机器人系统之AGV小车(一)
AGV小车又称作为自动导引车,是一种无人驾驶运输车,配有自动控制和非接触导引的驱动系统。自动导引车通常用于运输在生产设施中使用的物料。在工业环境下,自动导引车是从传统、笨重的传送带向节省空间、高度灵活的解决方案的发展。仓库是另一个受欢迎的使用自动导引车的场所,自动导引车会可个别商品或批量商品送到进行加工的指定包装场所。这种类型的机器人通常以大约每秒1-2米的速度移动,并能运输多达约2000公斤的重物。自动导引车在供电、任务执行及导航和路径规划方面有所不同。电能可通过电缆(用于轨道式自动导引车)、轨道或电池供应。电池通过感应充电板或在充电站充电,电池也可以更换。 机器人系统为企业打造无人工厂,机器人系统就选明光利拓智能科技有限公司!江西销售机器人系统销售
机器人系统技术之自主导航(一)
自主导航是赋予机器人感知和行动能力的关键。
1、视觉导航定位
在视觉导航定位系统中,目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中,控制设备和传感装置装载在机器人车体上,图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。
2、光反射导航定位
典型的光反射导航定位方法主要是利用激光或红外传感器来测距。激光和红外都是利用光反射技术来进行导航定位的。激光全局定位系统一般由激光器旋转机构、反射镜、光电接收装置和数据采集与传输装置等部分组成。 北京销售机器人系统厂家电话地址群智能机器人系统是由无差别的自治机器人组成的分布式系统,主要研究如何使机器人通过交互产生群体智能。
汽车行业的工业机器人
在这个面向机器人的关键行业中,50多年来机器在自动化生产过程中发挥了重要作用,使工作流程更有效率、更安全、更快速且更灵活。1961年,工业机器人Unimate被引入通用汽车公司的生产过程。他们利用机器人来搬走注塑件。1973年,位于德国沃尔夫斯堡的大众汽车公司开始使用工业机器人。被人类同事称为“Robby”的公司内部开发的机器人,在帕萨特的生产过程中投入使用。根据IFR的统计调查,2016年美国使用超过17600台工业机器人,比2015年增加43%。
焊接机器人系统在汽车生产中应用
焊接机器人目前已应用在汽车制造业,汽车底盘、座椅骨架、导轨、消声器以及液力变矩器等焊接,尤其在汽车底盘焊接生产中得到了普遍的应用。用这种技术可以提高焊接质量,因而甚至试图用它来代替某些弧焊作业。在短距离内的运动时间也大为缩短。国内生产的桑塔纳、帕萨特、别克、赛欧、波罗等后桥、副车架、摇臂、悬架、减振器等轿车底盘零件大都是以MIG焊接工艺为主的受力安全零件,主要构件采用冲压焊接,板厚平均为1.5~4mm,焊接主要以搭接、角接接头形式为主,焊接质量要求相当高,其质量的好坏直接影响到轿车的安全性能。应用机器人焊接后,提高了焊接件的外观和内在质量,并保证了质量的稳定性和降低劳动强度,改善了劳动环境。 控制机器人系统运用了传感技术、驱动技术、控制理论和控制算法,机器人系统就选明光利拓智能科技有限公司!
机器人系统基本的控制方法(1)关节的运动控制及转矩(力)控制这种控制是分别对各个关节的运动(位置及速度)通过安装在各个关节的驱动电机进行PID控制来实现。实现时需要根据运动学理论将整个机器人的运动分解为各个自由度的运动来进行控制。这种控制系统常由上、下位机构成。上位机做运动规划,将要执行的运动转化为各个关节的运动,按控制周期传给下位机。下位机进行运动的插补运算及对关节进行伺服,所以常用多轴运动控制器作为机器人的关节控制器。(2)轨迹控制如果要求机器人沿着一定的目标轨迹运动则是轨迹控制。对于工业生产线上的机械臂,轨迹控制常用示教再现方式。示教再现分两种:点位控制(PTP),用于点焊、更换刀具等情况;连续路径控制(CP),用于弧焊、喷漆等作业。如果机器人本身能够主动地决定运动,那么可经常使用路径规划加在线路径追溯方式进行控制。机器人系统的视觉控制在位置环境中找到要求寻找到的目标,面向目标、实时提取在机器人视野中的位置信息。通用机器人系统诚信经营
机器人系统使机器人具有感知类似于人的肢体及感官功能,传感器在感知系统中起到了十分重要的作用。江西销售机器人系统销售
工业机器人常用驱动装置之气压驱动:
气压驱动的结构简单,清洁,动作灵敏,具有缓冲作用。但与液压驱动装置相比,功率较小,刚度差,噪音大,速度不易控制,所以多用于精度不高的点位控制机器人。
具有速度快、系统结构简单,维修方便、价格低等特点。适于在中、小负荷的机器人中采用。但因难于实现伺服控制,多用于程序控制的机械人中,如在上、下料和冲压机器人中应用较多。
在多数情况下是用于实现两位式的或有限点位控制的中、小机器人中的。
控制装置目前多数选用可编程控制器(PLC控制器)。在易燃、易爆场合下可采用气动逻辑元件组成控制装置。 江西销售机器人系统销售
云边端一体化对机器人系统的支撑:2.自适应交互:为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力,需要将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解,并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识。通用知识和较少变化的领域知识应该存放在云端,而与地域和个性化服务相关的知识应该存放在边缘或者终端。无论知识存放在哪里,在机器人系统中应该有统一的调用接口,并可以保证实时通讯。3.实时安全计算:未来的服务机器人应用将有大量需要实时响应的情形,因此需要在边缘服务器部署相应的加速硬件。同时,机器人也将处理大量涉及用户隐私的数据。云边端一体化架构需要构建隐私数据的安全传输和存储机制,并且限定物理范围。对于可以...