在全球经济持续复苏的背景下，2025年铝锭市场呈现出稳定增长的态势。铝作为一种轻质、高强度的金属材料，在建筑、交通、航空航天等多个领域的需求不断增加。据相关数据显示，2025年全球铝锭市场规模预计将达到1.2亿吨，同比增长约5%。其中，中国作为全球最大的铝生产国和消费国，铝锭产量占全球总产量的50%以上，市场需求旺盛，推动了铝冶炼行业的智能化升级。在这样的背景下，铝锭转运机器人的研发与应用成为提升铝锭生产效率和安全性的重要课题。
《2025-2030年中国铝锭行业重点企业发展分析及投资前景可行性评估报告》铝锭转运机器人是针对电解铝车间复杂环境而设计的自动化设备，其结构设计充分考虑了抗强磁场、高精准度抓取和高效作业的要求。机器人主体分为机械臂模块、激光打标机模块、行走底盘模块和控制模块四个部分。机械臂模块通过优化关节布局，减少了机械臂的复杂性，提高了抓取的稳定性和精准度;激光打标机模块用于对铝锭进行标记，便于后续的管理和追溯;行走底盘模块实现了自主导航和自动转运功能;控制模块则是整个机器人的核心，负责协调各模块的运行。
铝锭转运机器人的作业流程包括自主移动至铝锭摆放处、识别铝锭位置、抓取铝锭、打标并转运至质检中心等步骤。其中，机械臂的抓取作业是整个流程的关键环节，需要精确的运动控制技术来实现高效、稳定的抓取。
铝锭市场分析提到在电解铝车间复杂的光照和电磁环境下，铝锭的识别精度直接影响到转运机器人的工作效率。YOLOv11算法作为一种先进的目标检测算法，具有处理速度快、识别精度高、适应性强的特点，特别适用于铝锭样品的识别。该算法通过改进的C3k2模块和C2PSA模块，增强了特征提取能力，能够有效应对多尺度、小目标、遮挡等复杂场景。
铝锭样品的识别过程首先将输入图像划分为多个网格，每个网格负责检测中心落在该网格内的目标。通过三尺度检测头和特征金字塔网络(FPN)，YOLOv11能够融合浅层细节与深层语义信息，输出预测框参数和类别概率。实验结果表明，YOLOv11在铝锭样品数据集上的平均精度均值(mAP)达到96.77%，推理速度为40FPS，显著优于YOLOv5和YOLOv8。
为了获取铝锭样品的空间坐标，本文采用了基于空间移动函数的坐标转换方法。通过摄像头的安装位置和铝锭样品的图像特征，构建了铝锭样品的空间坐标模型，并通过拟合实验数据，得到了铝锭样品在真实世界中的物理位置。实验数据表明，该方法能够准确地拟合铝锭样品的坐标，为机械臂的运动控制提供了可靠的数据支持。
铝锭转运机器人的机械臂运动控制是实现精准抓取的关键技术。机械臂的运动学建模基于其结构特点，通过定义关节角度和运动空间坐标，建立了机械臂末端期望坐标与实际坐标之间的关系。由于机械臂的运动涉及非线性问题，无法直接求得精确的解析解，因此本文采用了IPOPT算法进行数值优化求解。
IPOPT算法通过引入对数障碍函数，将约束优化问题转化为一系列无约束的优化问题，并通过牛顿法逐步逼近最优解。实验结果表明，IPOPT算法能够高效地求解机械臂的运动进给量，确保机械臂在复杂环境下的精准运动。
为了进一步提高机械臂的运动控制精度，本文采用了内模控制—线性二次高斯(IMC-LQG)控制方法。该方法结合了内模控制的鲁棒性和LQG控制的最优性，能够有效抑制外部干扰和模型不确定性。实验结果表明，IMC-LQG控制器在直流磁场干扰环境下，能够实现机械臂的精准控制，收敛时间为1.1秒，超调量为0.041，稳态误差小于±2%。
为了验证所提出方法的可行性和有效性，本文在实验室模拟电解铝车间搭建了实验平台，并采用第四代铝锭智能转运机器人进行实验。实验结果表明，所提出的基于YOLOv11的目标检测方法能够准确识别铝锭样品，识别准确率达到99%以上。IPOPT算法优化后的机械臂运动控制数据能够满足实际应用需求，机械臂的抓取准确度达到99%。此外，IMC-LQG控制方法在抗干扰性和控制精度方面表现出色，能够确保机械臂在复杂环境下的稳定运行。
五、总结
本文提出了一种基于YOLOv11和IPOPT算法的铝锭转运机器人机械臂运动控制方法。通过实验验证，该方法能够有效解决电解铝车间复杂环境下的铝锭识别和机械臂精准控制问题。YOLOv11算法在铝锭样品识别中表现出色，识别精度高、速度快;IPOPT算法能够高效求解机械臂的运动进给量，确保机械臂的精准运动;IMC-LQG控制方法则进一步提高了机械臂的抗干扰能力和控制精度。未来的研究将致力于进一步优化控制算法，提高铝锭转运机器人的抓取效率和适应性，以满足更广泛的工业应用需求。
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