Fast and Accurate Relative Motion Tracking for Two Industrial Robots

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ブレンドによって影響を受けます (伸ばしたポーズや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。
このホワイトペーパーでは、システム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、実際の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。
パフォーマンスの測定には、相対的な位置と方向の制約とパス速度の均一性の制約を受ける平均パス速度を使用します。
私たちは、ABB と FANUC のロボットを使用して、2 つの困難なテスト曲線でこの方法の有効性を実証しました。
現在の業界慣行のベースラインと比較したパフォーマンスの向上は 300% 以上です。
以前に報告した最適化されたシングルアームのケースと比較して、改善は 14% 以上です。

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/close to 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 relative motion. Waypoint iteration is first executed in simulation and then completed using the actual robots. For performance measures, 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 with ABB and FANUC robots on two challenging test curves. The performance improvement over the current industrial practice baseline is over 300%. Compared to the optimized single-arm case that we have previously reported, the improvement is over 14%.

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