訾斌教授团队：融合工艺约束的喷涂机器人多目标轨迹优化方法|CJME论文推荐|喷涂机器人|机械|涂层|訾斌|轨迹

引用论文

Xu, F., Zi, B., Wang, J. et al. Multi-Objective Trajectory Optimization for Rigid-Flexible Coupling Spray-Painting Robot Integrated with Coating Process Constraints. Chin. J. Mech. Eng. 37, 152 (2024). https://doi.org/10.1186/s10033-024-01130-5

(戳链接，下载全文)

关于文章

研究背景及目的

机器人自动化喷涂在汽车、五金、家具和航空航天等领域中应用广泛，其喷涂质量受机器人速度、加速度、末端轨迹和喷涂工艺约束等多重因素影响。因此，为实现多因素耦合下大型工件表面的高质量喷涂，本文开展了融合喷涂工艺约束的机器人多目标喷涂轨迹优化方法研究。

Figure 1 Large-scale rigid painting robot

试验方法

介绍了七自由度刚柔耦合串联喷涂机器人系统，包括三自由度柔索驱动腕关节、运动解耦机构和张力放大机构。为了分析喷涂工艺对机器人喷涂质量的影响，建立了矩形喷枪静态和动态涂料沉积模型。然后开展了基于七次B样条插值方法的机器人喷涂轨迹规划，在此基础上，建立了包括时间、能耗和冲击在内的喷涂轨迹优化目标函数，以及最小涂层厚度、位置、速度、加速度和加加速度等约束方程。最后基于改进NSGA-Ⅱ算法，提出了融合工艺约束的喷涂机器人多目标轨迹优化方法。搭建了刚柔耦合串联喷涂机器人样机平台，开展了机器人多目标喷涂轨迹优化方法仿真和平面、曲面喷涂实验，验证了所提多目标轨迹优化方法的有效性。

Figure 2 Redundant rigid-flexible coupling spray-painting robot system

Figure 3 Passive decoupling mechanism based on translational compensation

结果

本文主要提出了一种融合喷涂工艺约束的喷涂机器人多目标轨迹优化方法，搭建了冗余刚柔耦合串联喷涂机器人系统，开展了轨迹优化仿真和喷涂实验，得到以下结果：1. 优化前后的仿真结果表明，喷涂轨迹执行效率提高了15.9%。2. 优化后机器人在起始和结束位置附近的加速度增加，从而降低了对应位置的漆膜厚度。此外，平均加速度降低了31.4%，表明优化后的轨迹在提高执行效率的同时降低了能耗。3.优化后机器人平均加加速度降低了44%，表明所提出的优化方法有效地减少了机器人在运动过程中所受到的冲击。4. 优化后的喷涂实验结果表明，平面和曲面工件上的漆膜厚度均在期望最小漆膜厚度（50μm）以上。结合仿真分析的结果，这表明优化后的喷涂轨迹实现了更平滑的运动，同时满足了最小漆膜厚度约束。

Figure 4 Spraying experiment on semi cylindrical workpiece

Figure 5 The results of the spraying experiment on the curved workpiece after optimization: (a) Overall spraying effect, (b) Thickness of paint film near the starting point, (c) Thickness of paint film near the midpoint, (d) Thickness of paint film near the termination point

结论

仿真和喷涂实验的结果验证了所提喷涂轨迹优化方法的有效性，确保了在满足多个优化目标的同时漆膜厚度不低于最小期望值。

前景与应用

本文所提出的机器人多目标喷涂轨迹优化方法在提高生产效率、保证涂层质量以及降低成本等方面具有显著效果，此外该方法能够拓展应用于涂胶、喷釉等应用。

相关文章/图书推荐

[1] 訾斌, 王正雨, 钱森, 等. 智能喷涂机器人关键技术及应用[M]. 科学出版社, 2024, ISBN: 978-7-03-077785-0.

[2] 刘亚军, 訾斌, 王正雨, 等. 智能喷涂机器人关键技术研究现状及进展[J]. 机械工程学报, 2022, 58(07): 53-74.

[3] D Gleeson, S Jakobsson, R Salman, et al. Generating optimized trajectories for robotic spray painting. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022, 19(3): 1380-1391.

[4] J. Zhao, B. Zi*, W. Wang, M. Xie, and H. Ding, "Design and tension distribution optimization of a 9-DOF cable-driven parallel spray-painting robot with 3 degrees of redundancy," Mechanism and Machine Theory, 2024, 203: 105818.

关于作者

作者团队介绍

訾斌，教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者。作为项目负责人，主持国家重点研发计划“智能机器人”重点专项（2项）、国家自然科学基金重点项目、共融机器人重大研究计划及面上项目等项目20余项，发表高水平学术论文100余篇，在Springer、科学出版社等出版学术专著4部，授权发明专利100余件，参编国家、行业、团体标准7部。作为第一完成人，获教育部技术发明一等奖、安徽省科技进步一等奖、安徽省教学成果特等奖、安徽省教学成果一等奖等奖项。获安徽省先进工作者（劳动模范），任安徽省政协委员。担任中国机械工程学会机器人分会常务委员、中国机械工程学会机械设计分会副主任委员、中国电子学会电子机械工程分会副主任委员、中国人工智能学会智能机器人专业委员会常务委员、国家产业基础专家委员会委员。担任ASME Journal of Mechanical Design、IEEE Robotics and Automation Letters、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement副编辑，Chinese Journal of Mechanical Engineering、Mechanical Sciences、机器人、控制与决策、工程设计学报等国内外期刊编委。主要研究方向为刚柔耦合智能机器人理论、技术与装备，智能制造系统控制与自动化，智能工业机器人高效作业技术及应用，高性能电子装备机电耦合理论及应用等。

徐锋，博士，讲师，安徽工程大学人工智能学院，师从国家杰出青年科学基金获得者訾斌教授，参与国家重点研发计划“智能机器人”重点专项、国家自然科学基金重点项目、装备预研教育部联合基金项目等多项，发表SCI/EI论文10篇，授权发明专利10余项。主要从事刚柔耦合机器人技术、工业机器人运动规划与控制等方面的教学与科研工作。

团队研究方向

近年来，訾斌教授“智能机器人”研究团队承担了国家重点研发计划、国家杰出青年基金项目、区域创新发展联合基金重点项目、重大研究计划项目、军委装备预研项目、装备预研教育部联合基金等各类科研项目80余项，出版中英文专著5部，发表高水平学术论文200余篇，授权美国、加拿大、中国发明专利100余项。先后获教育部技术发明一等奖、安徽省科技进步奖、中国电子学会技术发明奖、中国机械工业科技进步奖多项省部级科技奖励。团队与美国马里兰大学、纽约州立大学、德国慕尼黑工业大学、香港中文大学、澳门大学、中航工业集团、埃夫特、江淮汽车等多所高校和企业建立了良好合作关系。主要科研方向如下：（1）大空间刚柔耦合驱动机器人创新设计与控制。（2）智能康复医疗机器人基础理论与关键技术。（3）先进智能制造机器人关键技术及应用。（4）高性能工业机器人关键技术与集成应用。（5）高性能电子装备机电耦合理论及应用。

近年团队代表性文章

[1] W. Tang, K. Tang, B. Zi*, S. Qian and D. Zhang, “High precision 6-DoF grasp detection in cluttered scenes based on network optimization and pose propagation,” IEEE Robotics and Automation Letters, 2024, 9(5): 4407-4414.

[2] K. Tang, B. Zi*, F. Xu, W. Zhu and K. Feng, “Coating defect detection method based on data augmentation and network optimization design,” IEEE Sensors Journal, 2023, 23(13): 14522-14533.

[3] Y. Li, B. Zi*, Z. Sun, B. Zhou, and H. Ding, “Implementation of cable-driven waist rehabilitation robotic system using fractional-order controller,” Mechanism and Machine Theory, 2023, 190: 105460.

[4] F. Xu, B. Zi*, Z. Yu, J. Zhao, and H. Ding, “Design and implementation of a 7-DOF cable-driven serial spray-painting robot with motion-decoupling mechanisms,” Mechanism and Machine Theory, 2024, 192: 105549.

[5] B. Zhou, Y. Wang, B. Zi* and W. Zhu, “Fuzzy adaptive whale optimization control algorithm for trajectory tracking of a cable-driven parallel robot,” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023, doi: 10.1109TASE.2023.3309049.

作者：徐锋

责任编辑：谢雅洁

责任校对：向映姣

审核：张强

JME学院简介

JME学院是由《机械工程学报》编辑部2018年创建，以关注、陪伴青年学者成长为宗旨，努力探索学术传播服务新模式。

欢迎各位老师扫码添加小助理-暖暖为好友，由小助理拉入JME学院官方群！

欢迎关注JME学院视频号~

寻觅合作伙伴

有一种合作叫做真诚，有一种发展可以无限，有一种伙伴可以互利共赢，愿我们合作起来流连忘返，发展起来前景可观。关于论文推荐、团队介绍、图书出版、学术直播、招聘信息、会议推广等，请与我们联系。

感谢关注我们！《机械工程学报》编辑部将努力为您打造一个有态度、有深度、有温度的学术媒体！

本文为《机械工程学报》编辑部原创内容，欢迎转载！