De Delta-robot is een soort parallelle robot genoemd naar zijn DNA-structuur die lijkt op de Griekse letter Δ. De Delta-robot bestaat uit een reeks parallellogram-robotarmen en de bijbehorende besturingssystemen, die verschillende complexe handelingen binnen het werkgebied van de robot kunnen uitvoeren, zoals hanteren, monteren, schilderen, uitgraven en polijsten. Delta-robots hebben een breed scala aan toepassingen, waaronder industriële productie, gezondheidszorg, onderwijs en onderzoek, en entertainment.
Het werkingsprincipe van het Delta-robotbesturingssysteem
Het besturingssysteem van Delta-robots is hoofdzakelijk verdeeld in zes delen: het opzetten van robotmodellen, bewegingsplanning, padplanning, trajectplanning, dynamisch model en feedbackcontrole. Qua besturingssystemen verschillen Delta-robots sterk van andere traditionele industriële robots. Op basis van het gebruik van aerodynamische eigenschappen voor bewegingscontrole, maakt het ook gebruik van een uniek drielaags dynamisch model en een krachtig feedbackcontrolesysteem.
1. Opzetten van een robotmodel
Het opstellen van een robotmodel is de eerste stap in het Delta-robotbesturingssysteem. De Delta-robot is gebaseerd op drie parallelle steunstangen, die een hoge nauwkeurigheid en aanpassingsvermogen hebben, dus het opstellen van het robotmodel is een bijzonder complexe en cruciale stap. De oprichting van een robotmodel is gebaseerd op factoren zoals de werkomgeving van de robot, dynamische kenmerken en kinematische kenmerken.
2. Sportplanning
Bewegingsplanning is de tweede stap van het Delta-robotbesturingssysteem, waarbij invoerreferentiesignalen via het robotmodel in kaart worden gebracht in subruimteherkenningsproblemen, waardoor uiteindelijk de bewegingsstatus van de robot kan worden voorspeld en gepland. Bij de implementatie van bewegingsplanning moet rekening worden gehouden met factoren zoals de minimale versnelling, maximale snelheid en maximale versnelling van de robot, en moet de beweging van de robot worden voorspeld en gepland door middel van wiskundige en computationele methoden om nauwkeurige controle over de robot te bereiken.
3. Padplanning
Padplanning is de derde stap van het Delta-robotbesturingssysteem, met als hoofddoel het realiseren van bewegingstrajectplanning voor de robot, waardoor deze specifieke operationele taken binnen een gespecificeerd ruimtelijk bereik kan uitvoeren. Het padplanningsproces is gebaseerd op de bewegingsplanning van de robot in de ruimte, waarbij de beoogde trajectcoördinaat in de robotcontroller wordt ingevoerd via wiskundige modellen en berekeningsmethoden om een nauwkeurige controle over de robot te bereiken.
4. Trajectplanning
Trajectplanning is de vierde stap van het Delta robotbesturingssysteem, een verdere optimalisatie en implementatie van padplanning gericht op het realiseren van robotsturing en -besturing. Door de beweging van de robot op te splitsen in een reeks subproblemen en deze subproblemen in kaart te brengen in de bewegingsruimtecontrolevergelijking, wordt de trajectplanning van de robot bereikt om nauwkeurigere en stabielere besturingseffecten te bereiken.
5. Dynamisch model
Het dynamische model is de vijfde stap van het Delta-robotbesturingssysteem, dat een nauwkeurig bewegingsmodel tot stand brengt door middel van dynamische analyse van de bewegingstoestand en het gedrag van de robot om nauwkeurige controle over de robot te bereiken. Dynamische modellen omvatten gewoonlijk robotbeperkingsvergelijkingen, overdrachtsmatrices, coördinatentransformaties, enz. Door deze dynamische modellen te gebruiken, worden de kinematische en dynamische kenmerken van de robot berekend, waardoor uiteindelijk adaptieve besturing van de robot wordt bereikt.
6. Feedbackcontrole
Feedbackcontrole is de laatste stap van het Delta-robotbesturingssysteem, dat gebaseerd is op het principe van besturingsfeedback. Door de status en werkingsstatus van de robot te monitoren en feedback te geven, wordt een hogere nauwkeurigheid en een stabielere besturing van de robot bereikt. Het feedbackmechanisme van de Delta-robotbesturing heeft sterke zelflerende en adaptieve mogelijkheden, die de bewegingsstatus van de robot en de besturingsparameters voortdurend in iteraties kunnen aanpassen om optimale besturingseffecten te bereiken.