一种基于多策略改进的粒子群优化的自主管道焊接方法

《Advanced Engineering Informatics》：An autonomous pipeline welding method based on multi-strategy improved particle swarm optimization

　　周静政|吴毅|侯天宇|李铁军|刘金月
河北工业大学机械工程学院，天津，300401，中国

**摘要**
在大型管道焊接应用中，制造和装配误差以及吊装和定位过程中的精确控制挑战使得传统的离线轨迹驱动的机器人焊接方法变得无效。为此，本研究提出了一种使用地面轨道移动操纵器进行交叉焊缝焊接的自主焊接方法。该方法将工件定位信息与几何模型结合，生成满足激光传感器视野约束的一系列操作姿态。然后构建了一个综合性能目标函数，以解决运动奇异性、关节限制和碰撞避免问题，并采用多策略改进的粒子群优化（MIPSO）算法来共同优化轨道位置和轨迹起点。此外，从激光传感器获得的焊缝数据通过二次轨迹规划进一步校正和优化焊接路径。实验结果表明，所提出的方法确保了焊接过程的连续性和准确性。与传统的经验驱动方法相比，它在运动性能和操作效率方面取得了显著改进，为管道焊接机器人自动生成高质量、自适应轨迹提供了系统解决方案。

**引言**
在石油、石化和造船等行业中，管道运输是输送石油、天然气和水的主要手段。焊接作为建立复杂管道网络结构的关键工艺，极大地决定了管道网络的可靠性和可用性。然而，在大型管道系统的实际制造和装配过程中，工件不可避免地会存在制造和装配误差。此外，这些工件的庞大尺寸和重量使得在吊装和对齐过程中难以实现精确定位，这些都导致了传统的离线编程驱动的机器人焊接轨迹规划方法的失败。为了提高焊接系统对实际工件的适应性，智能焊接机器人系统[1]、[2]、[3]通常集成视觉传感技术，以获取焊缝位置和轮廓的实时信息，并动态调整轨迹和焊接参数以确保焊接精度。然而，没有预先规划的视觉跟踪技术可能会导致诸如关节限制、运动奇异性和碰撞等问题，特别是在焊接具有复杂空间几何形状的焊缝（如交叉线）时。因此，提高焊接机器人的自主决策和执行能力的智能轨迹规划具有重要意义。

为了满足大型管道工件的焊接需求，地面轨道移动操纵器系统（见图1）通过将操纵器安装在线性移动平台上，显著扩展了物理工作范围，成为自动化管道焊接的主流解决方案之一。然而，系统自由度的增加虽然提高了机器人的运动范围和灵活性，但也引入了新的规划复杂性：轨道的位置从根本上重新塑造了操纵器相对于整个焊缝的可到达配置空间。此外，对于封闭在空间中的焊缝（如交叉线），轨迹起点的选择直接影响轨迹的连续性和整体性能。在当前的工程应用中，确定轨道位置和轨迹起点通常依赖于工程师的经验或简单的几何估计。这种经验方法存在显著局限性：一个看似可行的配置，如果缺乏系统优化，可能会迫使操纵器穿越运动奇异区域或在扫描和焊接过程中不断接近关节角度和速度限制，从而导致轨迹跟踪误差急剧增加，甚至导致规划失败和运动中断。

考虑到这一点，我们的研究旨在解决以下研究问题：如何快速确定最佳轨道位置和轨迹起点，在扫描和焊接大型管道交叉缝时实现全局轨迹优化，从而提高焊接效率和轨迹质量。为了解决这一研究问题，轨道位置和轨迹起点被视为轨迹规划中的关键决策变量。该确定问题被构建为通过多个性能标准的加权聚合形成的单目标优化问题，主要考虑因素包括关节限制避免、奇异性避免和碰撞避免。首先，通过结合视觉传感技术和工件的数学模型，我们计算出考虑激光传感器视野约束的扫描姿态序列。然后，基于操纵器的运动学模型，我们构建了一个综合优化模型，并设计了一个多策略改进的粒子群优化算法来高效解决该模型，获得轨道位置、起点和相应的运动轨迹。最后，通过激光传感器获得准确的焊缝位置信息，并进行二次轨迹规划。这种从依赖人工经验的“程序执行”模式向“数据驱动”的“智能决策”模式的转变，提高了焊接机器人在存在制造、装配和定位误差的情况下执行管道交叉线焊接的适应性，从而提高了焊接效率和轨迹质量。

**本研究的主要贡献如下：**
(1) 我们提出了一种基于管道数学模型信息计算扫描和焊接操作姿态的方法，满足激光传感器视野约束。
(2) 我们提出了一个综合目标函数，整合了轨道位置和轨迹起点之间的耦合关系，确保了整个焊接过程的连续性和运动安全性。
(3) 我们设计了一种多策略改进的粒子群优化算法，在解决耦合优化问题时表现出良好的收敛性和解决方案质量。
(4) 我们为地面轨道移动操纵器构建了一个智能规划框架，旨在实现自主管道焊接，为管道交叉线焊缝的焊接效率和质量提供了系统解决方案。

本文的其余部分组织如下：第2节回顾了相关研究。第3节详细介绍了所提出方法的工作流程和有效性。第4节展示了实验结果。第5节讨论了本研究的贡献、局限性和未来工作。最后，第6节提供了结论。

**相关工作**
近年来，自主机器人焊接研究取得了显著进展。为了实现大型管道的自主焊接，研究重点集中在工件定位、轨迹规划以及焊缝识别和重建方面。工件定位通常分为手动定位和自动定位。手动定位通常使用机械夹具来定位工件，但这耗时且不够精确。

**本研究的工作**
基于上述研究和目标，我们提出了一种基于多策略改进的粒子群优化的移动操纵器用于管道交叉线焊接的方法。图2展示了我们提出方法的工作流程。实施我们方法的步骤如下：
**步骤1：管道定位**。使用手眼校准和点云配准技术，将相机获取的点云数据与工件模型匹配。

**实验设置**
为了验证所提出方法的有效性，实验是在一个配备Intel Core i7-8700处理器、16 GB RAM、运行Linux操作系统的系统上进行的，并实施了所提出的规划方法。实验平台使用了Yaskawa AR1440机器人和地面轨道，其参数列在表3中。地面轨道的限制设置为±0.27m。在操纵器的末端执行器安装了结构光相机和激光传感器。

**讨论**
在当前的大型管道焊接场景中，机器人焊接任务的高自动化程度往往掩盖了大量耗时且 labor-intensive的“调试”工作，这些工作很大程度上依赖于工程师的经验。因此，提高焊接机器人的智能性对于智能建造至关重要。为了解决工厂制造中智能水平较低的问题，我们提出了一种用于移动操纵器的自主管道交叉线焊接方法。

**结论**
本文提出了一种用于管道交叉线的自主焊接方法，旨在减少对 manual 技能密集型任务的依赖，并提高机器人焊接系统的智能水平。通过引入新的目标函数和多策略改进的粒子群优化算法，我们实现了扫描和焊接过程的初始点和轨道位置的高质量优化。这使得轨迹进一步得到了优化。

**作者贡献声明**
周静政：撰写-原始草稿、验证、方法论、数据整理、概念化。
吴毅：撰写-审阅与编辑、调查。
侯天宇：验证。
李铁军：监督、资金获取。
刘金月：撰写-审阅与编辑、监督、概念化。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的可能导致影响本文报道工作的财务利益或个人关系。

**致谢**
本研究得到了中国国家重点研发计划（项目编号2024YFC3811103、2024YFC3811105）和中国国家自然科学基金（项目编号U24A6005）的支持。