科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
整车焊装过程中多工位多机器人的任务分配与工艺规划是影响装配效率的关键问题。该问题涉及到多工位多机器人的层级化任务分配、单机器人点焊次序规划以及多机器人协同等子问题，是一个高度耦合且具有复杂工程约束的优化问题。传统任务分配方法往往以分步优化方式进行求解，在多工位多机器人系统中难以获得有效任务规划结果。为了解决该问题，本文考虑了机器人可达性、碰撞检测、工位内焊接周期等多重约束，构建了面向层级化任务分配与焊接次序协同规划的多工位-多机器人任务分配（Multi-Station Multi-Robot Task Allocation， MS-MRTA）问题的综合优化模型，提出改进的自组织神经网络及循环优化策略，获得了MS-MRTA问题的优化求解方案。通过整车侧围案例对本文提出方法进行应用验证，结果表明，所提出算法将多工位焊装周期平均下降14.49%，工位内多机器人运行时间一致性提升54.22%。
- 单位
