Дом / Управление движением параллельных роботов: основы планирования траектории
2025-05-16 6274
Параллельные роботы представляют собой специальные кинематические цепи, в которых несколько приводов диктуют положение/движение конечного эффектора. Параллельные роботы отличаются от серийных роботов, в которых цепочка движений диктуется соединением каждого соответствующего соединения; Вместо этого параллельные роботы используют соединение нескольких ног или ветвей, которые могут двигаться одновременно к желаемой работе конечного эффектора. Такая конфигурация может дать ряд преимуществ в отношении стабильности, точности и скорости работы. Узнайте, как эти высокопроизводительные параллельные роботы революционизируют такие отрасли, как автоматизация, медицинская робототехника и аэрокосмическая промышленность.
Они удовлетворяют текущие промышленные потребности и оснащены передовыми системами управления движением, которые обеспечивают точность и качество при работе с деталями. Способность преодолевать такие большие расстояния также означает, что эти роботы могут охватывать большие рабочие зоны и, таким образом, обеспечивают гибкость в позиционировании сборочных линий и, конечно же, гибкость использования для всех промышленных целей. Конечно, акцент на параллельной кинематике в первую очередь связан с кинематикой — изучением движения без учета сил, которые создали это движение, — а кинематика параллельных роботов управляет тем, как различные суставы и исполнительные механизмы движутся и реагируют друг на друга. Два кинематических типа важности:
Прямая кинематика (FK): Расчет положения/ориентации концевого эффектора при заданных параметрах соединения.
Обратная кинематика (IK): Расчет параметров соединения, которые будут отображать положение/ориентацию конечного эффектора.
Эти кинематические модели необходимы для эффективного планирования и управления движением. Математическая формулировка того, как обычно движется робот, включает в себя якобианские матрицы.
Независимо от того, должен ли параллельный робот работать быстрее — для захвата и перемещения, для хирургических операций или даже для моделирования полета — он должен двигаться по заранее заданной траектории. Поэтому алгоритмы планирования и управления движением включают в себя:
Это определяется как установление того, с какой скоростью что-либо движется, в каком направлении и какой тип ускорения/замедления необходим для максимальной полезности без потери точности. Ограничениями являются максимальная скорость, ускорение и рабочая зона.
Существует два типа обратной связи в качестве элемента управления для планирования движения. Во-первых, управление с обратной связью происходит, когда при измерении отмечается, что робот сделал что-то не так, и данные в режиме реального времени используются для исправления такой проблемы. Управление прямой связью существует, когда система считает, что что-то пойдет не так, она распознает потенциальную проблему и вместо того, чтобы использовать данные в реальном времени для корректировки, учитывает такие измерения с упреждающей стороны.
Эти соображения имеют важное значение для работы с неопределенностями и возмущениями в различных условиях. Адаптивное управление изменяет настройки параметров управления на основе обратной связи с производительностью системы, в то время как надежное управление обеспечивает стабильность там, где настройки параметров фиксированы, несмотря на неопределенность в системе.
Параллельные роботы переопределены для определенных элементов управления, которые препятствуют определенным положениям. Эти проблемные точки называются сингулярностями, что означает, что либо рабочее пространство ограничено, либо у манипулятора больше нет доступных степеней свободы. Избегание сингулярностей имеет решающее значение для контроля активности (или бездействия) робота и его успешной способности выполнять задачу. Оценка рабочего пространства — это процесс определения активного диапазона движения, чтобы гарантировать, что конечный эффектор может достичь каждого доступного положения.
Параллельные роботы имеют схожую зависимость и использование в нескольких областях благодаря своей универсальности и точности. Наиболее распространенными областями применения являются:
Параллельные роботы широко используются в промышленной автоматизации, поскольку они являются приводами для быстрых операций захвата и перемещения, роботизированной сборки и станков. Быстрое увеличение скорости и точности напрямую влияет на производительность сборочной линии.
Медицинская промышленность использует роботов для выполнения операций, которые человеческий организм не может выполнить с необходимой точностью и аккуратностью. Функции управления движением, связанные с этими типами роботов, позволяют повысить точность в хирургии, уменьшить количество человеческих ошибок и помочь пациентам.
Платформа Стюарта используется во многих авиасимуляторах, поскольку она может обеспечить точную обратную связь по движению. Точное управление движением позволяет людям видеть, каково это — находиться в воздухе.
Параллельные роботы помогают создавать устройства с силовой обратной связью, которые позволяют людям «чувствовать» что-то виртуально. Это имеет решающее значение для игр, робототехники, помогающей хирургии, и учебных симуляторов.
Необходимо будет оценить различные показатели производительности, чтобы решить, эффективно ли работает параллельный робот. К ним относятся:• Точность:
уровень отклонения от желаемого положения.
• Точность: повторяемость одной и той же задачи с минимальной погрешностью.
• Повторяемость: надежность при последовательном выполнении одного и того же движения.
• Скорость: скорость, с которой робот выполняет заданные ему действия.
• Контроль жесткости и вибрации: определение уровня жесткости и устойчивости робота во время движения, необходимого для выполнения точных задач.
По мере развития индустрии робототехники растет зависимость от управления с помощью нейронных сетей и нечеткой логики. Они представляют собой решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут улучшить параллельные системы управления движением роботов. Кроме того, использование модельного предиктивного управления (MPC) становится все более распространенным для прогнозирования движений и оптимизации траекторий робота.
Будущее управления движением параллельных роботов зависит от достижений в алгоритмах управления, датчиках и вычислениях. Потенциальные разработки с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения повысят точность, адаптивность и автономность. По мере того, как Индустрия 4.0 распространяется по всему миру, потребность в умных и высокопроизводительных роботах будет расти все больше, что будет способствовать развитию этой области.
Параллельные роботы меняют ландшафт промышленности, обеспечивая точное управление движением с маневренностью и скоростью. Сфера управления движением параллельных роботов — это захватывающее место. Независимо от того, связаны ли ваши проекты с промышленными и хирургическими роботами, понимание основ этой области нового поколения позволит вам опередить кривую обучения робототехнике. Свяжитесь с Warsonco Robots, чтобы узнать больше о параллельных роботах и технологиях управления движением.
