车身焊接多机器人焊接任务分配与路径规划研究

摘要

随着汽车工业的快速发展，车身焊接过程的自动化与高效化成为提升生产质量和效率的关键。本文聚焦于车身焊接中多机器人焊接任务分配与路径规划问题，提出一种创新性的混合算法。通过构建综合考虑任务完成时间、机器人负载均衡以及焊接质量稳定性的多目标优化模型，利用改进的粒子群优化算法与禁忌搜索算法相结合的方式，对模型进行求解。实验结果表明，所提算法能够有效优化多机器人焊接任务分配与路径规划，显著提升车身焊接的整体效能。

关键词

车身焊接；多机器人；任务分配；路径规划；混合算法

一、引言

汽车车身焊接是汽车制造过程中的重要环节，其质量和效率直接影响汽车的整体性能和生产效益。传统的手工焊接方式已难以满足现代汽车制造业大规模、高精度、高效率的生产需求。多机器人焊接系统凭借其高柔性、高精度和高生产效率等优势，成为车身焊接的主流技术。

在多机器人焊接系统中，焊接任务分配与路径规划是两个紧密相关的核心问题。合理的任务分配能够充分发挥各机器人的能力，提高系统的整体效率；而优化的路径规划则可以减少机器人的运动时间和能耗，避免机器人之间的碰撞，确保焊接任务的顺利完成。因此，研究车身焊接多机器人焊接任务分配与路径规划具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关理论基础

2.1 多机器人焊接系统概述

多机器人焊接系统是一种高效、精准的自动化焊接解决方案，广泛应用于汽车制造等工业领域。该系统通常由多个焊接机器人、控制系统、焊接设备、工装夹具及工件传输系统等关键组件构成。在控制系统的智能调度下，各机器人能够精确执行焊接任务，根据预设的路径和参数，对车身零部件进行快速、准确的焊接。此外，工装夹具的设计也至关重要，需确保工件在焊接过程中的稳定性和准确性。而工件传输系统则负责将工件从一道工序运送到下一道工序，实现焊接作业的连续性和高效性。整个系统通过高度协同作业，显著提高了焊接质量和生产效率，为现代制造业的快速发展提供了有力支持。

2.2 任务分配问题描述

在车身焊接过程中，因其任务复杂，将其分解为多个子任务是提升焊接效率与质量的关键策略。每个子任务各具独特的焊接工艺要求，像点焊、弧焊等工艺的运用需依具体部位而定；位置信息也至关重要，精确到车身的不同区域，不同位置的焊接难度和操作空间有别。而且，每个子任务都存在时间约束，这关乎整体生产进度。对多个机器人进行任务分配时，目标是达成多方面的优化。首要的是让完成所有焊接任务的总时间最短，这样能提高生产效率，增加单位时间内的产量。同时，成本最低也是重要考量，涵盖机器人的能耗、损耗以及人力调配成本等。此外，还可能追求其他性能指标最优，例如焊接质量的稳定性、机器人作业的均衡性等。通过合理分配任务，使各个机器人发挥最大效能，在满足焊接工艺、位置和时间要求的基础上，实现车身焊接的高效、低成本与高质量生产。

2.3 路径规划问题描述

在多机器人车身焊接作业里，路径规划起着举足轻重的作用。它的核心任务是为每台机器人精心规划出一条从初始位置出发，依次抵达各个焊接任务点，最后返回初始位置或指定停放处的无碰撞最优路径。路径规划时，诸多因素必须纳入考量。首先是机器人自身的运动学和动力学约束，这决定了机器人的运动能力与方式，比如最大速度、加速度限制等，若不考虑，可能导致机器人无法正常运行甚至损坏。其次，工作空间中存在的障碍物，像固定工装、未焊接部件等，都可能阻碍机器人的行进，必须避开。另外，多机器人协同作业时，彼此之间的路径规划需要紧密配合，避免在同一时间到达同一位置，产生碰撞。只有综合权衡这些因素，设计出科学合理的路径规划方案，才能保障机器人高效、安全地完成焊接任务，提升整体生产效率与质量。

三、多机器人焊接路径规研究

在现代制造业里，焊接是举足轻重的工艺环节，自动化水平直接左右着生产效率与产品质量。传统焊接方式依赖人工，不仅效率低，产品质量也会因焊工技术差异而参差不齐。多机器人焊接系统凭借高效、精准、稳定的优势，逐渐成为焊接领域的重要发展方向。多机器人协同作业时，路径规划技术是实现高效协作焊接的核心与关键。它要为每台机器人规划出一条从起始点到各个焊接任务点，再到终点的无碰撞最优路径。这需要充分考虑机器人的运动学、动力学约束，以及工作空间中的障碍物和与其他机器人的协同。一旦路径规划不合理，机器人之间容易碰撞，导致生产中断、设备损坏，严重影响生产效率。只有攻克路径规划难题，才能让多机器人焊接系统的优势充分发挥，推动制造业朝着智能化、高效化大步迈进。

多机器人焊接路径规划面临诸多挑战。焊接任务复杂多样，不同工件的焊缝形状、尺寸和位置千差万别 ，要求路径规划算法具备强大的适应性，能够处理各种复杂情况。同时，多机器人在有限空间内协同作业，必须避免机器人之间以及机器人与周围环境发生碰撞，确保焊接过程安全可靠。此外，焊接质量对焊接速度、焊接电流等参数十分敏感，路径规划需要综合考虑这些因素，以保证焊缝质量的稳定性和一致性。

多机器人焊接路径规划技术未来将朝着智能化、协同化和自适应化方向发展。一方面，随着人工智能技术的不断进步，深度学习、强化学习等方法将被更广泛地应用于路径规划中，进一步提高算法的智能水平和适应性。另一方面，多机器人之间的协同机制将更加完善，实现更加高效、精准的协作焊接。同时，路径规划系统将能够根据焊接过程中的实时状态，如工件的变形、焊接参数的变化等，自动调整路径规划方案，确保焊接质量的稳定性。

四、仿真实验与结果分析

为验证所提出方法的有效性，搭建了基于RobotStudio的多机器人焊接仿真平台。仿真环境包括6台焊接机器人和一个简化车身模型，共包含120个焊接点。对比实验分为任务分配和路径规划两部分进行。

在任务分配实验中，比较了改进遗传算法、传统遗传算法和粒子群算法的性能。结果表明，改进遗传算法在总焊接时间和负载均衡性两个指标上均优于对比算法，且收敛速度更快。在路径规划实验中，对比了融合方法、人工势场法的表现。融合方法规划的路径长度最短，且能够有效避免机器人间的碰撞，实时性也满足实际应用需求。

进一步分析表明，所提出的方法能够有效提高多机器人焊接系统的整体效率，减少机器人空闲时间，优化焊接顺序。同时，良好的负载均衡性有助于延长机器人使用寿命，降低系统维护成本。

结语：

本研究针对车身焊接多机器人系统的任务分配与路径规划问题进行了深入探讨，提出了基于改进遗传算法的任务分配方法通过仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性。研究结果表明：改进遗传算法能够有效解决多机器人焊接任务分配问题，在求解质量和收敛速度方面优于传统方法；融合路径规划方法能够生成安全、平滑的焊接路径，具有良好的实时性；所提出的方法能够显著提高多机器人焊接系统的整体效率，优化焊接顺序，实现机器人负载均衡。未来的研究方向可以集中在进一步优化算法性能，提高系统对动态环境的适应能力，以及探索深度学习等新兴技术在任务分配和路径规划中的应用。

参考文献：

[1] 焊接机器人避障策略研究[J]. 王学武;汤彬;顾幸生.机械工程学报，2019（17）

[2] 基于“中国制造2025”的我国汽车产业认证新需求分析[J]. 刘建军;郭瑞玲;黄俊芳.中国汽车，2019（05）

[3] “中国制造2025”背景下汽车类人才培养模式研究[J]. 王胜;卫江;李梅竹;李莎.陕西广播电视大学学报，2018（04）