工业机器人离线编程心得体会安川(工业机器人离线编程实训心得)
浅谈机器人示教编程和离线编程的区别
随着科学技术日新月异的进步，工业机器人已成为当今工业生产上重要的组成部分，它可以很精确的完成形形**的任务和操作。相比于人类的局限性而言它们有更为广泛的应用空间。机器人技术的提出大约也有五六十年的时间了，到了七十年代后，随着计算机的发展，机器人才广泛应用于工业的生产上。随着机器人的广泛应用，机器人技术也由单一的工业生产方面进一步向各个领域延伸和应用，由此出现了一批能够应用于建筑、医疗、飞行领域的机器人。
九十年代以后，由于人工智能、机械电子和计算机技术以及传感器技术的迅猛发展，使得机器人技术更上一个新的台阶，所以说机器人技术将沿着智能化、复杂化的趋势发展下去。
简单的说机器人就是一种能够自动执行程序，完成工作的机械装置，它可以通过预先设定好的程序进行工作，也可以通过某种通讯设备与人类进行沟通已完成预定的任务。
既然机器人的智能化发展是一个大的趋势，那么对于它是如何完成既定的工作的话我们就要谈到机器人的编程方式了。
首先说一下机器人编程是为了让机器人自动执行某项操作任务而人工为其编写的动作顺序程序。根据机器人控制器类型以及芯片复杂程度的不同，通常可采用多种方式为其编程。通常的机器人编程方式有以下两种：
第一种是手动示教编程即操作人员通过示教器，手动控制机器人的关节运动，以使机器人运动到预定的位置，同时将该位置进行记录，并传递到机器人控制器中，之后的机器人可根据指令自动重复该任务，操作人员也可以选择不同的坐标系对机器人进行示教。下面是从网上搜到的一个示教编程图片，看的小萌着实捏了一把汗，看来为了做示教编程，还得马上减肥去，然后再练练深蹲，劈叉，干脆还是练瑜伽好了~
然后再说说示教器，各家机器人的示教器可谓五花八门，操作也不一样，还是现在智能手机好，苹果和安卓两家一统下了。下面是小萌从网上搜到的一些示教器的图片分享给各位想学机器人编程的小伙伴。
这只是小萌搜到的一部分示教器图片，看到他们，不禁感叹，纵使小萌我青春年少，可要把他们都学会，得何年何月啊，难道要交给我的接班人小小萌来完成?
以上是对示教编程的一个总结，想必大家对示教编程也有一定的了解了，下面总结一下示教编程的弊端：
1、示教在线编程过程繁琐、效率低。
2、精度完全是靠示教者的目测决定，而且对于复杂的路径示教在线编程难以取得令人满意的效果。
3、示教器种类太多，学习量太大。
4、示教过程容易发生事故，轻则撞坏设备，重则撞伤人。
5、对实际的机器人进行示教时要占用机器人。
手动示教编程暂且就先说到这里，下面就来说说第二种机器人编程方式即离线编程。
离线编程是当前较为流行的一种编程方式，首先谈谈什么是离线编程，在小萌看来，所谓示教编程，因为示教器与机器人要通过线缆连接，而且必须在工作现场编程，所以又可以叫在线编程或现场编程。离线编程，顾名思义，就是不用在环境吵杂的现场，这对小萌这样爱美的小女子来说，是多大的福音啊，感觉瞬间变的高大上了，仿佛从卓大师的《摩登时代》一下跨进了美国大片《阿凡达》。言归正传，离线编程，是通过软件，是在电脑里重建整个工作场景的三维虚拟环境，然后软件可以根据要工加零件的大小、形状、材料，同时配合软件操作者的一些操作，自动生成机器人的运动轨迹，即控制指令。离线编程克服了在线示教编程的很多缺点，充分利用了计算机的功能，减少了编写机器人程序所需要的时间成本，同时也降低了在线示教编程的不便。
说到离线编程就不得不说说离线编程软件了，提到这里大家能听过的像RobotArt、RobotMaster、RobotWorks、RobotStudio等，这些都是在离线编程行业中首屈一指的大牛。以北京华航的RobotArt离线编程软件为例，这款离线编程软件虽说是国产的，但其公司技术背景一是北航机器人研究所与CAD中心数十年的航空航天项目经验，二是数几十人的优秀研发团队，所以说和RobotMaster、RobotWorks、RobotStudio相比起来功能却一点也不逊色，而且有航空航天背景，是目前离线编程软件国内品牌中的顶尖的软件。软件最大特点是根据虚拟场景中的零件形状，自动生成加工轨迹，并且可以控制大部分主流机器人，对国内机器人支持也是棒棒哒!软件根据几何数模的拓扑信息生成机器人运动轨迹，之后轨迹仿真、路径优化、后置代码一气呵成，同时集碰撞检测、场景渲染、动画输出于一体，可快速生成效果逼真的模拟动画。广泛应用于打磨、去毛刺、焊接、激光切割、数控加工等领域。下图就是这款软件的一个界面：
总结一下这款软件的优点在于：
1.支持多种格式的三维CAD模型，可导入扩展名为step、igs、stl、x_t、prt(UG)、prt(ProE)、CATPart、sldpart等格式;
2.支持多种品牌工业机器人离线编程操作，如ABB、KUKA、Fanuc、Yaskawa、Staubli、KEBA系列、新时达、广数等);
3.拥有大量航空航天高端应用经验;
4.自动识别与搜索CAD模型的点、线、面信息生成轨迹;
5.轨迹与CAD模型特征关联，模型移动或变形，轨迹自动变化;
6.一键优化轨迹与几何级别的碰撞检测;
7.支持多种工艺包，如切割、焊接、喷涂、去毛刺、数控加工;
8.支持将整个工作站仿真动画发布到网页、手机端;
不过这款软件对国外的一些小品牌的机器人暂且还不支持。
机器人离线编程系统正朝着一个智能化、专用化的方向发展，用户操作越来越简单方便，并且能够快速生成控制程序。在某些具体的应用领域可以实现参数化，极大的简化了用户的操作。同时机器人离线编程技术对机器人的推广应用及其工作效率的提升有着重要的意义，离线编程可以大幅度节约制造时间，实现机器人的实时仿真，为机器人的编程和调试提供灵活的工作环境所以说离线编程是机器人发展的一个大的方向。
工业机器人离线编程和示教编程的优缺点?
示教编程就是你拿着示教盒编辑程序，优点就是机器人轨迹的正确性性和精确度都能得到保证
离线编程，这个是在计算机上模拟仿真编程，精度得不到保证，还是需要在示教编程上进行修改
安川机器人有不用编程的吗
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安川机器人：详解安川机器人离线编程技术
2022-07-07 点击:300
一、技术介绍
安川机器人离线编程技术将工业发展加工处理过程所需要的三维数据信息可以通过CAD模型、三维测量仪器输入到交互式机器人控制系统管理软件。根据用户输入相关信息该模块实现自动产生机器人运动轨迹和程序。并针对企业不同的加工过程设置相应的加工过程参数，对生产过程进行管理控制。与常用的手工在线逐点机器人系统编程法相对于比较，该模块的使用将大大缩短编程工作时间。采用离线编程方法避免了企业生产发展过程的中断，提高了教学设备技术使用率。
二、系统特点
1. 离线编程控制系统发展具有中国强大的兼容性，可输入通过多种方式不同企业类型的三维网络信息，包括CAD模型、三维扫描仪扫描电子数据、便携式CMM数据、以及CNC路径等。
2.组合多种机器人路径生成方法：利用鼠标在三维模型上选择点；自动在表面上生成UV曲线，边缘曲线，特征曲线等。曲面与曲面交线；曲线分割、积分等，机器人路径批量生成等。
3.基于机器人加工路径，根据加工工艺参数自动生成整个机器人加工程序。 生成的程序可以直接应用于实际机器人的生产加工。
工业机器人两种编程模式的优点和缺点是什么？
两种编程模式分别为：示教编程和离线编程，优点和缺点分别为：
一、示教编程的优点：工业机器人编程简单方便，使用灵活，不需要环境模型，可修正机械结构的位置误差，能适用与大部分的小型机器人项目。
示教编程的缺点：在现场示教编程效率较低，检查验证程序依靠程序员经验，容易产生故障撞机或伤人，难以形成复杂的路径，对复杂项目显得有些力不从心。
二、离线编程的优点：编程时不需要占用机器人运行工作时间，缩短现场工作周期。可通过计算机生成复杂的项目程序，在生成程序后可模拟验证程序是否正确，并配合机械设计验证项目结构是否正确，能生成较复杂的轨迹，在打磨、焊接、切割、喷涂项目中有明显的优点。
离线编程的缺点：并非所有机器人都可提供离线编程软件，且部分编程软件价格昂贵，现场实际情况与模拟3D模型误差较大，难以形成准确的轨迹。
ABB工业机器人心得报告怎么写
一直以来, 机器人的应用领域主要分为: 工业机器人, 专业服务机器人, 和个人/家用服务机器人. 服务机器人部分我们会在以后的文章里介绍; 这里只说工业机器人.
对我们普通老百姓来说, 工业机器人自然没有那些花哨的服务机器人那么有趣, 然而从商业利益来看, 现在工业机器人却仍然占据了整个机器人市场的大头: 在2008年, 它的市场规模大致在190亿美元 (包括工业机器人本身, 以及相关软件, 相关附件以及配置系统等), 而同时服务机器人市场估计在110亿美元左右 (相关数据参看该网站出的报告简要). 毕竟这个时代还是钱说了算, 于是我们可以看到现在国际机器人联合会的主席就来自工业机器人的一家龙头企业ABB了.
工业机器人主要用在制造行业, 能够做焊接, 磨削, 喷涂, 搬运, 分拣, 装配, 包装等等. 和人相比, 优点主要有两个: 精确和稳定. 精确在于它一般能做到零点几个毫米级的运动控制, 稳定在于它可以24*7地这么做下去. 和其他自控工具相比, 优点主要是一个: 系统柔性大, 即所谓flexibility; 一套用于给BMW7系喷涂的机器人, 换上BMW5系,只要重新编个程就可以, 生产柔性很大.
我个人更愿意把工业机器人看作是传统机械+电子自动化产品的延伸, 而不是披着神秘色彩的特高新科技领域. 大家也许都见过数控机床,能够以编程的方式, 让机器以极高的精度按指定路径运动, 从而完成各类工业加工应用. 那么绝大部分的工业机器人和数控机床差不多, 只是由于机械运动的方式不用, 而工业机器人往往有更大的自由运动的空间,而较大的应用灵活性.
好吧, 如果你还从没有见过一般工业机器人长什么样, 那么请点击该链接. 你可以看到,它一般是呈手臂型的, 而且底座是固定住, 无法移动的, 因此我们也把它叫做机械臂. 当然光一个机械臂还动不起来, 它需要背后的控制系统, 一般是像一个柜子一样的东西, 里面包含了逻辑控制/运动规划的主计算机和电机驱动等等; 这个柜子一般会晾在机械臂一旁. 因此, 一套完整的可使用的机器人系统至少包括机械臂和控制柜, 另外通常还算上一些仿真和应用编程软件等. (于是相应地, 一个典型的工业机器人研发机构, 也自然设置成机械+电路+软件三部分小组).
下面我们捎带说点机械性的知识, 不感兴趣者可略过 :)
机械上来说, 一般机器人的关节可以有两种选择: 旋转式(rotational)和平移式(prismatic). 而一个机器人少则3个关节, 多则十多个关节, 关节的数量决定了机械臂末端能达到的三维位姿空间;
而根据这么多机械关节的不同组合, 也可以分出很多种工业机器人类型来:
支架式(笛卡尔坐标式)运动的所谓gantry robot, 这类机器人只能在支架上沿笛卡尔坐标系线性移动,一般用来工厂里搬重物, 做装备等. 这类机器人可以做的很大, 比如有做到近四十米,高八米的 (可以想象完全是一个可以内部移动的两层楼了...);
柱状/球状机器人, 这里的柱/球状是指机器人通过每个关节的运动, 使其末端点能达到的三维空间范围的形状. (这些个人倒不太常见, 可能是用在小型自动化领域内.)
SCARA机器人(也可参见Wikipedia上此文), 有两个旋转关节和末端一个平移关节. 这种类型机器人在空间Z轴上是被锁住的, 因此常用来插螺钉啊,搬搬小东西啊之类的, 很灵活小巧, 速度也快. 看着干净, 还不占地.
最万能的多关节型机器人(articulated robot), 这种机器人一般有六个旋转关节(人的手臂也全是旋转关节, 不过关节数可比这类型机器人多多了...), 覆盖工作空间大(能扭出各种姿势来), 载重相对较高(更有力). 因此也是几个工业机器人大厂商的主打产品.
并联机器人(parallel robot), 这类机器人手臂不像前面介绍的那样一段串联着一段, 最终连接到末端, 而是直接各段手臂直接连接到末端上. 好处是什么? 避免了手臂运动误差的串联叠加效应, 每一段手臂的控制都或多或少会有误差的, 如果是串联, 那么前一段手臂的误差会直接叠加在接下去一段的误差上; 这样一段串着一段, 误差也就一段积着一段了. (想象一下我们手臂的串联效应, 现在如果我要伸手去前方1米处的苹果, 于是规划好了以肩膀与上臂60度, 上臂与前臂30, 前臂和手掌20度的姿态可以拿到, 于是闭起眼睛驱动我们的手臂达到这个目标姿态, 但由于每个关节的控制总有1度左右的误差范围, 那么累加起来, 到最后手掌上, 离真正的目标姿态就有了3度的角度误差范围.(事实上, 由于几何关系, 误差不一定是简单的相加, 但这里就不细谈了); 而并联的好处便是消除了这种串联误差效应, 因而能达到很高的运动精度; 坏处呢? 那就是运动空间受限了, 有那么多支手臂一起连着末端, 还怎么伸展的出去呢? 关于这类机器人的历史可参看这里, 其常用在飞行模拟器上; 也有用在分拣上, 比如号称速度最快的工业机器人-ABB的FlexPicker, 最快能在一分钟之内做150次的物品拾起和放下, 常常用于在传输带上拣面包抓香肠等.
接下来再说点工业机器人控制的知识:
工业机器人的运动和我们人的运动的首要区别, 是它并没有视觉这样的末端运动的闭环控制.
人可以在发现手没有够到水果时, 继续前伸手, 直到观察认为可以拿到为止; 但工业机器人不可以, 它没有眼睛(没有图像检测系统)来查看它是不是伸到了目标点. 所以从这个角度来说, 它是一个开环控制. (至于开环控制和闭环控制的定义, 大家可以参见wikipedia的定义. 大致意思是闭环控制会将系统检测到的信息反馈到控制器里去, 而控制器会利用这个反馈信息区调整自己的控制指令, 使得被控制的变量可以更快/准确/稳定地达到目标值; 而开环控制则没有或忽略了反馈信息, 即控制器充满自信地一番计算后, 直接发出控制指令, 而至于被控制的量是不是达到目标值了, 就不理睬了. 最经典的反馈控制是PID, 在化工流程, 运动控制等有非常广泛的应用).
所以, 工业机器人的一个基本的运动控制过程一般是这样的:
- 用户输入目标点(如三维空间里的XYZ,以及姿态坐标)
- 机器人通过对自己手臂和关节的分析, 计算出每个关节应该达到的目标值(旋转关节就是指要转到哪个角度, 平移关节就是指要移动哪个距离上)
- 计算机将这些角度值发送给电机驱动程序
- 电机驱动程序利用一定的控制方法(比如这儿就可以用PID了)来使电机驱动到目标值;
- 结束
大家于是看到, 机器人只管把关节电机驱动到目标值, 至于之后每个关节连起来后是不是就真的到达了目标点, 它就管不着了. 你也许会问, 要是机器人的手臂参数就有误差(e.g. 热胀冷缩而长度改变, 内部掉了灰尘而掐着关节怎么办), 那么计算得到的关节目标值就会包含这些误差, 于是加起来就更不对了, 难道也不考虑么? 是的, 如果是这样的话, 机器人也只能"瞎"着眼睛自顾自的往不准确的目标点跑去了. 你也许会再问, 那也简单, 给机器人加双"眼睛"不就行了么, 上面装个摄像头, 实时监测机器人末端是不是真正达到了目标点, 这样要是真没达到, 就可以把这误差信息反馈给机器人,机器人就可以调整控制, 不就可以这误差消除掉了? 不行, 至少现在可不行. 第一, 现有的图像算法很难通用地判别好一般工业环境下的一般机器人的末端, 更不用说稳定地判断机器人在三维空间里的立体姿态信息了(稳定而准确地通过摄像头获得空间信息本身是视觉/机器人领域一个研究大难题, 这在以后的文章会再次提到). 第二, 现有的摄像头以及图像算法的本身又会带来误差问题. 有些工业应用对机器人运动控制的精度要求达到毫米级, 而如果摄像头本身像素跟不上, 机器人还没到目标点就报告成功, 那便适得其反了.
可见在工程环境下应用一个技术或产品, 其顾虑是非常多的, 其中有效, 稳定, 和鲁棒(robust)往往排在最前面. 放到工业机器人的设计里, 就是得让机器人不管天冷天热还是电磁辐射, 都得能正常得以预定精度运行, 不打折扣. 一套工业机器人系统的寿命要求十年不算长, 于是这十年就得保证能一直正常运行. 因此回到控制上, 我们就得非常小心得考虑每一个关节的特性模型. 现在市场上, 多关节运动机器人的到达精度一般能在零点几个毫米上, 什么意思呢? 就是如果你切着目标点出拉一根头发丝, 那么机器人"闭着眼睛"的每次运动都能恰好碰到这发丝而不会冲断. 你可以继而想象, 每一个关节本身的控制精度会达到什么程度!
正是由于精度控制的重要性, 对于机器人厂商来说, 自家的机器人使用什么样的机械设计, 哪种控制方式, 采用哪套控制参数, 以及怎样的驱动电路, 可都是绝不外传的看门本领了.
在基本的运动控制之上, 还有一层就是路径规划. 如果说运动控制是让机器人更好的达到一个点, 那么路径规划就是让机器人更好的走出一条(直/曲)线来.
比如我们会限定机器人以直线方式平移到第一个目标点, 然后以圆弧方式移到第二个点; 那么机器人就会按照一定的路径规划算法, 计算出整条路径要走的中间点, 然后利用运动控制, 循着中间点一直走到终点为止. 尽管理论研究上, 这方面的规划方法已经相当成熟了(基本上你已看不到高校会有老师还做工业机器人的基本路径规划...). 如果你曾了解过机器人学, 也会觉得这是最基本的小儿科知识了. 但一放到工程应用上, 就总会有更深的学问出来. 关键词只有一个: 精度. 前面提到天冷天热电磁辐射,这儿还有机器人本身的运动过程中的变化的惯性, 在这么多可变因素的影响下, 仍然要保持精度, 非得把机械物理控制原理给解剖地一清二楚不可. ABB在工业机器人领域算是一个领头了, 其机器人控制器用来打广告的主要技术就是所谓的True-Move,. 啥意思呢? 就是不管快跑慢走, 该走直线就走出直线, 转弯时该走圆就走出个正圆, 是truely right Move. 听着简单吧? 可别人就是做不出来或做不好, 而ABB就能靠它拿着成百上千万的订单.
好, 现在有了路径规划来计算整条路径的运动点, 还有运动控制去到达每一个点, 那么一个工业机器人系统该有的功能算是完成了. 如果配上一套软件, 可以让用户进行连续地对多条运动路径进行编程, 并能把程序下载到机器人控制器上执行; 另外还有软件可以让用户进行仿真运动验证, 而不用每次都跑到真实机器人上去调试; 那么开一家机器人公司的技术储备就已经完善啦.
那么说到公司, 我们再看看当前工业机器人市场的情况.
说到机器人制造商, 那么脑子里冒出来的一般就是瑞典的ABB, 美国的Comau, 日本的Denso, Epson, Fanuc, 德国的Kuka, 日本的Motoman等. 这些公司(或母公司)一般都在机械,电子, 或控制行业有至少半个世纪的经验积累, 因此有很强的技术优势. 其中ABB属于技术硬, 产品范围广, 但思维较稳重保守型, 不愿冒进, 属传统强势; 德国Kuka则秉承德国人做精做强的特点, 很快跟进,而且和德国宇航局(DLR)有不少合作, 后援很强. 经常会有些业内算是大胆的动作, 比如赞助足球机器人比赛RoboCup(因为那年我正好去了Atlanta参加Robocup小型组的比赛, 而Kuka是首席赞助商,所以印象深刻); 推出轻小型工业机器人(Light weight robot, LBR), 这是一个你可以放在桌台上,或拎在手上的机械臂, 其实是DLR的研究成果的市场化; 研发移动平台的机械臂; 把机器人放到迪士尼乐园里做刺激的游戏飞椅; 第一个推出能举起一吨重物的机器人; 经常把机器人放到好莱坞电影里客串等等; 日本的Denso,Epson做的多是小型化机器人, 所以在消费电子行业用的比较多, 比抓放手机,芯片之类的; 而Fanuc和Motoman则是和ABB激烈竞争的对手(类型的例子, 大家可以想象汽车行业里日本丰田,本田对老福特通用的挑战方式么?).
国内的情况较为惨淡, 沈阳新松还有哈工大曾经自己开发过工业用机器人, 甚至曾在一汽的生产线上使用过(但据说已不再用,应该是机器人自己带来的产品"问题"比效益多), 但已经不知道现在还在不在做了, 听说是基本转做其他类型的机器人去. 国家曾有一段时间支持过工业机器人的攻关开发, 也联合了多个工科牛校的工作者们, 但仍然没有做出能和以上这些公司竞争的市场化产品出来, 可以猜想主要地还是精度, 稳定度等工程老问题 (当然也有人将原因推在国内制造精度跟不上, 但其实在这样全球化的环境下, 基本元器件国内国外的都能购买, 并没有让国内企业一切打包制造的必要). 慢慢地, 国家也没有在这方面继续投入, 所以现在看来, 国内在自创工业机器人上基本是停滞状态(如果同学们看到还有教授博士拿这个捞钱做项目的, 就得小心看看是不是忽悠了); 如果有研究项目在做,那主要也偏向于工业机器人附件, 如视觉/力感应等检测系统等.
从全球来看, 当前工业机器人总使用量在100万台左右, 并以平均每年10万台左右的速度增加. 使用量最大应该是日本(占全球1/4~1/3), 接着是德国北美韩国中国等; 09年由于经济危机, 使用量的增长受到了很大影响, 可能只有往年的一半左右.
从应用行业来看, 工业机器人一般分为汽车行业(automotive industry)和其他行业(general industry), 大致是各占一半. 汽车行业上一般有冲压, 动力总成,白车身,喷涂以及总装(都是汽车制造工业的术语)等, 每个工艺都可以有工业机器人的参与; 而其他行业则多了, 从搬运"中华"香烟到打磨"波音"飞机叶片, 只有想不到的各种千奇百怪的应用.
由于工业机器人技术的相对成熟, 以及日本机器人制造商的低价策略, 整个机器人市场对一套机器人系统的出价也在逐渐下降, 所以现在利润空间并不算高; 比如Kuka集团的08年税前利润率(EBIT/Revenue)在4%, 而ABB的机器人公司也只是贡献了5~6%的税前利润率(相对ABB的电力和自动化公司几倍的销售额和利润率, 这可不算是有吸引力的), 这和IT行业Intel或Google动辄20~30%的利润率无法相提并论(当然即使IT业, 也要看公司的行业处境, 比如09年至今AMD的利润率就是负值了...). 当然, 我想这也都是和相关行业整体利润水平密切相关的, 比如自动化行业和制造行业(如典型地, 西门子和富士康的税前利润率均在5%左右或以下), 而工业机器人行业夹在二者中间, 自然高不起来太多.
当然, 利润空间的降低往往意味着成本降低或技术进步, 对消费者来说并不是坏事. 因此, 现在机器人研发的一个重点方向就是怎样降低成本, 以开发出白菜价般的工业机器人系统来, 希望通过这种方式来极大地扩张其应用行业的范围和深度. 而另一方面, 销售工程师们也在竭尽心力, 到处搜寻能够被机器人化的具体工艺来, 推动其自动化进程.
也许有一天, 人类会对"体力劳动"这个名词开始陌生, 因为和这个名字有关的所有工作都已被工业机器人来代替; 而这些机器人创造出来的财富, 便足以支持地球上整个人类去畅游在创造性的劳动乐趣中了.