ინდუსტრიული რობოტის ავტონომური პროგრამირების ტექნოლოგიაზე, რომელიც არ მოითხოვს შესწავლის

სამითელო წარმოებაში, ვარდინი ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვან პროცესური მეთოდია, რომელიც გამოიყენება მაशინების წარმოებაში, ატომურ ინდუსტრიაში, პეტროქიმიურ ინდუსტრიაში, ჰაეროსფერულ და კოსმოსურ ინდუსტრიაში და ბევრ სხვა სფეროში. რადგან ვარდინი როგორც ინდუსტრიული „მოჭრელი“, ინდუსტრიულ წარმოებაში ძალიან მნიშვნელოვანი მუშაობის საშუალებაა, ერთი დროის განმავლობაში, ვარდინის 炯უერის, არკის და მეტალურგიული გადახრის გამო, ვარდინის მუშაობის გარემო ძალიან ცუდია, ხოლო ვარდინის ხარისხი გარკვეული გავლენას ახდენს პროდუქციის ხარისხზე.

ინდუსტრიული რობოტების, სენსორების და ისტემოვანი ინტელექტის ტექნოლოგიების განვითარების გამო, ინდუსტრიული ვარდინის რობოტები تدريجیاً გამოადგენს მუშაობებს რთულ, მკაცრად და ნებისმიერ საშიში ვარდინის მუშაობის ადგილებიდან. IFR-2021-ის გამოცხადებული ინფორმაციის მიხედვით, მსოფლიო ფაბრიკებში მუშაობის ინდუსტრიული რობოტების რაოდენობა ჩაღარიშებულია 3 მილიონზე, რაც წლიურად 10%-ით მეტია. IFR-2018-ის მონაცემების მიხედვით, 40% ინდუსტრიული რობოტები გამოიყენება ვარდინისა და გაჭრივის ინდუსტრიაში.

საკონტრულო რობოტი მისი დაბადებისგან დღემდე, ზოგადად გამოცდილია სამი გენერაცია: პირველი გენერაცია წარმოადგენს რობოტის "შესწავლა-გამოყენება" (Teaching and playing) მოდელს, რომელიც, გამომწვევითი მოქმედების მარტივობის გამო, არ მოითხოვს გარემოს მოდელს, შესწავლა შეიძლება გამოსავალი შეცდომები მექანიკური სტრუქტურისგან და სხვა მახასიათებლებისგან. ეს მოდელი გამოყენებულია ინდუსტრიულ საკონტრულო წარმოებაში. მეორე გენერაცია წარმოადგენს სტრუქტურული გარემოზე დაფუძნებულ და ოფლაინ პროგრამირების (Off-line programming) საკონტრულო რობოტს, რომელიც შე祺ინდება მიღებულ საკონტრულო გარემოს ინფორმაციასა და CAD/CAM მონაცემებს სამუშაო ნაწილს. გამოყენებულია კომპიუტერული გრაფიკის ტექნიკები, რომლებიც შეადგენენ საკონტრულო ამოცანების ოფლაინ პლანირებას და 3D დინამიურ სიმულაციას. ეს ტიპის საკონტრულო რობოტები ჩვეულებრივ გამოიყენება „ინდუსტრიული რობოტი + ოფლაინ პროგრამირება“ სტანციაზე. მაგალითად, სამუშაო პროგრამები RobotMaster, Sprutcam, RobotSmart და RobotStudio, Roboguide რობოტების მწარმოებლებისგან. მესამე გენერაცია წარმოადგენს ინტელექტუალურ (Intelligent) საკონტრულო რობოტს, რომელიც განათავსებს განსხვავებულ სენსორებს და შეიძლება ინდეპენდენტურად პროგრამირდეს და პლანირდეს საკონტრულო გარემოს შემდეგ მიღებული მოქმედების ინსტრუქციების შემდეგ. ინტელექტუალური ტექნოლოგიის სირთულის და ინტელექტუალური ალგორითმების დაღვერის გამო, ეს გენერაციის საკონტრულო რობოტები მყოფია ექსპერიმენტული კვლევის სტადიაში. მიუხედავად იმისა, რომ რამდენიმე მწარმოებელი საქართველოში და საერთაშორისოდ აქვს შესაბამისი პროდუქტები. ავტორი მეორე გენერაციის პროგრამებს უწოდებს მოდელის მითითებით რობოტის პროგრამირებას, ხოლო მესამე გენერაცია წარმოადგენს ვიზუალური მოდელის მითითებით ავტომატურ პროგრამირებას.

შემდეგი კონტენტი არის გამჭვირვალი ნაწილი, რომელიც აღწერს ავტორის პირად ხელშეკრულებას, რომელიც არ წარმოადგენს min Yue ტექნოლოგიის მთავარ მიზნებს. ფაბრიკის წარმოების პროცესში, ჩართვა და დაჭრის პროცესები მაღალი მართვის და ტექნოლოგიური მოთხოვნების მქონე არის. მხოლოდ ვიზუალური ფუძეზე დაყრდნობით დაჭრისა და ჩართვის სქემები შესაბამისია აკადემიურ კვლევისთვის, მაგრამ მიმდინარე ინდუსტრიული საკონტენტო არ არის შესაბამისი ან მხოლოდ კონკრეტული ქვესაკონტენტო სცენაზე შესაბამისია. მიზეზები ჩვენებულია ქვემოთ. ჯერ მოცული გარემო (მუშაობის) მონაცემების შესახებ, ჩართვის რობოტს საჭიროა განაპირობოს და გამოვითვალოს მუშაობის ჩართვის ან დაჭრის ადგილი, რაც არის პრობლემა, რომელიც მსგავსია LEVEL 4-ის ავტონომური მძღოლების ტექნოლოგიას. რთულები შედგება: 1. შესაბამისი მონაცემების გარემო არ არის სრულყოფილი ან არასაკმარისად ზუსტი; 2. მაშინ კი, როდესაც მონაცემები შეესაბამება მოთხოვნებს, როგორ არის შესაძლებელი ავტომატურად და მართვის მიზნებით გამოვიტანოთ ჩართვის ადგილი სარტყელი ღერ Gaussian მონაცემებიდან ან სურათის მონაცემებიდან; 3. გამოვიტანოთ მუშაობის გზა და როგორ განსაზღვროთ ჩართვის და დაჭრის პროცესი, რაც რთულია წინა რთულებზე.

მესამე და მეოთხე გენერაცია გამოცდის გარეშე სწავლის პროგრამის შედარება

ამ შემთხვევაში, სენსიტიური ტექნოლოგია CAD / CAM-ში, რობოტიკაში და 3D ვიზუალურად, ისტორიული აკუმულირება, არსებულ მოწყობილ რობოტის ინტელექტუალურ პროგრამირების სoftware-ში და 3D ვიზუალურ სენსორში, მეორე და მესამე გენერაციის ორი პროგრამირების მონაწილეობის ფუძეზე, განიხილეს მეოთხე გენერაციის თვითმფრინავი პროგრამირების მეთოდი - ანუ მოდელის დრაივის და ვიზუალური სენსორის საფუძვლეზე დამფრინავი პროგრამირების მეთოდი.

როგორც ჩანს ზემოთ მოცემულ დიაგრამაში, წარმოებას წინააღმდეგ, რობოტის ტრაექტორია იყენება ნაკრების რაოდენობის მოდულის პლანირებისთვის. განსაზღვრეთ თითოეული ნაწილის შესაბამისი პროცესი მოდელის ანოტაციის და ავტომატური გამოსახელების საშუალებით. თუმცა, ციფრული გამორთვის სოფტვერსა და რეალურ სტანციო შორის არსებული განსხვავებები არის, მათ შორის მოდელისა და რეალური ნაკრების გადახრა, და გარდაქმნა სველისა და ჭრის პროცესში. ამ პრობლემის გადაჭრივად, გამოიყენება 3D ვიზუალური სენსორები განსხვავებული მასშტაბებით ტრაექტორიების მცირე და დიდი განსაზღვრისთვის. განსხვავებული სენსორების კომბინაციით, შეიძლება შესრულდეს დიდი დიაპაზონის (მეტი 100 მილიმეტრზე) და მაღალი მწარმოების ზუსტების (ნაკლები 0.1 მილიმეტრზე) ტრაექტორიების კომპენსაცია. ამ სქემას აქვს მაღალი უნივერსალობა, წარმოებაში არ არის ადამიანური შესარჩევადი, და ციფრული ანალოგი და სენსორის შეზომილი მონაცემების კომბინაცია ამéliს მარტივობას.

ქვემოთ დეტალურად აღწერილია RobotSmart-ის გარკვეული პროგრამირების სოფტვერის მუშაობა. მაგალითად, ახლო სიჩქარის ელექტრო ტრიციკლის კომპონენტის წინა ვერტიკალური ბირთვის საჭირო სათავის ტრანსფორმაციის უფასო სწრაფი სწრაფი განვითარება განვითარების პროცესის განმარტებისთვის.

ეtape 1: გახსენით სოფტვერი და შემოგვიანებით გადაიყვანეთ საჭირო მოდულზე. მუშაობის მიხედვით, არჩევა არის პირველი გადახედვა საჭირო მოდულზე ან გადარჩენის განსაზღვრა. მეორე ეtap-ში არჩევა არის მუშაობის განვითარების განვითარება და ავტომატური პროცესის გამოთვლა.

ღირებულია, რომ მიმდინარედ RobotSmart მხარდაჭერს ოთხი რობოტული საჯარო სახელმძღვანელო და განვითარებას. ხაზოვანი ლაზერული სენსორი მხარდაჭერს Minyue Technology-ს HA, WR და LDW მოდელებს, ხოლო მხილველი სტრუქტურული სინათლე მხარდაჭერს SmartEye Vision WR-ს და Yue-ს თავისუფალად განვითარებულ R/HA სერიას.