离。如图２．１４（ｂ）所示，该方法适用于侧围零件的焊点密集分布区，比如法兰。
在做路径规划时．可以通过机器人控制器或者机器人控制软件设定机器人 连续焊接时的运动方式，即在以后的规划过程中可以把它看作常量。
Ｃ
（ａ） 【”
图２１４新的点焊顺序
２ ３．３．８机器人反解选择控制
进行机器人反解选择控制研究的意义在于：合理的选择机器人的反解可以 提高运动效率，优化机器人在点与点之间作业的关节转动方式。通过研究采用 了以下的方法。
由前文可知，机械手（又称为末端执行器）的位置和姿态，通常可分为两 类基本问题：一类是运动学正解问题，即已知机器人各运动副的运动参数和杆 件的结构参数，求末端执行器相对于机座参考坐标系的位置和姿态；另一类是 运动学反解问题，即根据已给定的满足工作要求时末端执行器相对于机座参考 坐标系的位置和姿态以及杆件的结构参数，求各运动副的运动参数８”。在本研 究中，反解问题就是已知机器人工具原点ＴＣＰＦ（一般位子机器人的焊钳末端）
的位置和姿态，计算机器人各轴的转动值。由前文可知，运动学反解要获得封 闭解需满足两个充分条件之一：
１．三个相邻关节轴相交与一点。
２．三个相邻关节轴相互平行口＂口”。
如图２．１５所示，本研究涉及的机器人满足第一条件，所以可以获得封闭解。
第２章自车身焊接路径掘茸ｊ技术研究
图２．１５三轴相交的机器人 圈２，１６机器人的两组反解
在反解机器人运动学方程时，通常碰到的问题是多重解。机器人运动学反 解的数目ｎ取挟于关节数暑和连杆参数．对于旋转关节形的操作臂指的是ａ；，‰
和也。一般来说，参数非零的连杆数越多，到达某一目标的方式也越多，即运动 学方程的反解数目越多０２］㈣１２９】。对于本研究涉及的６轴旋转关节机器人，需要 结合相关的约束条件，如关节转动的范围等。对于大多数的点焊情况，ｎ≤４ａ 通常，ｎ为２。
＃Ｌ器人的运动学方程反解的多解问题如图２．１６所示。ＴＣＰＦ代表工具原点，
｛ｏｉＢｊ代表旋转关节。对于一个相同的ＴｃＰＦ的位置和姿态。该机器人存在两组 反解。如何在多个候选解中选取合适的解是机器人应用中的一个重要的课题。
在该领域的研究很多。本研究针对实际应用，采用了简单有效的方式，对 机器人反解的选取进行了控制。
正ＪＩ莩
负解
（ａ）数值符号法
一ｆ Ｏ ｔ
－¨口妒】Ｂ伊
负解
（ｂ）正弦法 图２．１７ 正负解的划分依据
本研究把图２，１６的两组反解看作是在机器人控制器里对于求反解的两种不 同的设置。当机器人改变位置和姿态，从当前的位置移动到新的位置时，一般 会得出多解。根据反解的数值，把解划分为正解和负解两种。划分正解和负解 存在多种方式，如数值符号法和正弦法等，如图２．１７所示ａ数值符号法直接根 据旋转关节的转动变量的正负值来判断。正弦法指的是，如果目是机器人旋转关
第２章白车身焊接路径规划技术研究
第２章自车身焊接路径摇船技术研究
ｊｏｉｎｔ＿ｃｏｎｆｉｇ＿ｆａｍｉｌｙｊ３ ｊｏｉｎｔｃｆＪｏｏｓ；
ｊｏｉｎｔ＿ｃｏｎｆｉｇ＿ｆａｍｉｌｙｊ５ ｊｏｉｎＬｃｆ－ｐｏｓ；
ｃｏｎｆｉｇ＿ｆａｍｉｌｙｃＬｄｏｎｔ＿ｃａｒｅ；
ｃｏｎｆｉｇ＿ｆａｍｉｌｙｃｆ＿ｏｖｃｒ＿ｈｅａｄ；
ｅｃｎｆｉｇ＿ｆａｍｉｌｙｃｆ——ｏｖｅｒ——ｈｅａｄ ｓｕｍ；
ｃｃｎｆｉｇ ｆａｍｉｌｙｓｉｎ＿ｆｌｉｐ；
ｅｏｎｆｉｇ＿＿ｆａｍｉｌｙｃｆ．ｏｖｅｒ＿ｈｅａｄ』ｏｓ；
ｃｃｎｆｉｇ＿ｆ，ａｍｉｌｙ ｃｆ．ｎｖｅｒ ｈｅａｄ ｎｅｇ；
在做路径规划时，可吐通过机器人控制器或者机器人控制软件对反解进行 选择，即在以后的规划过程中可以把机器人的反解选择控制通过统一的方法进 行控制。
表２．３ 正负解的控制对象
反解 ０ｖｅｒｈｃａｄ 岛 以 正负解 在转动范围内
１ ３２１．２５ １０．００ １０．００ 是
２ ｔ７０．９８ 一￡０００ ２ａ４６ 是
３ ３２Ｉ．２５ １０００ ——８４３ 是
４ １７０９８ 一１０．ＯＯ 一１８．７９ 是
５ 一１７０．９８ １０００ －２０．５６ 否
６ —３２】，２５ ｌＯ．ＯＯ －１０２Ｄ 否
７ －３２ｔ．２５ －１０．００ ｎ．７７ 否
８ －１７０．９８ １０００ ２２ ２３ 否
２．４小结
本章在进行白车身焊接路径规划之前，研究了白车身路径规划的三个对象：
零件、点焊工艺和制造资源。分析了零件对象特别是焊点信息和点焊工艺对路 径规划的影响。着重研究了制造资源对象，介绍丁机器人的结构，机器人的位 置和娶态，机器人的运动学，并详细造分析了制造赛源对象对路径规划的影嗣 因素。