RobotControl se puede clasificar en control en el espacio articular y el control en el espacio cartesiano. Para los robots de múltiples articulaciones en tándem, el control del espacio conjunto es el control para las variables en cada articulación del robot, y el control de espacio cartesiano es control para variables al final del robot. De acuerdo con las diferentes cantidades de control, el control del robot se puede clasificar en: control de posición, control de velocidad, control de aceleración, control de fuerza, control híbrido de posición de fuerza y control de vibración.
De acuerdo con las diferentes tareas operativas, el control del robot se puede dividir en cuatro métodos de control: control de puntos, control de trayectoria continua, control de fuerza (par) y control inteligente. En este documento, los cuatro métodos de control se introducen a partir de la división de tareas operativas.
1, modo de control de posición de punto (PTP)
Control de puntos en el campo de la industria de la mecatronia y la robótica y su amplia gama de aplicaciones, la fabricación de maquinaria en las máquinas herramientas CNC para el seguimiento de contornos de piezas, el control de la trayectoria de los dedos de los dedos industriales y el seguimiento de la ruta del robot y así son las aplicaciones típicas de los sistemas de control de puntos .
En el control, se requiere que el robot industrial pueda moverse de manera rápida y precisa entre los puntos vecinos, y no hay estipulación en la trayectoria del movimiento para alcanzar el punto objetivo.
La precisión del posicionamiento y el tiempo requerido para el movimiento son los dos principales indicadores técnicos de este método de control. Dado que este método de control es fácil de realizar y no requiere una alta precisión de posicionamiento, a menudo se usa en operaciones como la carga y la descarga, el manejo, la soldadura en puntos e inserción de los componentes en las placas de circuito, que solo requieren la posición del final -Effector se mantendrá con precisión en el punto objetivo. Este enfoque es relativamente simple, pero es bastante difícil lograr una precisión de posicionamiento de 2 a 3 um.
El sistema de control de puntos es en realidad un servo sistema de posición, su estructura y composición básicas es básicamente la misma, solo se centra en cosas diferentes, su complejidad de control también es diferente; Según el método de retroalimentación, se puede dividir en un sistema de circuito cerrado, un sistema de circuito semicerrado y un sistema de circuito abierto.
2, Modo de control de trayectoria continua (CP)
El control de puntos PTP, la velocidad de inicio y finalización es 0, durante el cual puede haber una variedad de métodos de planificación de velocidad.
El control de CP es un control continuo de la posición del efector final del robot industrial en el espacio operativo, la velocidad del punto medio no es 0, movimiento coherente, a través de la velocidad, mira hacia adelante para obtener el tamaño de velocidad de cada punto. Generalmente, el control de trayectoria continua utiliza principalmente el método de velocidad, mira hacia adelante: límite de velocidad hacia adelante, límite de velocidad de esquina, límite de velocidad hacia atrás, límite de velocidad máxima, límite de velocidad de error de contorno.
Este método de control requiere que se mueva estrictamente de acuerdo con la trayectoria y la velocidad predeterminadas dentro de un cierto rango de precisión, y la velocidad es controlable, la trayectoria es suave y el movimiento es suave para completar las tareas operativas.
Las articulaciones del robot industrial realizan continuamente y sincrónicamente el movimiento correspondiente, y su efector final puede formar una trayectoria continua. Los principales indicadores técnicos de este método de control son la precisión y suavidad del seguimiento de la trayectoria de la postura del efector final de robots industriales, generalmente robots de soldadura, pintura, desgaste y pruebas de los robots usan este método de control.
3, método de control de fuerza (torque)
Con la ampliación continua del límite de aplicación del robot, la visión por sí sola no puede cumplir con la complejidad de la aplicación real, es necesario introducir la salida de control de fuerza / par, o fuerza / torque como una retroalimentación de circuito cerrado en el control.
En los objetos de montaje, agarre y colocación, etc., además de los requisitos de posicionamiento preciso, pero también requiere el uso de fuerza o par debe ser apropiado, es necesario usar el modo servo (torque). El principio de este tipo de control es básicamente el mismo que el de la posición del servo control, excepto que la entrada y la retroalimentación no son señales de posición sino señales de fuerza (torque), por lo que debe haber un sensor de fuerza (torque) en el sistema. A veces también usa la proximidad, el deslizamiento y otras funciones de detección para el control adaptativo.
Debido a que el contacto entre el brazo robótico y la superficie de trabajo es a menudo una superficie compleja desconocida, por lo que esta detección de fuerza/par también debe tener capacidades multidimensionales.
4, método de control inteligente
El control inteligente del robot es un modo de control con procesamiento de información inteligente y comentarios de información inteligente, así como la toma de decisiones de control inteligente, obteniendo conocimiento del entorno circundante a través de sensores (como cámaras, sensores de imágenes, transmisores ultrasónicos, láseres, caucho conductivo, Los componentes piezoeléctricos, los componentes neumáticos, los interruptores de viaje y otros componentes electromecánicos) y la toma de decisiones correspondientes basadas en su propia base de conocimiento interno.
El desarrollo de la tecnología de control inteligente depende del rápido desarrollo de inteligencia artificial, como redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, algoritmos genéticos, sistemas expertos, etc. En los últimos años, la tecnología de control inteligente ha progresado significativamente, y la teoría de control difuso y la teoría de la red neuronal artificial, así como la fusión de los dos, han mejorado en gran medida la velocidad y la precisión del robot. Las principales aplicaciones, como el control de seguimiento de robots de múltiples articulaciones, el control del robot lunar, el control de robots de desmalezos, el control de robots de cocción, etc.
El control inteligente de robot se puede subdividir aún más en: control difuso, control adaptativo, control óptimo, control de redes neuronales, control de red neuronal difusa, control de expertos, etc.
Con la adición de tecnología de control inteligente, los robots industriales son realmente inteligentes, pero también es el más difícil de realizar, en el algoritmo, los componentes desde los serios.
En la actualidad, los robots industriales, en la mayoría de los casos, todavía están en el fondo de la etapa de control de localización espacial, no hay mucho contenido inteligente, todavía hay un largo camino por recorrer de la inteligencia. Por lo tanto, los expertos en robóticos de China del entorno de aplicación, el robot se divide en dos categorías, a saber, robots industriales y robots inteligentes.