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🔥 内容介绍
一、引言：变速箱拆装自动化的痛点与 RRT 算法的破局之道
1.1 工业场景痛点：SM-465 变速箱主轴拆装的核心难题
在汽车制造与维修领域，变速箱作为关键部件，其维修与装配过程的效率和精度至关重要。以 SM-465 变速箱为例，其主轴的拆装是一项复杂且精细的工作。传统的人工拆装方式不仅效率低下，难以满足大规模生产与快速维修的需求，而且在操作过程中，由于主轴与主箱体以及已安装的副轴空间位置紧凑，人工稍有不慎就容易发生碰撞，这不仅可能导致主轴、主箱体或副轴的损伤，增加维修成本和时间，还会影响整个变速箱的性能和可靠性。
为了解决这些问题，引入机械臂实现自动化拆装成为必然趋势。六自由度机械臂因其能够在三维空间中实现灵活的运动，可完成各种复杂任务，在理论上非常适合用于变速箱主轴的拆装工作。它能够模拟人类手臂的各种动作，在狭小的空间内进行精确操作，极大地提高了操作的灵活性和准确性 。然而，六自由度机械臂的关节空间维度较高，这使得其路径规划变得极为复杂。在实际的变速箱拆装环境中，机械臂不仅要准确地到达目标位置以抓取和移出主轴，还必须时刻避免与周围的主箱体、副轴等障碍物发生碰撞，如何在高维关节空间中规划出一条高效、安全的无碰撞路径，成为了实现机械臂自动化拆装 SM-465 变速箱主轴的核心挑战。
1.2 本文研究目标与核心价值
本文旨在基于改进的 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法，为六自由度机械臂规划出一条能够安全、高效地将 SM-465 变速箱主轴从壳体中移出的路径。具体而言，通过对 RRT 算法进行针对性的优化，使其能够更好地适应变速箱内部复杂的空间结构和障碍物分布，在满足机械臂运动学和动力学约束的前提下，快速搜索出一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径。
这一研究方案的核心价值体现在多个方面。从效率角度来看，优化后的 RRT 算法能够在较短的时间内完成路径规划，减少机械臂的操作时间，提高变速箱拆装的整体效率，满足工业生产对高效性的要求；从安全性角度出发，该算法能够精确地避开主箱体和副轴等障碍物，有效避免碰撞事故的发生，降低零件损坏的风险，保障了设备和操作人员的安全；从实际应用角度考虑，本文的研究成果为变速箱自动化拆装生产线的设计和优化提供了可落地的技术参考，有助于推动汽车制造与维修行业向智能化、自动化方向发展，提升行业的整体竞争力。
二、理论基石：RRT 算法与 6 自由度机械臂运动学建模
2.1 快速扩展随机树（RRT）算法的核心原理
RRT 算法作为一种基于随机采样的路径规划方法，在解决高维空间路径搜索问题上展现出独特的优势，尤其适用于像六自由度机械臂在复杂环境下的路径规划任务 。其核心原理是在构型空间中，从起始点开始生长一棵随机树。具体来说，首先在构型空间内按照均匀分布随机生成一个节点，然后在已有的树节点集合中找到与该随机节点距离最近的节点，将这两个节点用一条线段连接起来，尝试从最近节点沿着该线段方向扩展一定步长，生成一个新的节点 。在扩展过程中，会进行碰撞检测，如果新节点与环境中的障碍物（在本文场景中即主箱体和副轴）不发生碰撞，则将新节点添加到树中，从而不断扩展随机树。这个过程通过不断迭代 “采样 - 扩展 - 碰撞检测” 的步骤，使得随机树逐渐覆盖整个构型空间，直至随机树生长到目标区域，找到一条从起始点到目标点的无碰撞路径。
RRT 算法的一个关键特性是其具有概率完备性。这意味着随着采样次数的不断增加，算法找到一条可行路径的概率趋近于 1 。这种特性使得 RRT 算法在处理复杂的约束条件和高维空间时，相较于一些传统的路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，具有更高的效率和更好的适应性。传统算法在高维空间中面临着状态空间爆炸的问题，计算量会随着维度的增加呈指数级增长，导致计算效率低下，难以在有限时间内找到可行路径。而 RRT 算法通过随机采样的方式，能够在高维空间中快速探索不同的路径，有效避免了状态空间爆炸的困境，非常适合用于六自由度机械臂在六维关节空间中的路径规划，能够在复杂的变速箱内部空间结构中，高效地搜索出无碰撞路径，满足实际工程应用的需求。
2.2 6 自由度机械臂的运动学建模方法
为了实现六自由度机械臂在笛卡尔空间（即我们通常所理解的三维空间）和关节空间（由机械臂的六个关节角度所构成的空间）之间的转换，以便进行精确的路径规划，需要对其进行运动学建模。本文采用广泛应用的 D-H（Denavit - Hartenberg）参数法来构建 6 自由度机械臂的运动学模型。
Image
三、场景建模：SM-465 变速箱主轴移出的环境与约束定义
3.1 工作空间三维几何建模
为了实现基于 RRT 算法的路径规划，首先需要对 SM-465 变速箱主轴移出的工作空间进行精确的三维几何建模，以提供准确的环境信息，确保机械臂在操作过程中能够有效避开障碍物，顺利完成主轴移出任务。
在实际操作中，我们采用 URDF（Unified Robot Description Format）格式文件来构建变速箱与机械臂的联合三维模型。URDF 是一种基于 XML 的文件格式，广泛应用于 ROS（Robot Operating System）环境中，用于描述机器人的模型结构和特性，包括机器人的连杆、关节、几何形状、惯性参数等信息，能够为机器人的运动规划、仿真以及控制提供必要的基础数据 。
在构建模型时，我们将主箱体内壁、已固定的副轴定义为静态障碍物。对于主箱体内壁，根据其实际的形状和尺寸，在 URDF 文件中通过标签定义其连杆结构，并使用标签精确描述其碰撞几何模型，包括形状（如长方体、圆柱体等）、尺寸和位置信息，确保在碰撞检测过程中能够准确识别机械臂与主箱体内壁的潜在碰撞情况 。同样，对于已固定的副轴，也按照类似的方式进行定义，明确其在三维空间中的位置和形状，为后续的避障规划提供精确的障碍物信息。
明确主轴的起始位姿和目标位姿是建模的关键环节。主轴的起始位姿为其在壳体内的装配位置，这需要我们根据变速箱的设计图纸和实际装配工艺，精确测量和确定主轴在壳体坐标系下的位置坐标（x, y, z）以及姿态信息（通常用欧拉角或四元数表示，如绕 x、y、z 轴的旋转角度），并在 URDF 文件中通过标签和标签的配合，准确描述主轴与相关部件的连接关系和初始状态 。目标位姿则设定为壳体外的安全放置区域，我们需要根据实际的工作流程和场地布局，确定一个合适的目标位置，保证主轴在移出后能够安全稳定地放置，同样在 URDF 文件中详细定义其目标位置和姿态信息。
为了进一步提高碰撞检测的准确性，我们还需要仔细标注各部件的几何尺寸与相对位置。对于变速箱的各个部件，如主箱体、副轴、主轴等，以及机械臂的各个连杆和末端执行器，都要精确测量其长度、直径、宽度等几何尺寸，并在 URDF 文件中通过标签进行详细描述 。同时，通过标签中的origin属性，准确指定各个关节的位置和方向，从而明确各部件之间的相对位置关系，构建出一个完整、精确的三维几何模型，为后续基于 RRT 算法的路径规划和碰撞检测提供坚实的数据基础，确保机械臂能够在复杂的变速箱环境中安全、准确地完成主轴移出任务。
3.2 主轴移出任务的核心约束条件
在利用六自由度机械臂将 SM-465 变速箱的主轴从壳体中移出的过程中，为了确保操作的安全性、准确性以及机械臂和设备的正常运行，需要严格遵循一系列核心约束条件。这些约束条件主要可以归纳为以下三类：
避障约束
避障是整个主轴移出任务中最为关键的约束之一。在操作过程中，机械臂的连杆与末端执行器必须全程避免与主箱体、副轴发生接触。一旦发生碰撞，不仅可能导致主轴、主箱体或副轴的损坏，影响设备的正常使用和寿命，还可能对机械臂本身造成严重的损伤，甚至引发安全事故。为了实现这一约束，我们在基于 RRT 算法的路径规划过程中，引入了精确的碰撞检测机制。通过构建的三维几何模型，在每次扩展随机树节点时，都对新节点对应的机械臂位姿进行碰撞检测。利用碰撞检测算法（如基于包围盒的碰撞检测算法，将机械臂连杆和障碍物分别用包围盒进行近似，通过判断包围盒之间是否相交来快速检测潜在的碰撞 ），计算机械臂与主箱体、副轴之间的距离，当距离小于安全阈值时，判定为发生碰撞，该节点将被舍弃，从而保证规划出的路径能够有效避开障碍物，确保整个操作过程的安全进行。
关节运动约束
关节运动约束主要是为了确保机械臂在运动过程中的稳定性和安全性，避免因关节运动过快或加速度过大而导致机械臂的振动、冲击甚至损坏。每个关节都有其自身的物理限制，包括最大角速度和最大角加速度。在路径规划过程中，我们需要将各关节的角速度、角加速度限制在安全阈值内。通过对机械臂动力学模型的分析和计算，结合实际设备的性能参数，确定每个关节的角速度和角加速度的安全上限 。在 RRT 算法扩展节点时，根据当前节点的关节状态和运动步长，计算下一节点的关节角速度和角加速度，若超出安全阈值，则调整步长或采用其他优化策略，如通过速度规划算法（如梯形速度规划、S 形速度规划等 ），使关节运动更加平稳，满足关节运动约束条件，保证机械臂在运动过程中的可靠性和稳定性。
夹持约束
在主轴移出过程中，末端执行器对主轴的夹持稳定性至关重要。如果末端执行器姿态不稳定，可能导致主轴在移出过程中滑落，不仅会影响任务的完成，还可能对设备和人员造成安全威胁。为了满足夹持约束，在路径规划时，需要确保末端执行器在抓取和移动主轴的过程中，始终保持稳定的姿态。这可以通过对机械臂逆运动学的精确求解来实现。根据主轴的位姿要求和机械臂的结构参数，反解出机械臂各个关节的角度，使得末端执行器能够以合适的姿态抓取和搬运主轴 。同时，在运动过程中，通过实时监测和调整机械臂的关节角度，保证末端执行器的姿态变化在允许范围内，维持对主轴的稳定夹持，确保主轴能够安全、准确地从壳体中移出并放置到目标位置。
⛳️ 运行结果
Image
Image
📣 部分代码
plot figure
[start_pose,goal_pose,transCase,counterShaft] = load_and_plot_models();
% Run RRT algorithm
goal = solveRRT(start_pose,goal_pose,transCase,counterShaft);
% Get path from solution
[node_path, pose_path] = returnPath(goal);
hold off
% Generate animation
create_animation(node_path,transCase,counterShaft)
% ========================================================================
% Functions
% ========================================================================
function update_plot(node,color)
% Function to update the plot with a 3D point
plot3(node.pose(1),node.pose(2),node.pose(3),'x',"Color",color)
end
function [start_pose,goal_pose,transCase,counterShaft] = load_and_plot_models()
% Function to load and place the tranmission rigid body tree, the case,
% and the countershaft
% Returns the start and goal poses along with the collision objects of
% the case and the counter shaft
trans = createTransmissionRBT();
start_pose = [0 820 480 0 0 0] ; % x y z r (about x) p (about y) y (about z)
goal_pose = [0 660 850 0 0 0];
newTrans = offset_transmission(trans,start_pose);
show(newTrans,"Collisions","on","Frames","on","Visuals","on");
xlim([-300 300] )
ylim([-100 850] )
zlim([ 0 1000] )
hold on
transCase = createCase();
🔗 参考文献
图片
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