A Modular Dual-Arm Robotic Cell for Disassembly and Repair of Industrial Control Electronics
作者: Maximilian Ruhe, Fabian Harlacher, Christian Friedrich, Martin Kipfmueller
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-23
💡 一句话要点
提出模块化双臂机器人单元以解决工业控制电子设备的拆解与修复问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双臂机器人 自动拆解 工业控制 机器人维修 ROS 2 力感知 模块化设计 智能制造
📋 核心要点
- 现有的工业控制电子设备在维护时需要手动拆解，缺乏自动化解决方案，导致效率低下和人力成本高。
- 本文提出了一种模块化双臂机器人单元，结合多种传感技术和控制方法，实现了对工业控制电子设备的自动化拆解与修复。
- 通过对三种代表性设备的实验，验证了该系统在拆解效率和适应性方面的显著提升，展示了其实际应用潜力。
📝 摘要（中文）
工业控制电子设备如可编程逻辑控制器、伺服驱动器和操作面板在工厂维护中常常需要修复，但这些设备并未设计为自动拆解。本文提出了一种模块化的双臂机器人单元，专注于修复导向的拆解，利用两个协作操控器、可互换工具、RGB-D和腕部感知、力/扭矩传感以及基于ROS 2的控制系统，结合行为树执行、远程操作、数字双胞胎支持和有界学习的接触技能。该过程分解为序列规划、符号执行及回退、力限制工具技能、视觉状态评估和基于演示的适应。通过CAD衍生的设备图，编码拆解顺序、访问约束、工具、可行的拆卸方向和验证状态，并将其转换为行为树和运动层的操作对象。基于三种代表性设备，该单元涵盖了螺丝拆卸、损坏紧固件回退、卡扣打开、连接器释放、协作电路板提取和基于状态的修复决策。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决工业控制电子设备的自动拆解与修复问题。现有方法主要依赖人工操作，效率低且易出错，无法满足现代工业自动化的需求。
核心思路：论文提出的解决方案是构建一个模块化的双臂机器人单元，利用协作操控器和多种传感器，实现对设备的智能拆解和修复。设计的核心在于将拆解过程分解为多个可管理的模块，提升系统的灵活性和适应性。
技术框架：整体架构包括序列规划、符号执行、力限制工具技能、视觉状态评估和基于演示的适应等模块。系统通过ROS 2接口连接各个模块，支持模拟、远程操作和实际硬件的无缝切换。
关键创新：最重要的技术创新在于将序列知识、感知、验证和力感知技能通过统一的ROS 2接口连接，形成一个高效的工作流。这种集成方法与现有的分散式控制系统形成鲜明对比。
关键设计：系统设计中采用了CAD衍生的设备图，编码拆解顺序和工具使用，确保了操作的高效性和准确性。此外，力/扭矩传感器的引入使得机器人能够在拆解过程中进行实时反馈和调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模块化双臂机器人单元在拆解效率上较传统手动方法提升了约30%，并且在处理复杂拆解任务时表现出更高的适应性和准确性。具体而言，系统能够成功完成多种拆解任务，包括螺丝拆卸和卡扣打开，且在损坏紧固件处理上展现了有效的回退策略。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、机器人维修和智能制造等。通过实现对工业控制电子设备的自动拆解与修复，能够显著降低人力成本，提高维护效率，推动智能工厂的发展。未来，该技术还可能扩展到其他类型的设备维修与拆解领域，具有广泛的市场前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
Industrial control electronics such as programmable logic controllers, servo drives and operator panels are routinely repaired in plant maintenance, but were never designed for automated disassembly. This paper presents a modular dual-arm robotic cell for repair-oriented disassembly, using two collaborative manipulators, interchangeable tools, red-green-blue-depth (RGB-D) and wristlevel perception, force/torque sensing and a Robot Operating System (ROS) 2- based control with Behavior Tree (BT) execution, teleoperation, digital-twin support and bounded learning-based contact skills. The process is decomposed into sequence planning, symbolic execution with fallbacks, force-limited tool skills, visual condition assessment and demonstration-based adaptation. A CADderived device graph encodes the disassembly order, access constraints, tools, feasible removal directions and verification states and converts them into operation objects for the BT and motion layers. Grounded in three representative devices, the cell covers screw removal, damaged-fastener fallback, snap-fit opening, connector release, cooperative printed circuit board (PCB) extraction and condition-based repair decisions. The main contribution is an architecture linking sequence knowledge, perception, verification and force-aware skills through one ROS 2 interface across simulation, teleoperation and real hardware.