航空裝備深腔作業超備援機器人路徑實時跟随方法與試驗
飛機是典型的具有複雜結構、複雜系統的高端裝備，在制造、裝配、維護等環節存在諸多極其複雜、狹小的深腔空間作業任務，如航空發動機檢修、電控線纜裝配、油箱内部檢測等。
由于操作空間狹小，智能化機電裝置應用難度大，長期依賴勞工手工實作。在高服役性能飛機制造、智能制造的大背景下，探索基于高靈活度機器人的智能制造技術極其必要。仿蛇形的超備援機器人具有大長徑比結構，運動靈活性高，在飛機等裝備的複雜深腔任務中具有廣泛應用前景。考慮目标環境的複雜性和機器人備援多解性，超備援機器人的運動軌迹規劃技術一直是國内外學者關注的焦點。
超備援機器人運動規劃技術主要分為雅可比僞逆法、脊線法、智能優化方法、幾何法。Colomé等提出了基于阻尼最小二乘法的雅可比僞逆改進算法，避免了奇異位姿。
內建臂形限制的增廣雅克比僞逆矩陣，實作了限制下的運動學逆解。雅可比僞逆法是求解超備援機器人的運動學逆解的有效方法，但該方法求解效率較低，不适用于實時高效控制。
二維超備援度機器人的“脊線”規劃方法，并逐漸形成了模态函數曲線、空間圓弧曲線、貝塞爾曲線等規劃方法。此類方法一定程度上限制了超備援機器人的運動能力，在超備援機器人狹小空間實時控制任務中應用受限。
通過BP神經網絡進行蛇形臂機器運動規劃，該方法具備控制參數少、精度高的優點。面對複雜環境，基于幾何疊代的Fabrik算法，實作了關節節點沿自身臂形高效比對。
基于幾何疊代的末端跟随方法，實作了高效的末端跟随運動，幾何法通過自身構型進行運動更新，存在一定的疊代誤差，是以易引發機器人的運動偏差。
為了充分發揮超備援機器人靈巧的空間避障能力，王俊剛等提出了基于路徑點比對的路徑跟随算法，實作了較高精度的實時路徑跟随。
基于最優化理論的路徑跟随方法，即通過優化機器人與路徑偏差函數，獲得較高精度的跟随效果。路徑跟随方法兼顧了機器人的運動精度和求解效率，在超備援機器人狹小空間運動中具備較大優勢。
超備援機器人狹小空間運動規劃方法的實時性與準确性尤為重要。運動規劃算法的解算時延過大會導緻操作者無法根據視覺回報畫面準确操作，引發機器人與環境之間發生幹涉。
仿真平台與試驗分析
為了進一步驗證算法有效性，開發了基于ROS-Gazebo架構的遙控操作虛拟仿真平台。通過對本仿真平台裡的機器人末端工具、目标環境進行适應性更換，可以為操作者提供一個可視化的虛拟仿真訓練功能，增加了操作安全性，同時也為數字孿生式操作提供了可能。
超備援機器人遙控操作虛拟仿真平台開發流程如下：
（1）基于機器人Solidworks模型導出URDF檔案與STL檔案，并将URDF檔案精簡為Xacro檔案，實作對機器人的文本化描述。
（2）編寫YAML檔案，配置機器人運動控制器，添加虛拟關節電機并配置相關變量。
（3）寫搖桿外部控制程式，該程式包含超備援機器人正逆運動學、路徑跟随算法、邏輯操作功能和通信功能，可将控制變量發送到虛拟機器人電機進行運動控制。
實時路徑跟随運動試驗
為了進一步驗證算法有效性，基于21關節自由度超備援機器人和深腔結構件開展了路徑實時跟随運動試驗。
試驗平台由超備援機器人、控制中心、末端執行器（相機）、試驗環境構成。機器人伺服電機與傳感器等元件通過EtherCAT總線連接配接，并與Beckhoff工控機建立通信。
機器人通過TwinCAT平台進行運動控制，操作者可通過操作搖桿實作機器人的跟随運動。
試驗環境為模拟某航空結構件的透明闆材箱體。
由于試驗環境擺放的位置不固定，操作者需通過觀察機器人末端攝像頭回報的圖像畫面判斷機器人下一步前進方向，即通過操作遙控搖桿上方向按鍵生成機器人末端運動路徑離散點集合，并基于本文所提出的實時路徑跟随運動算法控制機器人運動。
結論
（1）提出考慮運動限制的自适應二分搜尋的超備援機器人路徑跟随算法，保證關節轉角均在±30°範圍，實作0.413ms單次求解。
（2）路徑跟随算法具備較高的運動精度。機器人關節角度未超限情況下，給定空間圓錐形曲線的最大運動誤差為0.011mm。
（3）基于ROS-Gazebo搭建了超備援機器人遙控操作虛拟仿真平台，實作了機器人算法高效安全驗證與操作訓練。
（4）進行了超備援機器人的深腔空間實時控制試驗。試驗結果表明，本文提出的路徑跟随算法可有效應用于深腔空間任務作業。
參考文獻
[1]姚豔彬 , 杜兆才 , 魏志強 . 蛇形臂機器人裝配系統研究 [J]. 航空制造技術 , 2015,58(21): 26–30.
[2]王俊剛 , 湯磊 , 谷國迎 , 等 . 超備援度機械臂跟随末端軌迹運動算法及其性能分析 [J]. 機械工程學報 , 2018, 54(3): 18–25.
