我的论文研究主题是工业机器人的轨迹精度优化。这个题目来自工厂的实际需求。工厂的机器人重复做同一个动作。时间久了它的轨迹会发生偏移。偏移虽然很小但对精密生产影响很大。我的目标是找到一种方法让机器人的轨迹更稳定更准确。

我研究的第一个阶段是了解机器人怎么工作。机器人由电机驱动关节。控制器发送指令电机就转动。每个关节转动一点机器人的末端就移动一点。多个关节一起配合末端就能走出复杂轨迹。工厂使用的机器人已经是很好的产品。它的重复定位精度很高。但绝对精度不够。意思是让它重复去一个点它能去得很准。但让它走一条新轨迹它可能走得有偏差。我的研究集中在重复轨迹的长期稳定性上。

我阅读了很多资料。前人研究了机器人精度的影响因素。有的因素是机械方面的。比如齿轮的磨损、连杆的微小变形。有的因素是控制方面的。比如电机响应的延迟、控制参数的漂移。还有环境因素。比如温度变化导致金属热胀冷缩。这些因素交织在一起问题很复杂。我的导师告诉我不要想一次解决所有问题。他建议我先抓住一个主要因素深入下去。

我选择了控制参数漂移这个方向。我认为这是导致轨迹慢慢变化的关键。机器人的控制器里有很多参数。这些参数像指令告诉电机用多大力气、以多快速度运动。理论上这些参数在出厂时已经调好。但实际运行中它们会悄悄改变。为什么改变我不完全清楚。可能是电子元件老化可能是软件微小故障可能是电流波动。我需要设计实验观察这种改变。

我在实验室搭建了一个小型机器人平台。这个机器人有六个关节是工业机器人的缩小版。我给它编写了一段简单的圆形轨迹。我让机器人每天重复走这个圆走一百次。我用高精度的激光跟踪仪记录末端实际位置。激光跟踪仪的精度很高达到微米级别。机器人走一次圆我记录几千个点的数据。我连续测量了两个月。

数据量非常大。我学会了使用数据处理软件。我把每天的数据对齐比较。我发现机器人确实没有完全重复之前的轨迹。今天的圆和昨天的圆有细微差别。这些差别有规律吗？我一开始看不出来。差别看起来是随机的。有的点向外偏有的点向内偏。偏多少也不一样。我有点困惑感觉找不到方向。

我请教了实验室的师兄。他建议我先看整体趋势不要盯着每个点。他教我一种数据分析方法。这种方法叫时间序列分析。我把每个点的偏差按时间顺序排列。我看两个月里这个点的偏差是怎么变化的。我选了几个关键点做分析。我发现有的点偏差慢慢变大有的点偏差慢慢变小。变化的速度很慢但趋势是存在的。这个发现让我很兴奋。它说明轨迹漂移不是完全随机的背后有缓慢的系统性变化。

接下来我要解释这个系统性变化。它和控制参数漂移有关吗？我设计了一个新实验。我在机器人控制器里埋了一个记录程序。这个程序能悄悄记录控制参数的实际数值。我让机器人继续运行同时记录参数值。我又运行了一个月。我把参数变化数据和轨迹偏差数据放在一起分析。

分析过程很困难。参数很多有几百个。我不可能一个个看。我需要找到哪些参数的变化和轨迹偏差相关。我用了统计方法计算它们之间的相关性。我找到了一组参数它们的变化和轨迹偏差的变化模式很相似。当这几个参数数值升高时轨迹向某个方向偏。当它们降低时轨迹向反方向偏。这个关系不是绝对的有其他因素干扰但大体趋势是成立的。我认为我找到了关键证据。

现在我知道某些控制参数漂移会导致轨迹变化。下一个问题是怎么补偿这种漂移。我想了一个简单的思路。我定期检测机器人的轨迹偏差。我发现偏差超过一定范围就调整对应的控制参数。调整的方向是抵消偏差让轨迹回到原来的样子。这就像一个自动修正过程。

我写了一个简单的修正算法。算法读取激光跟踪仪的测量数据。算法判断偏差是否超标。如果超标算法计算需要调整的参数值。算法把新参数发送给机器人控制器。然后机器人用新参数继续工作。我在实验室测试了这个算法。我让机器人连续运行一周。算法每六小时检测和修正一次。一周后轨迹的稳定性明显提高。偏差的最大值减少了约百分之六十。这个结果让我很满意。

但我知道这离实际应用还很远。工厂的环境比实验室复杂得多。实验室温度恒定工厂车间温度会变。实验室地面稳固工厂可能有振动。我的算法在简单环境下有效在复杂环境下可能失效。我需要考虑更多实际因素。

我打算研究温度变化对参数漂移的影响。我猜控制参数漂移一部分原因是温度。电子元件对温度敏感温度变了元件特性就变。特性变了参数的实际效果就变。我在实验箱里做了初步测试。我把机器人放在实验箱里改变箱内温度。我测量不同温度下的轨迹偏差。我发现温度升高时偏差向一个方向变化温度降低时向反方向变化。这个现象支持我的猜想。

我收集了更多温度实验数据。我想建立一个温度与参数漂移的模型。有了这个模型我的修正算法可以更聪明。它不仅看轨迹偏差它还看环境温度。它可以根据温度预测可能发生的漂移提前调整参数。这会比事后修正更好。

我的研究工作还在进行中。目前我完成了实验室环境下的漂移观测和基础补偿。下一步是加入温度因素完善补偿算法。再下一步我要考虑机械磨损等因素。我的目标是最终形成一个综合补偿方案。这个方案能用在工厂的真实机器人上。

研究工作中我遇到很多困难。有时候实验设备出故障数据白做了。有时候数据分析方法不对要重新学。有时候想不明白问题好几晚睡不着。但一点点进展也让我高兴。看到机器人轨迹变得更稳定我觉得努力有价值。我知道还有很多工作要做。我会继续做下去。