摘要：本文利用新一代計算機輔助設計方法，開展模塊機器人的設計方法論和CAD系統(tǒng)的研究，旨在提出解決柔性加工系統(tǒng)的計算機輔助設計智能軟件的思路和框架．本文以模塊機器人的設計為突破口，提出了以面向任務為特征、基于事例的設計方法在機械概念化設計中的應用．論文中介紹了近年來發(fā)展迅速的模塊機器人的標準模塊和基本拓撲關系，根據(jù)模塊機器人概念化設計的特征，結合人工智能應用中基于事例的推理機制，提出了面向任務和基于事例的計算機輔助設計方法和應用軟件的框架，以及實現(xiàn)自上而下的計算機推理的流程．文中還介紹了面向用戶的機器人任務和工作環(huán)境的表示． 關鍵詞：機器人，模塊，基于事例推理，智能CAD 1引言 模塊化思想在柔性加工系統(tǒng)中得到日益廣泛的重視．歐美有關研究機構從80年代末就開始對模塊機器人的研究，早期主要側(cè)重于模塊本身的研制，而近期則偏重于模塊機器人應用領域的開拓［1～5］。 模塊機器人的研究可分為3個不同的領域，即模塊機器人硬件的研究、控制的研究和根據(jù)不同應用的計算機輔助設計，迄今為止的大多數(shù)研究側(cè)重于前兩個領域的研究．目前，商業(yè)化的標準模塊（模塊關節(jié)和模塊連桿）已經(jīng)面市．模塊機器人的出現(xiàn)無疑為柔性加工系統(tǒng)提供了更多的選擇機會，但隨之而來的問題是任務對象的千變?nèi)f化、工作環(huán)境的不同，加之模塊機器人的可隨意組合——即模塊機器人拓撲關系、模塊關節(jié)及模塊連桿的無窮組合，模塊機器人設計成為具有挑戰(zhàn)性課題擺在我們面前。 機器人計算機輔助設計課題一直為人們所關注，B. O. Nnaji,在1986年出版了“機器人計算機輔助設計、選擇與評價”的專著［6］．他對可能組成機器人的4個關節(jié)的運動范圍、速度進行分度編碼，并對執(zhí)行器，關節(jié)驅(qū)動單元、關節(jié)控制單元、設計參數(shù)等共89個參數(shù)進行了定性或定量地（16 分度）規(guī)定．Nnaji還對如何根據(jù)設計要求確定相關代碼給出了程序流程，這為機器人計算機輔助設計開創(chuàng)了先河．K-H Wurst 在開發(fā)模塊機器人的同時也給出了選擇模塊的一般原則［1］．前者的研究主要針對一般機器人如何根據(jù)設計參數(shù)確定代碼，從而確定滿足設計要求的機器人拓撲關系和結構參數(shù)，這在設計新型機器人時有著一定的指導意義。 作為模塊機器人的概念化計算機設計，其指導思想與Nnaji 的設計有以下不同之處，一是模塊機器人的組成有一定的限制，即有限關節(jié)模塊和無限連桿的可選擇性；二是Nnaji的設計方案是針對機器人設計專業(yè)人員開發(fā)的，這需要設計人員具備有機構運動學、動力學、計算機控制以及對機器人的深入了解，而我們所開發(fā)的計算機輔助設計系統(tǒng)的用戶對象是機器人用戶，而非機器人專家．換言之，我們的系統(tǒng)是面向用戶，而不是面向機器人的設計者．從用戶使用角度來講，他沒有必要了解模塊機器人的內(nèi)部詳細構造和運作，他只需要了解和描述該機器人所從事的任務和應該具備的性能，從這個意義上講，該系統(tǒng)是以任務為驅(qū)動，或者說是面向任務的．由上述區(qū)別所產(chǎn)生的新的區(qū)別還在于，計算機輔助設計系統(tǒng)和數(shù)據(jù)結構不同．輔助設計系統(tǒng)必須有足夠的智能，以進行自上而下的設計，這就要求該系統(tǒng)應具備足夠深度的知識，以描述模塊與模塊機器人的功能、性能和結構（Function, Behavior and Structure，縮寫為FBS），描述機器人應承擔的任務和所處的環(huán)境，以及在任務-功能-結構的映射過程中的知識．這一設計智能化的要求對系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構提出了更加苛刻的條件，一般關系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構已經(jīng)不能滿足其設計需要．關于以面向?qū)ο鬄樘卣鞯臋C器人知識建?？蓞⒁娢墨I［7］． 2 模塊機器人 專用機器人的高效、精確和低應用成本已在規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)中得到充分體現(xiàn)，但面對未來多變化和小批量的柔性生產(chǎn)需求來講，專用機器人的設計周期和制造成本都成為亟待解決的難題．模塊化概念的引入到機器人設計為柔性加工系統(tǒng)注入了新的活力，選擇適當?shù)哪K機器人拓撲關系和標準模塊，迅速組成模塊機器人是縮短機器人設計周期和降低制作成本的有效途徑，模塊化機器人將成為未來柔性加工系統(tǒng)中最重要的設備之一。 2.1標準模塊 顧名思義，模塊機器人由模塊——即由模塊關節(jié)和模塊連桿組成．模塊一般應具有標準化的機械與電氣接口用于模塊間連接，具有一到三個自由度的模塊關節(jié)由直流或交流電機驅(qū)動，并集成有減速機構和控制器．無自由度的模塊連桿僅用于模塊關節(jié)之間的連接．不同長度的模塊連桿和不同方位的標準接口，使得模塊關節(jié)之間的連接能滿足對機器人不同運動學和動力學要求．圖1給出了由Wurst開發(fā)的標準模塊的示意．一自由度的關節(jié)模塊可以是搖擺或平動,二自由度的關節(jié)可以是回轉(zhuǎn)與搖擺、平動與回轉(zhuǎn)和平動與搖擺．同一類型的關節(jié)可以有不同的驅(qū)動機構，以適應不同的運動與動力學要求，但可選擇的余地是有限的．關節(jié)的長度可以根據(jù)實際要求制作。 2.2 模塊機器人拓撲關系 從理論上講，使用同一類型的標準模塊可以構成無數(shù)不同拓撲關系的機器人．但從實際應用角度出發(fā)，一個滿足六自由度空間運動要求的串連機器人（圖1的標準模塊僅限于串連機器人），由不超過4個多自由度的關節(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給出了由標準模塊組成的幾種常見串連機器人拓撲關系［1］．圖2（a）所示的六自由度模塊機器人為最典型的工業(yè)機器人拓撲關系，它能滿足大多數(shù)工業(yè)應用要求．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，但對某些應用，它并不是最佳拓撲關系．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）所示的機器人應用較多．其余所示機器人的應用則相對較少。 3 模塊機器人的計算機輔助設計 模塊機器人的計算機輔助設計，可以遵循Nnaji或其他專家提出的設計流程進行設計，但使用這些方法的前提是該用戶必須是機器人領域的行家里手，用戶必須精通機器人運動學、動力學、機器人控制，以及熟悉現(xiàn)有機器人產(chǎn)品的結構和性能．這正是大多數(shù)計算機輔助設計軟件不能得到普及和應用的主要障礙，也與現(xiàn)代概念設計方法和面向用戶和對象的軟件設計思想格格不入．我們研究的目的在于，根據(jù)模塊機器人設計的特點，提出面向用戶、基于事例的方法和計算機輔助設計系統(tǒng)，使得模塊機器人的計算機輔助設計不再為領域?qū)＜宜鶎Ｓ校? 3.1 模塊機器人設計的特征 就模塊機器人計算機輔助設計而言，最終用戶的設計并非對所有機器人的關節(jié)和連桿進行結構設計，而是根據(jù)給定任務確定機器人最佳拓撲關系、關節(jié)和連桿參數(shù)，以確定選用標準的模塊，組成滿足任務要求的模塊機器人，這是典型的機械系統(tǒng)概念化設計．面向用戶的現(xiàn)代軟件的設計指導思想確定了輔助設計軟件的使用者是最終用戶，而不是機器人或計算機領域的專家［8］．事實上，用戶根本不需要成為機器人設計的行家，也沒有必要對機器人結構及其控制的細節(jié)作深入了解．用戶惟一關心的，就是在輔助設計軟件的應用界面上，正確地確定機器人欲完成的任務，描述其工作環(huán)境，輸入模塊機器人應該具備的功能和應達到的性能、以及某些限定性約束條件．作為計算機輔助設計系統(tǒng)推理的結論，機器人的結構，即拓撲關系和模塊參數(shù)，成為滿足新任務要求的新的技術方案．換言之，模塊機器人概念化設計應是以任務為驅(qū)動、自上而下的設計過程． 機器人所從事的任務決定了機器人應具備的功能和性能要求．在這里需要強調(diào)的是，機器人的拓撲關系決定了機器人功能，而關節(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，而不同的關節(jié)和連桿參數(shù)僅會影響機器人的性能．這一假設使模塊機器人的任務-功能-結構之間的雙向映射成為可能． 3.2 智能計算機輔助設計方案的選擇 現(xiàn)代計算機輔助設計的發(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O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）過程應用于復雜系統(tǒng)的概念化設計，可以把尋求新的技術方案與已有的成功設計事例緊密地聯(lián)系在一起［9］．作為一種類似人類設計過程的方法，基于事例的設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，突出了與任務相關的上層知識，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域的一般工程技術人員，而非該領域的行家里手．以任務為驅(qū)動、自上而下的設計應成為智能設計的主線索，但所謂自上而下的設計并非設計系統(tǒng)的惟一策略．在任務-功能-結構的映射不能奏效時，基于元知識、自下而上的正向推理則有助于產(chǎn)生新的機器人結構，以滿足新的功能要求和適應新的任務要求，這會增加系統(tǒng)知識和推理機制的復雜程度．自下而上的設計對最終用戶是透明的，用戶并不會被要求對機器人內(nèi)部結構的細節(jié)加以了解。 此外，因為模塊機器人所從事的任務、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，導致了系統(tǒng)知識的不斷變更和膨脹．為了消除可能導致系統(tǒng)崩潰的數(shù)據(jù)混亂，面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結構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、性能和結構之間的關系是模塊機器人計算機輔助設計中最重要的環(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)和方法的定義和應用是至關重要的．面向?qū)ο蟮脑O計思想用于智能CAD，導致了系統(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計的特征，選擇以任務為驅(qū)動、面向?qū)ο蠛突谑吕评淼挠嬎銠C輔助設計系統(tǒng)，采用自上而下的推理策略是進行模塊機器人概念化設計的最佳選擇． 4 模塊機器人概念化設計CAD系統(tǒng) 圖3給出了模塊機器人概念化設計的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．領域?qū)＜易鳛橄到y(tǒng)的設計和維護者，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、工作環(huán)境和約束．任務編譯器將輸入映射為對機器人功能和性能的指標，作為推理機進行索引的標簽．推理機首先根據(jù)功能要求在樹狀知識庫中進行相關匹配候選．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?shù)男薷脑偎y免．由于決定模塊機器人功能的機器人拓撲關系已經(jīng)確定，所進行的適應性修改僅僅是選擇適當?shù)年P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)化的目標是使該機器人的功能和性能與完成新任務所需的功能和性能的差別最?。ㄟ^模擬得到用戶確認的最優(yōu)模塊機器人結構將作為系統(tǒng)的輸出，并增加到事例庫中。 在匹配過程中如果沒有適當?shù)暮蜻x者產(chǎn)生，則系統(tǒng)首先要求用戶修訂對任務的說明，如放松約束或降低性能要求，以利于回調(diào)相關機器人．系統(tǒng)在不能回調(diào)相關模塊機器人時，會向領域?qū)＜艺髟冞M一步的知識，以求解決新的任務．若在有限循環(huán)次數(shù)后仍不能回調(diào)相關事例，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系． 系統(tǒng)任務描述界面如圖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、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，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)坐標系統(tǒng)定位、相關設備、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、重復精度、制作成本、使用成本等因素的考慮． 5 結束語 本文旨在根據(jù)模塊機器人概念化設計的特點，將基于事例推理應用到模塊機器人的智能設計中．輔助設計系統(tǒng)的智能化在于面向?qū)ο蟮闹R表示和基于知識和事例的推理機制引入．本研究得到香港政府研究基金委員會1996～1999年度的資助（項目編號9040222）．