CN115057245A - 一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,该系统包括拆码垛机器人以及安装在拆码垛机器人上的激光追踪仪,拆码垛机器人又包括总线控制器和伺服系统,总线控制器分别与激光追踪仪和伺服系统通信连接,激光追踪仪可以将拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域发送给总线控制器,伺服系统也可以将其当前工作状态以及实时运行信息发送给总线控制器,这样总线控制器便可以通过路径规划模块来对伺服系统的运动行程进行快速部署,并将规划好的运动行程发送给伺服系统,以便伺服系统根据该运行行程进行运作,从而驱动拆码垛机器人在工作范围区域内任意位置开始取放工作,大大提高部署灵活性。
Description
技术领域
本申请涉及拆码垛技术领域,尤其涉及一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统。
背景技术
拆码垛系统是指具有码垛和拆垛两种功能的系统或设备。码垛是将物品按照指定形式进行整齐的堆叠摆放,而拆垛是将按照一定规则堆叠摆放的物品进行逐一拆卸。拆码垛系统通过输入的拆码垛的单一物品规格、拆码垛模型(包括层数、列数、行数、拆码顺序、空间信息等)、避障点等信息,自动对物品进行码垛和拆垛。
目前,拆码垛系统主要应用于工厂生产中的包装与物流环节。由于包装与物流环节最早是由人工或简单机械完成拆、码垛工作,此方式不仅效率低下,极易损伤物品,且容易发生安全事故,因此,使用拆码垛系统后,可以大幅度提高工作效率,并减少物品损伤、降低安全事故的发生概率。但是,近年来随着生产效率不断提高、物品包装性质趋于柔性化、强调保护工人健康权益、用工成本增高以及与智能物流对接等原因,工厂迫切需要一种可快速、灵活部署,且信息化程度高、能够高效安全运行的智能拆码垛系统。
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一,特别是现有技术中缺少一种可快速、灵活部署,且信息化程度高、能够高效安全运行的智能拆码垛系统的技术缺陷。
本申请提供了一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,所述系统包括:拆码垛机器人以及安装在所述拆码垛机器人上的激光追踪仪;
所述拆码垛机器人包括总线控制器和伺服系统;
所述总线控制器分别与所述激光追踪仪和所述伺服系统通信连接;
所述激光追踪仪用于确定所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域,并将所述目标工作区域发送至所述总线控制器;
所述伺服系统用于接收并执行所述总线控制器发送的指令,以及,将执行指令过程中的实时运行信息发送至所述总线控制器;
所述总线控制器包括路径规划模块、运动监测模块和实时仿真模块;
所述路径规划模块用于依据所述激光追踪仪发送的目标工作区域以及所述伺服系统的当前工作状态对所述伺服系统的运动行程进行规划,并将规划好的运动行程以指令的形式发送至所述伺服系统;
所述运动监测模块用于接收所述伺服系统返回的实时运行信息,并根据所述实时运行信息判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉;
所述实时仿真模块用于构建与所述拆码垛机器人对应的数字孪生模型,通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测,并将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使所述生产管理信息系统根据所述可视化监测结果对产线进行柔性调度。
可选地,所述激光追踪仪在确定所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域时,被配置为:
获取所述拆码垛机器人的工作范围区域内标定的激光靶标的空间坐标,并将所述激光靶标的空间坐标转换到所述拆码垛机器人的空间坐标系下,得到所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域。
可选地,所述路径规划模块在对所述伺服系统的运动行程进行规划时,被配置为:
接收用户输入的所述拆码垛机器人的机械数据以及所述伺服系统的电气数据,并基于所述机械数据和所述电气数据构建机械设备模型;其中,所述机械数据中包含障碍物信息;
获取所述激光追踪仪发送的目标工作区域,以及所述伺服系统的当前工作状态,将所述目标工作区域以及所述当前工作状态输入至所述机械设备模型,并通过所述机械设备模型对所述伺服系统的运动行程进行规划。
可选地,所述路径规划模块在通过所述机械设备模型对所述伺服系统的运动行程进行规划时,被配置为:
获取所述激光追踪仪发送的目标工作区域,并接收用户输入的物品信息和拆码垛信息,将所述目标工作区域、所述物品信息和所述拆码垛信息输入至所述机械设备模型,通过所述机械设备模型生成所述拆码垛机器人的轨迹曲线;
获取所述伺服系统的当前工作状态,将所述当前工作状态输入至所述机械设备模型,并通过所述机械设备模型规划所述拆码垛机器人在按照所述轨迹曲线进行拆码垛工作时,所述伺服系统的运动行程。
可选地,所述运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,被配置为:
接收所述路径规划模块发送的所述拆码垛机器人的工作边界,其中,所述拆码垛机器人的工作边界是通过所述机械设备模型进行确定的;
根据所述伺服系统的实时运行信息判断所述拆码垛机器人是否超出所述工作边界;
若超出,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,所述干涉包括重新规划所述伺服系统的运动行程;
若不超出,则不对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
可选地,所述伺服系统的实时运行信息包括实时位置、实时速度和实时电流;
所述运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,被配置为:
根据所述伺服系统的实时位置、实时速度和实时电流,计算所述伺服系统的实时力矩;
判断所述实时力矩是否超出预设的力矩范围;
若超过,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,所述干涉包括暂停所述伺服系统的运动行程,并对暂停运动行程前所述伺服系统的运行状态进行存档;
若不超过,则不对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
可选地,所述实时仿真模块在构建与所述拆码垛机器人对应的数字孪生模型时,被配置为:
接收用户输入的所述拆码垛机器人的机械数据以及所述伺服系统的电气数据,并基于所述机械数据和所述电气数据构建初始数字孪生模型;
获取所述伺服系统的实时运行信息,基于所述实时运行信息对所述初始数字孪生模型进行完善,得到最终的数字孪生模型。
可选地,所述实时仿真模块在通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,被配置为:
利用所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的运行信息、负荷情况以及拆码垛完成情况进行可视化监测,并将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使所述生产管理信息系统根据所述可视化监测结果对产线的生产情况进行控制或分流。
可选地,所述实时仿真模块在通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,还被配置为:
利用所述数字孪生模型依据所述拆码垛机器人的拆码垛过程对所述拆码垛机器人进行故障预测,并根据故障预测结果向所述生产管理信息系统发送预警信息,以使所述生产管理信息系统根据所述预警信息对产线进行柔性调度。
可选地,所述拆码垛机器人为圆柱形坐标机器人。
从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:
本申请提供的一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,该系统包括拆码垛机器人以及安装在拆码垛机器人上的激光追踪仪,拆码垛机器人又包括总线控制器和伺服系统,总线控制器分别与激光追踪仪和伺服系统通信连接,激光追踪仪可以将拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域发送给总线控制器,伺服系统也可以将其当前工作状态以及实时运行信息发送给总线控制器,这样总线控制器便可以通过路径规划模块来对伺服系统的运动行程进行快速部署,并将规划好的运动行程发送给伺服系统,以便伺服系统根据该运行行程进行运作,从而驱动拆码垛机器人在工作范围区域内任意位置开始取放工作,大大提高部署灵活性;并且,本申请中的总线控制器还可以通过运动监测模块来根据伺服系统返回的实时运行信息判断是否对伺服系统的运动行程进行干涉,这样当拆码垛机器人超出工作边界或伺服系统的力矩突变时,便可以及时调整伺服系统的运动行程,从而最大程度上保护人身安全;另外,本申请中总线控制器还可以通过实时仿真模块来构建数字孪生模型,并利用数字孪生模型来对拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测,这样不仅可以提高拆码垛系统的信息化程度,并且工作人员通过远程即可进行监督作业,无需到达现场,从而有利于提高作业效率的同时,进一步保障工作人员的人身安全,进一步地,本申请还可以将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使生产管理信息系统根据该可视化监测结果对产线进行柔性调度,从而有效提高生产效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时的结构展示图;
图3为本申请实施例提供的生产管理信息系统与数字孪生模型进行信息交互的展示图;
图4为本申请实施例提供的圆柱形坐标机器人在工作范围区域内进行拆码垛工作的工作展示图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
目前,拆码垛系统主要应用于工厂生产中的包装与物流环节。由于包装与物流环节最早是由人工或简单机械完成拆、码垛工作,此方式不仅效率低下,极易损伤物品,且容易发生安全事故,因此,使用拆码垛系统后,可以大幅度提高工作效率,并减少物品损伤、降低安全事故的发生概率。但是,近年来随着生产效率不断提高、物品包装性质趋于柔性化、强调保护工人健康权益、用工成本增高以及与智能物流对接等原因,工厂迫切需要一种可快速、灵活部署,且信息化程度高、能够高效安全运行的智能拆码垛系统。
基于此,本申请提出了如下技术方案,具体参见下文所示:
在一个实施例中,如图1所示,图1为本申请实施例提供的一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统的结构示意图;本申请提供了一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,所述系统可以包括:拆码垛机器人以及安装在所述拆码垛机器人上的激光追踪仪;所述拆码垛机器人可以包括总线控制器和伺服系统;所述总线控制器分别与所述激光追踪仪和所述伺服系统通信连接。
所述激光追踪仪用于确定所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域,并将所述目标工作区域发送至所述总线控制器。
所述伺服系统用于接收并执行所述总线控制器发送的指令,以及,将执行指令过程中的实时运行信息发送至所述总线控制器。
本实施例中,由于拆码垛系统具备码垛和拆垛两种功能,码垛是将物品按照指定形式进行整齐的堆叠摆放,而拆垛是将按照一定规则堆叠摆放的物品进行逐一拆卸。这两种功能的执行均可以通过拆码垛机器人实现。工作人员可以将拆码垛工作所需的数据录入拆码垛机器人的总线控制器中,并对总线控制器编写相关程序,以通过总线控制器来进行逻辑推理、运动学解析、数据分析、运动控制等工作。
并且,本申请中的总线控制器还与安装在拆码垛机器人上的激光追踪仪以及拆码垛机器人内部的伺服系统通信连接,这样激光追踪仪以及伺服系统便可以与总线控制器进行互相通信。例如,激光追踪仪可以将其确定的目标工作区域发送给总线控制器,总线控制器可以依据该目标工作区域来进行路径规划,伺服系统可以将其实时运行信息以及当前工作状态等发送给总线控制器,总线控制器可以根据该实时运行信息以及当前工作状态来对拆码垛机器人进行运动监测,甚至是可视化监测,另外,总线控制器也可以根据伺服系统的实时运行信息以及当前工作状态向伺服系统发送相关的指令,以使伺服系统根据该指令来执行相应的拆码垛工作。
其中,本申请的拆码垛机器人可以是空间坐标机器人、关节机器人,或圆柱形坐标机器人,在此不做限制。这里的空间坐标机器人指的是一种桁架机器人,主要是在空间内沿X、Y、Z轴进行线性移动;这里的关节机器人也称关节机械手臂或多关节机器人,其各个关节的运动都拥有独立的自由度,运行时单独控制其转动,最终在多关节的控制下完成定位及运动。而这里的圆柱形坐标机器人则是以θ、z和r为参数构成坐标系,手腕参考点的位置可表示为P=f(θ,z,r),r是手臂的径向长度,θ是手臂绕水平轴的角位移,z是在垂直轴上的高度,如果r不变,操作臂的运动将形成一个圆柱表面,空间定位比较直观。
本申请的激光追踪仪可以配合反射器快速收集现场相关数据,可在ms级时间内完成工作区精准定位,极大程度上简化调试过程,并提高取放精准性与一致性。激光追踪仪可以将拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域发送给总线控制器,总线控制器结合先进模型算法,可在工作范围区内任意位置、任意角度进行拆码垛工作,大大提高了拆码垛系统的部署灵活性。
本申请的总线控制器是拆码垛系统的核心,总线控制器在技术实现中,并不一定只依靠一个独立的控制器,它的功能可以分布到总线的各个部件或者各个设备上,从而使得总线控制器的算力足够强劲,能够最大程度上提高现场部署的灵活性与效率。
本申请的伺服系统是一种以机械位置或角度作为控制对象的自动控制系统。伺服系统除了可以进行速度与转矩控制外,还可以进行精确、快速、稳定的位置控制。伺服系统又称位置随动系统,其被控制量(输出量)是负载机械空间位置的线位移或角位移,当位置给定量(输入量)作任意变化时,系统的主要任务是使输出量快速而准确地复现给定量的变化,从而使得拆码垛机器人可以在现场环境较为复杂的工厂包装与物流环节中进行高效安全作业。
另外,本申请中总线控制器与伺服系统进行通信连接时,可以选用EtherCAT、ProfiNET、EtherNET/IP等总线进行连接,EtherCAT、ProfiNET以及EtherNET/IP总线是一种以实时性的高速工业以太网总线技术在设备间传输数据的公共通讯干线,总线控制器可以通过EtherCAT、ProfiNET,或EtherNET/IP总线来收集伺服系统的实时位置、速度、加减速、扭矩、电流、电压、负载率等运行信息,并根据收集到的实时运行信息来进行相应的分析操作。
进一步地,本申请中的总线控制器可以包括路径规划模块、运动监测模块和实时仿真模块。
所述路径规划模块用于依据所述激光追踪仪发送的目标工作区域以及所述伺服系统的当前工作状态对所述伺服系统的运动行程进行规划,并将规划好的运动行程以指令的形式发送至所述伺服系统。
所述运动监测模块用于接收所述伺服系统返回的实时运行信息,并根据所述实时运行信息判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
所述实时仿真模块用于构建与所述拆码垛机器人对应的数字孪生模型,通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测,并将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使所述生产管理信息系统根据所述可视化监测结果对产线进行柔性调度。
由上述内容可知,本申请中的总线控制器可以被配置为执行多种功能,如路径规划功能、运动监测功能、实时仿真功能等。当本申请的总线控制器执行路径规划功能时,可以通过路径规划模块来获取激光追踪仪发送的目标工作区域以及伺服系统的当前工作状态,并根据目标工作区域以及当前工作状态来对伺服系统的运行行程进行规划,这样伺服系统接收到规划好的运动行程后,便可以依据该运动行程来执行相应的动作,从而驱动拆码垛机器人在机械设备工作范围区域内的任意位置进行拆码垛工作。
当本申请的总线控制器执行运动监测功能时,则可以通过运动监测模块来获取伺服系统的实时运行信息,并根据该实时运行信息来判断是否对伺服系统的运动行程进行干涉。例如,当运动监测模块检测到当前伺服系统的力矩发生突变时,有可能是工作人员误入目标工作区域引发碰撞所致,此时运动监测模块可以迅速触发拆码垛系统暂停,从而最大程度上保护人身安全。
而当本申请的总线控制器执行实时仿真功能时,则可以通过实时仿真模块来构建数字孪生模型,并通过数字孪生模型来对拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测,接着,本申请可以通过实时仿真模块将数字孪生模型的可视化监测结果发送至生产管理信息系统,这样,生产管理信息系统便可以根据该可视化监测结果来对产线进行柔性调度。
可以理解的是,本申请中的数字孪生模型充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。例如,本申请中的数字孪生模型可以将拆码垛机器人数字化映射到总线控制器中,并根据伺服系统的实时运行信息来对拆码垛机器人进行实时仿真,这样即便工作人员远离当前的工作区域,也能够实时掌握拆码垛机器人的运行信息,如当前的工作状态、实时姿态、负荷率,耗电情况,核心部分的机械温度等。另外,本申请的数字孪生模型还可以配合高级诊断算法来模拟金属疲劳性能,轴承磨损等寿命信息,从而在机械故障前给出预警信息。当然,本申请的数字孪生模型还可以配合其他算法来实现更多功能,在此不做限制。
上述实施例中,拆码垛系统包括拆码垛机器人以及安装在拆码垛机器人上的激光追踪仪,拆码垛机器人又包括总线控制器和伺服系统,总线控制器分别与激光追踪仪和伺服系统通信连接,激光追踪仪可以将拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域发送给总线控制器,伺服系统也可以将其当前工作状态以及实时运行信息发送给总线控制器,这样总线控制器便可以通过路径规划模块来对伺服系统的运动行程进行快速部署,并将规划好的运动行程发送给伺服系统,以便伺服系统根据该运行行程进行运作,从而驱动拆码垛机器人在工作范围区域内任意位置开始取放工作,大大提高部署灵活性;并且,本申请中的总线控制器还可以通过运动监测模块来根据伺服系统返回的实时运行信息判断是否对伺服系统的运动行程进行干涉,这样当拆码垛机器人超出工作边界或伺服系统的力矩突变时,便可以及时调整伺服系统的运动行程,从而最大程度上保护人身安全;另外,本申请中总线控制器还可以通过实时仿真模块来构建数字孪生模型,并利用数字孪生模型来对拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测,这样不仅可以提高拆码垛系统的信息化程度,并且工作人员通过远程即可进行监督作业,无需到达现场,从而有利于提高作业效率的同时,进一步保障工作人员的人身安全,进一步地,本申请还可以将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使生产管理信息系统根据该可视化监测结果对产线进行柔性调度,从而有效提高生产效率。
在一个实施例中,所述激光追踪仪在确定所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域时,被配置为:
获取所述拆码垛机器人的工作范围区域内标定的激光靶标的空间坐标,并将所述激光靶标的空间坐标转换到所述拆码垛机器人的空间坐标系下,得到所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域。
本实施例中,激光追踪仪在确定拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域时,可以先获取拆码垛机器人在工作范围区域内标定的激光靶标的空间坐标,接着将激光靶标的空间坐标转换到拆码垛机器人的空间坐标系下,从而得到拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域。
举例来说,本申请在实际使用中,可以先将激光追踪仪固定安装在拆码垛机器人的相应位置处,接着可以根据物品的实际取放位置对激光靶标进行标定,例如,当需要确定取放区域的四个边界点时,只需要将激光靶标放置在4个点上,并触发确认信号,如工作人员可在现场按下激光靶标的确认按钮,并发送确认信号至激光追踪仪,或通过远程控制的方式,向激光追踪仪发送确定信号,这时候激光跟踪仪便会接收并存储激光靶标的空间坐标,其精度可实现微米级定位。当接收到各个位置处的空间坐标后,激光追踪仪可以将该空间坐标转换到拆码垛机器人的空间坐标系下,从而确定拆码垛机器人进行拆码垛工作时的目标工作区域。
可以理解的是,激光跟踪测量系统的工作基本原理是在目标点上安置一个反射器,跟踪头发出的激光射到反射器上,又返回到跟踪头,当目标移动时,跟踪头调整光束方向来对准目标。同时,返回光束为检测系统所接收,用来测算目标的空间位置。简单的说,激光跟踪测量系统的所要解决的问题是静态或动态地跟踪一个在空间中运动的点,同时确定目标点的空间坐标。
当本申请需要根据现场实际情况,在机械设备工作范围区域内的任意位置确定目标工作区域时,依靠激光跟踪仪与激光靶标可以在毫秒级时间内完成目标工作区域的位置数据录入。而使用传统方法在现场采集并录入位置时,需要耗费大量的人力和时间投入,不断测量,补偿,测试等。并且,由于实际取放位置地面不平整,机械安装有偏差,实际测量有误差等原因使得程序中录入的X100,Y200,Z0位置出现偏差,变为X102,Y199,Z3,这将导致实际取放存在巨大差异,该差异可能导致拆、码垛的物品损坏。
而本申请提出的拆码垛系统,得益于总线控制器的强大算力,并且支持高级编程语言、矩阵运算、庞大的函数库,因此,可以在总线控制器上实现拆码垛系统的复杂模型解析运算;另外,由于激光跟踪仪和激光靶标的使用,可以快速高效地精准确定现实中的取放位置,无需耗费巨大的人力时间成本。
在一个实施例中,所述路径规划模块在对所述伺服系统的运动行程进行规划时,被配置为:
S10:接收用户输入的所述拆码垛机器人的机械数据以及所述伺服系统的电气数据,并基于所述机械数据和所述电气数据构建机械设备模型;其中,所述机械数据中包含障碍物信息;
S11:获取所述激光追踪仪发送的目标工作区域,以及所述伺服系统的当前工作状态,将所述目标工作区域以及所述当前工作状态输入至所述机械设备模型,并通过所述机械设备模型对所述伺服系统的运动行程进行规划。
本实施例中,路径规划模块在对伺服系统的运动行程进行规划时,可以先接收用户输入的拆码垛机器人的机械数据以及伺服系统的电气数据,以此来构建机械设备模型,接着再获取激光追踪仪发送的目标工作区域以及伺服系统的当前工作状态,并使用机械设备模型来依据目标工作区域和当前工作状态对伺服系统的运动行程进行规划。
具体地,本申请中拆码垛系统在部署前需要进行调教。例如,本申请可以在总线控制器内部构建与拆码垛机器人对应的机械设备模型,该机械设备模型在构建时,需要用户输入拆码垛机器人的机械数据以及伺服系统的电气数据,其中,机械数据可以包括机械臂长,减速比,运动行程、避障区域等,电气数据可以包括伺服系统信息、网络拓补图、数据端口、传感器、补偿值、用户单位换算、世界坐标系、工件坐标系、最大线速度限制、安全条件限制等信息。通过这些信息才可以完整构建机械设备模型,此时,便可以将激光追踪仪发送的目标工作区域以及伺服系统的当前工作状态输入至机械设备模型中,通过机械设备模型解析出伺服系统的运动行程。
在一个实施例中,S11中路径规划模块在通过所述机械设备模型对所述伺服系统的运动行程进行规划时,被配置为:
S110:获取所述激光追踪仪发送的目标工作区域,并接收用户输入的物品信息和拆码垛信息,将所述目标工作区域、所述物品信息和所述拆码垛信息输入至所述机械设备模型,通过所述机械设备模型生成所述拆码垛机器人的轨迹曲线;
S111:获取所述伺服系统的当前工作状态,将所述当前工作状态输入至所述机械设备模型,并通过所述机械设备模型规划所述拆码垛机器人在按照所述轨迹曲线进行拆码垛工作时,所述伺服系统的运动行程。
本实施例中,路径规划模块在通过机械设备模型对伺服系统的运动行程进行规划时,可以先获取激光追踪仪发送的目标工作区域,并接收用户输入的物品信息和拆码垛信息,接着将目标工作区域、物品信息和拆码垛信息输入至机械设备模型,通过该机械设备模型来生成拆码垛机器人的轨迹曲线;紧接着,路径规划模块还可以获取伺服系统的当前工作状态,并将当前工作状态输入至机械设备模型,通过机械设备模型规划拆码垛机器人在按照上述轨迹曲线进行拆码垛工作时伺服系统的运动行程。
在一种具体的实现方式中,本申请中,用户可以将物品信息以及拆码垛信息输入至路径规划模块,该物品信息可以包括物品形状,长宽高,夹取位等,该拆码垛信息可以包括拆码垛形式,层数,行列数等,其中,拆码垛形式可以包括有规则行列排列,回形排列,交错式排列等。当录入上述信息至路径规划模块后,路径规划模块可以通过机械设备模型来计算拆码垛模型的结构,并根据目标工作区域、障碍物、电气系统信息、安全设置条件等生成最优的轨迹曲线。接着,本申请可以将伺服系统的当前工作状态输入至机械设备模型中,以使该机械设备模型可以根据伺服系统的当前工作状态以及拆码垛机器人的轨迹曲线来对伺服系统的运动行程进行规划。
一般来说,当机械设备模型中有了拆码垛信息、障碍物信息、目标工作区域等信息后,再通过轨迹规划的相关程序编写,即可实现一个最优取放拆码垛目标的轨迹曲线。在此基础上,本申请还可以对轨迹曲线的速度和加速度进行优化。例如,一段轨迹曲线可以由几段连接而成,在上一段曲线与下一段曲线过渡时,可以对伺服系统的速度和加速度进行过渡处理,从而避免在衔接段形成机械冲击。此方式在拆码垛系统中应用,可以很好的避免机械冲击,同时能大幅节省电能消耗。优化的速度与加速度后的轨迹曲线将使得拆码垛系统在进行大负载工作时,获得最佳的缓冲过渡,有效减缓机械冲击的同时能获得更高的运行效率。
在一个实施例中,所述运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,被配置为:
S20:接收所述路径规划模块发送的所述拆码垛机器人的工作边界,其中,所述拆码垛机器人的工作边界是通过所述机械设备模型进行确定的。
S21:根据所述伺服系统的实时运行信息判断所述拆码垛机器人是否超出所述工作边界。
S22:若超出,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,所述干涉包括重新规划所述伺服系统的运动行程。
S23:若不超出,则不对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
本实施例中,运动监测模块在判断是否对伺服系统的运动行程进行干涉时,可以通过伺服系统的实时运行信息来判断拆码垛机器人是否超出预先设定的工作边界,若超出,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,若不超出,则无需对伺服系统的运动行程进行干涉。
进一步地,路径规划模块在确立拆码垛机器人的工作边界时,可以通过机械设备模型来解析拆码垛机器人的工作范围区域,以及若工作范围内有避障区域,该工作边界可以保证工作时任何机械组件或运动部分不会侵入避障区域。
当确定好工作边界后,通过伺服系统的实时运行信息判断拆码垛机器人超出工作边界时,表明当前拆码垛机器人的某一部分可能在工作范围区域外,也可能在避障区域内,此时,为了安全起见,可以重新规划伺服系统的运动行程,以保障拆码垛机器人的安全作业。
在一个实施例中,所述伺服系统的实时运行信息可以包括实时位置、实时速度和实时电流。
所述运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,被配置为:
S30:根据所述伺服系统的实时位置、实时速度和实时电流,计算所述伺服系统的实时力矩。
S31:判断所述实时力矩是否超出预设的力矩范围。
S32:若超过,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,所述干涉包括暂停所述伺服系统的运动行程,并对暂停运动行程前所述伺服系统的运行状态进行存档。
S33:若不超过,则不对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
本实施例中,运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,可以根据伺服系统的实时位置、实时速度以及实时电流来计算伺服系统的实时力矩,并判断该实时力矩是否超出预设的力矩范围,若超过,则需要对伺服系统的运动行程进行干涉,例如,暂停伺服系统的运动行程,并对暂停运动行程前伺服系统的运行状态进行存档,以便在调整力矩后,根据存档的内容继续进行作业,从而驱动拆码垛机器人完成拆码垛工作。若不超过,则表明伺服系统的运动行程在规划范围内,无需对伺服系统的运动行程进行干涉。
示意性地,如图2所示,图2为本申请实施例提供的运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时的结构展示图;由图2可知,本申请的伺服系统包括伺服电机和总线伺服驱动器,总线伺服驱动器中包含三个闭环控制,即电流环、速度环和位置环。一般情况下,对于交流伺服驱动器,可通过对其内部功能参数进行人工设定而实现位置控制、速度控制、转矩控制等多种功能。例如,伺服系统工作时,可以根据总线控制器发送的指令位置和指令速度来实时调整实际的位置和速度,使得实际位置和实际速度逼近指令值。如图2所示,伺服系统会每隔200微秒根据指令位置和实际位置(编码器计算得出)的偏差去做一次PID调整,然后把输出值送入速度环,速度环再每隔100微秒根据指令速度和实际速度(编码器计算得出)的偏差去做一次PID调整,并将输出值送入电流环,电流环再根据与实际电流(电流互感器采样得出)偏差,每隔50微秒去做一次PID调整。
当运动监测模块获取到伺服系统的实时运行信息后,可以通过拆码垛系统运动模型来解析拆码垛机器人各轴的实时位置关系,并加载负载模型来实时监测扭矩是否超范围,若超出范围,则通过总线控制器暂停伺服系统的运动行程,从而极大程度上保护人身安全。
可以理解的是,本申请中的运动模型可以估算出拆码垛机器人在平稳运行时的理论电流值,平稳运行阶段电流值较为恒定,如果突然发生电流瞬间波动,则表明机械遭受到了外部阻力,可能是机械形变或者撞击导致,此时应立即做出紧急处理,如暂停伺服系统的运动行程,从而减少损伤。
在一个实施例中,所述实时仿真模块在构建与所述拆码垛机器人对应的数字孪生模型时,被配置为:
S40:接收用户输入的所述拆码垛机器人的机械数据以及所述伺服系统的电气数据,并基于所述机械数据和所述电气数据构建初始数字孪生模型。
S41:获取所述伺服系统的实时运行信息,基于所述实时运行信息对所述初始数字孪生模型进行完善,得到最终的数字孪生模型。
本实施例中,实时仿真模块在构建与拆码垛机器人对应的数字孪生模型时,可以先接收用户输入的拆码垛机器人的机械数据以及伺服系统的电气数据来构建初始数字孪生模型,接着根据伺服系统的实时运行信息来对初始数字孪模型进行完善,从而得到最终的数字孪生模型。
具体地,本申请可以在总线控制器内部构建与拆码垛机器人对应的数字孪生模型,该数字孪生模型在构建时,需要用户输入拆码垛机器人的机械数据以及伺服系统的电气数据,其中,机械数据可以包括机械臂长,减速比,运动行程、避障区域等,电气数据可以包括伺服系统信息、网络拓补图、数据端口、传感器、补偿值、用户单位换算、世界坐标系、工件坐标系、最大线速度限制、安全条件限制等信息。通过这些信息可以构建初始数字孪生模型。接着,本申请可以通过EtherCAT、ProfiNET,或EtherNET/IP总线来收集伺服系统的实时位置、速度、加减速、扭矩、电流、电压、负载率等实时运行信息,该实时运行信息经过处理后,可以完善数字孪生模型。
可以理解的是,本申请建立的初始数字孪生模型更多的是将拆码垛机器人的机械部分完成数字化构建,但如果想要构建更为完善的数字孪生模型,则需要获取伺服系统的实时运行信息,比如各个关节轴当前的负载率情况,电机温升情况,耗电信息,拆码垛完成度情况等,当获取到这些信息后,即可对初始数字孪生模型进行完善。
在一个实施例中,所述实时仿真模块在通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,被配置为:
S50:利用所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的运行信息、负荷情况以及拆码垛完成情况进行可视化监测,并将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使所述生产管理信息系统根据所述可视化监测结果对产线的生产情况进行控制或分流。
本实施例中,数字孪生模型可以将拆码垛机器人数字化映射到总线控制器中,并根据伺服系统的实时运行信息来对拆码垛机器人进行实时仿真,这样即便工作人员远离当前的工作区域,也能够实时掌握拆码垛机器人的运行信息,如当前的工作状态、实时姿态、负荷情况,耗电情况、拆码垛完成情况、核心部分的机械温度等。并且,本申请中的总线控制器可以与生产管理信息系统进行通信,并将数字孪生模型的可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以便生产管理信息系统根据该可视化监测结果来对产线的生产情况进行控制和分流。
示意性地,如图3所示,图3为本申请实施例提供的生产管理信息系统与数字孪生模型进行信息交互的展示图;图3中,本申请的拆码垛系统可以对产线中的多个拆码垛通过拆码垛功能块来执行相应的拆码垛工作,例如,拆码垛功能块中可以配置有数字孪生模型,拥有数字孪生模型后,生产管理信息系统便可以实时掌握当前拆码垛系统的运行信息、负荷情况、完成情况等,并根据拆码垛系统的效率、完成度适时调整产线的实际生产速度,并调度物流流向配置、减少产线堆积、分配不平衡、减少等待时间,调高产线效率。
上述实施例中,由于数字孪生模型的应用,工厂层面可以实施掌握当前拆码垛系统的运行信息,并根据实际生产需求进行柔性化调度,合理配置产线资源、计算能源消耗情况,在合适的用电时间段进行投切等,从而有效提高生产效率。
在一个实施例中,所述实时仿真模块在通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,还被配置为:
S60:利用所述数字孪生模型依据所述拆码垛机器人的拆码垛过程对所述拆码垛机器人进行故障预测,并根据故障预测结果向所述生产管理信息系统发送预警信息,以使所述生产管理信息系统根据所述预警信息对产线进行柔性调度。
本实施例中,实时仿真模块在通过数字孪生模型对拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,还可以利用数字孪生模型来根据拆码垛机器人的拆码垛过程对拆码垛机器人进行故障预测,并根据故障预测结果向生产管理信息系统发送预警信息,以使生产管理信息系统根据预警信息对产线进行柔性调度。
可以理解的是,本申请中的数字孪生模型可以结合现场采集的数据,并配合高级诊断算法来模拟金属疲劳性能,轴承磨损等寿命信息,从而在机械受损的中前期给出预警信息,避免因机械故障造成的停产损失。
在一个实施例中,如图4所示,图4为本申请实施例提供的圆柱形坐标机器人在工作范围区域内进行拆码垛工作的工作展示图;所述拆码垛机器人为圆柱形坐标机器人。
本实施例中,由于空间坐标机器人存在占地空间较大、部署不灵活、拆码垛进出受限制、拆码垛形式单一等诸多不便;关节机器人则受到载重有限、成本高昂及工作空间小的限制。因此,本申请可以选用圆柱形坐标机器人作为拆码垛机器人,如图4所示,圆柱形坐标机器人的Z轴顶部安装有激光追踪仪,当需要进行拆码垛工作时,可以通过该激光追踪仪以及激光靶标来确定取放工作区域,并将该取放工作区域以及障碍区域发送至总线控制器后,通过总线控制器规划的路径来驱动伺服系统进行相关操作。该圆柱形坐标机器人相比较于空间坐标机器人和关节机器人,有着工作范围大,载重大、灵活性较高、柔性化工作等特点,从而能够应对智能工厂时代对包装物流环节的高要求。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间可以根据需要进行组合,且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述系统包括:拆码垛机器人以及安装在所述拆码垛机器人上的激光追踪仪;
所述拆码垛机器人包括总线控制器和伺服系统;
所述总线控制器分别与所述激光追踪仪和所述伺服系统通信连接;
所述激光追踪仪用于确定所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域,并将所述目标工作区域发送至所述总线控制器;
所述伺服系统用于接收并执行所述总线控制器发送的指令,以及,将执行指令过程中的实时运行信息发送至所述总线控制器;
所述总线控制器包括路径规划模块、运动监测模块和实时仿真模块;
所述路径规划模块用于依据所述激光追踪仪发送的目标工作区域以及所述伺服系统的当前工作状态对所述伺服系统的运动行程进行规划,并将规划好的运动行程以指令的形式发送至所述伺服系统;
所述运动监测模块用于接收所述伺服系统返回的实时运行信息,并根据所述实时运行信息判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉;
所述实时仿真模块用于构建与所述拆码垛机器人对应的数字孪生模型,通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测,并将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使所述生产管理信息系统根据所述可视化监测结果对产线进行柔性调度。
2.根据权利要求1所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述激光追踪仪在确定所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域时,被配置为:
获取所述拆码垛机器人的工作范围区域内标定的激光靶标的空间坐标,并将所述激光靶标的空间坐标转换到所述拆码垛机器人的空间坐标系下,得到所述拆码垛机器人进行拆码垛工作的目标工作区域。
3.根据权利要求1所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述路径规划模块在对所述伺服系统的运动行程进行规划时,被配置为:
接收用户输入的所述拆码垛机器人的机械数据以及所述伺服系统的电气数据,并基于所述机械数据和所述电气数据构建机械设备模型;其中,所述机械数据中包含障碍物信息;
获取所述激光追踪仪发送的目标工作区域,以及所述伺服系统的当前工作状态,将所述目标工作区域以及所述当前工作状态输入至所述机械设备模型,并通过所述机械设备模型对所述伺服系统的运动行程进行规划。
4.根据权利要求3所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述路径规划模块在通过所述机械设备模型对所述伺服系统的运动行程进行规划时,被配置为:
获取所述激光追踪仪发送的目标工作区域,并接收用户输入的物品信息和拆码垛信息,将所述目标工作区域、所述物品信息和所述拆码垛信息输入至所述机械设备模型,通过所述机械设备模型生成所述拆码垛机器人的轨迹曲线;
获取所述伺服系统的当前工作状态,将所述当前工作状态输入至所述机械设备模型,并通过所述机械设备模型规划所述拆码垛机器人在按照所述轨迹曲线进行拆码垛工作时,所述伺服系统的运动行程。
5.根据权利要求3所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,被配置为:
接收所述路径规划模块发送的所述拆码垛机器人的工作边界,其中,所述拆码垛机器人的工作边界是通过所述机械设备模型进行确定的;
根据所述伺服系统的实时运行信息判断所述拆码垛机器人是否超出所述工作边界;
若超出,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,所述干涉包括重新规划所述伺服系统的运动行程;
若不超出,则不对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
6.根据权利要求1所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述伺服系统的实时运行信息包括实时位置、实时速度和实时电流;
所述运动监测模块在判断是否对所述伺服系统的运动行程进行干涉时,被配置为:
根据所述伺服系统的实时位置、实时速度和实时电流,计算所述伺服系统的实时力矩;
判断所述实时力矩是否超出预设的力矩范围;
若超过,则对所述伺服系统的运动行程进行干涉,所述干涉包括暂停所述伺服系统的运动行程,并对暂停运动行程前所述伺服系统的运行状态进行存档;
若不超过,则不对所述伺服系统的运动行程进行干涉。
7.根据权利要求1所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述实时仿真模块在构建与所述拆码垛机器人对应的数字孪生模型时,被配置为:
接收用户输入的所述拆码垛机器人的机械数据以及所述伺服系统的电气数据,并基于所述机械数据和所述电气数据构建初始数字孪生模型;
获取所述伺服系统的实时运行信息,基于所述实时运行信息对所述初始数字孪生模型进行完善,得到最终的数字孪生模型。
8.根据权利要求1所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述实时仿真模块在通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,被配置为:
利用所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的运行信息、负荷情况以及拆码垛完成情况进行可视化监测,并将可视化监测结果发送至生产管理信息系统,以使所述生产管理信息系统根据所述可视化监测结果对产线的生产情况进行控制或分流。
9.根据权利要求8所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述实时仿真模块在通过所述数字孪生模型对所述拆码垛机器人的拆码垛过程进行可视化监测时,还被配置为:
利用所述数字孪生模型依据所述拆码垛机器人的拆码垛过程对所述拆码垛机器人进行故障预测,并根据故障预测结果向所述生产管理信息系统发送预警信息,以使所述生产管理信息系统根据所述预警信息对产线进行柔性调度。
10.根据权利要求1所述的基于总线控制器与伺服系统的拆码垛系统,其特征在于,所述拆码垛机器人为圆柱形坐标机器人。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116945208A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-27 | 湖南固工机器人有限公司 | 一种机器人系统 |
CN117022971A (zh) * | 2023-10-09 | 2023-11-10 | 南通知力机械科技有限公司 | 一种智能物流码垛机器人控制系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07311625A (ja) * | 1994-05-18 | 1995-11-28 | Mitsubishi Electric Corp | トラッキングサーボ方式 |
CN102616577A (zh) * | 2011-11-18 | 2012-08-01 | 上海沃迪自动化装备股份有限公司 | 用于码垛机器人的控制系统 |
CN105690389A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-06-22 | 武汉菲仕运动控制系统有限公司 | 一种通用型多自由度机器人测试平台及控制方法 |
CN106313057A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-11 | 武汉菲仕运动控制系统有限公司 | 一种码垛机器人控制系统及其实现方法 |
CN110480638A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-22 | 南京博约智能科技有限公司 | 一种多关节机器人位姿误差自补偿的码垛方法及其码垛系统 |
CN113183156A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-07-30 | 广东工业大学 | 一种基于数字孪生技术的智能码垛方法 |
CN114115115A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-03-01 | 东莞理工学院 | 用于工业机器人实时状态监测与路径规划的系统及方法 |
CN114131615A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-03-04 | 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院 | 基于视觉引导的机器人拆码垛系统及其拆垛和码垛方法 |
CN114399227A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-04-26 | 无锡雪浪数制科技有限公司 | 一种基于数字孪生的生产调度方法、装置及计算机设备 |
-
2022
- 2022-07-28 CN CN202210900969.9A patent/CN115057245B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07311625A (ja) * | 1994-05-18 | 1995-11-28 | Mitsubishi Electric Corp | トラッキングサーボ方式 |
CN102616577A (zh) * | 2011-11-18 | 2012-08-01 | 上海沃迪自动化装备股份有限公司 | 用于码垛机器人的控制系统 |
CN105690389A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-06-22 | 武汉菲仕运动控制系统有限公司 | 一种通用型多自由度机器人测试平台及控制方法 |
CN106313057A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-11 | 武汉菲仕运动控制系统有限公司 | 一种码垛机器人控制系统及其实现方法 |
CN110480638A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-22 | 南京博约智能科技有限公司 | 一种多关节机器人位姿误差自补偿的码垛方法及其码垛系统 |
CN113183156A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-07-30 | 广东工业大学 | 一种基于数字孪生技术的智能码垛方法 |
CN114115115A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-03-01 | 东莞理工学院 | 用于工业机器人实时状态监测与路径规划的系统及方法 |
CN114131615A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-03-04 | 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院 | 基于视觉引导的机器人拆码垛系统及其拆垛和码垛方法 |
CN114399227A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-04-26 | 无锡雪浪数制科技有限公司 | 一种基于数字孪生的生产调度方法、装置及计算机设备 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116945208A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-27 | 湖南固工机器人有限公司 | 一种机器人系统 |
CN116945208B (zh) * | 2023-09-19 | 2023-12-15 | 湖南固工机器人有限公司 | 一种机器人系统 |
CN117022971A (zh) * | 2023-10-09 | 2023-11-10 | 南通知力机械科技有限公司 | 一种智能物流码垛机器人控制系统 |
CN117022971B (zh) * | 2023-10-09 | 2023-12-22 | 南通知力机械科技有限公司 | 一种智能物流码垛机器人控制系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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