CN1823310A - 控制工业机器人的设备和方法 - Google Patents
控制工业机器人的设备和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN1823310A CN1823310A CNA2004800205966A CN200480020596A CN1823310A CN 1823310 A CN1823310 A CN 1823310A CN A2004800205966 A CNA2004800205966 A CN A2004800205966A CN 200480020596 A CN200480020596 A CN 200480020596A CN 1823310 A CN1823310 A CN 1823310A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control
- high dither
- robot
- value
- equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 30
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 28
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 23
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 22
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 12
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 8
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 claims description 8
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 5
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims description 5
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 claims description 5
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 3
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 claims 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims 1
- 238000012856 packing Methods 0.000 claims 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 claims 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 9
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 239000012636 effector Substances 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 2
- 206010017389 Frotteurism Diseases 0.000 description 1
- 102000011842 Serrate-Jagged Proteins Human genes 0.000 description 1
- 108010036039 Serrate-Jagged Proteins Proteins 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001351 cycling effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
- B25J9/1641—Programme controls characterised by the control loop compensation for backlash, friction, compliance, elasticity in the joints
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
- G05B13/024—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
- G05B13/025—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance using a perturbation signal
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/41—Servomotor, servo controller till figures
- G05B2219/41156—Injection of vibration anti-stick, against static friction, dither, stiction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Position Or Direction (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
本发明涉及用于控制具有至少一个旋转轴和/或平移轴的工业机器人的设备、方法和控制系统。机器人包括在每一个所述轴上的用于驱动机器人臂运动的至少一个执行器(5)或电动机和在每一个可旋转轴上的至少一个传感器。用于产生周期性信号的高频抖动信号发生器(7)用来向执行器(5)的伺服装置(4)提供变化的高频抖动信号。本发明提供高频抖动信号的自动适应。在本发明的其它方面,描述用于实施所述方法的计算机程序,例如图形用户接口。
Description
技术领域
本发明涉及机器人控制方法,并涉及用所述方法调节或控制的工业机器人或其它自动化机器。具体地说,本方法涉及在至少一个旋转轴上在外部施加的力下控制机器人运动。
背景技术
题为”机器人,特别是用于焊接的机器人”的美国专利4,670,641描述了用于工业机器人的机器人臂。所述机器人臂具有多个自由度。所述机器人臂的不同的部分可绕多个轴旋转。用于多个自由度之一的伺服系统能够与它的反馈网络的一部分脱离,从而使调整从比例积分(PI型)控制转到比例(P型)控制。之所以这样做,是因为机器人臂控制的准确性和精确度可以超过正在被焊接或进行其他处理的工件部分的精确度。消除了对机器人臂的伺服控制运动的精细调整(因而消除了对所操作的工具的精细调整),因而暂时在两个轴上通过计算电路对运动进行调节。在这种情况下,计算电路计算两个分量信号,每一个分量信号是两个轴系统中真正的(实测的)值和所述基准或每一个基准或定点值之间差值的加权和。
题为”用于控制工业机器人的方法和设备”的美国专利6,477,445描述一种控制和调节系统,除别的以外,它还具有对从外部施加在机器人臂、工具、机械爪等等上的力非常敏感的伺服功能。这使操作者能够通过严格地(literally)握住机器人臂/工具并根据需要将其移动到特定地点,教会机器人工作。在此过程中,机器人臂和/或工具在操作者看来几乎是无重量的。机器人的这个功能一般只有当机器人处在一般称为机器人控制系统的″顺从控制(compliancecontrol)″模式时才提供。诸如上述响应外部施加的力的运动也称为顺从移动。在这样的配置或传授阶段过程中,在伺服控制程序的精细控制下,机器人臂的重量由不同的机器人臂驱动电动机承受。
上述机器人伺服控制系统一般在作业中完成得很好。但是,某些具有高齿轮比的齿轮箱的机器人和某些具有较重的部件的较大的机器人,另外在温度变化的条件下,操作时有摩擦增大和摩擦变动的趋势,使响应外部施加的力的准确运动变得困难。增大的摩擦还部分地由使用预应力轴承和预应力齿轮引起,所述预应力轴承和预应力齿轮改善各种部件的结构刚度,但使轴承上的负载增大,因而摩擦增大。另一个问题是,有时随着第一轴上的大振幅的移动而在第二轴上出现反作用力,这使在一个或多个轴上力的准确控制更加复杂。
发明概要
本发明解决上述一个或多个问题。在本发明的第一方面,提供一种用于控制工业机器人的设备,所述工业机器人具有各种旋转轴和/或平移轴中的至少一个轴,并包括在所述至少一个轴上的用于驱动机器人的臂运动的至少一个电动机或执行器,配备有用于外加高频抖动振幅的自动适应的装置。在本发明的另一个第一方面,提供一种用于控制机械手的设备,所述机械手具有各种旋转轴和/或平移轴中的至少一个轴,并包括在所述至少一个轴上的用于驱动所述机械手的运动的至少一个电动机或执行器,配备有用于外加高频抖动振幅的自动适应的装置。
在本发明的第二方面,提供一种用于控制工业机器人的方法,所述工业机器人具有一个或多个(一般1-6个)旋转轴和/或平移轴,所述方法包括:确定所述执行器的位置;确定所述执行器当前高频抖动运动的振幅;计算偏离所述高频抖动运动的已知基准值的偏差,并把高频抖动运动偏差发送到积分控制器,并通过这样做使高频抖动振幅自动适应当前操作状态。
在本发明的另一方面,描述一种用于实现按照本发明的方法的计算机程序。在本发明的另一方面,描述了一种包括用于实现本发明的方法的计算机程序的计算机程序产品。
在本发明的再一方面,描述一种图形用户接口,用于显示按照本发明控制的机器人的操作和配置数据。
在本发明的又一个方面,描述一种用于控制工业机器人的控制系统,所述工业机器人具有各种旋转轴和/或平移轴中的至少一个轴并最好具有多个(1-6个之间)轴。与本发明的这个方面或其他方面相关地描述一个数据库,用于存储和提供以特定办法产生、存储的数据,然后在本发明的实践过程中检索所述数据。
本发明的主要优点是,当机器人在顺从控制下工作时,对机器人的控制更精确。减小了操作员在一定方向移动或引导机器人臂所需的力的振幅。本发明减小摩擦的作用,尤其是在较大或较重的机器人中,其方法是:以一种受控的方式在所述机器人的电动机和传动装置中的至少一个引入振动(下文中称为″高频抖动″),使得高频抖动的程度高到足以克服静摩擦,但是将其限制成避免激发机器人末端执行器的振动。操作者还可以更迅速地在空间中所需的两点之间移动机器人臂或工具,因为在顺从控制过程中减小摩擦力的作用允许伺服电动机或执行器的较快的准确的响应。应该指出,可以以具有多个转动轴/平移轴的机械手而不是工业机器人的形式来实现本发明。
本发明另一个优点是,机器人从正常控制切换到顺从控制是在一种较好的调节方式下完成的,使得较容易开始传授或配置机器人,而且切换回正常操作控制也比较容易。
另一个优点是,在维修工作过程中或在生产中改变时,机器人的运动得到简化和改善,因而减少停机时间或维修时间。当利用机器人去照料其它机器时,例如向焊接机器人供应工件,以便已经由另一台机器完成焊接或在一个操作之后移走部件这是非常有利的,因为可以减少设置次数和配置或再配置次数。另外,可以大大地减少生产切换过程中所需的设置次数,便于柔性制造或适应利用传统的批量或连续生产制造的产品规格的改变。
附图的简要说明
联系附图参照以下详细说明,可以更完全地理解本发明的方法和系统,附图中:
图1以示意图表示按照先有技术的用于机器人轴的一般控制回路;
图2示意地表示按照本发明优选实施例的具有外加高频抖动信号振幅的附加的自动适应的控制回路;
图3以示意图表示按照本发明实施例的具有施加于其上的高频抖动信号的控制回路;
图4示意地表示按照本发明另一个实施例的具有用于改变权重的附加调整的控制回路;
图5示意地表示按照本发明另一个实施例,选择从状态存储器检索的学习的高频抖动振幅值作为初始值;
图6表示按照本发明另一个实施例的控制方案的扩展,所述控制方案用于减小顺从控制过程中机器人和工具或负载之间的力;
图7表示计算机程序的流程图,所述计算机程序用于执行本发明优选实施例的用于外加高频抖动信号振幅的自动适应的方法;
图8表示计算机程序的流程图,所述计算机程序用于执行提供包括预高频抖动周期的顺从控制阶段的方法;
图9表示计算机程序的流程图,所述计算机程序用于执行提供顺从控制阶段的方法,所述顺从控制阶段包括把振幅值保存在状态存储器中并从所述状态存储器检索所保存的振幅值;
图10表示计算机程序的流程图,所述计算机程序用于执行提供顺从控制阶段的方法,所述顺从控制阶段包括把机器人或机器人工具/负载和周围介质之间的任何力减到最小的步骤;
图11示意地表示图形用户接口(GUI),用于显示和/或编辑所述机器人臂的操作状态。
优选实施例的描述
图1(先有技术)表示用于控制机器人一个轴的控制回路,所述控制回路一般用于控制机器人。所述控制是串级控制,包括具有PI控制器2、3内部速度控制回路和具有P控制器1的外部位置控制回路(具有在电动机侧的位置测量)。为了保证所述机器人在外力的影响下尽可能准确地跟随按照一系列所需位置产生的路径,所述控制的参数一般选择得尽可能高。图中示出提供具有转矩基准的输入端的电动机转矩控制伺服装置4,,并且示意地以另一个框5的形式表示电动机、齿轮/齿轮箱和臂。
在先有技术控制方法中,为了达到机器人的所需的顺从,当从正常控制变换到顺从控制时,在1、2中在开关6处将速度控制回路3的PI控制器的积分部件断开,而当回到正常PI控制时,再次将其连接。这样便可以连接和断开所述积分器,而且仍旧具有用于位置的校正值,尽管控制模型切换了。通过在1处改变Kp和在2处改变Kv,实际的顺从可以适合于所述要求。另外,还可以进一步限制控制器到伺服装置4的输出,以免反作用力太大。有时反作用力可以随第一轴上的高频抖动运动而出现在第二轴上。
积分部件的断开造成机器人臂由于一般通过积分器补偿的臂和负载重量而可能掉下的风险。为了避免这一点,在2处:或者在切换的时候存储积分器的值,然后加到伺服信号上;或者通过计算臂和工具/负载所产生的力的重力扭矩,进行直接补偿。上述先有技术用于达到顺从的措施只有当所述机器人臂的电动机5和齿轮不伴有太大的摩擦分量时才是有效的。因为先有技术的顺从控制是无源系统,外力不仅必须通过1处的位置回路增益Kp和2处的速度Kv设置的机器人的顺从力克服,而且还必须克服电动机和齿轮或齿轮箱中的任何摩擦。若关于所述顺从而言所述摩擦是小的,则所述摩擦的影响可以忽略不计。但是,若所述摩擦变成高得多,则不再可能利用上述先有技术方法在机器人中设置已定义的顺从。
图2表示按照本发明的优选的实施例,具有用于高频抖动振幅适应过程的附加的和自动的反馈高频抖动回路32。图中示出一般的速度控制回路30,后者也包括比例增益Kv控制2和积分增益控制Ki。另外,高频抖动信号发生器7和信号乘法器8连接,以便提供具有适当高频抖动振幅的高频抖动信号作为向伺服装置4提供的前馈信号。附加的高频抖动回路32包括带通滤波器11、振幅计算算法12,并且具有积分器14和增益控制Kad 13。以积分器14输入到乘法器8的输出值乘以高频抖动信号发生器7的输出的形式来实现乘法器8的输出信号的高频抖动振幅DA。
可以从任何存储装置(包括数据库,诸如数据库94(见下面图9))或者以来自另一个存储装置(见下面图5)的状态存储器的起始值16的形式提供积分器14的起始值或初始值。在优选的实施例中,本发明保证当由于例如周围温度变化、齿轮箱温度变化、负载变化、位置变化等等的影响而经受变化的摩擦状态时,高频抖动振幅自动地适应该机器人的当前操作情况。高频抖动运动是在预期的特定轴的振幅范围内均匀的高频抖动运动,这对于在可能的最大程度上并与操作状态无关地准确补偿摩擦力有着决定性的重要性。若高频抖动振幅太小,则摩擦补偿的作用不足。若高频抖动振幅太大,则高频抖动信号将造成机器人末端执行器的不希望有的振动。
为了使高频抖动振幅自动地适应当前操作状态,最好借助于例如适当的带通滤波器11从实测的电动机位置获得所述高频抖动运动。但应指出,这只是方便使用电动机位置的测量结果的问题而已,因为必要时所述数值同样可以从电动机速度的测量结果算出。电动机速度还可以用作11的输入。根据所得到的信号,当前高频抖动运动的振幅φ用适当的算法12确定。最好用一个确定振幅的算法,因为这时所述测量结果可以在高频抖动周期的一个或几个循环内才获得。
然后把偏离针对一个特定轴获得的高频抖动运动的所需的振幅的偏差
提供给积分控制器13、14,(最好是I、PI或PID控制器),所述积分控制器执行对高频抖动振幅的相应的改变以及高频抖动振幅的适应过程。可以以不同的方法来实现所述功能,诸如积分控制器的功能。可以使用模拟部件。所述积分器可以包括在和伺服装置4一样的部件内,或者包括在速度控制30和/或位置控制31的部件内。若所述伺服装置例如是数字的,则它对以数字高频抖动回路的形式实现的高频抖动回路32将是有利的。可以利用单一处理器、专用处理器或具有更一般指令集的计算机来实现所述数字实现方案。
这里所描述的控制模型不限于串级配置,如附图中所表明的。就是说,例如对于状态控制器,若速度回路和位置回路并联配置,则与32相同类型的高频抖动回路控制回路可以用来实施本发明。
高频抖动振幅的适应过程既是在顺从控制过程中高频抖动运动所需要的,又是另一个控制阶段或称为预高频抖动控制(见下面图8,用于描述预高频抖动)的模型所需要的。要求13处的控制反馈增益Kad的不同的数值,这取决于在顺从控制过程中它是预高频抖动控制还是高频抖动振幅Kad。类似地,积分器14的起始值很可能是不同的,这取决于所述臂是处于预高频抖动控制下还是在顺从控制下,因此,将以与当从正常控制切换到顺从控制时控制器参数改变的同样的方式,在从预高频抖动到高频抖动的斜坡范围内变化所述起始值。为此目的,应该将预高频抖动和高频抖动振幅的初始值存储起来,供积分器使用,例如,存储在作为状态存储器16的存储装置中或存储在数据库94中。因而,在操作条件变化的情况下,借助于所述反馈获得高频抖动振幅的自动适应,具体地说,无需操作者的任何干预。
图3表示按照本发明实施例的用于机器人轴的一般控制回路,它包括用于产生补偿机器人臂驱动机构和/或齿轮箱内摩擦用的高频抖动信号的装置。所述装置包括正弦波发生器7,后者产生周期性零交叉信号,诸如正弦形、锯齿形或方波信号,具有选定的和可以是轴专用的频率。所述周期性信号的作用是使电动机或其它类型的执行器通过若干个″额外的″小的移动进行移动,因而,避免静止状态和静态摩擦的发生。多数的移动部件当然是以某些方式利用球、辊或针轴承或其等效物装在枢轴上。但是,在相对较低的速度和/或相对较高的机械负载下,静态摩擦可能出现或开始出现。
利用轴承装在枢轴上的部件与轴承关节具有相对较低的摩擦,尽管在较大的、较重的机器人中预应力轴承产生较大的摩擦力。但是,在齿轮和齿轮箱中啮合时在部件的啮合齿轮齿之间发生滑动摩擦,而滑动摩擦产生的摩擦力随着高齿轮比和预应力齿轮齿在接近静止的状态下可能增大,引起机器人臂开始移动以前必须克服的100Nm或更大的力阈值。
本发明人已经开发了一种新的办法,用于控制高频抖动信号的振幅,以便适应机器人的当前操作状态。为了产生和控制高频抖动信号,把额外的扭矩信号加到输入到伺服装置的现有的扭矩信号上,使得移动的机器人部件在它的速度上具有脉动的加速度和减速度,消除静态摩擦的影响。通过控制周期性信号的振幅,施加具有受控数量的连续速度变化,以避免发生静态摩擦。借助于乘法器8由高频抖动振幅的值确定和固定正弦信号的振幅(DA)。把高频抖动振幅确定和固定在一个轴或每一个轴专用的数值上。
术语”轴专用的”在这里用来指所述轴专用的数值适合于特定的轴并可以不同于应用于机器人或机器人臂其它运动轴(一般多达六个轴)的同样数值。还把轴专用的值选择成把激励各自关节的、引起附加的问题(诸如振动和/或磨损)的各种频率下的力减到最小。还应强调,正弦波发生器7一般只在顺从控制(当PI控制断开时)过程中连接,然后在正常PI控制时再一次断开。除描述从PI控制到P控制的逐渐斜坡上升的Ki积分器3之外,还示出斜坡函数9。按照本发明,以这样的方式实现顺从控制过程中所述轴上机器人或机器人臂重力扭矩的补偿,即,不完全断开积分器,而只是把3处积分器Ki乘以Kp的传递值设置为零。于是,所述积分器的积分值大致包含必须补偿的重量值。另外,为了获得正常控制和顺从控制之间连续和平滑的过渡(反之亦然),按照本发明,如上所述,不是移掉或断开1处的控制参数Kp、2处的控制参数Kv和3处的控制参数Ki,而是使它们按斜坡函数变化(如图3中用斜坡过程9描述的)。可以根据所述过程来改变斜坡的长度。
当从正常控制变为顺从控制时,预期控制器的积分部件包含重力引起的扭矩。实际上,它与预期数值相差一个与相应的轴相联系的摩擦的量。无论实际值是高于还是低于预期值,都取决于相应的在它停止以前的最后运动方向。摩擦力的大小取决于齿轮箱和轴承的物理参数、温度和磨损,但也取决于齿轮箱和轴承上与机器人的位置和重力相联系的在静态扭矩和力,因此,可以认为是未知的。因为存储在积分部分的数值不会刚好与实际的重力匹配,所以在接通高频抖动运动之后,将导致机器人各轴的不希望有的漂移。其原因是当高频抖动启动时,控制器不必再补偿摩擦,而冻结的积分器的数值将不会是正确的,因为它还包含摩擦扭矩和重力扭矩。为了避免这一点,本发明按照另一个实施例在改变所述控制器的参数以前,规定使用称为预高频抖动的附加的高频抖动类型的运动。就是说,完全断开PI控制之前。
与顺从控制的情况类似地,所述高频抖动运动补偿摩擦,并且在预高频抖动阶段过程中,进行只取决于重力的积分值的适应,亦即,在预高频抖动适应之后,当机器人设置于顺从模式积分时,所述积分值包含非常准确的重力信息,而如上所述,没有摩擦所引起的误差。另外,为了加速所述处理,在预高频抖动过程中可以短时间增大积分器3的增益,如垂直上升水平直线所表明的,然后在图3斜坡下降的直线部分9之前垂直下降(29)。因为在预高频抖动过程中控制回路具有不同的和一般较高的增益,因此对干扰具有比在顺从控制过程中更强的抵抗力,必须控制在乘法器8中产生的高频抖动振幅,以便使所述高频抖动振幅在预高频抖动周期期间的值相应地高于顺从控制期间的值。如在图2中所看到的,这是通过积分器14中较高的积分起始值和较高增益Kad来实现的。然后借助于控制参数,经由用29表示的从预高频抖动值到高频抖动值的斜坡过渡过程,改变所述增益。
图4表示图3的控制回路,低通滤波器10在高频抖动振幅(DA)乘法器8之后加到所述回路。低通滤波器10提供重量改变值ΔFg。在机器人较大的运动的情况下,或在顺从控制过程中负载改变的情况下,可能出现不希望有的机器人运动。这是因为重力扭矩的改变不能补偿,因为所述积分器断开了。在这些情况下,本发明在另一个实施例中,通过重力扭矩改变的前馈控制提供图3所示的控制回路扩展部分。在这种情况下,在顺从控制过程中重量的改变才被前馈回路调整,因为所述初始重量,如上面描述的,与高频抖动相关地存储在所述积分器中。重量的改变根据模型(见下文)确定并通过低通滤波器10施加,以便抑制控制回路的任何暂态的干扰。顺从控制结束时,当转移到正常控制时,在斜坡过渡9过程中重量的前馈调整数值平滑地由积分器接受。这样,使得顺从控制过程中机器人的运动与机器人在操作过程中承受的重量的改变无关。上面所指的机器人模型是一般的广泛使用的机器人模型,诸如刚性的、多物体机器人模型,每一个关节具有已知的角度,而且其中重力造成的扭矩可以针对每一个关节算出。因为总的重力扭矩的计算一般难于以足够的准确度进行,所以只使用从顺从控制开始时给定的等级起的重力扭矩变化。
高频抖动振幅对上述不同的操作条件的适应过程在原理上是一个学习过程,所述学习过程要花费一定的时间量,取决于为所述高频抖动振幅选定的初始或起始值。因为在大部分情况下机器人用于循环操作序列,所以在顺从控制过程中适合于一个周期的积分器输出值,按照本发明,被作为下一个周期积分器14的新的起始值存储。用这样的方法,第一学习阶段被省略或使之短于下一个周期,从而确保直接从起点开始对摩擦进行良好的补偿,而且仅仅需要进行关于从前一个周期起已经改变或者接着在随后操作过程中改变的当前条件(例如由温度改变引起的)的适应过程。
图5示意地表示状态存储器,它包含作为状态S1、S2、S3等存储的多个积分起始值16和状态选择器15。若机器人计划在不同的操作状态下具有利用顺从控制的几个阶段,那么,对于这些阶段中的每一个阶段,按照图5,所述预高频抖动的学习值和高频抖动积分器输出值16将是在状态存储器中存储的S1、S2、S3等。因而,若机器人要在特定的周期中例如做五次运动,那么,可以把那五个开始位置中每一个的学习值在每一个周期的每一阶段结束时保存在所述状态存储器中,准备在下一个周期的每一个相应阶段的起点重新使用。然后,最好通过当前机器人臂/工具负载、机器人的位置和选定的顺从来确定操作状态。状态选择器15按照当前操作状态选择适当的初始条件。存储状态的数目可以自由地按照要求确定。
另外,本发明的另一个优选的实施例涉及在工具和/或负载的重量的一部分或全部以某些方式由周围介质承接的情况下,把在特定环境下机器人和工具/负载之间的力减到最小的方法。例如,当在机器人释放工具时不允许在机器人的法兰盘上出现支撑(或支持或牵索)力时,或当在机器人释放负载时不允许在工具(例如,机械爪)和负载之间出现力时,这在骨架运转过程中是必须的。图6中示出控制回路的相应的扩展部分。
图6示出类似于图2中示出的进一步通过存储装置20和21、开关装置19和开关装置22以及低通滤波器(LPF)18扩展的控制回路。用于减小机器人和工具和/或负载之间的力的所述方法如下。
首先,机器人在没有工具的情况下运行到以后要将连接力减到最小的位置。作为另一方案,若要将工具和负载之间的力减到最小,那么,机器人和工具一起,但在没有负载的情况下运行到所述位置。在所述位置上,记录伺服装置4的仅仅把机器人(作为另一方案,机器人和工具一起)保持在所述位置上必须的输入值,然后存储在第一存储器20中,所述存储器可以作为存储装置被包括在机器人控制系统中的任意位置上。为了补偿任何摩擦的影响,还可以为此目的首先把机器人切换到具有高频抖动和具有巨大顺从的顺从控制(另见图10和下面步骤1008)。还记录高频抖动回路中积分器14的输出,准备用作积分器的起始值。在与工具和负载一起的实际运行过程中,为了把连接力减到最小,则首先借助于开关22把伺服装置当前输入的值输入第二存储器21。然后把该值和存储器20中机器人在没有工具的情况下(或者作为另一方案,在机器人和工具一起但没有负载的情况下)以前存储的值之间的差值借助于开关19通过低通滤波器18加到伺服装置上,从而低通滤波器18用来避免不规则的跃变。现在伺服装置具有仅仅在没有工具的情况下(或者作为另一方案,在和工具一起但没有负载的情况下)把机器人保持在所述位置上所需的精确的输入值。在理论上,现在应该不再有连接力。为了补偿定位上的误差和摩擦等造成的任何可能的影响,并因而可能的剩余力,为了实现通过高频抖动运动补偿剩余力,现在可以变为另外进行具有大顺从的顺从控制。但是,所述装置与正常的顺从控制相反,预高频抖动被省略,而且如图6中17所表明的,3处的Ri设置为零不带斜坡,因为不需要使积分器适应重力扭矩了。在机器人的以前的没有负载情况下的运行中,在把连接力减到最小的方法的学习阶段中已经存储了积分器的起始值。
最后,适当次数的高频抖动运动之后,通过把Kad减小到零同时把高频抖动振幅DA减小到零来减小高频抖动振幅,以避免由于高频抖动运动的缘故而可能出现的力。此刻机器人和工具/负载之间不再有连接力。
已经描述了都是针对控制单一机器人轴的上述方法。一般,机器人的运动需要多个轴。以与任意数目的机器人轴相同的方法来执行对多个轴的控制。这样,所述方法可以同时适用于仅仅单一轴或多个轴。
任何类型的执行器或电动机,由液压功率、压缩空气或电动机、感应电动机、内燃机等驱动的,都可以用来驱动机器人臂和/或机器人臂的不同的部分。可以把控制信号具体化为例如液压执行器的压力变化、气动执行器的空气压力变化、电动机电流或电压或作用的变化等等。在本发明的最佳使用中,用一个或多个同步AC电动机来驱动机器人臂和/或工具,并把扭矩基准值用作控制信号来改变施加在电动机的电流。在这种情况下,高频抖动信号建立旋转电动机和/或齿轮部件的速度的连续变化、周期性变化。高频抖动斜坡值与积分器的起始值相同,而高频抖动振幅控制基准与积分器输出相同。
图7示出流程图或方框示意图,描述为了使计算机或处理器执行如参照图2所描述的,按照本发明优选的实施例的一个或多个方法,计算机程序应该执行的步骤。具体地说,所述方法包括在71中为提供图2的高频抖动回路32而执行的步骤。这些步骤包括以下各部分:高频抖动振幅控制回路71;启动顺从控制例程或子例程72;以及停止顺从控制例程或子例程73。
图7的高频抖动振幅控制回路71,如所述示意图所表明的,以或多或少连续的方式运行,采用给定的采样时间,就是说:
711记录电动机位置,
712对电动机位置信号进行滤波,以便取得高频抖动分量,
713从滤波后的电动机位置信号计算高频抖动振幅,
714从基准值减去高频抖动振幅得到高频抖动振幅误差,
715从722或732接收高频抖动回路增益斜坡并乘以来自714的高频抖动振幅误差,并积分得到高频抖动振幅控制基准,
716从723或733接收从零到一个常数的高频抖动斜坡值,并将其加在高频抖动振幅控制基准上,再乘以高频抖动信号发生器输出,以便得到高频抖动扭矩前馈信号,
717把高频抖动扭矩前馈信号加到用于电动机伺服装置的扭矩基准,
711记录电动机位置...
应当指出,启动顺从控制子例程72可以在步骤715和716向高频抖动振幅控制回路71提供来自开始序列的输入。所述启动子例程包括:
721开始启动顺从控制,
722产生从零到预置恒定值的预定义高频抖动回路增益斜坡,若达到了恒定值,则维持恒定值一直到顺从控制停止为止,发送给71的715,
723产生从零到预置恒定值的预定义高频抖动振幅启动斜坡,若达到恒定值,则维持恒定值直到顺从控制停止为止,发送给71的716,
724产生从正常控制值到顺从控制值的预定义轴伺服回路增益斜坡,若达到了恒定值,则维持恒定值直到顺从控制停止为止。
应当指出,停止顺从控制子例程73可以在步骤715和716从停止序列向高频抖动振幅控制回路71提供输入。所述停止子例程包括:
731开始停止顺从控制,
732产生从预置恒定值到零的预定义高频抖动回路增益斜坡,并发送给71的715,
733产生从预置恒定值到零的预定义高频抖动振幅停止斜坡,并发送给71的716,
734产生从顺从控制值到正常控制值的预定义轴伺服回路增益斜坡。
图8表示计算机程序用的流程图,所述计算机程序执行如上面联系图3所描述的用于提供预高频抖动控制阶段的一个或多个方法。这些步骤包括用于启动顺从控制82、停止顺从控制83、预高频抖动81和图7的高频抖动振幅控制回路71的各例程。所述停止顺从例程类似于图7的例程。
产生预高频抖动的方法可以通过以下步骤进行:
811启动预高频抖动计时器,
812产生从预高频抖动值到高频抖动值的预定义高频抖动回路增益斜坡,发送给71的715,
813产生从预高频抖动值到高频抖动值的预定义高频抖动振幅斜坡,发送给71的716,
814把积分器增益减到正常控制值,然后斜坡变化到零,
815产生从正常控制值到顺从控制值的预定义轴伺服回路增益斜坡,
816当预高频抖动周期结束时,前馈实际重力模型和来自动态模型的重力值之间的差值。
预高频抖动启动顺从控制包括:
821发信号表示启动预高频抖动计时器,
822产生从零到预置恒定值的预定义高频抖动回路增益斜坡,发送给71的715。
823产生从零到预高频抖动值的预定义高频抖动振幅启动斜坡,发送给71的716,
824把积分器增益从正常控制值增大到预高频抖动值。
预高频抖动停止顺从控制包括:
831开始停止顺从控制,
832产生从高频抖动值到零的预定义高频抖动回路增益斜坡,并发送给71的715,
833产生从高频抖动值到零的预定义高频抖动振幅停止斜坡,发送给71的716,
834产生从顺从控制值到正常控制值的预定义轴伺服回路增益斜坡。
图9表示计算机程序用的流程图,所述计算机程序执行用于提供顺从控制阶段的方法,所述方法包括在工作周期中把来自某些点的高频抖动振幅值保存在状态存储器中。然后在后来的工作周期中从所述状态存储器检索所述保存值用于相同的点,以便提供应该非常接近于目前所需的数值的起始值。这已经在上面参照图5进行了描述。与图8中的一样,图9表示用于启动顺从控制92的回路或例程,预高频抖动控制91与图8中的一样,停止顺从控制93与图8中的一样,而图7的高频抖动振幅控制回路的版本在这里经过改进以便存入某些数值,例如步骤916中的高频抖动斜坡值和高频抖动振幅控制基准值。
在其他方面,这些步骤包括:
911启动预高频抖动计时器,
912产生从预高频抖动值到高频抖动值的预定义高频抖动回路增益斜坡,发送给71的715,
913从数据库产生预定义高频抖动振幅斜坡起始值,发送给71的716,
914把积分器增益减小到正常控制值,然后斜坡变化到零,
915产生从正常控制值到顺从控制值的预定义轴伺服回路增益斜坡,
与图7中一样,预高频抖动后跟顺从控制,并加上:
916把高频抖动斜坡值加到高频抖动振幅控制基准上,
917存储高频抖动斜坡值和高频抖动振幅控制基准的稳态和;与对应于机器人关节轴角度的当前值的数据库索引号一起,存储手腕负载质量参数和顺从控制回路的顺从值。
如图9中示意地表明的,这些值存储在数据库94中。如在步骤917总结的,例如通过索引号,以这样的方式与它们的当前的机器人关节轴角度和手腕负载质量参数相关联地存储高频抖动斜坡值和高频抖动振幅控制基准,即,可以检索高频抖动斜坡和/或高频抖动振幅控制基准的值,以便匹配特定机器人关节轴角度、手腕负载质量参数和顺从控制回路的顺从值。可以利用任何适当的技术来实现操作值和轴角度和/或手腕参数之间的联系,包括关系数据库技术或指针、平面文件数据库、数据表、查阅表和/或面向对象的相关技术。
图10表示计算机程序用的流程图,所述计算机程序执行用于提供顺从控制阶段的方法,所述方法包括用于把机器人或机器人工具/负载和周围介质之间的任何力减到最小的步骤。所述方法已经在上面参照图6描述了。所述流程图包括以下步骤:
1001将机器人移动到没有负载的负载释放位置,
1002启动高顺从的顺从控制,
1003存储空载扭矩基准值和空载高频抖动振幅,
1004停止顺从控制,
1005执行卸载程序直到释放负载为止,
1006把积分器增益设置为零,
1007把高频抖动振幅设置为存储的空载值,
1008产生从顺从控制值到高顺从值的预定轴伺服回路增益斜坡,
1009计算当前扭矩基准值和存储的空载扭矩基准值之间的差值,
1010在低通滤波之后把所述差值加到扭矩基准上,
1011释放所述负载,
1012停止顺从控制。
所述微处理器(或处理器)包括执行按照本发明一个或多个方面的方法的各步骤的中央处理单元CPU。这是借助于一个或多个计算机程序完成的,所述一个或多个计算机程序至少部分地存储在可以由一个或多个处理器访问的存储器中。所述处理器或每一个处理器可以处在机器人用的中央控制系统中或者处在本机的或分布的计算机化控制系统中。应当明白,所述计算机程序还可以运行在一个或多个通用工业微处理器或计算机上,而不是一个或多个专用计算机或处理器上。
所述计算机程序包括使所述计算机利用方程式、算法、数据、存储值和以前描述的计算完成所述方法的计算机程序编码元素或软件代码部分。如上所述,所述程序的一部分可以存储在处理器中,但也可以存储在ROM、RAM、PROM或EPROM芯片或类似的存储器装置中。所述程序还可以部分地或整个存储在其它适当的计算机可读介质上,诸如磁盘、CD-RCM或DVD盘、硬盘、磁光存储装置、在易失性存储器中、在快速存储器中、作为固件,或存储在数据服务器中。也可以使用其它已知的和适当的介质,包括可拆卸存储介质,诸如Sony memory stickTM和其他可拆卸快速存储器、盘驱动等。
所描述的计算机程序还可以部分地设置成分布式应用,能够在若干不同的计算机或计算机系统或多或少同时地运行。
本发明的方法还可以借助于图形用户接口(GUI)、操作者工作站上的图形或文本显示器实施,运行在用户登录的计算机上,直接连接到机器人控制系统或通过主要的或本机的控制服务器或其它控制系统计算机连接。
图11表示用于显示安装在工业机器人上的机器人臂的操作状态的图形用户接口。GUI 111包括计算机显示屏上的显示,或便携式计算装置的类似的显示器,并包括代表具有至少一个机器人臂的机器人的软件对象112。一旦通过诸如利用计算机鼠标等右击对象或机器人软件对象的特定轴的动作来激活机器人软件对象,就显示机器人软件对象的一个或多个特定的轴操作值113(在这种情况下是正在进行焊接操作的机器人的轴1)。可以利用输入装置编辑或调整这些及其他正在运行值和/或配置值,以便借助于GUI 111输入或编辑这样的值。
所述GUI可以通过瘦客户应用程序,诸如正常的web浏览程序设置在计算机或便携式设备上。以附加的方式或代替的方式,可以使用处理JAVA(商标)小应用程序或其它用J2ME(Java 2 MicroEdition(商标))编码的Java有关的小应用程序的浏览程序或类似的可执行计算机程序,可以是客户侧和/或服务器侧。可以借助于XML文档或者例如通过便携式装置的图形用户接口提供当前的和/或存储的操作数据的JAVA小应用程序,提供基于这些数据的操作数据、配置数据和/或诊断信息的表示。当例如配置准备执行操作或新任务的机器人臂时,GUI还可以用来检查操作值和编辑数值。因而,执行顺从控制等的直接调整可以由机器人旁边的本机用户通过GUI,例如利用来自ABB(公司)的Teach Pendant或其它计算机化手持式装置,否者通过远离机器人的用户迅速和方便地输入。在所述实施例的另一种改进中,可以在机器人或机器人控制系统的具有GUI显示装置控制系统的无线电接收机/发射机节点的无线范围内,设置便携式无线装置,例如个人数字助理(PDA)、来自ABB的Pocket Portal设备、来自ABB的Teach Pendant、PC或电话,以便显示和/或编辑操作信息。
应该指出,尽管上面以实施例描述了本发明,但是在不脱离后附的权利要求书所定义的本发明的范围的情况下,对所公开的解决方案可以做出若干变动和修改。
Claims (50)
1.一种用于控制工业机器人的设备,所述机器人具有至少一个旋转轴和/或平移轴,所述设备包括在所述至少一个轴上的至少一个执行器(5),用于驱动所述机器人的臂运动;在所述臂的每一个可旋转轴上的至少一个传感器;高频抖动信号发生器(7),用于产生周期性信号,以便向所述至少一个执行器(5)的伺服装置(4)提供变化的高频抖动信号,其特征在于包括用于所述高频抖动振幅的自动适应的装置(32,11,12,13,14)。
2.如权利要求1所述的设备,其特征在于:高频抖动控制回路(32)利用装置(11,12)执行以下操作:
-提供AC输出信号,
-把所述AC输出信号注入到用于所述机器人臂轴的速度控制回路(30)。
3.如权利要求2所述的设备,其特征在于:来自下列清单中的任何高频抖动控制结构:P、PI、PID、PD。
5.如权利要求4所述的设备,其特征在于:高频抖动控制回路(32)利用装置(13,14)执行以下操作:
-把起始值加到所述积分器,
-利用所述积分器输出信号来控制高频抖动信号发生器(7)的振幅。
6.如权利要求4所述的设备,其特征在于:用于接通和断开预高频抖动控制状态的装置,其中所述装置设置成在所述高频抖动回路的所述积分控制增益(Kad)的不同电平之间切换。
7.如权利要求6所述的设备,其特征在于:用于在速度回路积分增益(Ki)的不同控制电平之间切换的装置(3)包括产生以下各项中任何一项的装置:在采用正常PI控制的预高频抖动时段内增大积分增益;当从停止高频抖动回路情况下的无高频抖动切换到正常PI控制下的高频抖动时的斜坡变化;当从预高频抖动切换到顺从控制时,积分增益的减小包括在预高频抖动时段之后的斜坡变化。
8.如权利要求1所述的设备,其特征在于:用于提供基于机器人的所述臂/工具在特定轴上的重力扭矩(ΔFG)的变化的值作为输入到伺服装置(4)的前馈重力扭矩的装置,。
9.如权利要求8所述的设备,其特征在于:用于提供重力扭矩变化(ΔFG)的装置(10)包括低通滤波器函数。
10.如权利要求3所述的设备,其特征在于:具有通过斜坡函数施加所述回路增益变化的装置的高频抖动控制回路(32)。
11.如权利要求1所述的设备,其特征在于:用于计算所述执行器(5)运动中的高频抖动振幅的数值的算法装置(12)。
12.如权利要求1所述的设备,其特征在于:所述高频抖动控制回路(32)包括用于从所述实测的执行器(5)位置检测所述高频抖动信号的带通滤波器(11)。
13.如权利要求1所述的设备,其特征在于:所述高频抖动控制回路(32)包括用于从实测的执行器(5)速度检测所述高频抖动信号的带通滤波器(11)。
14.如权利要求1所述的设备,其特征在于:设置成用于把所述高频抖动回路积分器输出信号乘以所述高频抖动信号发生器(7)的输出的乘法器(8)。
15.如权利要求1所述的设备,其特征在于:至少一个存储器装置,其中存储在高频抖动过程中获得的用于至少一个轴的积分器输出值,并且可以存储在工作周期过程中至少一个位置获得的用于特定轴的积分器输出值。
16.如权利要求15所述的设备,其特征在于:所述存储的高频抖动积分器输出端的输出值用作随后时间的积分起始值。
17.如权利要求16所述的设备,其特征在于:第二存储器装置(20)和第三存储器装置(21),其中,所述第二存储器装置(20)和第三存储器装置(21)可以分别存储无工具/负载(4)时所述伺服装置的输入值和具有工具/负载时的输入值。
18.如权利要求16所述的设备,其特征在于:第一开关装置(22),其中可以发送或提供具有工具/负载时所述伺服装置的当前输入值,以及第二开关装置(21),其中可以发送或提供具有工具/负载时的输入值和没有工具/负载时的数值之间的差值。
19.如权利要求1-18中任何一项所述的设备,其特征在于:所述执行器(5)包括受提供给所述电动机的电流变化的控制的同步AC电动机。
20.如权利要求1-18中任何一项所述的设备,其特征在于:在机械手臂中包括旋转和/或平移执行器(5)的至少一个轴。
21.一种用于控制工业机器人的方法,所述机器人具有至少一个旋转轴和/或平移轴,所述设备包括在所述至少一个轴上的至少一个执行器(5),用于驱动所述机器人的臂运动;在所述臂的每一个可旋转轴上的至少一个传感器;高频抖动信号发生器(7),用于产生周期性信号,以便向所述至少一个执行器(5)的伺服装置(4)提供变化的高频抖动信号,其特征在于:
-确定所述执行器(5)的当前高频抖动运动的振幅,
-计算偏离所述高频抖动运动的已知基准值的偏差,
-把表示所述高频抖动运动振幅偏差的控制误差信号发送给积分控制器(13,14),以及
-向乘法器装置(8)提供积分基准信号并且通过这样做而使所述高频抖动振幅自动地适应当前操作状态。
22.如权利要求21所述的方法,其特征在于:
-提供表示取决于所述执行器(5)的当前高频抖动振幅的当前扭矩基准信号的AC信号输出,
-把所述AC信号输出输入到用于所述机器人臂轴的速度控制回路(30)。
24.如权利要求21所述的方法,其特征在于:
-通过信号发生器(7)在所述第一高频抖动信号之前产生称为预高频抖动信号的第二高频抖动信号,用于至少一个旋转或平移轴,这样
-补偿所述积分分量中与摩擦有关的分量,同时仍旧在来自下列清单的任何控制模型的控制下:I、PI、PID。
25.如权利要求24所述的方法,其特征在于:
-切换到预高频抖动控制模型,
-在所述预高频抖动控制时段过程中利用积分装置(3)按照斜坡函数(9,29)把增益(ki)加到所述速度控制回路(30)。
26.如权利要求24所述的方法,其特征在于:
-通过斜坡(9)从正常控制切换到预高频抖动控制、顺从控制中任何一个。
27.如权利要求21所述的方法,其特征在于:
-通过斜坡(9)过渡从顺从控制切换到正常控制。
28.如权利要求26所述的方法,其特征在于:改变所述斜坡(9)过渡周期的长度。
29.如权利要求28所述的方法,其特征在于:为了提供适合于与高频抖动信号或预高频抖动信号有关的过渡的转移系数而改变斜坡(9)函数的过渡斜率。
30.如权利要求21所述的方法,其特征在于:
-切换到顺从控制,
-把非I、PI或PID控制时的任何重力扭矩(ΔFG)变化发送到低通滤波器(10),
-发送所述滤波后的重力扭矩变化数值(ΔFG),用于与基准模型数值进行对比,以及
-对重力扭矩变化进行前馈调整。
31.如权利要求21所述的方法,其特征在于:把高频抖动振幅和/或预高频抖动振幅的学习值,作为与工作周期内选定事件对应的积分器(14)输出信号存储在存储装置中,用作在状态存储器中存储的学习值(S1-Sn)。
32.如权利要求31所述的方法,其特征在于:通过状态选择器(15)从所述状态存储器检索高频抖动振幅和/或预高频抖动振幅的学习值(S1-Sn)。
33.如权利要求21所述的方法,其特征在于:
-把所述伺服装置(4)空载输入值存储在第一存储装置(20)中,
-从所述空载输入值计算所述高频抖动振幅,
-把所述当前伺服装置输入值提供给第二存储装置(21),
-计算所述保存的空载输入值和保存的当前负载输入值之间的输入值差值,
-把所述输入值的差值提供给所述伺服装置(4),以便在释放当前负载时把所述机器人臂/工具和所述周围介质之间的任何连接力减到最小。
34.如权利要求33所述的方法,其特征在于:利用开关装置(22)提供所述当前伺服装置输入值。
35.如权利要求33所述的方法,其特征在于:通过低通滤波器(18)向所述伺服装置提供所述输入值的差值。
36.如权利要求33所述的方法,其特征在于:在没有斜坡(17)的情况下把积分器(3)上的控制参数(Ks)设置为零,以便消除任何可能的剩余连接力,从而改变到大的顺从并且还省去预高频抖动周期。
37.一种计算机程序,它包括用于使计算机或处理器完成权利要求21-36的各步骤中的任何步骤的计算机编码手段和/或软件代码部分。
38.如权利要求37所述的计算机程序,其特征在于所述计算机程序被包括在一个或多个计算机可读介质中。
39.按照权利要求1-20中任何一项的设备的使用,其特征在于:控制在其他情况下由操作员手工操作的机器人,以便把操作传授给所述机器人。
40.按照权利要求1-20中任何一项的设备的使用,其特征在于:控制在其他情况下由操作员手工操作的机器人,以便配置所述机器人的操作。
41.按照权利要求1-20中任何一项的设备的使用,其特征在于:控制工业机器人(16),以便执行来自下列清单中的任何一项操作:机器维护、监控、啮合、焊接、油漆、机械加工、包装。
42.一种用于显示按照权利要求1-20中任何一项的具有各种旋转轴和/或平移轴中的至少一个轴的工业机器人的操作状态的图形用户接口。
43.如权利要求42所述的图形用户接口,其特征在于:关于所述机器人臂值的状态的操作数据设置成在利用来自下列清单中任何一项激励所述机器人臂的图形表示的一部分时被显示出来:计算机显示选择装置、计算机鼠标、触摸屏、记录笔、游戏杆、示教悬挂式按钮台(teach pendant)、轨迹球、小键盘、键盘、类似的计算机显示选择装置。
44.如权利要求43所述的图形用户接口,其特征在于:控制参数和其他与所述机器人臂的操作状态的值有关的信息设置成可以在通过图形用户接口显示器的输入装置激活所述机器人臂的图形表示的一部分时编辑。
45.一种用于控制工业机器人的系统,所述机器人具有至少一个旋转轴和/或平移轴,所述机器人设备包括在每一个所述轴上的至少一个执行器(5),用于驱动所述机器人的臂运动;在每一个所述可旋转轴上的至少一个传感器,用于测量轴角度或旋转位置;高频抖动信号发生器(7),用于产生周期性信号,以便向所述至少一个执行器(5)的伺服装置(4)提供变化的高频抖动信号,其特征在于所述控制系统包括:
-计算机程序装置,用于确定当前高频抖动运动应该具有多大振幅,以及
-用于自动适应所述高频抖动振幅的装置(11,12,13、14)。
46.如权利要求45所述的控制系统,其特征在于:包括所存储的数据的至少一个数据库(94),所述存储的数据包括:用于高频抖动回路积分函数(14)的起始值的基准振幅值;包括所述高频抖动斜坡值和所述高频抖动前馈信号振幅的稳态和的数据,存储所述高频抖动斜坡值和所述高频抖动前馈信号振幅中的每一个并将其加索引号或者将其以任何其它适当的办法链接到机器人关节轴角度、手腕负载质量参数和所述顺从控制回路的选定的顺从的相应的当前值。
47.如权利要求45所述的控制系统,其特征在于:所述系统包括至少一个图形用户接口(111),用于显示所述工业机器人的操作状态。
48.如权利要求45所述的控制系统,其特征在于:可以提供至少一个图形用户接口(111),用于向一个或多个手持式计算装置或其它便携式设备显示所述工业机器人的操作状态。
49.如权利要求45所述的控制系统,其特征在于:可以提供至少一个图形用户接口(111),用于借助于一个或多个配备了无线装置的包括移动电话功能的计算机或便携式设备显示所述工业机器人的操作状态。
50.一种用于控制工业机器人的设备,所述机器人具有至少一个旋转轴和/或平移轴,所述设备包括在所述至少一个轴上的至少一个执行器(5),用于驱动所述机器人的臂运动;在所述臂的每一个可旋转轴上的至少一个传感器;高频抖动信号发生器(7),用于产生周期性信号,以便向所述至少一个执行器(5)的伺服装置(4)提供变化的高频抖动信号,其特征在于包括用于所述高频抖动振幅的自动适应的装置(32,11,12,13,14),诸如装置(11,12),以便执行以下操作:
-提供AC输出信号,
-把所述AC输出信号注入到用于所述机器人臂轴的速度控制回路(30)。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SE0301531-0 | 2003-05-22 | ||
SE03015310 | 2003-05-22 | ||
SE0301531A SE0301531L (sv) | 2003-05-22 | 2003-05-22 | A Control method for a robot |
PCT/SE2004/000790 WO2004104714A1 (en) | 2003-05-22 | 2004-05-19 | A control method for a robot |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN1823310A true CN1823310A (zh) | 2006-08-23 |
CN1823310B CN1823310B (zh) | 2010-10-13 |
Family
ID=20291405
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2004800205966A Expired - Fee Related CN1823310B (zh) | 2003-05-22 | 2004-05-19 | 控制工业机器人的设备和方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7872436B2 (zh) |
EP (1) | EP1625449B1 (zh) |
CN (1) | CN1823310B (zh) |
SE (1) | SE0301531L (zh) |
WO (1) | WO2004104714A1 (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101745917B (zh) * | 2008-12-10 | 2012-08-29 | 库卡实验仪器有限公司 | 工业机器人及工业机器人的驱动方法 |
CN103257652A (zh) * | 2012-02-21 | 2013-08-21 | 三星电子株式会社 | 步行机器人及其控制方法 |
CN106216813A (zh) * | 2016-09-08 | 2016-12-14 | 肇庆市小凡人科技有限公司 | 一种点焊工业机器人的无线驱动控制器 |
CN106862741A (zh) * | 2012-12-18 | 2017-06-20 | 株式会社安川电机 | 机器人控制装置、机器人的控制方法 |
CN108136604A (zh) * | 2015-10-30 | 2018-06-08 | 川崎重工业株式会社 | 机器人系统的监视装置 |
CN109814511A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-05-28 | 广东电网有限责任公司 | 一种串级控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN111761045A (zh) * | 2019-04-01 | 2020-10-13 | 达详自动化股份有限公司 | 可检测模具断损的自动浇铸检测方法 |
CN113031530A (zh) * | 2019-12-09 | 2021-06-25 | 合肥欣奕华智能机器有限公司 | 一种机器人的控制方法、其控制装置及机器人 |
Families Citing this family (67)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7819859B2 (en) * | 2005-12-20 | 2010-10-26 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Control system for reducing internally generated frictional and inertial resistance to manual positioning of a surgical manipulator |
US8052621B2 (en) | 2006-02-22 | 2011-11-08 | Hansen Medical, Inc. | Method of sensing forces on a working instrument |
EP2038712B2 (en) † | 2006-06-13 | 2019-08-28 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Control system configured to compensate for non-ideal actuator-to-joint linkage characteristics in a medical robotic system |
KR101156101B1 (ko) * | 2007-03-01 | 2012-06-20 | 얀마 가부시키가이샤 | 전자 제어 조속기 |
JP2008302449A (ja) * | 2007-06-06 | 2008-12-18 | Fanuc Ltd | ロボット制御装置 |
DE102009004572B4 (de) * | 2009-01-14 | 2010-08-19 | Abb Technology Ag | Verfahren und elektronische Einrichtung zur Kompensation des Driftverhaltens bei einem pneumatischen Stellglied während des Betriebs |
US20100188034A1 (en) * | 2009-01-23 | 2010-07-29 | Derek Young | Trainable Robot and Method of Training |
CN102483625B (zh) * | 2009-08-14 | 2015-09-09 | Abb技术有限公司 | 工业机器人和调节机器人程序的方法 |
US8775341B1 (en) | 2010-10-26 | 2014-07-08 | Michael Lamport Commons | Intelligent control with hierarchical stacked neural networks |
US9015093B1 (en) | 2010-10-26 | 2015-04-21 | Michael Lamport Commons | Intelligent control with hierarchical stacked neural networks |
CN103347662A (zh) * | 2011-01-27 | 2013-10-09 | 松下电器产业株式会社 | 机器人手臂的控制装置及控制方法、机器人、机器人手臂控制程序以及集成电路 |
US9566710B2 (en) | 2011-06-02 | 2017-02-14 | Brain Corporation | Apparatus and methods for operating robotic devices using selective state space training |
WO2014021433A1 (ja) * | 2012-08-02 | 2014-02-06 | 東芝機械株式会社 | ロボット装置およびその制御方法 |
US20140148673A1 (en) | 2012-11-28 | 2014-05-29 | Hansen Medical, Inc. | Method of anchoring pullwire directly articulatable region in catheter |
US20140277334A1 (en) | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Hansen Medical, Inc. | Active drives for robotic catheter manipulators |
US9764468B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-09-19 | Brain Corporation | Adaptive predictor apparatus and methods |
US9445732B2 (en) * | 2013-04-28 | 2016-09-20 | Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited | Methods and device for sensing a person's pulse in traditional chinese medicine |
US9242372B2 (en) | 2013-05-31 | 2016-01-26 | Brain Corporation | Adaptive robotic interface apparatus and methods |
US9384443B2 (en) | 2013-06-14 | 2016-07-05 | Brain Corporation | Robotic training apparatus and methods |
US9792546B2 (en) | 2013-06-14 | 2017-10-17 | Brain Corporation | Hierarchical robotic controller apparatus and methods |
US9314924B1 (en) | 2013-06-14 | 2016-04-19 | Brain Corporation | Predictive robotic controller apparatus and methods |
US9436909B2 (en) | 2013-06-19 | 2016-09-06 | Brain Corporation | Increased dynamic range artificial neuron network apparatus and methods |
EP2845696B1 (de) * | 2013-09-10 | 2017-05-17 | Siemens Aktiengesellschaft | Bearbeitungsmaschine mit redundanten Achsen und Auflösung der Redundanz in Echtzeit |
US9579789B2 (en) | 2013-09-27 | 2017-02-28 | Brain Corporation | Apparatus and methods for training of robotic control arbitration |
US9296101B2 (en) | 2013-09-27 | 2016-03-29 | Brain Corporation | Robotic control arbitration apparatus and methods |
US9597797B2 (en) | 2013-11-01 | 2017-03-21 | Brain Corporation | Apparatus and methods for haptic training of robots |
US9463571B2 (en) | 2013-11-01 | 2016-10-11 | Brian Corporation | Apparatus and methods for online training of robots |
US9248569B2 (en) | 2013-11-22 | 2016-02-02 | Brain Corporation | Discrepancy detection apparatus and methods for machine learning |
US9098079B2 (en) | 2013-12-13 | 2015-08-04 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | Method of joint planning and control of a rigid, separable non-holonomic mobile robot using a harmonic potential field approach |
US9358685B2 (en) | 2014-02-03 | 2016-06-07 | Brain Corporation | Apparatus and methods for control of robot actions based on corrective user inputs |
US9424378B2 (en) * | 2014-02-03 | 2016-08-23 | Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. | Simulation using coupling constraints |
WO2015136696A1 (ja) * | 2014-03-14 | 2015-09-17 | 株式会社牧野フライス製作所 | 送り軸の制御方法および数値制御工作機械 |
US10331107B2 (en) * | 2014-04-22 | 2019-06-25 | Abb Schweiz Ag | Compensating robot movement deviations |
US9346167B2 (en) | 2014-04-29 | 2016-05-24 | Brain Corporation | Trainable convolutional network apparatus and methods for operating a robotic vehicle |
US9517561B2 (en) | 2014-08-25 | 2016-12-13 | Google Inc. | Natural pitch and roll |
US9840007B1 (en) * | 2014-08-25 | 2017-12-12 | X Development Llc | Robotic operation libraries |
US9630318B2 (en) | 2014-10-02 | 2017-04-25 | Brain Corporation | Feature detection apparatus and methods for training of robotic navigation |
WO2016106047A1 (en) | 2014-12-22 | 2016-06-30 | The Regents Of The University Of Michigan | Vibration-assisted positioning stage |
US9440353B1 (en) * | 2014-12-29 | 2016-09-13 | Google Inc. | Offline determination of robot behavior |
JP6323356B2 (ja) * | 2015-02-03 | 2018-05-16 | 株式会社安川電機 | 処理システム、監視方法及びコンピュータプログラム |
US9717387B1 (en) | 2015-02-26 | 2017-08-01 | Brain Corporation | Apparatus and methods for programming and training of robotic household appliances |
KR101627519B1 (ko) * | 2015-05-04 | 2016-06-08 | 재단법인대구경북과학기술원 | 로봇 원격 제어 장치 및 그 방법 |
US9687982B1 (en) | 2015-05-27 | 2017-06-27 | X Development Llc | Adapting programming of a robot and/or control of the robot based on one or more parameters of an end effector of the robot |
EP3131202A1 (de) * | 2015-08-11 | 2017-02-15 | Siemens Aktiengesellschaft | Filterumschaltverfahren für eine maschinensteuerung |
US10022872B2 (en) | 2015-10-06 | 2018-07-17 | Mtm Robotics, Llc | Self-contained modular manufacturing tool responsive to locally stored historical data |
US10220516B2 (en) | 2015-10-06 | 2019-03-05 | Mtm Robotics, Llc | System and method for self-contained independently controlled modular manufacturing tools |
US10252421B2 (en) * | 2015-10-06 | 2019-04-09 | Mtm Robotics Llc | Self-contained modular manufacturing tool |
US10025299B2 (en) | 2015-10-06 | 2018-07-17 | Mtm Robotics, Llc | System and method for self-contained modular manufacturing device having nested controllers |
US9987745B1 (en) | 2016-04-01 | 2018-06-05 | Boston Dynamics, Inc. | Execution of robotic tasks |
US10241514B2 (en) | 2016-05-11 | 2019-03-26 | Brain Corporation | Systems and methods for initializing a robot to autonomously travel a trained route |
US9987752B2 (en) | 2016-06-10 | 2018-06-05 | Brain Corporation | Systems and methods for automatic detection of spills |
US10282849B2 (en) | 2016-06-17 | 2019-05-07 | Brain Corporation | Systems and methods for predictive/reconstructive visual object tracker |
US10016896B2 (en) | 2016-06-30 | 2018-07-10 | Brain Corporation | Systems and methods for robotic behavior around moving bodies |
US10463439B2 (en) | 2016-08-26 | 2019-11-05 | Auris Health, Inc. | Steerable catheter with shaft load distributions |
US10274325B2 (en) | 2016-11-01 | 2019-04-30 | Brain Corporation | Systems and methods for robotic mapping |
US10001780B2 (en) | 2016-11-02 | 2018-06-19 | Brain Corporation | Systems and methods for dynamic route planning in autonomous navigation |
US10723018B2 (en) | 2016-11-28 | 2020-07-28 | Brain Corporation | Systems and methods for remote operating and/or monitoring of a robot |
US10377040B2 (en) | 2017-02-02 | 2019-08-13 | Brain Corporation | Systems and methods for assisting a robotic apparatus |
JP2018126796A (ja) * | 2017-02-06 | 2018-08-16 | セイコーエプソン株式会社 | 制御装置、ロボットおよびロボットシステム |
US10852730B2 (en) | 2017-02-08 | 2020-12-01 | Brain Corporation | Systems and methods for robotic mobile platforms |
US10293485B2 (en) | 2017-03-30 | 2019-05-21 | Brain Corporation | Systems and methods for robotic path planning |
JP2018202504A (ja) * | 2017-05-31 | 2018-12-27 | ソニー株式会社 | 医療用支持アームシステム、医療用支持アームの制御方法、および医療用支持アームの制御装置 |
RU2695804C1 (ru) * | 2018-02-07 | 2019-07-29 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный технический университет" | Следящий электропривод с синхронным исполнительным двигателем |
CN109656139B (zh) * | 2018-12-26 | 2021-09-03 | 深圳市越疆科技有限公司 | 机器人驱控一体系统的自适应建模方法 |
CN111055273B (zh) * | 2019-05-16 | 2022-10-11 | 广西大学 | 一种用于机器人的两步误差补偿方法 |
RU2724926C1 (ru) * | 2019-10-09 | 2020-06-26 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "МЭИ" (ФГБОУ ВО "НИУ "МЭИ") | Электрический следящий привод |
CN116113522A (zh) * | 2020-11-11 | 2023-05-12 | 松下知识产权经营株式会社 | 机器人控制方法以及机器人控制装置 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SE455683B (sv) | 1983-10-31 | 1988-08-01 | Asea Ab | Automatrobot, serskilt for svetsning |
DE59008541D1 (de) * | 1990-06-13 | 1995-03-30 | Siemens Ag | Schaltungsanordnung zum Regeln der Lage eines ventilgesteuerten hydraulischen Stellglieds. |
US5499320A (en) * | 1993-03-24 | 1996-03-12 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Extended task space control for robotic manipulators |
JPH07234724A (ja) | 1994-02-23 | 1995-09-05 | Fujitsu Ltd | 機械要素の位置制御方法 |
US5811796A (en) * | 1996-06-03 | 1998-09-22 | Lucent Technologies Inc. | Optical probe microscope having a fiber optic tip that receives both a dither motion and a scanning motion, for nondestructive metrology of large sample surfaces |
JP3487094B2 (ja) * | 1996-10-18 | 2004-01-13 | 株式会社日立製作所 | スロットル弁制御装置 |
EP0845722B1 (en) | 1996-11-29 | 2004-10-06 | Woodward Governor Company | Method and apparatus for estimating and controlling non-linear disturbances in a feedback control system |
KR100222940B1 (ko) * | 1997-08-30 | 1999-10-01 | 윤종용 | 센서를 이용한 캘리브레이션 방법 및 장치 |
SE512338C2 (sv) * | 1998-06-25 | 2000-02-28 | Neos Robotics Ab | System och metod för reglering av en robot |
SE516720C2 (sv) * | 1999-04-01 | 2002-02-19 | Abb Ab | Utrustning för styrning av en industrirobot och förfarande för programmering och/eller justering av robotens rörelse |
-
2003
- 2003-05-22 SE SE0301531A patent/SE0301531L/sv not_active Application Discontinuation
-
2004
- 2004-05-19 CN CN2004800205966A patent/CN1823310B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2004-05-19 WO PCT/SE2004/000790 patent/WO2004104714A1/en active Application Filing
- 2004-05-19 EP EP04734023.7A patent/EP1625449B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2004-05-19 US US10/557,774 patent/US7872436B2/en active Active
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101745917B (zh) * | 2008-12-10 | 2012-08-29 | 库卡实验仪器有限公司 | 工业机器人及工业机器人的驱动方法 |
CN103257652A (zh) * | 2012-02-21 | 2013-08-21 | 三星电子株式会社 | 步行机器人及其控制方法 |
CN103257652B (zh) * | 2012-02-21 | 2017-09-29 | 三星电子株式会社 | 步行机器人及其控制方法 |
CN106862741A (zh) * | 2012-12-18 | 2017-06-20 | 株式会社安川电机 | 机器人控制装置、机器人的控制方法 |
CN106862741B (zh) * | 2012-12-18 | 2020-10-16 | 株式会社安川电机 | 机器人控制装置、机器人的控制方法 |
CN108136604A (zh) * | 2015-10-30 | 2018-06-08 | 川崎重工业株式会社 | 机器人系统的监视装置 |
CN106216813A (zh) * | 2016-09-08 | 2016-12-14 | 肇庆市小凡人科技有限公司 | 一种点焊工业机器人的无线驱动控制器 |
CN109814511A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-05-28 | 广东电网有限责任公司 | 一种串级控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN111761045A (zh) * | 2019-04-01 | 2020-10-13 | 达详自动化股份有限公司 | 可检测模具断损的自动浇铸检测方法 |
CN111761045B (zh) * | 2019-04-01 | 2021-12-28 | 达详自动化股份有限公司 | 可检测模具断损的自动浇铸检测方法 |
CN113031530A (zh) * | 2019-12-09 | 2021-06-25 | 合肥欣奕华智能机器有限公司 | 一种机器人的控制方法、其控制装置及机器人 |
CN113031530B (zh) * | 2019-12-09 | 2022-06-10 | 合肥欣奕华智能机器股份有限公司 | 一种机器人的控制方法、其控制装置及机器人 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2004104714A1 (en) | 2004-12-02 |
US7872436B2 (en) | 2011-01-18 |
CN1823310B (zh) | 2010-10-13 |
EP1625449B1 (en) | 2013-04-10 |
EP1625449A1 (en) | 2006-02-15 |
SE0301531L (sv) | 2004-11-23 |
SE0301531D0 (sv) | 2003-05-22 |
US20070260356A1 (en) | 2007-11-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN1823310A (zh) | 控制工业机器人的设备和方法 | |
CN1258431C (zh) | 数控机床误差补偿方法及其系统 | |
CN1067001C (zh) | 机器人控制方法 | |
US20170326731A1 (en) | Robot controlling method, robot apparatus, program, recording medium, and method for manufacturing assembly component | |
US4546443A (en) | Operation control apparatus for industrial robot | |
CN206251006U (zh) | 一种双轴仿真转台控制装置 | |
CN1779587A (zh) | 控制器 | |
CN102348541B (zh) | 机器人设备及其控制方法 | |
CN1067776C (zh) | 操作机的安全操作系统 | |
CN104589304A (zh) | 机器人控制装置以及机器人 | |
CN101034283A (zh) | 控制装置 | |
CN1451896A (zh) | 并行连接操作器及其控制装置 | |
CN1284056C (zh) | 电致动器和用于控制所述电致动器的方法 | |
JP2013152698A (ja) | 補正データを考慮した軌跡表示装置 | |
CN110376964A (zh) | 机器学习装置、控制装置以及机器学习方法 | |
CN103167737B (zh) | 电动机控制装置 | |
CN113950393A (zh) | 参数计算装置、机器人控制系统及机器人系统 | |
CN110662636A (zh) | 减速机角度传递误差辨识系统和减速机角度传递误差辨识方法 | |
CN110941242A (zh) | 电动机控制装置 | |
JP2007072943A (ja) | 位置制御装置 | |
CN113043279A (zh) | 手术机器人的控制方法、控制器、系统、电子设备与介质 | |
Widhiada et al. | Design of motion control for mobile robot manipulator | |
Zieliński et al. | A prototype robot for polishing and milling large objects | |
Bridges et al. | An experimental study of flexible joint robots with harmonic gearing | |
CN109070357B (zh) | 工业机器人系统、控制系统及方法、控制器及计算设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20180522 Address after: Baden, Switzerland Patentee after: ABB Switzerland Co.,Ltd. Address before: Sweden Westrm J Patentee before: ABB Co.,Ltd. |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20101013 |