要約
スプレー、溶接、積層造形などの産業用ロボット アプリケーションでは、多くの場合、3D 空間曲線に沿った高速で正確な均一な動作が必要です。
プロセスのスループットを向上させるために、一部のメーカーは単一ロボットの速度制限を克服するためにデュアルロボットのセットアップを提案しています。
産業用ロボットの動作は、モーション プリミティブ (デカルト直線および円パス、およびデカルト速度が一定の直線ジョイント パス) によって接続されたウェイポイントを通じてプログラムされます。
実際のロボットの動きは、これらのモーション プリミティブとロボットのポーズの間のブレンドによって影響を受けます (伸ばした/特異点に近いポーズでは、パス追跡エラーが大きくなる傾向があります)。
パフォーマンス要件を達成するために、各動作セグメントに沿ったウェイポイントと速度を選択するのは困難です。
現時点では自動化されたソリューションはなく、望ましいパフォーマンスに近づけるにはロボットの専門家による骨の折れる手動チューニングが必要です。
この論文では、システムのパフォーマンスを最適化するためにデュアル ロボット システムを設計およびプログラミングする体系的な 3 ステップのアプローチを紹介します。
最初のステップは、指定された相対動作パスに基づいて 2 台のロボット間の相対配置を選択することです。
2 番目のステップは、相対的なウェイポイントとモーション プリミティブを選択することです。
最後のステップでは、実際に測定された相対運動に基づいてウェイポイントを繰り返し更新します。
ウェイポイントの反復は、最初にシミュレーションで実行され、次に実際のロボットを使用して完了します。
パフォーマンス評価には、相対的な位置と方向の制約とパス速度均一性制約を条件とした平均パス速度を使用します。
私たちは、2 つのシステム、つまり 2 台の ABB ロボットの物理テストベッドと 2 台の FANUC ロボットのシミュレーション テストベッドで、2 つの困難なテスト曲線に対してこの方法の有効性を実証しました。
要約(オリジナル)
Industrial robotic applications such as spraying, welding, and additive manufacturing frequently require fast, accurate, and uniform motion along a 3D spatial curve. To increase process throughput, some manufacturers propose a dual-robot setup to overcome the speed limitation of a single robot. Industrial robot motion is programmed through waypoints connected by motion primitives (Cartesian linear and circular paths and linear joint paths at constant Cartesian speed). The actual robot motion is affected by the blending between these motion primitives and the pose of the robot (an outstretched/near-singularity pose tends to have larger path tracking errors). Choosing the waypoints and the speed along each motion segment to achieve the performance requirement is challenging. At present, there is no automated solution, and laborious manual tuning by robot experts is needed to approach the desired performance. In this paper, we present a systematic three-step approach to designing and programming a dual robot system to optimize system performance. The first step is to select the relative placement between the two robots based on the specified relative motion path. The second step is to select the relative waypoints and the motion primitives. The final step is to update the waypoints iteratively based on the actual measured relative motion. Waypoint iteration is first executed in simulation and then completed using the actual robots. For performance assessment, we use the mean path speed subject to the relative position and orientation constraints and the path speed uniformity constraint. We have demonstrated the effectiveness of this method on two systems, a physical testbed of two ABB robots and a simulation testbed of two FANUC robots, for two challenging test curves.
arxiv情報
著者 | Honglu He,Chen-lung Lu,Glenn Saunders,Pinghai Yang,Jeffrey Schoonover,Leo Ajdelsztajn,John Wason,Santiago Paternain,Agung Julius,John T. Wen |
発行日 | 2024-08-14 20:17:41+00:00 |
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