工業機器人在汽車總裝車間的應用

鐘和輝 吳耿雄 李曉東 秦子銘

摘要：對工業機器人的構造及發展進行了梳理，對其在汽車總裝車間的應用難點進行說明，并對其在汽車總裝車間的推廣方向進行探討。

關鍵詞：工業機器人;汽車;總裝車間

0? 引言

工業機器人是面向工業領域的多關節機械手或多自由度的機器裝置，靠自身動力和控制能力來實現各種功能，是一種能自動執行工作的機器。工業機器人具有工作效率高、穩定可靠、重復精度好、能在高危環境下作業等優勢，在傳統制造業、特別是勞動密集型產業的轉型升級中將發揮重要作用[1]。汽車行業屬于技術密集、資金密集、勞動密集型行業，工業機器人在沖壓、焊裝、涂裝、總裝四大整車生產車間均有不同程度的運用，在面臨轉型升級的當下仍有巨大發展空間，尤其對于勞動密集、機器人運用程度較低的總裝車間。為此，本文就工業機器人的構造及發展進行梳理，對其在汽車總裝車間的應用難點進行說明，并對其在汽車總裝車間的推廣方向進行探討。

1? 工業機器人概述

1.1 工業機器人歷史發展

工業機器人，美國機器人協會定義為：“用來進行搬運機械部件或工件的、可編程序的多功能操作器，或通過改變程序可以完成各種工作的特殊機械裝置”[2]。

已知最早的工業機器人，是1938年3月Meccano雜志登載由格里菲斯P·泰勒設計完成的搬運機器人（如圖1）。該機器人幾乎完全是用吊車狀裝置構成，由單個電動機提供動力，可實現五軸的運動。1956年創立的世界上首個機器人制造公司制造出了稱為“Unimate”的機器人。這是全球第一臺數字化可編程的現代工業機器人，采用示教再現形式生成程序，程序可記憶和重復。1969年“斯坦福機械臂”機器人被發明，這是一款全電動6軸鉸接式機器人，在可達空間內可以設計機械臂的任意運動路徑。1973年，ABB和KUKA將工業機器人推向市場。ABB的IRB 6是世界上第一款微處理器控制全電動的商業化工業機器人。KUKA的第一代機器人稱為FAMULUS，具有6個驅動軸。在1970s后期，許多公司進入了工業機器人制造領域，進入行業快速發展時期。目前，國際工業機器人領域四大標桿企業分別是瑞典ABB、德國KUKA、日本FANUC和日本安川，它們的工業機器人本體銷量占據了全球市場的半壁江山，也幾乎占據了主流汽車整車制造領域運用的所有份額。

1.2 工業機器人組成結構

工業機器人由主體、驅動系統和控制系統三個基本部分組成。

主體即機身和執行機構，執行機構包括臂部（手臂）、腕部和手部（如圖2），有的機器人還有行走機構。從執行機構來看，工業機器人總體上分為串聯機器人和并聯機器人（如圖3）。串聯機器人的特點是一個軸的運動會改變另一個軸的坐標原點，而并聯機器人所采用的并聯機構，其一個軸運動則不會改變另一個軸的坐標原點。大多數工業機器人有3～6個運動自由度，六自由度機器人已具有完整空間定位能力，可到達作業范圍中的任意位置。自由度多于6的機器人，多余的自由度可用來改善機器人的靈活性、運動學和動力學性能，提高避障能力。

驅動系統包括動力裝置和傳動機構，用以使執行機構產生相應的動作，主要包括液壓驅動、氣壓驅動和電機驅動。由于液壓系統存在泄露、噪聲和低速不穩定等問題，并且功率單元笨重和昂貴，目前只有大型重載機器人、并聯加工機器人和一些特殊應用場合使用液壓驅動的工業機器人。氣壓驅動具有速度快、系統結構簡單、維修方便、價格低等優點。但是由于氣壓裝置的工作壓強低，不易精確定位，一般僅用于工業機器人末端執行器的驅動。電機驅動是現代工業機器人的一種主流驅動方式，電源在工廠易于獲得且穩定易控，結合直流伺服電機、交流伺服電機、步進電機和直線電機等的不同特性的運用，具備速度快、精度高、結構簡單、易于模塊化的優點。

控制系統是識別機器人實時狀態，并按照輸入的程序對驅動系統和執行機構發出指令信號，并進行控制。一般由機器人操作系統（robot operating system，ROS）實現。ROS提供標準操作系統服務，包括硬件抽象、底層設備控制、常用功能實現、進程間消息以及數據包管理?，F有的機器人操作系統架構主要有基于Linux的Ubuntu開源操作系統，不同機器人廠家進行二次開發，形成不同的操作界面及程序模式。

2? 工業機器人在總裝車間應用的難點

在汽車整車生產沖壓、焊裝、涂裝、總裝四大車間中，工業機器人都有不同程度的使用。沖壓主要以板材沖壓成型為主，焊裝以白車身焊接為主，涂裝以白車身噴涂為主，其作業內容均相對比較集中，各工序作業內容基本一致，機器人方案通用化程度高，如在沖壓車間的搬運機器人、焊裝車間的焊接機器人、涂裝車間的涂裝機器人得到廣泛的使用。而總裝車間主要工作是汽車整車的裝配，是按照生產線布置及組織形式，借助人工、設備、工具，把數以千計的各種零部件，按著一定的技術要求組裝成整車的工藝過程，具有作業內容多、安裝零件多、使用工具多、技術要求多等特點，在機器人的使用推廣上存在較多困難。

2.1 生產布置導致機器人定位困難

根據汽車產品生產產量、產品結構特點、質量要求等不同，所采用的裝配組織形式也不同。固定式裝配，即裝配的基礎件安裝在固定的裝配工作臺上或工作地的固定支撐架上，由一組工人將待裝件按著工藝要求逐一安裝到基礎件上，一直到完成汽車產品的裝配任務。流水裝配，即借助于懸掛鏈、滑板鏈、板鏈等型式的輸送裝置（如圖4），裝配對象從一個裝配車位到下一個裝配車位，是按著一定的生產節拍（時間）要求，進行流動生產。目前，大規模生產的車間為確保效率及產量，大都采用流水裝配方式。裝配對象在按節拍流動，加之輸送鏈的左右擺動及前后竄動，導致其位置不斷變化，機器人難以與裝配對象隨動或建立穩定的相對位置，無法進行工作。

2.2 零件多樣導致機器人通用困難

總裝車間需要安裝數以千計的零部件，每個零部件形狀千差萬別，為了夾持固定零件，需為機器人對每一種零件都設計安裝專用夾具，難以實現一臺機器人安裝多種零件，難以實現機器人使用的通用化及標準化。零部件材質也差異巨大，不但有底盤零件、支架、加強件等剛性零部件，也有線束、拉索、管路、飾件等柔性零部件，柔性零部件無法像剛性零部件一樣夾持和安裝。柔性零件的不確定變形，也使機器人無法實現重復定位的抓取及安裝。

2.3 裝配復雜導致機器人控制困難

在總裝車間，零件通過多種連接方式安裝裝配到車身上，如通過螺栓螺母連接、膠釘連接、卡扣卡爪連接、卡箍連接、扎帶捆扎、不干膠粘合、過盈配合等。為完成安裝，人員裝配動作也是多種多樣，按本田作業統計多達89種操作動作，而且各零部件的裝配往往一個動作是無法完成，需要多種操作動作的組合才能完成，這對機器人的動作模擬實現來說存在巨大的挑戰。對于不同裝配連接方式，也有不同的安裝技術要求即品質要求，如力矩、距離、角度、間隙、段差，而且在許多的零部件裝配中品質要求不單一，要同時保證多項品質要求，有時各項品質要求相互影響制約，需在裝配時綜合判斷;對于過盈配合安裝時，安裝的力度還需要人手感覺的模糊判斷。正是由于多因素的影響，每一次裝配操作的均存在著差異，需綜合判斷、模糊判斷，這正是機器人相比于人工的弱項。

3? 工業機器人在總裝車間推廣的方向

3.1 提升生產線上裝配車的定位精度

為克服流動生產線上裝配車體定位困難的問題，雖無法將整個生產線進行靜止定位，但可以通過設置快速進入、快速移出的車位設置，在連續流動的生產線節拍中，搶出部分時間，讓在快進、快出車位中間的少數車位靜止，從而實現少數車位固定式裝配方式，形成靜止作業區，以便于裝配車體的定位，如圖5。

由于承載裝配車的輸送鏈吊架或滑板數量眾多，尺寸存在偏差，單是將裝配車位停止，還不足以實現該車位每一臺裝配車的精準定位，還需對停止實現的機構進行優化及精度提升。例如對輸送鏈移動方向的停止擋塊由單向停止定位變更為雙向定位夾緊、對非移動方向設置專門機構進行扶正夾緊等。以上措施均是將裝配車體盡可能的通過各類夾具或夾持機構，固定到設定的原點位置。機器人則以此統一的原點位置，定位裝配車體進行相關的操作。

受限于夾持點數量及夾持機構的剛度有限，其定位精度也是有限的，對于有進一步定位精度要求的車位，就必須對定位情況進行實際測量，得出偏差值進行修正，以此進一步提高定位精度，如圖6?？赏ㄟ^設置關鍵尺寸方向的光柵定位裝置或激光測距裝置，對夾緊的車位進行測量，得出其相對于理想原點位置的偏差，并將偏差值傳遞給機器人進行修正計算從而得出裝配車體的實際定位位置。目前光柵定位及激光測距裝置，正逐步被布置更為便利的視覺識別定位裝置取代，通過攝像頭對裝配車體上盡可能相距遠的至少三個特征點進行拍攝照片，將此照片與理想原點位置時特征點照片進行對比，得出特征點的位置偏差，并通過至少三個點的偏差數據計算出裝配車整體的位置偏差，再反饋機器人進行修正。

3.2 機器人主體與作業夾具接口的通用化

在總裝車間為應對夾持安裝多種零件，需設計制作多種作業夾具，但一旦將其中一個夾具固定安裝在某臺機器人上，則該臺機器人只能夾持安裝該夾具對應的零件，嚴重限制了該臺機器人的通用性。即使是有些機器人在主體手部上安裝2～3個夾具，也只是在一定程度上提升，但借鑒數字加工中心機床更換刀頭的方案，則情況就大為改觀。機器人本體與各類作業夾具間的連接設計為通用的手部接口，形成標準的模塊設計，如將機器人本體設計為接口的公端、作業夾具設計為接口母端。機器人通過此通用接口，根據夾持安裝零件的需要，與各類型作業夾具實現快速的自動連接，就如數字加工中心機床根據需要自動更換刀頭一樣。此設計思路在螺栓擰緊機器人方案中，通過通用接口快速更換不同的擰緊軸套筒，已有成熟的應用實踐;在移栽搬運機器人方案中，也有大量通過通用接口快速更換托盤，搬運不同零件的應用實踐。

3.3 機器人感知實現裝配要求的閉環控制

為實現總裝車間零件裝配技術條件復雜多樣的要求，必須使用機器人感知技術對裝配過程及結果進行檢測。早期的機器人只能根據設定的程序或是根據示教軌跡，進行動作的循環重復。隨著各類傳感器技術的發展，機器人能通過傳感器，收集感知各種自身內部狀態，如角度、位移、速度、加速度、力和力矩等。并把狀態從信號轉變為機器人自身或者機器人之間能夠理解和應用的數據、信息，從而實現機器人感知能力。機器人具備感知這些自身狀態的能力后，就能夠根據實時感知的信息對自身的動作進行及時調整，對出現的偏差進行及時修正，實現機器人動作過程的閉環控制，達成整車裝配中更為復雜的技術條件。對一些相互影響的技術條件，如螺栓擰緊時的力矩和角度，也能實時檢測并根據設定的權重算法或條件，進行綜合判斷及模糊判斷。

而隨著視覺識別技術的發展，機器人感知技術又上升了一個新高度。原有的傳感器感知的都是機器人自身的狀態信息，不是裝配產品的實際品質信息，如間隙、角度、方向等，要感知識別這些信息又無法為每一臺裝配產品增設傳感器，而視覺識別技術則解決了這一難點。在機器人上增設二維或三維攝像頭，用其對裝配產品的關鍵點進行拍攝照片，通過視覺識別技術進行測量或與標準照片進行比對，從而感知識別出裝配產品的實際品質信息，并通過感知的信息對機器人的動作進行及時調整，修正偏差，實現了機器人動作結果即裝配產品最終品質的閉環控制。視覺感知技術，目前已是工業機器人感知的一個重要發展方向，目前已有通過機器視覺識別技術，替代人工質量檢查的應用案例，如圖7。

4? 結論

雖然汽車總裝車間裝配內容、要求、方法龐雜，但隨著定位精度的提升、夾具接口的通用化提升、機器人感知技術提升，機器人已經能夠逐步勝任汽車總裝裝配車間的工作。同時，結合機器人深度學習及模糊判斷算法等人工智能技術的不斷發展，將賦予機器人應對更為復雜場景的能力。

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