This study investigates assembly sequence generation by considering two tradeoff objectives: (1) insertion conditions and (2) degrees of constraints among assembled parts. A multiobjective genetic algorithm is used to balance these two objectives for planning robotic assembly. Furthermore, the method of extracting part relation matrices including interference-free, insertion, and degree of constraint matrices is extended for application to 3D computer-aided design (CAD) models, including deformable parts. The interference of deformable parts with other parts can be easily investigated by scaling models. A simulation experiment was conducted using the proposed method, and the results show the possibility of obtaining Pareto-optimal solutions of assembly sequences for a 3D CAD model with 33 parts including a deformable part. This approach can potentially be extended to handle various types of deformable parts and to explore graspable sequences during assembly operations.


翻译:本研究通过考虑两个取舍目标来调查组装序列的产生:(1) 插入条件和(2) 组装部件的制约程度;在规划机器人组装时,采用了一个多客观的遗传算法来平衡这两个目标;此外,提取部分关系矩阵的方法,包括无干扰、插入和程度限制矩阵,适用于3D计算机辅助设计模型,包括变形部件;可变形部件与其他部件的干扰可以通过缩放模型很容易地调查;利用拟议方法进行了模拟实验,结果显示有可能为3D CAD模型获得最佳组装序列的Pareto-最优化解决方案,该模型有33个部件,包括一个变形部件;这一方法有可能扩大到处理各种变形部件,并在组装操作期间探索可捕捉的序列。

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