模型控制方式来改进机器人性能

zgwk2016

中国机器人高端智能装备产业网在之前就已经对机械臂动态模型化方法论已有深入研究。它作为一个非常有用工具，通常应用在机器人领域和工程实验室领域里研究和开发人形机器人，开发高级控制算法，运动模拟及其他学术进行研发。动态模型化涉及描述机器人惯量，质量，质心动态性能的数学公式和其他不易简单计算取得数值。尽管在理论研究中频繁可见，但使用动态模型化来改进机器人控制的应用大都得不到研发人员和工业机器人生产商的重视。

高创首先考虑用动态模型化解决半导体行业中高速delta机器人所遇到的性能问题。

对于太阳能硅片处理应用机器人，需具备高加速度和高精确度。Delta机器人结构本就脆弱，所以机械臂易损。此外，它还对贵重负载及生产材料受到冲击及损坏带来威胁。

elta动力学基于由球状关节连起来的力的平行四边形，在一些系统中，这些平行四边形连接到移动平台和机械臂连轴。若超过一定位置或角度时，需要力来分解，机器人则大幅度减速，即使是一个小碰撞或强震动也可使机器人解体。更复杂的是，这些断裂点典型地位于伸出位置，碰到障碍物风险更高。机器人折断后，留存的撞击未被检测出，会增加潜在破损机率。

为解决以上隐患并提供delta机器人品牌更好的控制性能，高创工程师采纳并改善科研中原有的动态模式，从而为delta机器人提供更好的控制。

描述delta机器人的结果模式或算法集合，仅阐述了该控制模式的一半情况。

模式是通用的。因机器人尺寸和质量不同，实际参数值多种多样。尽管机器人结构尺寸相同，但物理性质不同。同一系列中的每台机器人物理性质可能存在差异，从而导致每台机器人的性能不同。

一旦机器人系统建模，则需要精准的动态参数值。高创通过开发额外算法，及运动和动力参数自动识别过程，从而获取该数值。

一些参数，例如机械臂关节的几何尺寸，容易测量并在公式中使用；然而其他参数值，例如每个关节的质心，则需要自动识别过程来确定。

在识别过程中，机器人随机移动，动力参数值由高创识别算法确定，如形状，材料，线缆等内外因素，也需列入计算。

delta机器人的基于模型控制取得成功后，高创相继开发了其他机器人动态模式，例如SCARA机器人，四轴横臂机器人，五轴伽利略球形机器人采购。因为公司已意识到动态模型化能解决大输出值，高速度，低成本需求。

通过对运动中机器人上力矩和力的预估，以及对过大力矩的阻止，中国机器人高端智能装备产业网认为机器人提速变得更简单，更安全，同时减少了振动，缩短整定时间。基于模型的控制最终使机器人系统运动更快，更精准，从而提高产量。