您的机器人定位器需要多少个轴?

在此过程中焊接机器人。现代焊接生产。

您已经决定需要一个机器人定位器……但是您需要多少个轴?

有很多不同样式的定位器模型。有些有1个简单的轴,但有些有很多!

更令人困惑的是定位者可以拥有的配置范围。轴可以在两者之间的任何角度垂直,水平和任何角度安装。

挑选一个轴过多或太少的定位器可能意味着预算浪费;但是多少太多了!?

如果您正在考虑使用机器人定位器,那么到现在为止,您可能已经研究了几种不同的型号。您可能已经看到了单轴转盘,双轴定位器和多轴摩天轮。您可能已经探索了不同的品牌,样式和价格范围。

到目前为止,如果您说实话,您可能会开始对置换者有些厌倦。

定位者的问题在于,这不仅仅是说“我会买的”并在那留下的简单案例。您选择的定位器会影响集成和编程机器人单元的容易性。您不想选择错误的人,而是要给自己比部署和编程机器人更难的时间。

例如,如果您要使用6轴机器人获得5轴定位器,那就是您需要控制的11个轴!如果有必要拥有那么多轴,那就很好。但是,如果没有必要,您可能会后悔购买。

为什么“多少轴?”是一个令人困惑的问题

询问您的机制需要多少个轴是一个非常自然的问题。但是,令人满意地回答这是一个棘手的问题。

当我们仅仅谈论工业机器人时,一个普遍的答案是说需要6轴机器人。这并不总是正确的,但大多数时候都是正确的。这样做的原因是,需要6个轴来从任何位置和方向到达机器人工作区中的点。

正如我们在我们的欧拉角底漆,机器人最终效应子的位置由6个参数控制:3个转换参数(x,y和z)和3个旋转参数(rot [x],rot [y]和rot [z])。

如果您的机器人少于6轴,则将限制机器人的灵活性。对于某些机器人来说,这是有道理的 - 例如托盘机器人只需要从上方处理对象。但是,总的来说,6轴工业机器人对于各种任务最有用。

但是,除了6轴之外,您的机制变得“多余”。

“当操纵器具有比执行给定任务所需的自由度(DOF)更高的自由度(DOF)时,它在运动学上被称为冗余。”

Prisma实验室

例如,7轴机器人可以在工作区中与六道机器人达到相同的点。但是,对冗余机制的控制变得更加复杂。结果,如果不需要,您不想添加额外的DOF。

添加定位器意味着向机器人添加更多DOF。这可能会或可能不会导致冗余系统。

您是否需要额外的DOF取决于任务的特定需求。

7个步骤来识别应用程序所需的轴数

磨练您需要多少个轴的方法是更仔细地查看应用程序的要求。

这是您可以用来识别一些可能适合您的潜在定位器的过程。它使您可以放大一些潜在的模型并正确评估它们。如果这些选项都不合适,则可以再次缩小,并使用您学会的信息来选择更好的定位器。

  1. 查看任务的要求,特别关注所需的工作空间。做到这一点的一种好方法是在内部构建您的应用程序机器人模拟器
  2. 请注意,单独使用机器人时,任务的哪个方面是不可能的。工作空间的哪些部分无法到达?哪些动作是不可能的?
  3. 有了这些信息,请对可能适合您需求的一种或两种定位器进行有根据的猜测。请记住要考虑持有工件所需的有效载荷。
  4. 在市场上找到一些可以符合您标准并在模拟中对其进行测试的定位器。对于您尝试的每个定位器,请确保将设置保存为一个新项目,因为您将稍后再回到其中一个项目。
  5. 如果其中一种模型完美地运作,那就太好了!即使这样,请测试一些选项,以查看真正需要哪些属性。请记住,您不想最终获得比您需要的更多的DOF。
  6. 如果这些模型都不适合您的应用程序,请使用收集的信息来完善您的要求。
  7. 回到市场,寻找满足这些新要求的一两个型号。在做出选择之前,在模拟中再次测试。

使用这样的过程,可以从识别正确数量的轴数中删除一些猜测。在模拟中的每个测试中,您将了解更多有关定位器完成任务的信息。

做出选择并与之合作

一旦将适用于任务的模型归零,您就可以在模拟器中更彻底地向前发展并开发应用程序。

使用所选的定位器打开保存的项目,并将其完善到完整的应用程序中。这将使您能够测试任务的所有方面并准备应用程序以方便集成。

购买定位器后,您无需担心轴是否可以使任务受益。机器人非常灵活,通常有多种方法可以使用单个机器人实现相同的动作。

如果您在部署机器人时遇到任何问题,几乎肯定可以使用所拥有的设备找到解决方案。这是使用模拟器作为测试台做出购买选择的价值。

您正在考虑哪种类型的定位器?在下面的评论中告诉我们或加入讨论LinkedIn,,,,推特,,,,Facebook,Instagram,或INRobodk论坛

关于亚历克斯·欧文·希尔

亚历克斯·欧文·希尔(Alex Owen-Hill)是一位自由作家和公众演讲者,他在博客上介绍了许多主题,包括科学,createclarifyarticulate.com上的演讲技巧,讲故事,当然还有机器人技术。他与CERN合作,从马德里大学获得了马德里大学的远程幼儿园博士学位。作为恢复学术的学者,他通过博客关于工业机器人技术来保持坚定的脚步。

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