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常見的工業機器人四大控制方式

放大字體  縮小字體 日期:2022-12-09  來源:OFweek機器人網  瀏覽次數:418
核心提示:近幾年,智能控制技術進步明顯,模糊控制理論和人工神經網絡理論以及兩者的融合都大大提高了機器人的速度和精度。主要應用如多關節機器人跟蹤控制、月球機器人控制、除草機器人控制、烹飪機器人控制等。
工業機器人常見4大控制方式

機器人控制可以分為關節空間的控制和笛卡爾空間的控制。對于串聯式多關節機器人,關節空間的控制是針對機器人各個關節的變量進行的控制,笛卡爾空間控制是針對機器人末端的變量進行的控制。按照控制量的不同,機器人控制可以分為:位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、力位混合控制和振動控制等。

按作業任務的不同,機器人的控制方式則可分為點位控制、連續軌跡控制、力(力矩)控制和智能控制四種控制方式。本文就從作業任務劃分,對四種控制方式進行介紹。

1、點位控制方式(PTP)

點位控制在機電一體化領域和機器人行業有及其廣泛的應用,機械制造業中的數控機床對零件輪廓的跟蹤,工業機器人的指端軌跡控制和行走機器人的路徑跟蹤等都是點位控制系統的典型應用。

在控制時,要求工業機器人能夠快速、準確地在相鄰各點之間運動,對達到目標點的運動軌跡則不作任何規定。

定位精度和運動所需的時間是這種控制方式的兩個主要技術指標。這種控制方式具有實現容易、定位精度要求不高的特點,因此,常被應用在上下料、搬運、點焊和在電路板上安插元件等只要求目標點處保持末端執行器位姿準確的作業中。這種方式比較簡單,但是要達到2~3um的定位精度是相當困難的。

點位控制系統實際上也是一種位置伺服系統,它們的基本結構與組成基本上是相同的,只不過側重點不同而已,它們的控制復雜程度也各有千秋;按反饋方式來分,可以分為閉環系統、半閉環系統與開環系統。

2、連續軌跡控制方式(CP)

PTP點位控制下,始末速度為0,期間可以有各種的速度規劃方式。

CP控制是對工業機器人末端執行器在作業空間中的位姿進行連續的控制,中間點的速度不為0,連貫運動,通過速度前瞻的方式獲得每個點的速度大小。一般連續軌跡控制主要都用到了速度前瞻的方法:前向速度限制、轉角速度限制、回溯速度限制、最大速度限制、輪廓誤差速度限制。

這種控制方式要求其嚴格按照預定的軌跡和速度在一定的精度范圍內運動,而且速度可控、軌跡光滑、運動平穩,以完成作業任務。

工業機器人各關節連續、同步地進行相應的運動,其末端執行器即可形成連續的軌跡。這種控制方式的主要技術指標是工業機器人末端執行器位 姿的軌跡跟蹤精度及平穩性,通常弧焊、噴漆、去毛邊和檢測作業機器人都采用這種控制方式。

3、力(力矩)控制方式

隨著機器人應用邊界的不斷拓寬,單單靠視覺賦能已經滿足不了復雜的實際應用,此時就必須引入力/力矩控制輸出量,或者將力/力矩作為閉環反饋量引入控制。

在進行裝配、抓放物體等工作時,除了要求準確定位之外,還要求所使用的力或力矩必須合適,這時必須要使用(力矩)伺服方式。這種控制方式的原理與位置伺服控制原理基本相同,只不過輸入量和反饋量不是位置信號,而是力(力矩)信號,所以該系統中必須有力(力矩)傳感器。有時也利用接近、滑動等傳感功能進行自適應式控制。

由于機械臂和工作面的接觸常常是未知的復雜曲面,因而這種力/力矩的感知,還應具備多維能力。

4、智能控制方式

機器人的智能控制是具有智能信息處理和智能信息反饋以及智能控制決策的控制方式,通過傳感器(如攝像機、圖像傳感器、超聲波傳成器、激光器、導電橡膠、壓電元件、氣動元件、行程開關等機電元器件)獲得周圍環境的知識,并根據自身內部的知識庫作出相應的決策。

智能控制技術的發展有賴于人工神經網絡、基因算法、遺傳算法、專家系統等人工智能的迅速發展。近幾年,智能控制技術進步明顯,模糊控制理論和人工神經網絡理論以及兩者的融合都大大提高了機器人的速度和精度。主要應用如多關節機器人跟蹤控制、月球機器人控制、除草機器人控制、烹飪機器人控制等。

機器人智能控制又可細分為:模糊控制、自適應控制、最優控制、神經網絡控制、模糊神經網絡控制、專家控制等。

有了智能控制技術的加持,工業機器人才真正智能化起來,不過也是最難實現的,對算法、元件以來嚴重。

目前工業機器人,大多數情況下還是處于比較底層的空間定位控制階段,沒有太多智能含量,距離智能化還有很長的路要走。因此我國的機器人專家從應用環境出發,將機器人分為兩大類,即工業機器人和智能機器人。
 
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