of-core manner, which can also run in parallel to improve the efficiency. Simulations and physical experiments have been conducted to demonstrate the performance of our method in examples of robot-assisted additive manufacturing.