Demonstratieles slepen voor collaboratieve robots

In de context van geïntensiveerde wereldwijde concurrentie staan ​​ondernemingen voor de uitdaging van stijgende arbeidskosten. Traditionele industriële robots bieden een oplossing voor ondernemingen met hun precieze en efficiënte repetitieve bewegingen, maar ze worstelen vaak om nauw samen te werken met menselijke werknemers, waardoor flexibiliteit en aanpassingsvermogen worden beperkt. In deze context is het concept van collaboratieve robots naar voren gekomen.
De oorspronkelijke intentie om samenwerkingsrobots te ontwerpen, is om deze leemte in traditionele industriële robots te vullen. Ze zijn niet alleen vergelijkbaar met traditionele robots in termen van nauwkeurigheid en herhaalbaarheid, maar kunnen ook veilig samenwerken met menselijke werknemers. Dit type robot maakt gebruik van geavanceerde sensoren en besturingssystemen om de veiligheid te waarborgen bij het werken met mensen, en kan zelfs automatisch stoppen in het geval van een botsing.
Het bestaan ​​van deze robotachtige armen maakt industriële productie humaaner. Ze kunnen niet alleen repetitieve en precieze taken uitvoeren, maar bieden ook hulp in situaties die menselijke creativiteit en de oplossing van dubbelzinnige problemen vereisen. Stel je voor dat je een machinepartner hebt die onderdelen nauwkeurig kan plaatsen, terwijl menselijke werknemers complexere assemblagewerk voltooien bij het samenstellen van een precisie -elektronisch apparaat - Wat een perfecte samenwerkingsmodus!
Oké, laten we dieper ingaan op hoe deze collaboratieve robots leren. Traditionele robotprogrammering vereist complexe programmering via een onderwijshanger of offline programmering, die niet alleen vervelend en inefficiënt is, maar ook vereist dat de operator enige kennis van robots heeft. Op dit moment is de opkomst van drag and drop -leertechnologie als het geven van vleugels aan robots! De operator kan rechtstreeks de eindeffector van de robot begeleiden om taken uit te voeren, terwijl de robot deze acties registreert en ze vervolgens alleen kan herhalen, wat eenvoudig en efficiënt is, en de operator heeft niet te veel technische training nodig.
Het sleutelwoord hier is 'Zero Force Control', wat betekent dat de computerinteractie tijdens de mens - de robotarm bijna niet wordt beïnvloed door externe krachten. Zero Force Control is de kern van drag -leertechnologie. In deze modus is het bewegingscontrolesysteem van de robot ontworpen om de kracht van de operator te voelen en dienovereenkomstig te reageren. Dit betekent dat de robot kan bewegen met bijna geen zwaartekracht, wrijving en traagheid onder begeleiding van de operator. Onderzoekers hebben twee hoofdbenaderingen ontwikkeld om deze controle te bereiken: één is om mechanische structuren met elastische elementen toe te voegen om de gewrichten flexibeler te maken; De tweede is om precieze kracht- en bewegingsfeedback te bereiken en controlestrategieën te optimaliseren via sensortechnologie.
Het principe van sleeponderwijs is in wezen door nul krachtregeling, waardoor de sensoren van de robot bewegingstrajecten kunnen vastleggen en opnemen en deze trajecten vervolgens omzetten in controle -instructies voor de robot. Op deze manier, zelfs in het geval van machtsniveau -onthechting door lesgeven (dwz handmatige hanteringsrobots), kan precieze bewegingscontrole worden bereikt.
We bevinden ons in een opwindend tijdperk, waar samenwerkingsrobots en hun drag -gebaseerde onderwijstechnologie ons leiden naar een efficiënter en humaan nieuw tijdperk van industriële productie. Met de voortdurende ontwikkeling en verbetering van deze technologieën zal de toekomstige productie -industrie intelligenter, flexibeler en dichter bij de behoeften van menselijke werknemers worden. Laten we samen uitkijken, in de nabije toekomst zullen samenwerkingsrobots stamgasten worden in fabrieken, niet alleen vanwege hun efficiëntie, maar ook vanwege hun harmonieuze dans met mensen.