机械工程学报

作者：何雨镐, 谢福贵, 刘辛军, 张旭

单位：1. 清华大学机械工程系 北京 100084;2. 清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室 北京 100084;3. 上海大学机电工程与自动化学院 上海 200444

关键词：移动机器人,原位加工,自主寻位,精确定位,表面质量检测；

基金：国家自然科学基金资助项目(51922057,91948301)。

面向大型构件的加工方案中，以加工机床为代表的“包容式”加工模式和传统的“分体加工”模式已无法满足高柔性、高效率以及加工质量稳定性和一致性的要求。移动机器人具有轻量化、模块化、灵活性高等优点，为大型复杂构件的高效高精原位加工提供了一种有效的解决方案。移动机器人原位加工过程通常包含自主寻位、精确定位加工与加工质量原位检测三个阶段，将机器人通过自主寻位引导至待加工位置，并精确定位加工，在加工完成后进行原位检测以缩短生产周期。围绕上述过程，对大型构件机器人原位加工中基于视觉和基于激光的测量方案进行综述。在移动机器人的定位导航中，基于视觉和基于激光的测量系统分别因其成本低和数据密度大而得以应用；精确确定刀具与工件的相对位置中，双目视觉相关理论与应用都较成熟，激光跟踪仪也表现出应用潜力；零件表面质量的原位检测中，基于激光技术的检测系统检测效率、精度高，是该过程的理想选择。但现有测量方案仍面临诸多挑战，且单一测量方法难以满足多变的测量需求，随着人工智能理论的发展，多测量手段集成是大型构件机器人原位加工中测量方法的发展趋势。

来源：2022年第14期

《机械工程学报》期刊编辑部

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