圖1　標(biāo)準(zhǔn)模塊

    2.2 模塊機器人拓撲關(guān)系

    從理論上講，使用同一類型的標(biāo)準(zhǔn)模塊可以構(gòu)成無數(shù)不同拓撲關(guān)系的機器人。但從實際應(yīng)用角度出發(fā)，一個滿足六自由度空間運動要求的串連機器人（圖1的標(biāo)準(zhǔn)模塊僅限于串連機器人），由不超過4個多自由度的關(guān)節(jié)模塊和3個連桿模塊組成.若考慮到終端執(zhí)行器本身具有的三自由度，對操作器的自由度的要求還會降低。圖2給出了由標(biāo)準(zhǔn)模塊組成的幾種常見串連機器人拓撲關(guān)系［1］。圖2（a）所示的六自由度模塊機器人為最典型的工業(yè)機器人拓撲關(guān)系，它能滿足大多數(shù)工業(yè)應(yīng)用要求。這種類型的機器人的優(yōu)點在于能在它的工作空間回避障礙，但對某些應(yīng)用，它并不是最佳拓撲關(guān)系。對于執(zhí)行器運動空間要求不大的機器人，如流水線上的裝配機器人，圖2（b）、（d）和（e）所示的機器人應(yīng)用較多。其余所示機器人的應(yīng)用則相對較少。

　　圖2　模塊機器人拓撲關(guān)系

　　3　模塊機器人的計算機輔助設(shè)計

　　模塊機器人的計算機輔助設(shè)計，可以遵循Nnaji或其他專家提出的設(shè)計流程進行設(shè)計，但使用這些方法的前提是該用戶必須是機器人領(lǐng)域的行家里手，用戶必須精通機器人運動學(xué)、動力學(xué)、機器人控制，以及熟悉現(xiàn)有機器人產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和性能。這正是大多數(shù)計算機輔助設(shè)計軟件不能得到普及和應(yīng)用的主要障礙，也與現(xiàn)代概念設(shè)計方法和面向用戶和對象的軟件設(shè)計思想格格不入。我們研究的目的在于，根據(jù)模塊機器人設(shè)計的特點，提出面向用戶、基于事例的方法和計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)，使得模塊機器人的計算機輔助設(shè)計不再為領(lǐng)域?qū)＜宜鶎Ｓ小?BR>　　3.1 模塊機器人設(shè)計的特征

　　就模塊機器人計算機輔助設(shè)計而言，最終用戶的設(shè)計并非對所有機器人的關(guān)節(jié)和連桿進行結(jié)構(gòu)設(shè)計，而是根據(jù)給定任務(wù)確定機器人最佳拓撲關(guān)系、關(guān)節(jié)和連桿參數(shù)，以確定選用標(biāo)準(zhǔn)的模塊，組成滿足任務(wù)要求的模塊機器人，這是典型的機械系統(tǒng)概念化設(shè)計.面向用戶的現(xiàn)代軟件的設(shè)計指導(dǎo)思想確定了輔助設(shè)計軟件的使用者是最終用戶，而不是機器人或計算機領(lǐng)域的專家［8］。事實上，用戶根本不需要成為機器人設(shè)計的行家，也沒有必要對機器人結(jié)構(gòu)及其控制的細節(jié)作深入了解。用戶惟一關(guān)心的，就是在輔助設(shè)計軟件的應(yīng)用界面上，正確地確定機器人欲完成的任務(wù)，描述其工作環(huán)境，輸入模塊機器人應(yīng)該具備的功能和應(yīng)達到的性能、以及某些限定性約束條件.作為計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)推理的結(jié)論，機器人的結(jié)構(gòu)，即拓撲關(guān)系和模塊參數(shù)，成為滿足新任務(wù)要求的新的技術(shù)方案.換言之，模塊機器人概念化設(shè)計應(yīng)是以任務(wù)為驅(qū)動、自上而下的設(shè)計過程。

　　機器人所從事的任務(wù)決定了機器人應(yīng)具備的功能和性能要求.在這里需要強調(diào)的是，機器人的拓撲關(guān)系決定了機器人功能，而關(guān)節(jié)特性和連桿長度及質(zhì)量則會影響機器人的性能.換言之，在機器人拓撲關(guān)系確定的情況下，該機器人的功能就已經(jīng)確定，而不同的關(guān)節(jié)和連桿參數(shù)僅會影響機器人的性能。這一假設(shè)使模塊機器人的任務(wù)－功能－結(jié)構(gòu)之間的雙向映射成為可能。

　　3.2　智能計算機輔助設(shè)計方案的選擇

　　現(xiàn)代計算機輔助設(shè)計的發(fā)展趨勢向著軟件智能化方向發(fā)展，以面向用戶和面向?qū)ο鬄樘卣鞯闹悄芑�設(shè)計軟件是以知識庫為依托、計算機進行推理為主線索。

　　一種基于事例的計算機推理（Case－Based Reasoning，縮寫為CBR）過程應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的概念化設(shè)計，可以把尋求新的技術(shù)方案與已有的成功設(shè)計事例緊密地聯(lián)系在一起［9］。作為一種類似人類設(shè)計過程的方法，基于事例的設(shè)計有效地利用了已有的成功經(jīng)驗，大大縮短了尋求最終解決方案的時間。采用基于事例的設(shè)計思想的好處還在于簡化了智能系統(tǒng)中的知識，過濾了許多低層的元知識，突出了與任務(wù)相關(guān)的上層知識，使得知識的表達、存儲和索引更加簡潔和清晰，解決了基于元規(guī)則推理時可能出現(xiàn)“組合爆炸”的潛在隱患。

    智能軟件面向用戶的特征，不僅在于界面友好的形式要求，更重要的是軟件的使用者僅是該領(lǐng)域的一般工程技術(shù)人員，而非該領(lǐng)域的行家里手。以任務(wù)為驅(qū)動、自上而下的設(shè)計應(yīng)成為智能設(shè)計的主線索，但所謂自上而下的設(shè)計并非設(shè)計系統(tǒng)的惟一策略。在任務(wù)－功能－結(jié)構(gòu)的映射不能奏效時，基于元知識、自下而上的正向推理則有助于產(chǎn)生新的機器人結(jié)構(gòu)，以滿足新的功能要求和適應(yīng)新的任務(wù)要求，這會增加系統(tǒng)知識和推理機制的復(fù)雜程度。自下而上的設(shè)計對最終用戶是透明的，用戶并不會被要求對機器人內(nèi)部結(jié)構(gòu)的細節(jié)加以了解。

    此外，因為模塊機器人所從事的任務(wù)、所處的工作環(huán)境的不斷變化，以及不斷增長的模塊機器人的組成，導(dǎo)致了系統(tǒng)知識的不斷變更和膨脹。為了消除可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰的數(shù)據(jù)混亂，面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是解決這一潛在問題的唯一選擇。研究模塊機器人對象的功能、性能和結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系是模塊機器人計算機輔助設(shè)計中最重要的環(huán)節(jié)。作為事例的數(shù)據(jù)抽象，對象類的成員數(shù)據(jù)和方法的可封裝、繼承和重載特性，使得用戶可以有效地定義或開發(fā)各種復(fù)雜對象，這對于大型工程問題所涉及的知識、數(shù)據(jù)和方法的定義和應(yīng)用是至關(guān)重要的。面向?qū)ο蟮脑O(shè)計思想用于智能CAD，導(dǎo)致了系統(tǒng)中知識的表示和組織不同于一般基于規(guī)則的推理機制中的知識表示。綜上所述，根據(jù)模塊機器人概念化設(shè)計的特征，選擇以任務(wù)為驅(qū)動、面向?qū)ο蠛突�于事例推理的計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)，采用自上而下的推理策略是進行模塊機器人概念化設(shè)計的最佳選擇。

    4　模塊機器人概念化設(shè)計CAD系統(tǒng)

    圖3給出了模塊機器人概念化設(shè)計的CAD系統(tǒng)示意圖。圖4給出了基于事例推理的CAD系統(tǒng)流程。領(lǐng)域?qū)＜易鳛橄到y(tǒng)的設(shè)計和維護者，將成功的模塊機器人的事例（對象）按照功能與性能進行分層索引，該樹狀索引圖直接用于支持推理的知識庫.用戶通過人機界面輸入機器人即將從事的任務(wù)、工作環(huán)境和約束。任務(wù)編譯器將輸入映射為對機器人功能和性能的指標(biāo)，作為推理機進行索引的標(biāo)簽。推理機首先根據(jù)功能要求在樹狀知識庫中進行相關(guān)匹配候選。滿足基本功能要求和部分滿足性能要求的模塊機器人將被作為候選者，而性能最接近的模塊機器人將被選出.由于被選出的模塊機器人在性能上未必能滿足新的工作要求，適當(dāng)?shù)男薷脑偎�難免.由于決定模塊機器人功能的機器人拓撲關(guān)系已經(jīng)確定，所進行的適應(yīng)性修改僅僅是選擇適當(dāng)?shù)年P(guān)節(jié)和連桿模塊.改變模塊參數(shù)后的前向計算容易確定新的機器人的性能，這實際上是一個優(yōu)化過程，其優(yōu)化的目標(biāo)是使該機器人的功能和性能與完成新任務(wù)所需的功能和性能的差別最小。通過模擬得到用戶確認的最優(yōu)模塊機器人結(jié)構(gòu)將作為系統(tǒng)的輸出，并增加到事例庫中。

　　圖3　基于事例推理的模塊機器人輔助設(shè)計系統(tǒng)

圖4　基于事例的推理

    在匹配過程中如果沒有適當(dāng)?shù)暮蜻x者產(chǎn)生，則系統(tǒng)首先要求用戶修訂對任務(wù)的說明，如放松約束或降低性能要求，以利于回調(diào)相關(guān)機器人.系統(tǒng)在不能回調(diào)相關(guān)模塊機器人時，會向領(lǐng)域?qū)＜艺髟冞M一步的知識，以求解決新的任務(wù)。若在有限循環(huán)次數(shù)后仍不能回調(diào)相關(guān)事例，則系統(tǒng)調(diào)用綜合過程，從模塊庫中綜合新的機器人拓撲關(guān)系。

    系統(tǒng)任務(wù)描述界面如圖5所示（略），用戶可以從3個屬性界面上對機器人作業(yè)基本任務(wù)、工作環(huán)境和約束進行描述。例如，一機器人在一平面空間進行弧焊任務(wù)，焊頭Welder重為3.5kg，最大工作范圍在平面500mm×450 mm的范圍內(nèi)，焊頭能在X平面內(nèi)偏轉(zhuǎn)，軌跡類型為連續(xù)，焊頭Welder從給定點PStart，經(jīng)軌跡Path＿1，到結(jié)束點PEnd。對工作空間可以用圖形方式加以直觀定義和顯示，對軌跡的描述可以是數(shù)組或圖形方式。工作環(huán)境描述主要包括對系統(tǒng)坐標(biāo)系統(tǒng)定位、相關(guān)設(shè)備、傳感器等的定義。約束條件指的是對機器人作業(yè)時其他約束，諸如對執(zhí)行器的最大速度、加速度、機器人定位精度、重復(fù)精度、制作成本、使用成本等因素的考慮。

　　5　結(jié)束語

　　本文旨在根據(jù)模塊機器人概念化設(shè)計的特點，將基于事例推理應(yīng)用到模塊機器人的智模塊機器人及計算機輔助設(shè)計。