Промышленные роботы окружают нас повсюду; они производят товары, которые мы потребляем, и транспортные средства, которыми мы ездим. Многим эти технологии часто кажутся упрощенными по своей природе. В конце концов, хотя они обладают уникальной способностью производить продукцию быстро и с высоким уровнем качества, они работают в ограниченном диапазоне движений. Так сколько же на самом деле уходит на программирование промышленного робота?

Правда в том, что, хотя промышленная робототехника, безусловно, различается по уровню сложности, даже самое простое применение промышленного робота далеко от функциональности «включай и работай». Другими словами, робот-манипулятор, которому требуется ограниченное движение в пределах осей X, Y и Z для выполнения своей задачи изо дня в день, требует больше, чем просто несколько строк кода. По мере того, как промышленная робототехника становится все более продвинутой, а традиционные фабрики превращаются в умные, объем работы и опыта, затрачиваемых на обучение этих искусственных производителей, будет соразмерно увеличиваться. Давайте посмотрим на несколько способов программирования современного робота.

Подвеска «Научить»

Термин «робот» может вызывать множество разных образов. Хотя широкая публика может сравнивать робота с чем-то, что они видели в кино или по телевидению, в большинстве отраслей робот представляет собой роботизированную руку, запрограммированную на выполнение задач различной сложности с приемлемым уровнем качества.

Иногда эффективность можно выявить во время производства, и в движения робота необходимо внести небольшие изменения. Остановка производства для перепрограммирования оборудования была бы дорогостоящей и непрактичной задачей; общепринятое мнение предполагает, что каждый вариант этих движений должен быть тщательно запрограммирован в компьютере, строка за строкой; но это не могло быть дальше от истины.

Учебный блок, или, чаще называемый обучающим подвесным устройством или обучающим пистолетом, представляет собой прочное промышленное портативное устройство, которое позволяет оператору управлять роботом в режиме реального времени, вводить логические команды и записывать информацию в компьютер робота.

Промышленные роботы, как правило, работают на скоростях, которые бросают вызов человеческому глазу, но оператор, использующий обучающий подвесной пульт, может замедлить работу оборудования, чтобы он мог планировать движения робота с учетом изменений в процедуре. Этот процесс может показаться простым любому, кто когда-либо использовал контроллер для видеоигр, но это гораздо больше, чем просто знание того, как вводить данные. Оператор, например, должен иметь возможность визуализировать наиболее эффективный путь, по которому пойдет робот, чтобы движения были строго ограничены теми, которые необходимы. Ненужные перемещения или увеличения времени, какими бы незначительными они ни казались, могут оказать волновое влияние на производительность производственной линии. Экстраполируя во времени, неэффективный путь, проложенный в роботе, может привести к значительным финансовым потерям для производителя.

Конечно, необходимо учитывать и скорость каждого движения, чтобы робот мог выполнять совместные движения как можно чаще. Эти шаги более эффективны с точки зрения перемещения, при условии, что у программиста есть опыт реализации. Действительно, этот тип программирования может показаться простым для того, кто наблюдает за процессом, но на самом деле его освоение может занять годы. Подвески Teach существуют уже много лет и продолжают оставаться основным продуктом в мире программирования роботов.

Офлайн-симуляции

Одним из самых больших рисков при программировании промышленного робота в заводских условиях является простои, возникающие в результате этого. Программисту необходимо взаимодействовать с машиной, вносить изменения в код и тестировать движение оборудования в контексте производства, прежде чем операции смогут возобновиться. К счастью, программное обеспечение для автономного моделирования можно использовать для аппроксимации любых изменений кода, которые оператор намеревается внести, ошибки можно исправить до того, как обновление программы будет запущено, и все это без остановки операций. Запуск автономного моделирования не имеет финансовых недостатков и не представляет опасности для оператора, поскольку моделирование можно запускать на ПК, расположенном вдали от производственного цеха.

Существует множество различных типов программ, предлагающих возможности автономного моделирования, но принцип тот же: создание виртуальной среды, представляющей производственный процесс, и программирование движений с использованием сложной 3D-модели.

Следует отметить, что ни одна программа не является однозначно лучшей, чем любая другая, но одна из них может быть предпочтительнее в зависимости от сложности приложения. Привлекательность этого типа программирования заключается в том, что он позволяет программисту не только программировать роботизированные движения, но также позволяет программисту реализовывать и просматривать результаты функций обнаружения столкновений и опасных ситуаций, а также записывать время цикла.

Поскольку программа создается независимо от устройства на внешнем компьютере (а не вручную, как в случае с подвесным обучением), она позволяет производителям извлечь выгоду из мелкосерийного производства, имея возможность быстро автоматизировать процесс, не препятствуя нормальной работе.

Хотя обучение подвесному программированию предлагает очень тонкий подход к настройке роботов в заводских условиях, возможно, есть больший потенциал, если вы сможете запускать обновления программирования в тестовой среде перед обновлением кода на физическом оборудовании.

Программирование посредством демонстрации

Этот метод в целом аналогичен процессу подвесного обучения. Например, как и в случае с подвесным пультом обучения, оператор имеет возможность «показать» роботу с высокой степенью точности серию новых движений и сохранить эту информацию в компьютере робота. Однако есть несколько преимуществ, которые создают некоторые различия между ними. Например, подвесной пульт обучения представляет собой сложное портативное устройство, содержащее множество различных элементов управления и функций. Программирование путем демонстрации обычно требует, чтобы оператор управлял роботизированной рукой с помощью джойстика (а не клавиатуры). Это делает процесс программирования намного проще и быстрее — две вещи, которые сокращают время простоя.

Этот тип роботизированного программирования также требует от оператора меньше времени, чтобы освоить его; поскольку сама задача программируется примерно так же, как ее выполнил бы человек-оператор.

Будущее роботизированного программирования

Все эти методы программирования имеют свое место в мире промышленной робототехники, но ни один из них не идеален. По-своему разработка и внедрение каждого может затруднить производство и увеличить затраты производителя. Потребуется время, чтобы научить робота выполнять задачу. Во многих случаях навыки оператора или технического специалиста могут сильно различаться в зависимости от применения.

Однако представьте себе, что промышленному роботу нужно только «видеть» выполнение задачи, чтобы снова и снова выполнять ее безупречно. Затраты и время, связанные с программированием промышленной робототехники, значительно сократятся.

Если это кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, возможно, вам стоит присмотреться к индустрии робототехники; этот тип обучения роботов уже присутствует в умах разработчиков промышленных роботов. Теория, лежащая в основе этой технологии, обоснована; попросите оператора показать роботу, как выполнять конкретную задачу, и позвольте роботу проанализировать эту информацию, чтобы определить наиболее эффективную последовательность движений, которые необходимо выполнить для воспроизведения задачи. По мере того, как робот изучает задачу, у него появляется возможность обнаружить новые способы улучшения способа выполнения задачи.

Программирование более сложных роботов

По мере того, как все больше и больше заводов переходят на «умные» фабрики и устанавливают больше автономного оборудования, задачи, возлагаемые на роботов, будут становиться более сложными. Тем не менее, методы, которые мы сейчас используем для программирования этих роботов, будут вынуждены развиваться. Хотя современное программирование работает превосходно, нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект будет играть важную роль в способах обучения роботов.