摘要：本文針對汽車焊接機器人路徑規(guī)劃不合理的問題，采用遺傳算法對焊接機器人二維路徑規(guī)劃問題進行了求解，最終找出了一條最短的焊接路徑，實現(xiàn)了減少機器人焊接工位的作業(yè)時間。
1 、汽車白車身焊接現(xiàn)狀
汽車白車身在裝焊過程中需要焊接4000~5000個焊點，面對如此多的焊點如何規(guī)劃好焊接機器人的焊接路徑成為汽車制造企業(yè)亟待解決的問題。
目前，國內(nèi)的汽車焊接生產(chǎn)線上的點焊機器人的路徑規(guī)劃主要通過示教再現(xiàn)完成，因此在焊接過程中缺乏必要的柔性和適應(yīng)性；另外此項工作會耗費大量時間，延長生產(chǎn)周期，影響汽車企業(yè)的生產(chǎn)。針對點焊機器人在路徑規(guī)劃方面的缺陷，采用遺傳算法對點焊機器人的焊接路徑進行求解。
2、基于遺傳算法的點焊機器人路徑規(guī)劃
2.1問題描述
因為汽車白車身焊接生產(chǎn)線焊接工位焊點多，焊接加工任務(wù)繁重，一般采用多臺機器人協(xié)同作業(yè)，以此來提高焊接質(zhì)量和縮短焊接作業(yè)時間。本文是在焊接機器人作業(yè)焊點已分配完成的前提下，對單臺點焊機器人的焊接路徑進行規(guī)劃求解的。故本問題可以轉(zhuǎn)化為TSP問題。
TSP問題是指旅行商從起始點出發(fā), 經(jīng)過所有需要經(jīng)過的點回到起始點，如何安排合理的路線使得走過的路程最短。點焊機器人的路徑規(guī)劃則指點焊機器人從焊鉗原點位置出發(fā)，如圖1所示，經(jīng)過所有焊點位置，然后回到焊鉗原點位置，使得路程最短。
圖1 焊鉗原點位置
2.2建立數(shù)學(xué)模型
如果對焊點H={h1，h2，h3，…，hn} 的一個訪問順序為T={t1，t2，t3，…，tn}，其中ti∈H，i=（1，2，3，…，n）, ti對應(yīng)的空間坐標為（xi，yi，zi），因此可建立如下數(shù)學(xué)模型：
3、遺傳算法的基本思想
標準的遺傳算法包括三個基本的操作：選擇、交叉和變異。其步驟描述如下
3.1 產(chǎn)生初始種群，并評價初始種群中每個個體的適應(yīng)度值。
3.2 判斷收斂準則是否符合條件。若符合，則輸出相應(yīng)的搜索結(jié)果；否則執(zhí)行以下步驟。
3.3 根據(jù)適應(yīng)度大小按照一定方式執(zhí)行選擇操作。
3.4 根據(jù)交叉概率Pc執(zhí)行相應(yīng)的交叉操作。
3.5 根據(jù)變異概率Pm執(zhí)行相應(yīng)的變異操作。
3.6 返回步驟（2）。
如圖2所示。
4、仿真求解
為了驗證選取方法的有效性，運用MATLAB7.0編寫遺傳算法程序進行仿真求解。一般焊接機器人分配的焊點數(shù)為30~50，因此選取30為點焊機器人的作業(yè)焊點數(shù)（焊點位置如圖3）。設(shè)置種群規(guī)模為80，終止代數(shù)為1000, 交叉概率取值為0.8，變異概率取值為0.005。隨機求解10次，第3次得到最優(yōu)解為819.4040，如圖4所示，最優(yōu)解迭代記錄如圖5。
圖4
圖5
5、結(jié)束語
通過遺傳算法對點焊機器人三維路徑的規(guī)劃，可以有效地求解出點焊機器人的最短焊接路徑，并且這種方法求解出的結(jié)果更加符合實際要求，可以縮短點焊機器人工位的作業(yè)時間, 提高生產(chǎn)節(jié)拍，一般可以提高5~10s。
參考文獻
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華大學(xué)學(xué)報, 1995.
作者簡介：魏安立（1985-），男，碩士研究生，主要研究方向先進材料焊接及其數(shù)值模擬。
