Անկախ ծրագրավորման տեխնոլոգիայի վերաբերյալ գործարարական ռոբոտի ուսուցման ազատության

Արդյունավետ մասնա (~(production), հաղորդագրությունը մի ամբողջ պրոցեսի մեթոդներից է, այն լայնորեն օգտագործվում է մեխանիկական մասնավարչության, նյութական և այլ բնագավառներում: Քանի որ հաղորդագրությունը որպես ինդուստրիական «ստիպարան», այն շատ կարևոր մշակութային միջոց է ինդուստրիական մասնավարչության մեջ, իսկ նաև՝ հաղորդագրության 炯烱, արք, մետաղային փուլերի պատճառով՝ հաղորդագրության աշխատանքային միջավայրը շատ վատ է, իսկ հաղորդագրման որակը ունի որոշակի ազդեցություն արտադրանքի որակի վրա:

Ինդուստրիական ռոբոտների, սենսորների և կառուցվածքային ինտելեկտի տехնոլոգիաների զարգացման հետ, ինդուստրիական հաղորդագրող ռոբոտները روրունենացնում են աշխատավարձականները բարդ, անհարմար և անգամ անտառյալ հաղորդագրության աշխատանքային տեղերից: IFR-ի 2021 տարվա հրապարակված տեղեկությունների համաձայն, աշխատում են աշխարհի արդյունավետ արտադրանքներում 3 միլիոն ինդուստրիական ռոբոտներ, որը տարեկան ավելացել է 10%-ով: IFR-ի 2018 տարվա տվյալների համաձայն՝ 40% -ը ինդուստրիական ռոբոտներից օգտագործվում են հաղորդագրության և սահքման բնագավառում:

Դանդաղության ռոբոտը՝ իր ծննդյանցից մինչև 혓օրս, հավասարապես փոխել է երեք գերակշիր: Առաջին գերակշիրը՝ դանդաղության ռոբոտի „տարածում-վերականգման“ (Teaching and playing) աշխատանքային ռեժիմը, որը պատճառով պարզ գործողություններից կազմված է, չպետք է պարտադիր միջավայրի մոդելը, իսկ տարածումը կարող է حيحուղեցնել մեխանիկական կառուցվածքից առաջացած սխալները և այլ 특성ների պատճառով՝ գերակշտության արդյունավետական աշխատանքում հաճախ օգտագործվում է։ Երկրորդ գերակշիրը՝ կառուցվածքային միջավայրի և ոչ աշխատանքային ծրագրավորման (Off-line programming) տիպի դանդաղության ռոբոտներն, միացնում են ստացված դանդաղության միջավայրի տեղեկատվությունները և աշխարհագրի CAD/CAM տվյալները, օգտագործելով համակարգչային գրաֆիկայի տեխնիկաներ՝ ոչ աշխատանքային պլանավորում և դանդաղության աշխատանքների 3D դինամիկ սիմուլյացիա՝ այսպիսի դանդաղության ռոբոտները սովորաբար ներկայացվում են «արդյունավետական ռոբոտ + ոչ աշխատանքային ծրագրավորում» աշխատակիցի տեսքով։ Օրինակ՝ ավարտական ոչ աշխատանքային ծրագրավորման սոֆտվերներից RobotMaster, Sprutcam, RobotSmart ավարտական արդյունավետական ռոբոտների ստեղծողներից ոչ աշխատանքային սոֆտվերներից RobotStudio, Roboguide։ Երրորդ գերակշիրը՝ ինտելեկտուալ (Intelligent) դանդաղության ռոբոտներն են, որոնք կարող են անկախ ծրագրավորելու և պլանավորելու դանդաղության միջավայրից ստացված գործողությունների հրամաններից հետո։ Տեխնոլոգիայի բարդության և ինտելեկտուալ ավտոմատիզացման հետ կապված հեռավորության պատճառով՝ այս գերակշիրի դանդաղության ռոբոտները գտնվում են փորձարկման հետազոտական ստագերում։ Հանդիսանում են մի քանի արդյունավետական և ավարտական ստեղծողներ՝ այս գերակշտություններից։ Պարունակող գրավորը կոչում է երկրորդ գերակշտության ոչ աշխատանքային ծրագրավորման սոֆտվերը՝ մոդելային դրիվերով ռոբոտի ծրագրավորման համար, իսկ երրորդը՝ մոդելային ավտոմատիկ ծրագրավորման համար տեսանյության հիման վրա։

Հետևաբար, հետևալին պարունակությունը խանգարդ է, որը համարվում է հեղինակի անձնական տեսանկյուն, չունենալով բացառիկ նշանակություն Մին Յուե տեխնոլոգիայի պաշտոնական դիրքերին։ Fab-ի արտադրանքային գործընթացում, համեմատականությունը և կտրումը բարձր հավասարություն ու գործընթացի պահանջներով են։ Կտրումի և համեմատականության սխեմաները՝ որոնք հիմնված են միայն վիզուալ տվյալների վրա, համարվում են համարվում ակադեմիական հետազոտությունների համար, բայց այսօրի գործարարականությունների դեպքում դրանք չեն կիրառվում, կամ կիրառվում են միայն որոշակի բաժանումների համար։ Դրա պատճառները ցույց են տրված ստորև։ Առաջին փուլում, մինչև ամրագրելիք ամրագրելիք (աշխատանքային) տվյալները, համեմատականության ռոբոտին պետք է գնահատել և հաշվել աշխատանքային տվյալների համեմատականության կամ կտրումի դիրքը, որը նման է Level 4 ավտոմատացված գնացքի տեխնոլոգիայի խնդրին։ Դժվարություններն են՝ 1. Գնահատված տվյալները կարող են բացակայել կամ չեն բավարար ճշգրիտ։ 2. Անդամացնելով տվյալների պահոնքը, ինչպես ավտոմատ և հավասարելիորեն արտագրել համեմատականության տեղադրումը բարդ տեսանկյունից տվյալներից կամ պատկերաստորագրությունից։ 3. Արտագրելով գործարարական ուղին և որոշելով համեմատականության և կտրումի գործընթացը, որը դժվար է առաջին երկու կետերից։

Երրորդ և չորրորդ գեների տարբերությունը առանց քննումների կուրսի միջավայրում

Այս դեպքում, CAD- CAM- ի, ռոբոտիկայի և 3D տեսակերպում, המלא artificial intelligence- ի տեխնոլոգիաները, տարիների արդյունավետություն, առկա մատակարար ռոբոտի մատագործ ծրագրավորման ծրագիր և 3D տեսակերպական սենսորի վրա, երկրորդ և երրորդ գեների երկու ծրագրավորման առավելությունների հիմքում, նախագրված է չորրորդ գեների ազատ ուսուցում ավտոմատ ծրագրավորման մեթոդը - այսինքն, մոդելի հիման վրա դրավում և տեսակերպական սենսորի ավտոնոմ ծրագրավորում։

Ինչպես ցույց է տրված վերևին գրաֆիկում, պատրաստումից առաջ օգտագործվող ռոբոտի տրայեկտորիան օգտագործվում է մոդուլի հաշվի առնելու համար։ Անմիջական արտաքին մոդելավորման և ավտոմատ արտագրման միջոցով որոշվում է յուրաքանչյուր մասի համապատասխան գործընթաց։ Սակայն գոյություն ունեն տարբերություններ 디ջի털 ոֆլայն սոֆտվերի և իրական աշխատանքային վարձի միջև՝ անգամ մոդելի և իրական աշխատանքային մասի տարբերությունների և համակարգային փոխարինումների ժամանակ 悍 接 и резки։ Դրա համար օգտագործվում են տարբեր մասշտաբներով 3D տեսավոր սենսորներ՝ տրայեկտորիայի կուտակումների համար։ Տարբեր սենսորների միացումով կարող ենք բավարարել ծավալային ծրագրավորման (ավելի մեծ 100մմ) և բարձր ճշգրտության (փոքր 0.1մմ) տրայեկտորիայի կոմպենսացիայի պահանջներին։ Այս սխեման բավականին ընդհանուր է, և աշխատանքի գործընթացում չկա մարդկանց միջանկյալ միջագամավորում։ Դիջիտալ մոդելավորման և սենսորի չափագրացված տվյալների միացումը բարձրացնում է հավանագույնությունը։

Ներքևում նկարագրված է RobotSmart օֆլայն ծրագրավորման սոֆտվերի գործողությունը: Օրինակ, ցույց է տրված ներդիր տարածաշրջանի առաջին ուղիղ հատվածի ազատ ուսուցումը՝ տեսանյութի օպերացիոն գործընթացը բացատրելու համար։

Քայլ 1-ը՝ սոֆտվերի բացում և ներդիր մոդուլի մուտք։ Աշխատանքի համար ընտրում է առաջին սկանինգը՝ տեսանյութի դիրքի կամ հետևման համար։ Երկրորդ քայլը՝ տեսանյութի և ներդիրի կողմի ընտրությունը՝ տраյեկտորիայի պլանավորման և ավտոմատ գործարքի հաշվարկի համար։

Դիտարկելի է, որ իրականում RobotSmart-ը համարում է չորս տեսական ռոբոտների և լայն ռոբոտներին։ Տուփաձու լազերային սենսորը համարում է Minyue Technology-ի HA, WR և LDW մոդելներին, իսկ երկարական կառուցվածքային լուսային սենսորները՝ SmartEye Vision WR-ի և Yue-ի ինքնուրույն RA/HA շարքերին։