Новости робототехники

Boston Dynamics научили робота паркуру

Boston Dynamics научили робота паркуру Прямоходящий робот Atlas научился перепрыгивать препятствия на бегу. В видео робот без страховки на бегу перепрыгивает через бревно, точно координируя работу конечностей и торса. Также он научился не сбавляя темп запрыгивать на ящики высотой 40 сантиметров.

Hyundai CRADLE инвестирует в технологию, имитирующую человеческую интуицию

Hyundai CRADLE инвестирует в технологию, имитирующую человеческую интуицию Hyundai CRADLE, подразделение Hyundai Motor Company, занимающееся венчурными инвестициями и открытыми инновациями, объявило об инвестировании в компанию Perceptive Automata с целью развития программного обеспечения искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей и автоматизированных систем.

Выставка 'Город Роботов' впервые в Санкт-Петербурге!

Выставка 'Город Роботов' впервые в Санкт-Петербурге! Легендарная выставка 'Город Роботов' впервые в Санкт-Петербурге! 72 новейших робота из Лас-Вегаса, Пекина и Берлина, Театр роботов, 11 крутых виртуальных реальностей и космические технологии, которые можно пробовать на себе. 'Город Роботов' стирает границы между реальностью и виртуальным миром!

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого приглашает студентов на региональную предметную олимпиаду по робототехнике

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого приглашает студентов на региональную предметную олимпиаду по робототехнике 27 октября 2018 года в 10.00 в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (ул. Политехническая, д. 29) состоится региональная предметная олимпиада по робототехнике для студентов вузов Санкт-Петербурга. Олимпиада проводится Комитетом по науке и высшей школе Правительства Санкт-Петербурга.

Робот-заправщик угощал энергетиком G-Drive гостей SPb Startup Day

Робот-заправщик угощал энергетиком G-Drive гостей SPb Startup Day «Газпром нефть» представила на Spb Startup Day 2018 концепт роботизированной руки-манипулятора для автоматической заправки транспорта. Механический заправщик самостоятельно открыл и разлил в стаканы для участников форума тысячу пластиковых бутылок энергетика G-Drive.

Volvo Cars и NVIDIA работают над новым ИИ-компьютером для автомобилей будущего

Volvo Cars и NVIDIA работают над новым ИИ-компьютером для автомобилей будущего Производитель автомобилей премиум-класса Volvo Cars и лидер в области технологий искусственного интеллекта NVIDIA объявляют о расширении сотрудничества. Две компании объединяют усилия для совместной разработки высокотехнологичного бортового компьютера с искусственным интеллектом (ИИ) для нового поколения автомобилей Volvo.
Все новости

Роботы в России

09.08.18

Компания АРКОДИМ успешно провела первые испытания опытного образца шестиосевого промышленного робота ARKODIM с системой двойных энкодеров

Компания АРКОДИМ успешно провела первые испытания опытного образца шестиосевого промышленного робота ARKODIM с системой двойных энкодеров

Компания АРКОДИМ успешно провела первые испытания опытного образца, разрабатываемого совместно с Университетом Иннополис, шестиосевого промышленного робота ARKODIM с системой двойных энкодеров.

Данная разработка не просто попытка скопировать и догнать производителей, десятки лет, существующих уже на рынке, она позволит в скором времени освоить производство современных сверхточных коллаборативных российских промышленных роботов. Инновация заключается в наличии в суставах робота системы двойных энкодеров. Данная технология появилась в мире относительно недавно и у разных производителей свои алгоритмы работы с ней - каждый идёт своим путём.

Генеральный директор ООО «АРКОДИМ» Артём Барахтин раскрыл суть данной разработки:

Если простыми словами, то всё можно объяснить так...
Робот приводится в движение с помощью серводвигателей, крутящий момент которых передаётся на исполнительное звено посредством редукторов. На валу серводвигателя есть встроенный внутренний энкодер, который сообщает контроллеру робота положение вала. Теоретически, зная положение вала, контроллер 'понимает' положение самого робота. Но теория от практики порой сильно отличается.

У редукторов есть люфт. У новых он «заводской» и обусловлен особенностями производства. Со временем при изнашивании элементов редуктора люфты увеличиваются. Теоретически в программное обеспечение можно внести корректировку «заводского» люфта. Но точность этой корректировки будет относительной, так как разные редукторы могут отличаться показателями люфта в определённых границах.



Ещё на погрешности позиционирования влияют деформации корпуса робота и редукторов под нагрузкой.

И как раз для решения проблем с точностью позиционирования и монтируется второй энкодер на исполнительных звеньях робота. Теперь уже алгоритм понимания положения робота выглядит иначе:

  1. Контроллер даёт команду провернуться валу серводвигателя N-ое количество раз.
  2. После заданного количества поворотов вала, без учёта люфтов и деформаций, робот в идеале должен находится в некоей расчётной точке. Но из-за люфтов редуктора и деформаций корпуса, редукторов под нагрузкой, реальное положение отличается от расчётного.
  3. При движении исполнительных звеньев робота, контроллер получает ещё данные и от внешних энкодеров. Эти данные дают реальное положение робота в пространстве.
  4. Информация с внешнего и внутреннего энкодеров позволяет нам определить деформации редуктора. Зная его коэффициент жёсткости, мы можем определить момент, возникающий в суставе робота. Дальше, объединяя информацию по всем двигателям, мы сможем получить величину силы, приложенной к исполнительному органу робота. Эта информация позволит нам оценить деформации не только в редукторах, но и в корпусе робота и компенсировать её программно (получить поправочные коэффициенты).
  5. Контроллер сравнивает полученные данные от внутренних и внешних энкодеров, анализирует люфты и деформации. В результате анализа он выходит на некие поправочные коэффициенты, которые будут автоматически на лету учитываться при движении робота. Анализ и корректировка происходят постоянно во время работы робота, что в результате сильно повышает его точность позиционирования.

 


Немного, другими словами, и чем отличается данная разработка от уже имеющихся у разных производителей.

Суть в том, что один энкодер стоит на валу двигателя, а второй... а вот во втором все и различия. Кто-то ставит сразу после редуктора и тем самым убирает погрешность позиционирования, связанную с люфтом. У нас же стоит на корпусе самого звена робота и высчитывает погрешности, связанные не только с люфтом в редукторах, но и с деформациями самого корпуса робота в связи с приложенным к нему усилию при перемещении тех или иных объектов.

Сейчас производители один раз калибруют робота на заводе и продают. Под действием разных нагрузок робот испытывает разные деформации и его точность всегда разная в зависимости от того, какой груз он перемещает. Наш же робот сам себя калибрует во время движения на лету. Т.е. каждый пройденный миллиметр даёт информацию для калибровки прохождения следующего миллиметра - всё в реальном времени. И самое главное не зависит от груза. Т.е. робот может одновременно работать в технологическом процессе, где требуется высокоточно перемещать несколько разных предметов разного веса.

В общем предпатентный поиск показал, что наш робот тянет на изобретение!!!

Испытание показало, что опытный образец робота уверенно держит десятую долю миллиметра по всем трём направлениям. И это всего лишь первые испытания.

Видео. Тестирование российского шестиосевого робота ARKODIM с системой двойных энкодеров

Источник: http://www.arkodimpro.ru/

Автор : Артём Барахтин


Добавить комментарий



Смотрите также: