[发明专利]基于自主学习的机器人自动编程方法及系统

权利要求书

1.基于自主学习的机器人自动编程方法，其特征在于，包括步骤：

将预先示教获得的机器人的加工路径发送到机器人处；

控制机器人沿该加工路径对工件进行加工，且加工过程中通过力控系统控制刀具沿预设的方向维持恒定的作用力；

记录在该恒定的作用力限制下，机器人在工件上的实际加工路径；

机器人根据实际加工路径，自动编程生成对应的加工程序，完成对工件加工路径的修正；

其中，所述机器人末端安装有刀具和用于对刀具进行作用力控制的力控系统；

所述机器人的加工路径通过以下步骤获得：

拖曳机器人，从而将机器人末端的刀具依次移动到位于工件上不同位置处的多个加工点，且在移动过程中，记录每个加工点的位置，并对应调整好机器人在每个加工点处的姿态，以及进行机器人轴参数的配置，最后生成机器人的加工路径；

所述将预先示教获得的机器人的加工路径发送到机器人处的步骤之前，还包括以下步骤：

在真实环境中操作机器人，进行机器人示教，生成机器人的加工路径；

所述机器人根据实际加工路径，自动编程生成对应的加工程序，完成对工件加工路径的修正，还包括以下步骤：

机器人按照自动编程的加工程序，沿实际加工路径，实现对批量工件的加工，且加工过程中通过力控系统控制刀具沿预设的方向维持前述恒定的作用力。

2.根据权利要求1所述的基于自主学习的机器人自动编程方法，其特征在于，还包括以下步骤：

建立机器人工作站，并导入机器人模型、刀具模型和工件模型；

在建立的机器人工作站中，进行机器人示教，生成机器人的加工路径。

3.根据权利要求2所述的基于自主学习的机器人自动编程方法，其特征在于，所述建立机器人工作站，并导入机器人模型、刀具模型和工件模型的步骤，其具体为：

在RobotStudio软件中，建立机器人工作站，并导入机器人模型、刀具模型和工件模型，在RobotStudio软件中设置好机器人坐标系、刀具坐标系和工件坐标系，并添加三个坐标系之间的约束关系。

4.根据权利要求1所述的基于自主学习的机器人自动编程方法，其特征在于，所述在真实环境中操作机器人的步骤之前，还包括以下步骤：

确定各部件的工作参数、工件坐标系和有效载荷，并创建机器人程序模块、所需的程序数据以及编写基础的机器人程序。

5.根据权利要求1所述的基于自主学习的机器人自动编程方法，其特征在于，所述力控系统包括控制部件以及力传感器，所述控制部件与力传感器连接；

所述力传感器用于检测刀具对其施加的各个方向的力的大小，所述控制部件用于控制施加到刀具上的作用力大小和方向。

6.基于自主学习的机器人自动编程系统，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-5任一项所述的基于自主学习的机器人自动编程方法。