大型部品のマルチロボット協働アーク積層造形における層内堆積パスの割り当てとスケジュール設定

出典: WAAM アークアディティブ

付加製造（AM）は現在広く使用されており、その中でも大型金属部品のAMは有望な研究方向として認識されています。ワイヤアーク積層造形法 (WAAM) は、低コストと高効率という利点があるため、大規模な形状や複雑な構造を持つ部品の製造に適しています。さらに、WAAM は産業用ロボットに簡単に統合できるため、製造の自由度が高まり、製造部品のサイズ制限が緩和されます。

しかし、単一の積層造形システムを使用してメートル規模の部品を製造するには、依然として数週間以上かかります。長期にわたる堆積プロセスでは、欠陥のない生産部品を確保するために、高いレベルのシステム安定性が求められます。製造効率を向上させるために、複数のロボット AM システムが連携して動作する必要があるマルチロボット協調 WAAM (MRC-WAAM) が推進されています。

これを基に、東南大学の李永哲准教授と彼のチームは、有名な学術誌「Virtual and Physical Prototyping」（IF=10.6）に「大規模部品のマルチロボット協調ワイヤ・アーク積層造形のための層内堆積パスの割り当てとスケジュール設定」と題する研究論文を発表しました。基本的な手順は、実際の堆積プロセスを実行する前に、各レイヤーのロボット堆積パスを割り当ててスケジュールすることです。ロボットには堆積パスが割り当てられ、堆積プロセスは最小の総作業時間、作業負荷、安全性を考慮してスケジュールされます。難しさは、アルゴリズムの時間計算量が高いことに起因します。これらの困難を踏まえて、本研究で提案されたアプローチは、MRC-WAAM プロセス計画を容易にするアルゴリズムソリューションを開発することを目的としています。

研究の目的<br /> この研究は、マルチロボット協働アーク積層造形（MRC-WAAM）システムにおける重要な問題、つまり各層の堆積パスを効果的に割り当て、スケジュールする方法の解決を目指しています。この課題は、ロボットの作業時間、タスク量、堆積シーケンスを最適化する際に直面する時間的な複雑さの高さから生じます。研究チームは革新的な「トップ k%」方式を開発しました。これは、すべてのパスが割り当てられるまで、タスクライブラリから長さ k% のパスを現在の作業負荷が最も少ないロボットに繰り返し割り当てる方法です。この方法により、各ロボットのタスク負荷を均等にし、割り当て結果におけるパスの隣接性を向上させることができ、MRC-WAAMの形成品質が向上します。

研究方法<br /> 本研究で提案された「トップ k%」法は、実行コスト行列によって数学的に定義されます。この方法は、作業時間と経路距離を計算してタスクを割り当て、すべてのロボットの合計作業時間を最小化することを目指します。堆積プロセス中にロボット間の衝突が発生しないように、ロボット間の経路の隣接性と安全距離もこの調査で考慮されました。

アルゴリズムの有効性を検証するために、研究チームは、3 台の YASKAWA AR1730 産業用 6 軸ロボットと MEGMEET Artsen Plus 500Q 溶接電源で構成されるテストプラットフォームを構築しました。特定の材料とパラメータが使用され、割り当ておよびスケジューリングアルゴリズムは MATLAB R2021b を使用して実装されました。実験は 2 つの段階に分かれており、1 つは長さとパス数が異なる 4 つの大規模部品モデルでアルゴリズムの実現可能性を検証すること、もう 1 つは実際の堆積検証用のモデルを選択することです。結果は、この方法が転換点とアーク開始点の数を減らすという点で既存のソリューションよりも優れていることを示しており、実際のアプリケーションでの有効性を検証しています。

紙面イメージ

図1. スライスを直接サブ領域に分割してMRC-AM経路計画を行う概略図 2. MRC-WAAMに堆積経路を割り当てる全体的なワークフロー 3. 「トップk%」法を使用したマルチロボット堆積経路割り当てアルゴリズムのフローチャート 4. 堆積タスク生成アルゴリズムのフローチャート 5. 堆積計画の作業フェーズ（WP）の定義
図 6. WP でロボットが掃引する領域に干渉がないか確認する図 7. 堆積タスクシーケンスを生成するための MRC-WAAM システムスケジューリングのアルゴリズムフローチャート図 8. 実験検証プラットフォーム図 9. ロボットとパーツ中心の空間位置関係図 10. 検証に使用した積層造形スライスモデル図 11. k 値がアルゴリズムのパフォーマンスに与える影響図 12. 「トップ k%」法を使用して取得したパス割り当て結果図 13. レーン割り当てによって取得したパス割り当て結果図 14: 堆積プロセスのガントチャート図 15: 堆積タスクの生成とスケジューリングの結果図 16. 各作業段階で各ロボットが掃引する領域間の距離図 17. 堆積スライスの外観図 18. Bhatt らが提案した戦略を使用して生成された堆積パス割り当て結果 [31]図 19. Shen らが提案した戦略を使用して生成された堆積パス割り当て結果 [33]
主な結論<br /> この論文では、大型金属部品のマルチロボット協調ワイヤアーク積層造形 (MRC-WAAM) のパス割り当てとスケジューリングを容易にする「トップ k%」アプローチを紹介します。結論は次のとおりです。

（i）各割り当てのパスボリュームの最も近いk％は自然に隣接していることが確認されており、これにより各ロボットに割り当てられたパスの隣接性が強化されます。

（ii）実施されたケーススタディでは、堆積計画の進捗効率メトリックは92.1％に達し、提案されたアプローチがロボットタスクのパリティを維持できることが確認されました。

（iii）実験結果によると、トップk％法は、転換点と開始円弧点の数を減らす点で直接セグメンテーション法よりも優れており、MRC-WAAMの成形品質を向上させることが示されています。

(iv) 計算の観点から見ると、「topk%」アプローチは割り当てとスケジューリングの問題の計算の複雑さを軽減します。これは、複数のロボットのコラボレーションの実行時の適応を必要とする可能性のある動的シナリオにおける関連する問題を解決する可能性があります。
第一著者

李永哲、准教授、博士課程指導教員。 2019年にオランダのデルフト工科大学とハルビン工科大学から二重の博士号を取得。芝山は、東南大学（Aレベル）の若手学者であり、江蘇省科学技術協会の若手人材支援を受けており、江蘇省の起業家精神とイノベーションの博士号も持っています。彼は長年にわたり、マシンビジョンとマルチソースフュージョンセンシング、マルチロボット群協調制御、機械学習とソフトウェア駆動型金属積層造形、極地オンサイト積層造形修復装置など、金属積層造形のためのインテリジェントシステムの理論と応用に関する研究を行ってきました。中国国家自然科学基金、江蘇省の主要科学技術インフラ事前研究プロジェクト、江蘇省自然科学基金など、10以上のプロジェクトを主宰。20本以上のSCI/EI論文を発表、10件以上の発明特許を認可/受理、省重点計画教科書を編集、英語の学術論文を出版。

論文引用

Yongzhe Li、Lingyi Meng、Minglang Li、Yijun Zhou、Xiaochao Liu、Xinlei Li、Guangjun Zhang (2024) 大規模部品のマルチロボット協調ワイヤおよびアーク積層造形のためのレイヤー内の堆積パスの割り当てとスケジュール設定、Virtual and Physical Prototyping、19:1、DOI: 10.1080/17452759.2023.2300680

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