《ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING》：Meta-operation-assisted optimization for execution-parameterized robotic disassembly sequence planning
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•一个 EP-RDSP 问题将拆卸顺序与机器人执行参数关联起来。•一个数学模型将 MO 排序、IK 候选方案和操作成本耦合在一起。•MOA 生成 MO 参数候选方案，以减少无效的在线搜索。引言随着循环经济和再制造的发展，高效回收生命周期终点（EOL）产品变得越来越重要[1]。
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一个 EP-RDSP 问题将拆卸顺序与机器人执行参数关联起来。
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一个数学模型将 MO 排序、IK 候选方案和操作成本耦合在一起。
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MOA 生成 MO 参数候选方案，以减少无效的在线搜索。
引言
随着循环经济和再制造的发展，高效回收生命周期终点（EOL）产品变得越来越重要[1]。拆卸是实现零部件重用和材料回收的关键步骤。拆卸线平衡（DLB）协调工作站配置、操作时间和经济效益[2]。然而，DLB 主要解决的是工作站层面的任务分配问题。一旦某项任务被分配给机器人工作站，机器人仍然需要一个工作站内的拆卸顺序和可执行操作。因此，机器人拆卸顺序规划（RDSP）对于自动化拆卸至关重要。
现有的 RDSP 研究主要是在先序约束下确定任务顺序，而像逆运动学（IK）层面的机器人构型和操作参数等执行层决策往往不被纳入顺序优化之中[3]。然而，一个可行的任务顺序本身并不能定义一个高效的机器人方案。例如，笔记本电脑后盖的移除还取决于螺丝的访问顺序、机器人过渡动作和局部控制参数。因此，本文提出了一种执行参数化机器人拆卸顺序规划（EP-RDSP）问题，在统一模型中将拆卸顺序规划[4]、机器人运动学决策[5]和拆卸操作参数优化[6]联系起来。EP-RDSP 对操作顺序、可执行的 IK 构型及过渡决策、以及局部操作参数进行联合优化。
由此产生的异构决策空间是高度耦合的，直接搜索的计算代价高昂，因为许多评估可能被浪费在局部参数组合上。为了减轻这一负担，使用有限的可执行 IK 候选方案来表示机器人构型，并提出了一种元操作辅助（MOA）优化框架。在在线优化之前，利用元操作知识生成针对操作的具体参数候选方案，从而使多目标进化算法（MOEA）能够专注于全局耦合的规划决策。
本文的主要贡献总结如下：
- 1.
提出一个 EP-RDSP 问题，将任务级 RDSP 扩展为包含机器人运动学决策和元操作参数配置。
- 2.
建立一个统一的数学模型，用于描述基于先序约束的排序、基于可执行 IK 候选方案的机器人运动，以及拧螺丝和抓取-移除元操作中与参数相关的执行成本。
- 3.
提出一个 MOA 框架，在在线优化之前生成操作参数候选方案，在保持 EP-RDSP 规划决策全局搜索能力的同时，减少了对局部参数的无效探索。
本文的其余部分组织如下。第 2 节回顾相关研究。第 3 节描述 EP-RDSP 并建立其统一的数学模型。第 4 节提出 MOA 框架。第 5 节基于 15 个构造的问题实例展示实验结果。最后，第 6 节总结全文并展望未来研究方向。
章节摘要
机器人拆卸顺序规划
拆卸顺序规划（DSP）在产品结构和先序约束下确定可行的操作顺序。经典研究建立了产品关系、先序图和可行顺序生成方法的基本表示[4]、[7]、[8]、[9]。这些研究为本文提供了任务层面的基础：在考虑机器人执行之前，操作顺序必须满足产品结构拓扑。
近期的 DSP 研究在此基础上进行了扩展，
问题描述
在 EP-RDSP 中，一个产品实例由从大规模 EOL 产品中提取的一个或多个局部装配体组成。拧螺丝约占拆卸操作的 40%，与抓取和移除相关的操作约占 56%[56]。因此，本文重点关注螺栓连接件和可抓取组件。它们分别被建模为拧螺丝元操作（MO）和抓取-移除 MO。每个操作由其目标位置和操作
EP-RDSP 预处理与解编码
第一步是在在线优化之前，将 EP-RDSP 中的 IK 级构型决策转换为有限的候选空间。
对于冗余机器人，在固定的末端执行器操作状态下，连续的关节构型优化可能存在无穷多个可行的关节角解。许多相邻的关节解在执行时间和能量代理方面几乎等价，在 MOEA 中将它们直接作为连续决策变量进行优化会消耗大量的
测试实例
测试数据包括从先前拆卸研究中报告的产品结构生成的计算 EP-RDSP 基准实例，而非来自物理机器人拆卸试验的测量数据。构建了五个基本产品实例 P1–P5。P1 和 P3 由[57]中的局部产品装配体生成，P2 由[58]中的一个局部产品装配体生成，P4 和 P5 由[22]中的局部产品装配体生成。对于这些五个基本产品实例，
结论
本文提出了 EP-RDSP 问题，在显式的基于模型的假设下，对拆卸顺序规划、IK 级运动学可行性和操作参数之间的耦合关系进行建模。在问题建模阶段，将连续的机器人关节构型空间离散化为预先计算好的、针对实例的 IK 候选库，从而能够将 IK 级可行性纳入顺序优化之中。此外，提出一个 MOA 框架以辅助多目标
CRediT 作者贡献声明
Yilin Fang：撰写——审阅与编辑、方法论、调研、经费获取、概念化。Ling Gui：撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、可视化、方法论、调研、概念化。Zhiyao Li：监督、资源、调研、概念化。Junyufeng Chen：撰写——审阅与编辑、监督、调研、形式化分析。Kai Huang：撰写——审阅与编辑、调研、形式化分析。
利益冲突声明
作者声明不存在任何已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能被认为会影响本文所报告的工作。
致谢
本工作得到以下项目部分资助：国家发展和改革委员会重大项目——中复神鹰碳纤维连云港有限公司 30000 t/a 高性能碳纤维项目、湖北省中央引导地方科技发展专项资金（2025EIA003），以及国家自然科学基金（批准号 52075402）。
Yilin Fang|Ling Gui|Zhiyao Li|Junyufeng Chen|Kai Huang
