一、前言
针对机器人相关专业的教学需求，商飞信息科技开发出此开源六自由度协作机器人实验平台。
该平台有以下几大特色
- 机器人本体采用自主设计的3Kg负载六自由度协作机器人，机器人每个关节集成电机、减速器和驱动电路，外观设计美观，适合实验室摆放。本体重复定位精度为±0.05mm，本体自重为17Kg，在保证运动精度和性能的基础上，提高学生实验过程的安全性。
- 控制器采用实时仿真控制器，软件上采用Matlab/Simulink编程，机器人运动学、动力学、视觉/力觉传感器采集、运动规划、系统集成等每一个实验例程的代码均可在Matlab/Simulink中编写。除了基本运动学控制之外，配合视觉传感器、力觉传感器、末端夹持器、气路等配件，能够组成多功能机器人工作站。
- 上位机采用Matlab软件的RealTime Explorer进行调试，可以实现完全可视化调试，实时显示Matlab/Simulink控制模型中的所有变量，并将其离线保存并在Matlab中绘图。
- 协作机器人每个关节均可在位置、速度、力矩三种模式下工作，在基本运动学教学实验的基础上可以进行动力学控制科研的开展。
为了编写本开源机器人实验平台的相关实验，商飞信息科技项目组参考《机器人学导论》（John Craig著）、《MODERN ROBOTICS MECHANICS PLANNING AND CONTROL》（Frank Park著）、《机器人操作的数学导论》（李泽湘著）等国内外机器人专业经典教材，参考ABB、发那科、库卡、安川、固高、卡诺普等国内外商用机器人控制系统的功能，设计了一系列实验，包括机器人软硬件组成认知实验、单轴伺服驱动器与电机调试实验、运动学正逆解实验、轨迹规划实验、多轴联动控制实验、基于视觉的抓取实验、基于力传感器的机器人碰撞检测实验、动力学控制实验、基于强化学习的机器人轴孔装配实验等。
对于本科生来说，只需要掌握基本实验即可，对于研究生来说，可以尝试动力学控制等高阶实验。
二、实验平台硬件组成
图1协作机器人平台组成
图2协作机器人平台实物
协作机器人平台主要部件和连接关系如图1所示，分为控制系统和执行系统两部分。控制系统由Matlab上位机和实时控制器两部分组成。机器人控制程序在Matlab上位机中编写、编译和调试，在实时控制器中执行。上位机和实时控制器之间通过Ethernet网络连接。执行系统主要由协作机器人本体，电磁铁（末端执行器）和配套的电气部件构成。
机器人本体采用六自由度协作机器人，标配本体额定负载3Kg（另有5Kg可选），机器人各关节集成电机、减速器、驱动电路，本体与控制柜仅需要一根电缆即可，结构紧凑。机器人抓取操作通过末端安装的电磁铁吸取具有磁性的物体完成。电气部件包括急停按钮、启动开关、开关电源、接线端子等。机器人实物图片如图2所示，下面详细介绍下关键部件的功能及参数。
01
机器人本体
协作机器人本体技术参数如表1所示，本体为六自由度，额定负载3kg（另有5Kg版本可选），最大工作半径550mm，本体自重17Kg，本体结构紧凑，设计美观，当给定信号阶跃过大时会自动停机保护，非常适人机协同的场合。
机器人本体各个关节采用智能集成关节设计，每个关节将电机、减速器、驱动电路和编码器集成化设计，每个机器人关节通过Ethercat总线组网。
表1协作机器人本体技术参数
协作机器人本体及六个机器人关节正方向定义、机器人工作范围如图3及4所示。
图3协作机器人本体及机器人关节定义
图4机器人工作范围俯视图（左）及侧视图（右）
02
实时控制器
实时控制器如图5所示，控制器参数如表2所示，该控制器有两个网络接口，一个用于连接Matlab上位机，一个用于Ethercat通讯控制协作机器人本体。
图5实时控制器
表2实时控制器技术参数
03
电气系统
电气柜接口如图7所示，为了方便调试，实时控制器和机器人本体采用了独立的上电方式。为了减小实验室噪音，在不必要的情况下，可以通过散热扇上电按钮关闭散热风扇。电气柜与外界只需接入220V交流电（总功率小于400W）和上位机网线即可。
图6电气柜接口说明
三、实验内容一览
以下列表所列实验内容为可以在本平台完成的所有实验列表，所有实验程序均在Matlab/Simulink软件中编写，所有程序源代码均开放，可以自由修改。每一个实验均配有演示视频。
实验内容
实验目的
实验一：机器人系统组成认知
本实验首先进行本实验平台软硬件组成的认识，了解机器人本体的结构、学会机器人控制器的基本编程方法。
实验二：机器人单轴控制
以六轴为例，使用Speedgoat控制器进行机器人单关节的控制，能够控制机器人六轴的位置/速度/力矩，能够读取机器人六轴相应的位置/速度/力矩反馈数据。然后依次控制机器人的1~5轴，进行相应的单轴运动。
实验三：机器人运动学正解验证（基于DH法）
以改进的DH法进行机器人正运动学的建模，单轴运动机器人的各关节，能够正确计算出机器人的位置和姿态。
实验四：机器人运动学正解验证（基于POE法）
以指数积法进行机器人正运动学的建模，单轴运动机器人的各关节，能够正确计算出机器人的位置和姿态。
实验五：机器人运动学逆解验证（基于DH法）
给定一个机器人末端的位置和姿态，能够正确的解算出机器人各关节的控制量，并完成慢速的空间直线运动
实验六：机器人运动学逆解验证（基于POE法）
给定一个机器人末端的位置和姿态，能够正确的解算出机器人各关节的控制量，并完成慢速的空间直线运动
实验七：机器人T型速度规划
基于T型速度规划对空间直线的运动进行速度规划
实验八：机器人S型速度规划
基于S型速度规划对空间直线的运动进行速度规划
实验十：机器人点到点运动轨迹规划（基于三次样条曲线）
基于三次样条曲线对多点运动进行拟合，进行轨迹规划
实验十一：基于位置环的机器人绘图实验
在机器人末端安装马克笔，通过G代码的编译和解析程序，完成机器人在平面内的绘图任务。
实验十二：机器人视觉—机器人手眼标定（Eye-in-hand）
在机器人末端安装摄像头，进行摄像头内外参数的标定
实验十三：基于Eye-in-hand的机器人拼积木实验
通过Eye-in-hand的方式进行机器人末端手抓进行积木的简单拼图
实验十四：机器人视觉—机器人手眼标定（Eye-to-hand）
在机器人工作台固定处安装摄像头，进行摄像头内外参数的标定
实验十五：基于Eye-to-hand的机器人拼积木实验
通过Eye-to-hand的方式进行机器人末端手抓进行积木的简单拼图
实验十六：ATI六维力传感器标定及重力补偿实验
基于Ethernet进行六维力传感器数据的读取，通过实验法进行传感器坐标系、工具末端重力的辨识
实验十七：基于力反馈的机器人绘图实验
基于力传感器的力反馈在实验十一的基础上保持绘制图案的接触力的恒定
实验十八：基于强化学习算法的机器人轴孔装配实验
基于计算机视觉和力传感器数据，应用强化学习算法进行机器人轴孔装配实验
四、基础实验演示视频
实验1_平台上下电操作
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