一种多机器人协同断路器柔性装配单元及其系统

技术领域

本发明涉及断路器装配制造技术领域，特别是涉及一种多机器人协同断路器柔性装配单元及其系统。

背景技术

断路器作为电力系统中重要元器件，具有超负荷保护、短路保护、欠压保护和漏电保护等作用，在工业、民用等各领域扮演着重要角色。现有的断路器生产方式多为半自动化或人工方式，由于断路器内部结构较为复杂、零件众多，导致现有的生产方式精度较低，冗余机构较多，且一些自动化和半自动化生产装置，由于制造工艺的刚性约束，单工位只能完成简单工序/工艺的生产，磁系统和热系统等关键装配工艺柔性度不高，导致整体生产线的流程长度过长，增加了设备的投资负担；且不同规格型号的断路器组成、结构各不相同，刚性化的生产工艺只能完成单一规格零件和产品的生产和装配，无法适应多种零件、多种规格产品的高效柔性化装配生产需求。

为此，市场上提出了一种柔性装配的方式，即利用工业机器人辅助进行装配，工业机器人具有灵活性高、可操作性强等特点，将工业机器人与柔性装配生产结合，能够适应多变的车间环境，极大节约成本与时间，可以根据生产的需求，灵活的对工艺进行调整，不再局限于单一化、单规格的装配方式，能够大幅提升装配效率。如专利号为“202010002202.5”所公开的“一种断路器柔性自动化装配制造工艺及其配套生产线”和专利号为“201910072689.1”所公开的“一种断路器柔性自动化装配制造工艺及其配套生产线”。前者所提出的方案可以较好对小型断路器进行上料装配操作，后者通过构建数字孪生系统对机器人的轨迹进行观测和优化，为系统构造提供一种新思路。但无论是现有技术，还是上述两个专利均存在两个问题：一、装配工艺的设计和优化均只针对部分生产的改进和优化，但断路器制造过程涉及物料、流水线生产、仓储等多环节，尤其涉及多环节间的交叉配合，仅从物料或者流水线等单一角度进行提升，缺乏从物料到生产，从生产到仓储的全自动化系统性的生产流程。二、在多零件柔性化装配的关键环节，采取个体机器人独立工作的生产模式，个体机器人需要按照先后顺序对多种不同零件进行抓取、位姿调整和装配，由于断路器产品涉及的零件规格和品种较多，加之个体机器人运动能力的限制，该装配环节的单元耗时较为严重，使整个系统生产节拍不流畅、效率较低，极大制约了整个产线系统的产能和效率。

发明内容

本发明的目的是解决上述技术问题，提供一种多机器人协同断路器柔性装配单元及其系统，通过多机器人协同的方式，实现断路器从零件上料到装配制造、再到成品仓储的全自动化生产流程，能够解决现有断路器装配制造工艺所存在的生产工艺设计不完善、生产节拍不流畅等问题，适用于不同规格断路器产品的高效柔性化装配生产，为企业增效降负。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明公开了一种多机器人协同断路器柔性装配单元，包括零件分拣工位、位姿调整工位、自动装配工位、上料分盖工位以及成品装配工位；

所述零件分拣工位包括往返于所述零件分拣工位和所述位姿调整工位之间的零件分拣载具和将所述断路器的内部零件分拣至所述零件分拣载具的零件分拣机器人；

所述位姿调整工位包括往返于所述位姿调整工位和所述自动装配工位之间的位姿调整载具和将所述零件分拣载具上的所述内部零件按预设姿态夹取至所述位姿调整载具上的位姿调整机器人；

所述上料分盖工位包括往返于所述上料分盖工位、所述自动装配工位以及所述成品装配工位之间的断路器载具和用于向所述断路器载具上按预设姿态安放断路器上壳体和下壳体的上料分盖机构；

所述自动装配工位包括用于将所述位姿调整载具上的内部零件安装至所述断路器载具上的下壳体内的自动装配机器人；

所述成品装配工位包括用于将所述断路器载具上的上壳体和所述下壳体组装成断路器的成品装配机器人和供所述成品装配机器人将所述断路器下放的成品输送通道。

优选地，包括沿所述零件分拣工位、位姿调整工位以及自动装配工位输送方向正向输送和反向输送的零件输送轨道和零件回送轨道，所述零件分拣载具和所述位姿调整载具均设置在所述零件回送轨道上，所述零件分拣工位包括将满载的所述零件分拣载具移送至所述零件输送轨道上的分拣回流装置，所述位姿调整工位包括将空载的所述所述零件分拣载具移送至所述零件回送轨道的第一位姿回流装置和将满载的所述位姿调整载具移送至所述零件输送轨道上的第二位姿回流装置，所述自动装配工位包括将空载的所述位姿调整载具移送至所述零件回送轨道的装配回流装置。

优选地，所述零件分拣工位包括供所述内部零件随意散放的零件上料皮带，所述零件输送轨道上设有用于拦截所述内部零件的零件拦截机构。

优选地，所述位姿调整机器人包括用于夹取所述零件分拣载具上的所述内部零件并调整姿态的协作机械臂和用于夹取所述协作机械臂上的所述内部零件并放置所述位姿调整载具上的主机械臂。

优选地，包括沿所述上料分盖工位、所述自动装配工位以及所述成品装配工位正向输送和反向输送的组装输送轨道和组装回送轨道，所述断路器载具设置在所述组装回送轨道上，所述上料分盖工位包括将满载的所述断路器载具移送至所述组装输送轨道上的上料回流装置，所述成品装配工位包括将空载的所述断路器载具移送至所述组装回送轨道的成品回流装置。

优选地，所述上料分盖工位包括用于放置储物盒的上料区，所述储物盒内装有所述上壳体和所述下壳体，所述上料分盖机构包括上料机构和分盖机构，所述上料机构包括壳体输送轨道和用于将储物盒内的所述上壳体和所述下壳体抓至所述壳体输送轨道上的抓取组件，所述壳体输送轨道上设有将所述上壳体和所述下壳体推倒的推倒装置和横栏在所述壳体输送轨道上的拦截装置，所述分盖机构用于将被所述上料拦截装置拦截的所述上壳体和所述下壳体抓取至所述断路器载具上。

优选地，所述零件分拣载具上设有六个安放工位，所述位姿调整载具上设有五个安放工位。

还公开了一种多机器人协同断路器柔性装配系统，包括仓储单元和上述的多机器人协同断路器柔性装配单元，所述仓储单元包括用于存储所述上壳体、所述下壳体以及成品断路器的货架、用于暂存所述上壳体、所述下壳体的储物盒、放置于所述成品输送通道的出料端下方的收集盒以及用于转运所述储物盒和所述收集盒的移动机器人。

优选地，包括用于操控所述位姿调整机器人的多机器人协同控制单元，所述多机器人协同控制单元包括运动学模型模块、协作空间分析模块以及双臂轨迹优化模块。

优选地，包括用于对所述多机器人协同断路器柔性装配单元和所述仓储单元进行监测与管理的数字孪生管理单元，所述数字孪生管理单元包括模型优化模块、运动学控制模块、算法优化模块以及数据交互模块。

本发明相对于现有技术取得了以下技术效果：

1.本发明的提供了一种多机器人协同断路器柔性装配单元，通过多机器人协同的方式，实现断路器从零件上料到装配制造生产流程，零件分拣工位中零件分拣机器人对多种待装配零件进行类别分拣，并将分拣后的同类别待装配零件放到零件分拣载具中输送至位姿调整工位中；位姿调整工位的位姿调整机器人对不同零件的位姿进行调整，其中协作机械臂随机夹取各待装配零件，通过角度旋转将零件的初始姿态调整为自动化装配所需的目标姿态后，主机械臂夹取协作机械臂上的零件放置于位姿调整载具中，通过位姿调整载具输送至零件装配单元；上料分盖工位将未装配的断路器下壳体和上壳体放到断路器载具中传输至自动装配工位；自动装配工位通过自动装配机器人对位姿调整载具中的各待装配零件以及断路器载具中的空壳断路器进行组装成完整的断路器，组装完成好的断路器载具传输至成品装配单元；成品装配单元通过成品装配机器人对断路器载具中已装配好的断路器进行合盖操作，其中多机器人协同柔性装配单元采用多机器人协同作业的方式，实现多种断路器零件的高效柔性化装配，解决现有作业过程中关键单元造成的耗时过长难题。

2.本发明的提供了一种多机器人协同断路器柔性装配系统，包括多机器人协同断路器柔性装配单元和仓储单元，仓储单元为多机器人协同柔性装配提供上料仓储服务和成品的入库仓储服务。

3.本发明的多机器人协同控制单元主要完成多机器人的协同控制，对多机器人臂进行正逆运动学分析、协作空间分析和轨迹优化，在协同作业条件下对断路器多零件位姿进行调整，规划和设计协同机器人臂的轨迹，按照相应的工艺进行协同装配作业。

4.本发明的数字孪生管理单元为整个多机器人协同柔性装配单元与仓储单元提供数字化实时监测与管理功能，该单元主要包括模型处理优化、机器人模型控制、算法优化、数据交互四部分，该部分通过搭建柔性装配产线数字孪生系统，实现虚实同步运行。通过孪生系统的可视化服务，可以实时对产线进行监测，极大保障生产的效率与安全，同时实现多机器人协同优化，提升断路器柔性装配全自动化生产能力和水平。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为多机器人断路器协同装配系统结构示意图；

图2为多机器人协同断路器柔性装配单元结构示意图；

图3为多机器人协同控制单元结构示意图；

图4为仓储单元结构示意图；

图5为数字孪生管理单元结构示意图；

图6为零件分拣载具结构示意图；

图7为位姿调整载具结构示意图；

图8为断路器载具结构示意图；

图9为协作机械臂和主机械臂运动路线示意图；

图10为实现物理车间与孪生系统之间的数据交互连接示意图；

图11为逻辑判断算法的逻辑关系示意图。

附图标记说明：1、多机器人协同断路器柔性装配单元；2、多机器人协同控制单元；3、仓储单元；4、数字孪生管理单元；11、零件分拣工位；12、位姿调整工位；13、上料分盖工位；14、自动装配工位；15、成品装配工位；16、零件输送轨道；17、零件回送轨道；18、组装回送轨道；19、组装输送轨道；21、运动学模型模块；22、协作空间分析模块；23、双臂轨迹优化模块；31、储物盒；32、货架；33、移动机器人；34、收集盒；41、模型优化模块；42、运动学控制模块；43、算法优化模；44、数据交互模块；111、零件分拣机器人；112、零件上料皮带；113、分拣回流装置；114、零件分拣载具；115、零件拦截机构；121、协作机械臂；122、主机械臂；123、位姿调整载具；124、第一位姿回流装置；125、第二位姿回流装置；131、断路器载具；132、上料回流装置；133、上料机构；134、分盖机构；141、自动装配机器人；142、装配回流装置；143、装配拦截装置；151、成品装配机器人；152、成品输送通道；153、成品回流装置；1141、磁组件；1142、手柄；1143、大U；1144、磁芯；1145、磁轭；1146、灭弧室；1311、上壳体工位；1312、下壳体工位；1313、固定装置工位。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本实施例提供了一种多机器人协同断路器柔性装配单元，如图1至图11所示，包括零件分拣工位11、位姿调整工位12、上料分盖工位13、自动装配工位14以及成品装配工位15。

零件分拣工位11包括零件分拣机器人111和零件分拣载具114，零件分拣载具114往返于零件分拣工位11和位姿调整工位12之间，零件分拣机器人111用于将断路器内部的各个零件抓取至零件分拣载具114上，满载的零件分拣载具114会将断路器内部零件运送至位姿调整工位12，然后空载的零件分拣载具114在返回零件分拣工位11重新装载。

位姿调整工位12包括位姿调整机器人和位姿调整载具123。位姿调整机器人用于抓取零件分拣载具114上的断路器内部零件，并调整各内部零件的姿态，按照预设的位姿安放于位姿调整载具123上。位姿调整载具123往返于位姿调整工位12和自动装配工位14之间，满载的位姿调整载具123会将调整姿态后的断路器内部零件运送至自动装配工位14，然后空载的位姿调整载具123在位姿调整工位12重新装载。

上料分盖工位13包括上料分盖机构和断路器载具131。上料分盖机构则按预设姿态将断路器的上壳体和下壳体分别安放到断路器载具131上。断路器载具131往返于上料分盖工位13、自动装配工位14以及成品装配工位15之间，满载的断路器载具131会先将上壳体和下壳体送至自动装配工位14进行下壳体和断路器内部结构的安装，然后将安装后的下壳体和上壳体送至成品装配工位15进行上壳体和下壳体的安装，空载的断路器载具131则会重新返回上料分盖工位13进行上壳体和下壳体的装填。

自动装配工位14包括自动装配机器人141，自动装配机器人141用于将位姿调整载具123上的内部零件安装至断路器载具131上的下壳体内，使各内部零件与下壳体进行组装。

成品装配工位15包括成品装配机器人151和成品输送通道152。成品装配机器人151用于将运送至此的断路器载具131中的下壳体和上壳体进行组装得到成品断路器，并将成品断路器抓至成品输送通道152上进行外送或暂存。

本实例中，如图1至图11所示，包括零件输送轨道16和零件回送轨道17。零件输送轨道16和零件回送轨道17相互平行且输送方向相反。零件输送轨道16沿零件分拣工位11、位姿调整工位12以及自动装配工位14方向输送，零件回送轨道17沿自动装配工位14、位姿调整工位12以及零件分拣工位11方向进行输送。零件分拣载具114和位姿调整载123具均设置在零件回送轨道17上。

零件分拣工位11包括分拣回流装置113，分拣回流装置113能够将满载的零件分拣载具114移送至零件输送轨道16上，然后在零件输送轨道16带动下，分拣回流装置113向位姿调整工位12方向移动。

位姿调整工位12包括第一位姿回流装置124和第二位姿回流装置125。第一位姿回流装置124能够拦截住零件分拣载具114，等位姿调整机器人将断路器内部零件全部夹取至位姿调整载具123上之后，第一位姿回流装置124会将空载的零件分拣载具114移送至零件回送轨道17上，然后返回零件分拣工位11重新装载。第二位姿回流装置125则将满载的位姿调整载具123移送。

自动装配工位14包括装配回流装置142，装配回流装置142能够拦截位姿调整载具123，自动装配机器人141将位姿调整载具123上的内部零件全部安装到断路器载具131上之后，装配回流装置142会将空载的位姿调整载具123推回零件回送轨道17，然后重新返回位姿调整工位12并被第二位姿回流装置125拦截。

进一步，本实施例中，如图1至图11所示，零件分拣工位11包括零件上料皮带112，零件上料皮带112上设有零件拦截机构115。将断路器内部零件随意散放到零件上料皮带112上，零件上料皮带112将内部零件运送至零件分拣工位11后，会被零件拦截机构115拦截，然后零件分拣机器人111会将内部零件分拣至停留在分拣回流装置113处的零件分拣载具114上。作为优选地，零件分拣机器人111采用与零件上料皮带112并联的并联机器人，零件分拣机器人111结合视觉算法对零件上料皮带112运输过来的断路器零件进行零件分拣操作。

本实施例中，如图1至图11所示，位姿调整机器人包括协作机械臂121和主机械臂122两个机械臂。协作机械臂121负责将零件分拣载具114上的内部零件夹起，并带动零件的转换角度，然后主机械臂122夹取转换好角度的零件，并将其按预设姿态放入位姿调整载具上123上。

本实施例中，如图1至图11所示，包括组装输送轨道19和组装回送轨道18。组装输送轨道19和组装回送轨道18相互平行且输送方向相反，组装输送轨道19沿上料分盖工位13、自动装配工位14以及成品装配工位15方向进行输送，组装回送轨道18则沿成品装配工位15、自动装配工位14以及上料分盖工位13方向输送。断路器载具131设置在组装回送轨道18上。

上料分盖工位13包括上料回流装置132，上料回流装置132能够将组装回送轨道18上的断路器载具131进行拦截，然后在上料分盖机构上完断路器的上壳体和下壳体之后，上料回流装置132将满载的断路器载具131移送至组装输送轨道19上。

自动装配工位14包括装配拦截装置143，装配拦截装置143设置在组装输送轨道19上，装配拦截装置143能够将断路器载具131暂时拦截在组装输送轨道19上，等待自动装配机器人141将位姿调整载具上123上的断路器内部零件安装至断路器载具131上的下壳体上之后，装配拦截装置143放行，断路器载具131会继续向成品装配工位15方向移动。

成品装配工位15包括成品回流装置153，成品回流装置153能够将断路器载具131进行拦截，待成品装配机器人151将断路器载具131上的上壳体和下壳体组装为成品断路器并夹送至成品输送通道152上之后，成品回流装置153能够将空载的断路器载具131移送至组装回送轨道18，然后在组装回送轨道18带动下，断路器载具131返回上料分盖工位13。

本实施例中，如图1至图11所示，上料分盖工位13包括上料区，上料区用于放置储物盒31，储物盒31内装有上壳体和下壳体。上料分盖机构包括上料机构133和分盖机构134。上料机构133包括壳体输送轨道和抓取组件，抓取组件用于将储物盒31内的上壳体和下壳体抓至壳体输送轨道上，壳体输送轨道上设有将上壳体和下壳体推倒的推倒装置和横栏在壳体输送轨道上的拦截装置。分盖机构134用于将被上料拦截装置拦截的上壳体和下壳体抓取至断路器载具131上。作为优选地，夹取组件主要由支架、抓手以及滑动气缸组成。分盖机构134主要由支架、抓手以及滑动气缸组成。推倒装置主要由阻挡机构以及支架组成。拦截装置由阻挡装置以及上下滑动气缸组成。当然，以上各部件设置方式不限于上述结构，只要能够实现各自的功能，也可以是其他设置方式。

因为不同形式的断路器内部零件数量不同，本实施例提供了一种应用于内部具有六个内部零件的断路器，具体的如图1至图11所示，零件分拣载具114上设有六个安放工位，六个安放工位分别安放有磁组件1141、手柄1142、大U1143、磁芯1144、磁轭1145、灭弧室1146；位姿调整载具123上设有五个安放工位，其中磁组件1141和磁芯1144安放到一个安放工位中，其余的磁组件1141、手柄1142、大U1143、灭弧室1146各放一个安放工位中。断路器载具131有三个工位，上壳体工位1311、下壳体工位1312、固定装置工位1313。上壳体工位1311用于放置断路器上壳体，下壳体工位1312用于放置断路器下壳体，固定装置工位1313上设有固定下壳体的装置，以防止装配时下壳体发生抖动产生误差。

作为优选地，协作机械臂121的末端执行器包含四个夹距不同的夹爪，针对断路器的磁组件1141、手柄1142、大U1143、磁芯1144、磁轭1145、灭弧室1146的六种零件的不同位姿和大小，选择不同夹距的夹爪进行夹取。针对不同的零件位姿的调整，协作机械臂121根据不同的零件的姿态选择不同的夹爪夹取零件分拣载具114上的零件后，协作机械臂121将末端执行器旋转至协作所需的状态后，主机械臂122同样将末端执行器的夹爪旋转至相应角度，抓取协作机械臂121上的零件完成协作，主机械臂122抓取零件后按照装配所需的位姿进行旋转后通过夹爪将零件放入到位姿调整载具123上。

作为优选地，自动装配机器人141具有四轴机械臂，四轴机械臂上设有柔性夹爪。四轴机械臂针对六种不同规格的零件，选取合适的夹爪，通过四轴机械臂的旋转夹取调整好位姿的磁系统(磁组件1141和磁芯1144)、大U1143、灭弧室1146、手柄1142、磁轭1145五种断路器零件，放置到断路器载具131上断路器下壳体需要装配的位置，装配完成后装配拦截装置143释放，装配完成的断路器载具131传入成品装配工位15。

作为优选地，成品装配机器人151同样具有四轴机械臂，四轴机械臂上设有柔性夹爪，柔性夹爪由滑动气缸以及夹爪组成，其中夹爪的夹距根根据断路器的大小选择设计。

本实施例中，分拣回流装置113、第一位姿回流装置124、第二位姿回流装置125、装配回流装置142以及上料回流装置132均由两部分组成，即推动装置与拦截装置。拦截装置负责拦截载具，推动装置负责将载具进行输送轨道的切换。

实施例2

本实施例提供了一种多机器人协同断路器柔性装配系统，如图1至图11所示，包括实施例1中的多机器人协同断路器柔性装配单元1和仓储单元3。仓储单元3包括储物盒31、货架32、移动机器人33以及收集盒34。货架32用于存储上壳体、下壳体以及成品断路器。通过移动机器人33可将货架32上的上壳体和下壳体抓取至储物盒31内，然后再通过移动机器人33将储物盒31夹至上料分盖工位13处。收集盒34放置在成品输送通道152的出料端下方，用于收集成品断路器。当收集盒34收集满后，移动机器人33便可将收集盒34回收，然后将收集盒34内的成品断路器抓出放置到货架32上，然后移动机器人33将空的收集盒34放回成品输送通道152的出料端下方。作为优选地，移动机器人33包括移动底盘和抓取机械臂，通过移动底盘可带动抓取机械臂移动。

断路器零件位姿调整是产品柔性装配过程中的关键，零件上料过程中其姿态具有随机性，现有的依靠单体机器人的作业方式，作业效率低，制约了生产节拍和产能的提升。为此，本实施例，如图1至图11所示，包括多机器人协同控制单元2。多机器人协同控制单元2包括运动学模型模块21、协作空间分析模块22以及双臂轨迹优化模块23。位姿调整机器人的协作机械臂121和主机械臂122均采用双六轴机械臂，通过多机器人协同控制单元2可使协作机械臂121和主机械臂122之间的协作大大提升装配效率，改善系统生产节拍，避免在协作过程中发生碰撞。具体的流程如下：

首先，通过运动学模型模块21对协作机械臂121和主机械臂122的数学模型进行构建并对其正逆运动学进行分析，根据关节变化求出其末端执行器的位置，使其可以按照机器人运动学约束完成对零件的装配；然后，通过协作空间分析模块22在仿真中的构建协作机械臂121和主机械臂122数学模型并对其操作空间进行分析，通过判断协作空间大小验证协同工作的可行性；最后，为了有效的完成协作机械臂121和主机械臂122之间配合装配零件，通过双臂轨迹优化模块23对协作机械臂121和主机械臂122的轨迹进行优化，使其在规避障碍的同时能够成功到达目标点抓取零件。

运动学模型模块21：根据断路器装配零件工艺选择适配的位姿调整机器人，根据机器人型号获取机器人的D-H参数表，根据D-H参数表对机器人模型进行构建，对构建的机器人模型进行正逆运动学分析，实现对机器人的有效控制，使机器人在装配零件时可以在运动学约束范围内进行，同时可为其协作空间模型构建提供基础。机器人正向运动学分析为在机械臂基座上，可从第一个关节依次变换到机械臂末端关节，求解出机器人末端执行器在装配工艺条件限制下所能到达的实际位置。机器人逆向运动学分析为基于机械臂基座上，由机械臂的末端笛卡尔坐标逆推得机械臂的关节转角，最终求得机械臂的关节的逆解。

协作空间分析模块22：如图9所示，协作机械臂121和主机械臂122对处于随机姿态的断路器零件进行位姿调整时，主机械臂122跟协作机械臂121的起点与路线均不相同，但由于需要配合进行位姿调整以及断路器装配，因此协作机械臂121和主机械臂122协作之间存在协作空间进行协同工作，一个合理的协作空间设置对于双臂机器人工作具有重要保障，需要在协作空间范围内避开障碍物并且顺利完成工作。可操作度是衡量机器人灵活性的重要指标，可操作度越大，机械臂的灵活性越高，对于断路器零件装配越有利。为了使断路器零件可以灵活、高效装配，需要对协作机械臂121和主机械臂122的空间可操作度进行分析。将协作机械臂121和主机械臂122各自的可操作度与正运动学公式结合，采用蒙特卡洛法，可以得到协作机械臂121和主机械臂122各自的操作空间，其中协作机械臂121和主机械臂122各自操作空间的交集即为所求协作空间，对协作空间进行分析是保障机器人灵活运作的前提，同时也为后续轨迹规划工作奠定基础。

双臂轨迹优化模块23：为了实现对断路器零件进行随机姿态的调整，需要协作机械臂121和主机械臂122经过抓取、避障、协作、装配的过程，这四个过程当中存在三个关键点位，机械臂需要到达关键点位后再进行相关操作。这三个关键点位分别为协作机械臂121抓取六种随机位姿断路器零件时的位置，双臂协同抓取零件完成位姿调整时的位置、主机械臂122完成协作抓取后按照工艺所需位姿对零件进行装配时的位置。具体为协作机械臂121需要在抓取零件后将末端执行器旋转至协同工作的状态，同时主机械臂122通过协作配合抓取零件，完成协作后将零件按照所需姿态放入载具中。在这过程中，机械臂需要在关节角度限制范围内，以最短路径到达关键点位。该工艺过程中，协作机械臂121和主机械臂122在运动的过程中不能相互碰撞，并且不允许碰到零件载具等障碍物。为了解决协作机械臂121和主机械臂122在进行断路器零件位姿调整时遇到的问题，采用强化学习方法使位姿调整机器人根据零件装配环境进行探索,学习在装配不同零件的环境中做出最优的动作决策，完成任务。

协作机械臂121和主机械臂122根据当前零件位姿调整的状态调整策略执行动作转换到新的装配状态,通过对奖惩函数的设定计算出该装配行为的奖惩值并反馈给双臂机器人。协作机械臂121和主机械臂122通过对装配环境的不断摸索，根据装配策略执行零件位姿调整的动作，生成大量的样本数据，强化学习算法利用这些样本对协作机械臂121和主机械臂122的轨迹进行优化，改进零件装配环境下协作机械臂121和主机械臂122姿态调整的策略，经过不断的迭代学习，协作机械臂121和主机械臂122获得最优的轨迹对零件位姿进行调整。

由于协作机械臂121和主机械臂122需要达到关键点位以及在运动过程中不能发生碰撞，因此协作机械臂121和主机械臂122的末端执行器之间的距离至关重要，过远或者过近都不利于零件的抓取与位姿调整，因此如何使末端执行器精确到达关键点位且在过程中不发生碰撞是双臂机器人轨迹优化的关键。在强化学习算法中引入人工势场法来对奖惩函数进行设定，当机械臂靠近关键点位时，对其进行奖赏，否则进行惩罚。同时，为了避免机械臂在装配零件时双臂之间发生碰撞，当机械臂末端执行器靠近另一末端执行器时，对其进行惩罚，反之进行奖赏，公式如下列所示

其中，D为机械臂末端执行器与关键点位之间的距离，随着时间变化而变化，D

采用多机器人协同控制单元2后，成功率如下表所示：

由于灭弧室是所有零件里最规则的，机器人通过该算法的训练后对灭弧室的抓取率最高，达到96％，由于大U规则不均匀且较小，抓取较困难，成功率只有88％，但从整体来说，五种零件的抓取成功率符合预期的结果，证明引入奖励函数的强化学习能够有效的使机器人到达目标点抓取零件，从而可以应用于该系统方案，证明该算法在系统方案上的有效性。

为了实现对整个柔性装配生产的监测与管理，本实施例中，如图1至图11所示，包括数字孪生管理单元4，数字孪生管理单元4包括模型优化模块41、运动学控制模块42、算法优化模块43以及数据交互模块44。数字孪生管理单元4用于对多机器人协同断路器柔性装配单元1和仓储单元3进行监测与管理。

模型优化模块41在模型优化处理中，采用自适应权重删减法对模型进行优化。运动学控制模块42为机器人添加运动学控制算法对机器人模型进行运动控制。为了解决多机器人系统复杂的逻辑关系，算法优化模块43采用逻辑判断算法对多机器人状态进行判断，优化系统运行。数据交互模块44通过数据的交互传递连接虚拟跟实物单元，对机器人的运动轨迹、装配状态以及各单元之间工艺制造流程等信息进行实时显示，从而实现断路器柔性装配数字孪生系统的搭建与同步映射，以实现对物理生产单元(即对多机器人协同断路器柔性装配单元1和仓储单元3)的实时监测与管理。

模型优化模块41：随着后期不断运行，数据量的增加，如果模型的点面数过大，对内存的消耗造成负担，影响运行速率，对模型的优化是数字孪生的前提。优化的基本前提是在不影响模型的外观条件下尽可能使模型的面数、点数减少，从而优化模型数据量，提高计算效率。传统LOD算法通过对模型分层，保留最高层级的模型来对模型进行优化。该方法在处理模型时对模型精细度划分不足，处理完的模型仍较为粗造、平滑性较差。因此本模型优化模块41采用自适应权重删减对模型进行处理，该方法可以根据权重大小对模型的点面数进行删减，做到模型精细处理，能在很好地保持模型平滑性的前提下优化模型。自适应权重删减法公式如下式所示：

式中，P

根据公式计算出W后，对较大权值W的三角形进行删除，完成后根据公式重新计算权重k

如图4所示，以实际机械臂运动学约束为基准，通过对构建优化完成后的孪生模型添加优化算法，完成机械臂孪生模型运动学控制。流程如下所示，通过对机器人的运动学模型进行分析，编写运动学算法代码，绑定各关节模型之间的运动学关系，完成对机械臂运动学约束,最后通过代码控制孪生模型运动。

算法优化模块43：对算法进行优化，根据图9所示，在构建孪生系统过程中，由于系统由多机器人单元构成，每个单元工艺较为复杂，各单元之间存在复杂的逻辑关系，为了简化系统的逻辑运行、提升系统性能，采用逻辑判断算法来对多机器人的运动状态进行优化。该方法为通过对多机器人自身设置包围盒，包围盒之间通过碰撞检测来判断是否会发生危险，同时在危险区域设置一个包围盒作为检测条件，当机器人自身的包围盒发生碰撞或者进入该区域时检测到危险的存在，通过算法判断使协作机器人停止工作，当越过该危险区域时，边界区域不存在chooseobj，退出检测正常运行，协作机器人开始运行。

数据交互模块44：根据图10所示，为了实现物理车间(对多机器人协同断路器柔性装配单元1和仓储单元3)与孪生系统之间的数据交互连接，通过PLC控制器对实际物理车间产生的数据进行采集，将采集到的数据通过以太网传输到中间件上，最后通过网络协议转换发送到虚拟系统当中，数字孪生车间对数据进行接收与识别,同时根据传输来的信号进行设备识别与故障检测，同时将数据传输至车间服务系统进行优化与处理。车间服务系统通过对产线数据进行分析和优化，最终实现孪生系统的运行和动态显示，同时将优化数据传送至数据库进行存储。

增设数字孪生管理单元4后，传统LOD算法与自适应权重算法优化结果对比，如下表所示：

如上表所示，以六自由度机械臂的某个关节为模型进行优化，分别采用传统LOD算法以及自适应权重删减算法优化，通过优化前后的对比可以发现，在模型的形状、效果没发生改变的前提下，采用传统LOD算法优化的模型面数从560462减少为263542，优化效率提升53.98％，点数从280237减少为156341，优化效率提升了45.21％。采用自适应权重删除法优化的模型面数从560462减少为172310，优化效率提升69.36％，点数从280237减少为106161，优化效率提升了62.11％。证明本实例改进的算法相较于传统的算法能最大限度的降低模型的点面数，优化效率更高、效果更好。

本实例采用逻辑判断算法对系统性能进行优化，通过碰撞检测来对多机器人状态进行判断，在危险区域设置一个包围盒，当机器人运动到该位置时通过碰撞检测检测判断危险是否存在，通过算法判断是否使协作机器人停止工作，当越过该危险区域时，退出检测正常运行。为了检测该算法对系统优化的作用，表2为算法优化前后系统内存、FPS、故障率的对比如下表所示：

如上表所示，该表分别从内存占用率、FPS、故障次数三方面来判断，通过表中的数据可以看出，随着系统的运行，内存占用率在优化后得到显著提升。FPS的帧数越高，画面越流畅，在该算法优化后系统的FPS得到显著提升，有效地解决运行时间长掉帧严重的问题。从故障次数可以看出，随着时间的运行，故障次数增加逐渐减小，系统逐渐稳定，从而证明该算法能够有效的优化系统，增加系统的稳定性与流畅性。

为了验证虚拟系统的有效性，将物理装配单元与虚拟系统连接，将系统的初始状态调整成与物理操作单元一致，通过观察物理单元的操作流程来对机器人的状态进行判断。通过物理单元装配工艺的数据发送到虚拟系统上来完成虚拟系统的精准装配，从而可以动态实时的监测系统的运行或故障状态。同时可以对双臂进行轨迹的跟踪测试，判断其是否按照运动学算法来运行，判断其是否能在协作空间中安全协作，对实际研究双臂协作有着重要意义。

当真实物理产线遇到问题时会发送信号到孪生系统当中，孪生系统接收到故障信号后相应的故障单元会变亮，便于我们及时发现故障所在。当系统某一单元发生故障时，所在问题的单元就会亮起红灯，整个系统就会停止工作，当切入到该单元的工作界面时，整个系统的数据都会变成橙红色以及停止更新，方便操作人员及时发现产线的故障。

为了验证本实例设计方案的有效性，通过可视化服务系统对数据进行采集，将本实例所设计的双臂机器人协作装配与传统单臂机器人装配方案进行对比，结果如下表所示：

如上表所示，将本实例所设计的双机器人手臂协作方案相比较于传统的单臂机器人装配方案进行对比，分别从装配时间、累计路径长度以及装配精确率来比较。从装配时间对比来看，装配磁轭时间可以节省6.71s，优化率可达63.48％，证明本实例所提出的方案能够大大节约装配时间，改善整个系统的节拍，提升整体性能。从装配零件的累计路径代价来看，双机械臂协同工作能够更好的规划装配路径，能大大减少装配时的冗余路径，从而可以减少机器人装配时的耗能。从装配准确率来看率来看，双机器人协作装配的精确率整体优于单机器人装配，对产品合格率有重要保障。

本发明中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。