Промышленные роботы вокруг нас; Они производят товары, которые мы потребляем, и транспортные средства, которые мы едем. Для многих эти технологии часто рассматриваются как упрощенные по своей природе. В конце концов, хотя они уникально способны производить продукты быстро и на высоком уровне качества, они работают в пределах ограниченного диапазона движений. Итак, насколько действительно на самом деле идет программирование промышленного робота?

Правда в том, что в то время как промышленная робототехника, безусловно, варьируется по уровням сложности, даже самое простое применение промышленного робота - это далеко от функциональности подключения и игры. Другими способами, для робота, которая требует ограниченного движения в оси x, y и z для выполнения своей задачи изо дня в день, требуется более чем несколько строк кода. По мере того, как промышленная робототехника становится все более и более продвинутой, и традиционные фабрики обновляются до умных фабрик, объем работы и опыта, которые вступают в обучение этих искусственных производителей, будут расти. Давайте посмотрим на некоторые из способов запрограммированы современный робот.

Учить кулон

Термин «робот» может вызвать много разных изображений. В то время как широкая публика может сравнить робота с чем -то, что они видели в фильме или по телевидению, в большинстве отраслей робот состоит из роботизированной руки, которая запрограммирована на выполнение задачи различной сложности на приемлемом уровне качества.

Иногда эффективность может быть идентифицирована во время производства, и необходимо сделать небольшие изменения для движений робота. Остановка производства для перепрограммирования оборудования будет дорогостоящим и непрактичным усилием; Обычная мудрость предполагает, что каждая вариация этих движений должна быть тщательно запрограммирована на компьютер, линию по линии; Но это не может быть дальше от истины.

Ящик для обучения, или чаще называемый подвеской для обучения или обучения, представляет собой прочное промышленно развитое портативное устройство, которое позволяет оператору управлять роботом в режиме реального времени и вводить логические команды и записывать информацию на компьютер робота.

Промышленные роботы, как правило, работают на скоростях, которые бросают вызов человеческому глазу, но оператор, использующий подвеску для обучения, может замедлить оборудование, чтобы они могли построить движения робота для размещения изменения процедуры. Этот процесс может показаться легко для любого, кто когда -либо использовал контроллер видеоигр, но в этом гораздо больше, чем просто знать, как вводить входные данные. Оператор, например, должен иметь возможность визуализировать наиболее эффективный путь, который пройдет робот, так что движения строго ограничены теми, которые необходимы. Ненужные движения или увеличение во времени, независимо от того, насколько это кажется небольшим, могут оказать волновое влияние на выходные возможности производственной линии. Экстраполированный с течением времени неэффективный путь, построенный в роботе, может привести к значительным финансовым потерям для производителя.

Конечно, скорость каждого движения также необходимо учитывать, чтобы робот мог выполнять движения суставов как можно чаще. Эти шаги более эффективны с точки зрения движения, предполагая, что у программиста есть опыт для реализации. Действительно, этот тип программирования может показаться простым для того, чтобы взглянуть на процесс, но на самом деле, чтобы освоить годы. Учительские подвески существуют в течение многих лет и продолжают оставаться одним из основных продуктов в мире роботизированных программ.

Офлайн -симуляции

Одним из самых больших рисков для программирования промышленного робота на заводе является результатом простоя. Программист должен взаимодействовать с машиной, вносить изменения в код и проверить движение оборудования в контексте производства до того, как операции смогут возобновить. К счастью, программное обеспечение для моделирования в автономном режиме может использоваться для приближения любых изменений кода, которые оператор намеревается включить, ошибки могут быть исправлены до того, как обновление программирования выйдет в эфир, и все они не останавливают операции. Нет никакого финансового недостатка в проведении автономных симуляций и никакой опасности для оператора, так как моделирование может быть запущено на ПК, расположенном вдали от завода.

Существует много различных типов программ, которые предлагают автономные возможности моделирования, но этот принцип одинаков, создавая виртуальную среду, представитель производственного процесса и программирование движений с использованием сложной трехмерной модели.

Следует отметить, что ни одна программа не является совершенно лучше, чем кто -либо из других, но одна может быть предпочтительнее в зависимости от сложности приложения. Привлекательная вещь в этом типе программирования заключается в том, что он позволяет программисту не только программировать роботизированные движения, но и позволяет программисту реализовать и просматривать результаты столкновения и функциональности обнаружения почти промахи, а также время цикла записи.

Поскольку программа создается независимо от устройства на внешнем компьютере (а не вручную, как в случае учебного подвесного обучения), она позволяет производителям использовать краткосрочное производство, имея возможность быстро автоматизировать процесс, не препятствуя нормальной операции.

В то время как преподавание подвесного программирования предлагает очень нюансированный подход к корректировке роботизированных на заводском этаже, возможно, существует больший рост для того, чтобы использовать обновления программирования в тестовой среде, прежде чем обновлять код в физическом оборудовании.

Программирование по демонстрации

Этот метод в целом похож на процесс обучения. Например, как и в случае с подвеской Teach, оператор может «показать» робота с высокой степенью точности, серию новых движений и хранить эту информацию на компьютере робота. Однако есть несколько преимуществ, которые создают некоторые точки дифференциации между ними. Например, подвеска Teach - это сложное портативное устройство, которое содержит множество различных элементов управления и функциональности. Программирование с помощью демонстрации обычно требует от оператора ориентироваться в роботизированную руку с джойстиком (а не клавиатурой). Это делает процесс программирования намного проще и быстрее - две вещи, которые переводят в меньшее время простоя.

Этот тип роботизированного программирования также требует меньше времени, чтобы оператор стал опытным; Поскольку сама задача запрограммирована так же, как оператор человека завершит ее.

Будущее роботизированного программирования

Все эти методы программирования занимают свое место в мире промышленной робототехники, но ни один из них не является идеальным. По -своему, разработка и развертывание каждого из них могут препятствовать производству и увеличить затраты для производителя. Потребуется время, чтобы научить робота, как выполнить задачу. Во многих случаях умение оператора или техника может сильно различаться от одного приложения к следующему.

Представьте себе, что промышленный робот нужно только «увидеть» задачу, выполняемую, чтобы выполнить его безупречно снова и снова. Стоимость и время, связанные с программированием промышленной робототехники, значительно снизится.

Если это кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, вы можете поближе взглянуть на индустрию робототехники; Этот тип обучения роботов уже в голове промышленных роботизированных дизайнеров. Теория, лежащая в основе технологии, является звучной; Попросите оператора показать робота, как выполнить определенную задачу и позволить роботу анализировать эту информацию, чтобы определить наиболее эффективную последовательность движений, которые необходимо выполнить, чтобы воспроизвести задачу. Поскольку робот изучает задачу, у него есть возможность обнаружить новые способы улучшить способ выполнения задачи.

Программирование более сложных роботов

По мере того, как все больше и больше заводов переходят на интеллектуальные фабрики и больше автономного оборудования, задачи, которые назначены роботам, станут более сложными. Тем не менее, методы, которые мы в настоящее время используем для программирования этих роботов, будут вынуждены развиваться. В то время как современные программные мероприятия выполняются превосходно, нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект будет играть важную роль в том, как роботы учатся.