Bewerbungshintergrund:
Vor dem Hintergrund von „Industrie 4.0“ und „Made in China 2025“ sollten Roboter nicht nur in der Lage sein, sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, um sich an die sich schnell ändernden Merkmale der modernen Industrie anzupassen und den steigenden Komplexitätsanforderungen gerecht zu werden über einen langen Zeitraum stabil arbeiten, aber auch intelligent, vernetzt, offen und menschlich-computerfreundlich sein.
Als wichtiger Aspekt der kontinuierlichen Entwicklung und Innovation von Industrierobotern entwickelt sich die Lehrtechnologie in die Richtung, eine schnelle Lehrprogrammierung zu ermöglichen und die Fähigkeiten zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu verbessern. Die traditionelle Lehrbox mit den meisten praktischen Anwendungen erfordert vom Bediener ein gewisses Maß an Wissen und Erfahrung in der Robotertechnologie, und die Lehreffizienz ist relativ gering. Im Vergleich zur Lehrbox-Lehrmethode erfordert die Drag-Lehrmethode vom Bediener keine Roboterkenntnisse und -erfahrung, und die Bedienung ist einfach und schnell, was die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz des Lehrens erheblich verbessert.
Verwandte konzepte:
1. Drag-Teaching
Es bezieht sich auf die Bewegung des Betätigungsarms in Richtung der menschlichen Kraft unter der Traktion des Bedieners (Traktionsende oder Traktion eines bestimmten Betätigungsarms). Mit dieser Funktion können Trajektorien einfach geplant werden (für Aufgaben mit geringer Genauigkeit der Prozesstrajektorien), sodass Bediener Trajektorien aufzeichnen und reproduzieren können, ohne dass eine manuelle Programmierung erforderlich ist, wodurch die Schwelle für Bediener verringert und die Effizienz verbessert wird.
2. Sensorbasiertes Widerstandslernen
Traditionelles Widerstandslernen basiert auf externen mehrdimensionalen Drehmomentsensoren (einschließlich Basistyp, Gelenktyp und Endtyp) des Roboters, die die von den Sensoren erhaltenen Drehmomentinformationen verwenden, um die gewünschte Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit zu berechnen. Obwohl diese Methode die Regelgenauigkeit verbessern kann, verursacht sie auch höhere Kosten und Unannehmlichkeiten bei Installation und Wartung. Die Kosten für hochpräzise Sensoren sind sogar höher als die der Maschine selbst.
3. Drag-Teaching basierend auf Drehmomentsteuerung für Null-Kraft-Gleichgewicht
Bei starren Industrierobotern kann die Steuerung mithilfe des dynamischen Modells des Roboters in Echtzeit das Drehmoment berechnen, das zum Ziehen des Roboters erforderlich ist, und dieses Drehmoment dann an den Motor liefern, ohne dass sich die Herstellungs- und Wartungskosten erhöhen Der Roboter unterstützt den Bediener effektiv beim Ziehen und erfüllt so die Anforderungen einer guten Mensch-Maschine-Interaktion.
Kontrollmethoden:
Es gibt verschiedene Methoden zur Steuerung der Bewegung einer Reihe von Roboterarmen, darunter drei repräsentative: unabhängige, verschachtelte Doppelschleifensteuerung, unabhängige, verschachtelte Doppelschleifensteuerung plus Schwerkraft-/Reibungskompensationssteuerung, berechnete Drehmomentsteuerung und Widerstandslehrsteuerung . Nachfolgend ein kurzer Vergleich:
1. Unabhängige gelenkverschachtelte Doppelschleifenregelung: bezieht sich auf die Verwendung von zwei separaten Regelungen mit geschlossenem Regelkreis für jedes Gelenk, wobei der äußere Regelkreis der Regelkreis für den Gelenkwinkel und der innere Regelkreis der Regelkreis für die Winkelgeschwindigkeit des Gelenks ist. Bei dieser Methode handelt es sich um die früheste Robotersteuerungsmethode, die lediglich von einer einfachen Motorsteuerungsperspektive ausgeht und die Änderungen der Motorlast mit der Bewegung nicht berücksichtigt. Daher weist diese Methode eine schlechte Verfolgungsgenauigkeit auf.
2. Unabhängige, verschachtelte Doppelschleife mit Schwerkraft-/Reibungskompensationssteuerung: Auf der Grundlage einer unabhängigen, verschachtelten Doppelschleifensteuerung wird die Vorwärtskompensation von Schwerkraft und Reibung direkt auf das Drehmomentausgangsende angewendet. Dieser Algorithmus berücksichtigt die Hauptfaktoren Drehmoment, Schwerkraft und Reibung, da diese beiden Drehmomente unter normalen Arbeitsbedingungen einen großen Anteil aller Drehmomente des Roboters ausmachen. Bei höheren Geschwindigkeiten können auch Beschleunigungsdrehmoment, Zentrifugalkraft und Corioliskraftdrehmoment addiert werden (normalerweise wird dies nicht durchgeführt, da das durch die Sensordifferenz erhaltene Winkelbeschleunigungsrauschen zu groß ist). Diese Steuerungsmethode wird häufiger bei Industrierobotern verwendet und ist in diesem Fall die tatsächliche Methode.
3. Berechnete Drehmomentregelung: Dieser Regelungsmodus basiert auf der Annahme, dass das dynamische Modell sehr genau ist. Nachdem das Schwerkraftdrehmoment, die Corioliskraft, das Zentrifugalkraftdrehmoment und das Reibungsdrehmoment zur Vorwärtskopplung addiert wurden, kann das System zu einem System zweiter Ordnung vereinfacht werden. Dann kann das System zweiter Ordnung durch Anpassen des Winkelkoeffizienten und der Winkelgeschwindigkeitsrückführung in einen kritischen Dämpfungszustand versetzt werden, und das Robotersteuerungssystem weist eine gute Steuerungsleistung auf. Die Schwierigkeit dieser Kontrollmethode besteht darin, das Modell genau genug erstellen zu können, was eine der typischen Forschungsrichtungen ist.
4. Widerstandslehre: Die Lehre besteht darin, das starke Drehmoment und das Reibungsdrehmoment entsprechend der aktuellen Position und Geschwindigkeit zu kompensieren, und dann bewegt sich der Betätigungsarm entlang der Richtung der von der Person ausgeübten Kraft.