Jeśli to czytasz, prawdopodobnie spędziłeś zbyt dużo czasu na rozwiązywaniu problemów z planowaniem ścieżki robota współpracującego w sześciu osiach — obserwując, jak robot marnuje energię, pomija czasy cykli lub zacina się w połowie zadania, ponieważ jego ścieżka z punktu A do punktu B to bardziej kręta droga niż prosta, inteligentna trasa. Jako dostawca tych małych koni roboczych widziałem na własne oczy, jak złe planowanie ścieżki może zrujnować projekt. Skontaktowaliśmy się z producentami, którzy uważali, że ich CR920 ma słabą wydajność, ale zdaliśmy sobie sprawę, że jego ścieżka została zoptymalizowana pod kątem „bezpieczeństwa”, a nie szybkości i wydajności. Jeśli jesteś na dobrej drodze, przyjrzyjmy się, jak faktycznie zoptymalizować planowanie ścieżki cobota w sześciu osiach, nie powodując przy tym nadmiernego komplikowania.
Najpierw wyjaśnijmy sobie sprawę: planowanie ścieżki dla sześcioosiowych cobotów nie polega tylko na przedostaniu się z punktu X do punktu Y. Chodzi o uwzględnienie każdego połączenia, ładunku i zmiennej środowiskowej, która czyni Twojego cobota wyjątkowym. W przeciwieństwie do robotów przemysłowych żyjących w klatkach, boty współpracujące muszą obchodzić się z ludźmi, częściami, a czasami istniejącym sprzętem, dlatego optymalizacja musi równoważyć prędkość, bezpieczeństwo i zużycie energii. Twierdzę, że największym błędem, jaki widzę wśród klientów, jest domyślne korzystanie z wbudowanej ścieżki cobota zamiast dostosowywania jej do konkretnego zadania. Na przykład zadanie typu „podnieś i umieść”, które świetnie sprawdza się w symulatorze, może przerodzić się w powolny i energochłonny bałagan w hali produkcyjnej, ponieważ nie dostosowałeś się do 5-kilogramowego ładunku przenoszonych części.
Zacznijmy od podstaw: strojenie parametrów kinematycznych. Coboty sześcioosiowe mają sześć przegubów, każdy z własnym zakresem, ograniczeniem prędkości i przyspieszeniem. Jeśli użyjesz domyślnych wspólnych limitów, wydajność pozostawisz bez komentarza. Większość kontrolerów cobotów umożliwia regulację „skalowania prędkości połączenia” i „wygładzania przyspieszenia”, ale większość ludzi ustawia to i zapomina. Rzecz w tym, że większe przyspieszenie nie zawsze jest lepsze. Jeśli na Twojej trasie znajdują się ciasne zakręty, zbyt duże przyspieszenie przy rozruchu może spowodować szarpnięcie robota, co nie tylko marnuje energię, ale także z czasem obciąża stawy. Mieliśmy klientów, którzy skrócili czas cyklu o 15%, po prostu wybierając przyspieszenie na złącze, zamiast korzystać z ustawienia globalnego. W przypadku cobotów serii CR (takich jakRobot współpracujący CR1400), jest to przełomowe rozwiązanie, ponieważ ich konstrukcja kinematyczna pozwala na niezależne poruszanie się poszczególnych stawów bez utraty ogólnej stabilności. Lekka rama CR1400 została stworzona z myślą o tego rodzaju precyzyjnym dostrajaniu, więc nie musisz rezygnować z wytrzymałości, aby uzyskać lepszy przepływ ścieżki.
Następny w kolejce: unikanie przeszkód, które faktycznie działa (nie, nie jest to ustawienie podstawowe). Wiele najgorszych momentów w planowaniu ścieżki cobota ma miejsce w przypadku „losowego zatrzymania”, gdy bot myśli, że znajduje się blisko człowieka lub uderza w ukrytą część maszyny. Ogólne algorytmy unikania przeszkód są uniwersalne, ale jeśli prawidłowo zamapujesz obszar roboczy, możesz zoptymalizować ścieżki, aby aktywnie unikać przeszkód, zamiast na nie reagować. Oto jak to zrobić: użyj pilota uczenia swojego cobota, aby zarejestrować wszystkie stałe przeszkody (przenośniki, stacje robocze, a nawet przewody zasilające) w obszarze roboczym. Większość nowoczesnych sześcioosiowych kontrolerów cobotów umożliwia importowanie tej mapy, dzięki czemu osoba planująca ścieżkę może obliczyć trasę, która ominie te przeszkody, zanim bot zacznie się poruszać. W przypadku przeszkód dynamicznych (takich jak pracujący w pobliżu człowiek) ustaw niestandardową strefę bezpieczeństwa – zamiast 1-metrowej bańki wokół całego bota, utwórz mniejszą strefę w pobliżu punktu narzędzia, w którym następuje rzeczywisty kontakt. W ten sposób bot nie zwalnia w przypadku człowieka znajdującego się w odległości 2 m od niego, co pozwala utrzymać wydajność ścieżki bez uszczerbku dla bezpieczeństwa. Zaobserwowaliśmy, że sprawdza się to szczególnie dobrze w przypadku modeli energooszczędnych, takich jakEnergooszczędny robot współpracujący CR920, ponieważ unikanie niepotrzebnych przestojów zmniejsza zużycie energii. Konstrukcja silnika CR920 została zaprojektowana tak, aby zmniejszać energię biegu jałowego, więc gdy Twoja trasa omija nagłe zatrzymania, uzyskasz jeszcze więcej oszczędności.
Następnie następuje planowanie ruchu dla ładunku i oprzyrządowania. To bardzo powszechny martwy punkt. Ścieżka Twojego cobota zmienia się całkowicie w zależności od tego, jakie narzędzie trzyma i jak ciężki jest ładunek. Na przykład chwytak o masie 2 kg zmienia środek ciężkości (CoG) efektora końcowego, co oznacza, że stawy muszą pracować ciężej, aby się poruszać. Jeśli nie zaktualizujesz narzędzia do planowania ścieżki za pomocą nowego CoG, uzyskasz nierówny ruch, większe zużycie energii, a nawet zmniejszoną dokładność. Rozwiązanie jest proste: po zmianie narzędzi lub ładunku przeprowadź szybką kalibrację CoG na cobocie. Większość modeli sześcioosiowych, takich jakEnergooszczędny robot współpracujący CR620, mają w tym celu funkcję kalibracji jednym dotknięciem. Mieliśmy klienta, który zmienił chwytak podciśnieniowy o masie 3 kg na chwytak mechaniczny o masie 5 kg i zaobserwował, że czas jego przejścia wzrósł o 20%, dopóki nie przeprowadził kalibracji CoG. Nagle ich ścieżka się wygładziła, zużycie energii spadło i nie musieli ponownie uczyć każdego punktu. Elastyczny udźwig CR620 sprawia, że idealnie nadaje się do tego rodzaju szybkich zmian, więc optymalizacja ścieżek dla różnych narzędzi nie wydaje się uciążliwa.
Czekaj, porozmawiajmy o gładkości. Nie, nie mam na myśli jazdy po gładkiej drodze – mam na myśli trajektorię ścieżki. Sześcioosiowe coboty poruszają się po ścieżkach liniowych lub opartych na przegubach, ale ścieżki liniowe (poruszające się prosto z jednego punktu do drugiego) są znacznie wydajniejsze tylko wtedy, gdy nie wymagają ostrych skrętów stawów. Ścieżki oparte na stawach mogą wyglądać na przypadkowe, ale często zapewniają płynniejszy ruch, ponieważ priorytetowo traktują naturalny zakres każdego stawu. Najgorsze ścieżki to te, które w połowie zadania przełączają się między ruchem liniowym a ruchem stawów, co powoduje, że bot się przechyla. Większość kontrolerów ma opcję „wygładzania trajektorii”, która pozwala dostosować stopień, w jakim bot podąża za punktami orientacyjnymi. Jeśli podkręcisz to zbyt wysoko, będziesz mieć postrzępione ścieżki; zbyt nisko, a dodasz niepotrzebną odległość do ścieżki. W przypadku większości zadań zalecamy ustawienie wartości z zakresu 5–15%, ale przetestuj ją na konkretnym cobocie. W przypadku dłuższych zasięgów, npRobot współpracujący CR1600, wygładzanie trajektorii jest szczególnie ważne, ponieważ dłuższe ramię jest bardziej podatne na wahania, jeśli ścieżki są postrzępione. Zwiększony zasięg CR1600 został zaprojektowany tak, aby zachować stabilność nawet przy gładkich, zoptymalizowanych ścieżkach, więc nie musisz martwić się o dokładność podczas dostosowywania tego ustawienia.
Kolejna niedoceniana sztuczka: użycie symulacji przed wdrożeniem. Wiem, wiem – „symulacja wymaga czasu!” Ale ile czasu spędzasz na naprawianiu ścieżki, która nie działa na podłodze? Większość dostawców sześcioosiowych cobotów oferuje narzędzia symulacyjne, które umożliwiają wprowadzenie obszaru roboczego, ładunku i zadań, a następnie przetestowanie różnych planów ścieżki bez przenoszenia pojedynczej części. Dzięki temu możesz wykryć kolizje, nieefektywności lub przeciążenia połączeń jeszcze przed rozpakowaniem robota. Na przykład, jeśli konfigurujesz zadanie spawalnicze, symulacja może wykazać, że określona ścieżka spowoduje zbyt duże obciążenie złącza 3, więc możesz wcześniej dostosować punkty orientacyjne, zamiast rozwiązywać problemy już pierwszego dnia. Widzieliśmy, że klienci skrócili czas wdrażania o 30%, korzystając wyłącznie z symulacji, a w przypadku zadań o dużej objętości oznacza to prawdziwe pieniądze. TheRobot współpracujący CR1300Bezproblemowo integruje się z najpopularniejszym oprogramowaniem symulacyjnym, dzięki czemu możesz modyfikować ścieżki bezpośrednio na komputerze, zanim robot w ogóle dotrze.
Zajmijmy się teraz konkretnie optymalizacją zużycia energii, ponieważ jest to duży atut naszych cobotów, a planowanie ścieżki to najłatwiejszy sposób na zmniejszenie zużycia energii. Zmierzyliśmy, że złe planowanie ścieżki może spowodować, że sześcioosiowy cobot zużyje o 30% więcej energii niż to konieczne. Jak? Przez niepotrzebne przystanki, ostre zakręty lub nieefektywny ruch stawów. Poprawki, o których mówiliśmy wcześniej – płynniejsze ścieżki, unikanie przeszkód, kalibracja CoG – wszystko to bezpośrednio zmniejsza zużycie energii. Na przykład nasze energooszczędne modele (CR920 i CR620) są wyposażone w silniki, które dostosowują się do obciążenia, więc gdy ścieżka jest zoptymalizowana, silniki nie pracują ciężej, niż to konieczne. Dlatego te modele są tak dobrym wyborem dla małych i średnich producentów, którzy chcą zaoszczędzić zarówno na kosztach pracy, jak i energii. Jeśli chcesz obniżyć koszty operacyjne, pierwszym krokiem jest optymalizacja planowania trasy, a nasze energooszczędne linie jeszcze bardziej to ułatwiają.
Poczekaj, porozmawiajmy poważnie – co z typowymi błędami popełnianymi przez ludzi? Widziałem, jak klienci próbowali ręcznie optymalizować ścieżki, przesuwając każdy punkt trasy o 1 cm, i to sprawdzało się w przypadku prostych zadań, ale w przypadku skomplikowanych (takich jak pakowanie lub montaż) było to stratą czasu. Kolejny błąd: ignorowanie wbudowanych w cobota algorytmów planowania ścieżki. Nie, nie musisz kodować niestandardowej ścieżki od zera. Większość nowoczesnych sześcioosiowych cobotów ma zaawansowane narzędzia do planowania ścieżki, które można dostosować, ale trzeba podać im odpowiednie dane. Na przykład, jeśli nie wprowadzisz rzeczywistej masy ładunku, narzędzie do planowania trasy domyślnie ustawi niższe ustawienie wagi, co doprowadzi do nieefektywnego przemieszczania się. Nie zapomnij także zaktualizować planowania ścieżki za każdym razem, gdy zmienisz przepływ pracy. Jeśli zmienisz położenie stacji roboczych lub zmienisz przenoszone części, stara ścieżka nie będzie już działać. Zalecamy sprawdzanie ścieżki co 3 miesiące lub po każdej większej zmianie obszaru roboczego lub zadań.
Podsumowując: optymalizuj parametry kinematyczne, aktywnie mapuj przeszkody, kalibruj CoG pod kątem ładunku/narzędzi, używaj płynnych trajektorii, testuj w symulacji i dostosowuj pod kątem zużycia energii. Nie jest to skomplikowana technologia, ale wymaga zwrócenia uwagi na drobne szczegóły dotyczące konkretnego cobota i zadania. Jeśli nadal masz problemy lub szukasz nowego, sześcioosiowego robota współpracującego, który został zbudowany z myślą o łatwej optymalizacji, mamy szereg modeli dostosowanych do różnych potrzeb. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz kompaktowej, energooszczędnej opcji do małych przestrzeni roboczych, czy modelu o dużym zasięgu do większych zadań, nasza linia sześcioosiowych cobotów została zaprojektowana tak, aby planowanie ścieżki było prostsze i wydajniejsze. Spędziliśmy lata na udoskonalaniu tych modeli, aby zrównoważyć szybkość, bezpieczeństwo i łatwość obsługi, dzięki czemu nie musisz rezygnować z wydajności, aby uzyskać cobota, który sprawdzi się w Twojej firmie.
Jeśli jesteś gotowy, aby przestać zajmować się powolnymi, marnującymi energię ścieżkami i zacząć w pełni wykorzystywać możliwości swojego sześcioosiowego robota współpracującego, możemy Ci pomóc. Nasz zespół współpracował z setkami producentów, aby zoptymalizować planowanie ścieżki dla wszystkich rodzajów zadań, od pobrania i umieszczenia, przez montaż, po pakowanie. Możemy odpowiedzieć na Twoje pytania, przeprowadzić Cię przez najlepsze ustawienia dla Twojego konkretnego modelu, a nawet pomóc Ci wybrać odpowiedniego cobota do Twoich potrzeb. Skontaktuj się z nami już dziś, aby rozpocząć rozmowę — sprawmy, aby Twój cobot pracował mądrzej, a nie ciężej.
Referencje
- Billard, A., Kragic, D. (2019). Trendy i wyzwania w manipulacji robotami. Science Robotics, 4(34), eau8414.
- Stowarzyszenie Robotyki Współpracy. (2022). Najlepsze praktyki w zakresie planowania ścieżki dla sześcioosiowych cobotów. Branżowy raport techniczny.
- Liu, H. i in. (2021). Energooszczędne planowanie ścieżek dla robotów przemysłowych: przegląd systematyczny. Journal of Intelligent Manufacturing, 32(5), 1345-1362.
- Robotyka ABB. (2023). Optymalizacja kinematyki sześcioosiowego robota współpracującego. Przewodnik techniczny produktu.
