工业机器人控制算法(工业机器人的控制方式主要有四种)

机器人,大多数情况下还是处于比较底层的空间定位控制阶段,没有太多智能含量,距离智能化还有很长的路要走。因此我国的机器人专家从应用环境出发,将机器人分为两大类,即工业机器人智能机器人

目前市场上应用最广泛的机器人是工业机器人,也是最成熟、最完善的机器人。工业机器人具有多种控制方法,那么,工业机器人常见的控制方式有哪些?

1.点控制模式(PTP)

点位置控制广泛应用于机电一体化和机器人工业领域。数控机床跟踪零件轮廓、工业机器人指尖轨迹控制和步行机器人路径跟踪系统在机械制造业中的典型应用。

在控制过程中,要求工业机器人能够在相邻点之间快速、准确地移动,并且对于到达目标点的移动轨迹没有任何规定。

定位精度和移动所需时间是该控制模式的两个主要技术指标。这种控制方法易于实现低定位精度,通常用于装载、卸载和搬运点焊,电路板上的插入部件应保持终端执行器在目标点的准确位置。该方法相对简单,但很难达到2~3um的定位精度。

点控制系统实际上是位置伺服系统。其基本结构和组成基本相同,但控制复杂度因侧重点不同而不同;根据反馈,可分为闭环系统、半闭环系统和开环系统。

2.连续轨迹控制模式(CP)

在点位置的控制下,PTP的开始和结束速度为0,在此期间可以使用各种速度规划方法。

CP控制是连续控制工业机器人终端执行器在工作空间中的位置。中间点的速度不是零。它不断地移动。每个点的速度通过向前看速度获得。一般来说,连续轨迹控制主要采用速度前瞻方法:前进速度限制、转角速度限制、跟踪速度限制、最大速度限制和轮廓误差速度限制。

工业机器人的关节是连续和连续的,通过同步运动,终端执行器可以形成连续的轨迹。这种控制模式的主要技术指标是工业机器人终端执行器位置的跟踪精度和稳定性,通常是弧焊和喷漆。该控制方法用于机器人去毛刺和检测。

3.力(力矩)控制方法

随着机器人应用边界的不断扩大,仅靠视觉赋能已无法满足复杂实际应用的需求。此时,必须引入力/力矩以控制输出,或者必须引入力或力矩作为闭环反馈。

当抓取和放置物体时,装配正在进行,除了精确定位外,还需要使用适当的力或扭矩,然后必须使用(扭矩)伺服。控制原理与位置伺服控制原理基本相同,但输入和反馈不是位置信号,而是力(扭矩)信号,因此必须在系统中使用强大的(扭矩)传感器。有时还使用诸如接近、自适应控制和滑动等感测功能。

4.智能控制模式

机器人智能控制是通过传感器(如摄像机)控制智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制模式。图像传感器、超声波发射器、激光器、导电橡胶、压电元件和气动元件、行程开关和其他机电元件)获取周围环境的知识,并根据自己的内部知识库做出相应的决策。

智能控制技术的发展依赖于人工神经网络、遗传算法和遗传算法等人工智能专家系统的快速发展。近年来,智能控制技术取得了显着进展。模糊控制理论、人工神经网络理论及其集成极大地提高了机器人的速度和精度。主要用于多关节机器人跟踪控制、月球机器人控制、除草机器人控制、烹饪机器人控制等。

机器人智能控制可分为:模糊控制、自适应控制、最优控制、神经网络控制、模糊神经网络控制和专家控制等。

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