轮胎耐久性能试验样品自动化运输装卸机器人的研制

摘要：针对轮胎耐久性能试验中人工搬运效率低、劳动强度大、安全性差等问题，本文设计了一种基于自主移动机器人（AMR）和协作机械臂的自动化运输装卸机器人。该机器人集成高精度视觉定位、多规格轮胎自适应夹持、智能路径规划等技术，实现了轮胎试验样品的自动识别、抓取、运输和装卸。实验结果表明，该系统可显著提高试验效率，降低人工干预，并保障操作安全性。

关键词：轮胎耐久性试验；自动化运输装卸；移动机器人；机械臂控制；视觉定位

中图分类号：TP242.2 文献标识码：[J]

引言

轮胎耐久性能试验是轮胎制造过程中的关键质量检测环节，通常需要在专用耐久试验机上长时间运行。随着AGV（自动导引车）、AMR（自主移动机器人）和协作机械臂的广泛应用，本文提出一种基于AMR和机械臂的轮胎自动化运输装卸机器人，结合3D视觉定位和智能控制算法，实现轮胎试验样品的全自动抓取、运输、试验机工位安装。

1.轮胎耐久性能试验的重要性分析

通过模拟不同路况（如高速、重载、复杂气候）的耐久性试验，可量化评估轮胎使用寿命，为消费者提供更换周期依据‌。轮胎耐久试验结果能灵敏反映轮胎结构薄弱点（如胎体脱层、胎面磨损异常），推动制造商优化材料配方与工艺设计，提升产品可靠性‌。

2.传统人工搬运方式存在的弊端

轮胎耐久性能试验是轮胎制造和轮胎性能检测过程中的关键环节，通常需要在专用耐久试验机上长时间运行。传统的人工搬运装卸方式存在劳动强度大：标准轿车轮胎重量在（15-25）kg，卡车轮胎更重达（60-120）kg，搬运易导致工人疲劳，长期搬运易导致工人肌肉骨骼损伤；效率低：人工装卸效率低下，平均需要（3-5）分钟/次；人工操作的随机性会影响试验数据的可比性和重复性；还可能引发夹伤、跌落等事故；人工摆放可能影响试验数据的准确性。

3.轮胎耐久性能试验样品自动化运输装卸机器人的系统设计‌

（一）AMR移动平台：负责轮胎运输，采用激光SLAM导航，具备避障能力。

（1）底盘系统：采用航空级铝合金焊接框架，整体尺寸为1200mm×800mm×450mm（长×宽×高）；配置4个麦克纳姆轮，每个轮毂配备200W伺服电机，实现全向移动；最大负载能力达350kg。

（2）驱动系统：采用分布式驱动方案，四轮独立控制；配备1：15精密行星减速器，输出扭矩达120N·m；最大行驶速度1.2m/s，加速度0.3m/s²。

（二）6自由度协作机械臂

6自由度机械臂具有6个独立运动自由度的机械臂，分为旋转、俯仰、平移、肘关节、腕关节和手腕。每个关节都可在一定活动范围内自由移动，灵活性相对较高。六个自由度分别为沿x轴、y轴、z轴平移，绕x轴、y轴、z轴旋转。前三个自由度用于确定位置，后三个用于确定姿态。这些自由度的组合使机械臂能够在三维空间中进行复杂的抓取、操纵和装配等操作。

6自由度机械臂的运动方式主要依赖于关节的自由度。每个关节都能够通过相应的电机和传动装置实现精确的运动控制。通过控制系统的指令，机械臂可以对关节进行逐个或联动控制，从而实现想要的运动路径和姿态。

（三）视觉识别系统

（1）激光SLAM系统：使用激光雷达，该激光雷达的参数可达到：扫描范围： 270°；测距精度：±15mm；更新频率：15Hz。

（2）视觉辅助系统：采用3D相机+深度学习算法，识别轮胎型号与位姿。

（四）中央控制系统

中央控制系统采用“边缘计算+云端协同”架构，搭载高性能控制器，支持AGV、机械臂、视觉模块等多设备的实时数据交互与指令分发；系统集成SLAM导航算法与UWB定位技术，实现运输机器人动态路径规划与障碍物避让。

（五）安全防护系统

（1）‌急停按钮：触发急停按钮后0.1秒内切断动力并启动液压锁止。

（2）‌激光扫描防撞：采用激光雷达实现平面避障，支持三级响应：

‌预警‌（距离＞1m）：声光警示；

‌减速‌（距离0.5-1m）：速度降至0.3m/s；

‌紧急制动‌（距离＜0.5m）：完全停车并锁定机械臂。

（3）力矩限制：机械臂搭载六维力控模块，实时监测夹持力矩，超限时自动释放夹持压力，防止轮胎变形或设备过载。结合液压驱动系统，根据轮胎规格动态调节夹持力范围，适配不同轮胎的不同载荷需求。

4.关键技术

4.1轮胎自适应抓取技术

（一）‌动态压力反馈与多自由度调节‌

（1）‌偏心夹具设计‌

采用双偏心夹具组合（第一、第二偏心夹具），通过滚轮摩擦力实现试样自动传送，确保轮胎试样在夹持过程中保持平整，避免弯折导致的偏斜。

（2）关节布局与运动规划

自由度分配：采用典型6轴串联结构（基座旋转+肩部俯仰+肘部旋转+腕部旋转+腕部俯仰+末端旋转），满足全空间灵活运动。

连杆参数优化：通过DH参数法建模，优化各连杆长度与关节角度范围（基座旋转±180°，肩部俯仰-120°～+120°）。

（3）末端执行器设计

采用自适应爪结构，适配不同直径和宽度的轮胎。

（二）‌材料自适应与稳定性提升‌

（1）‌柔性夹持界面：在夹持面设计仿生橡胶接触层，通过表面微结构优化（如蜂窝状纹理）增加摩擦系数，减少硬质材料（如钢丝帘线）在夹持时的滑动风险。

（2）‌智能压力补偿：集成0.5级高精度拉力传感器（量程0.1N～20kN），实时监测夹持压力，结合PID算法动态调整夹紧力，确保粘合强度测试中试样无滑移或局部应力集中。基于力反馈控制，防止夹持力过大导致轮胎变形

4.2高精度视觉定位

（一）‌3D视觉系统与点云建模‌

采用高精度3D视觉相机对轮胎表面进行三维扫描，生成毫米级分辨率的点云数据，可精准识别轮胎轮廓、胎纹特征及空间姿态，定位精度达±0.5mm。

（二）‌深度学习与视觉算法‌

基于深度学习的图像处理算法可实时分割轮胎图像，区分轮胎型号（轿车胎/卡车胎）并匹配运输路径，提高轮胎分类准确率。结合边缘检测与特征匹配技术，动态计算轮胎抓取点坐标，引导机械臂完成抓取动作。

4.3智能路径规划

（一）‌AMR动态避障

采用改进A*算法，通过引入障碍物分布信息与节点距离权重动态调节启发函数，减少冗余搜索节点数量，提高搜索效率，同时采用自适应分段步长的高阶贝塞尔曲线优化路径转折点，实现平滑转向。

将改进A*算法与动态窗口法（DWA）结合，全局路径作为引导，局部实时更新障碍物信息（如动态障碍速度预测），确保AMR在轮胎样品运输过程中完成动态避障。

（二）‌机械臂运动规划

采用RRT*（快速探索随机树）算法，通过随机采样与渐进优化策略生成无碰撞路径，结合Dijkstra算法对初始路径进行二次优化，缩短路径长度并提升平滑性。

通过激光导航、机器视觉与RFID技术融合，精准识别复杂环境中的轮胎、轮毂等目标物位置，并实时生成避障路径。例如，轮胎抓取场景中，三维机器视觉系统可引导机械臂以±2mm精度抓取目标，同时避开堆叠障碍。

4.4试验机自动对接

（一）‌精准定位与智能识别‌‌

运输机器人搭载RFID读写器，通过植入轮胎的RFID标签（定位精度±0.5mm）自动识别目标试验机工位，同步获取测试参数（如载荷、转速等），避免人工配置误差。试验机工位配置动态二维码，机器人扫描后实时读取设备状态（如空闲/占用）及历史测试数据，实现任务优先级动态调度。采用三维机器视觉系统对试验机接口进行实时扫描，引导机器人末端执行器完成轮胎与试验机转鼓的毫米级精准对接。

（二）‌自动化对接流程优化‌

配备六轴协作机械臂，通过高精度力控模块实现轮胎在试验机转鼓上的自适应夹持与卸载，降低胎侧损伤风险。

5.试验验证

（一）试验环境

（1）场地：60m×50m检验测试场地；

（2）设备：轮胎耐久试验机＋5种轮胎规格；

（3）对比组：3名熟练检验员。

（二）性能指标

6.结论与展望

本文设计的轮胎耐久性能试验样品自动化运输装卸机器人，通过AMR＋机械臂＋视觉技术的融合，实现了高效、精准、安全的轮胎搬运和装卸。试验证明，该设备可显著减少人工干预、降低搬运损伤、提升试验效率。

参考文献

[1]陈玉良，杨慧萍，王旭东，等.面向装卸机器人纸箱图像数据集的构建研究[J/OL].自动化技术与应用，1-6[2025-05-07].

[2]魏鹏.物流装卸机器人运动学分析及碰撞检测研究[J].机电工程技术，2023，52（12）：102-106.