RobotControl boleh dikategorikan ke dalam kawalan dalam ruang bersama dan kawalan di ruang Cartesian. Bagi robot berbilang sendi, kawalan ruang bersama adalah kawalan untuk pembolehubah pada setiap sendi robot, dan kawalan ruang Cartesian adalah kawalan untuk pembolehubah pada akhir robot. Menurut kuantiti kawalan yang berbeza, kawalan robot boleh dikategorikan ke dalam: kawalan kedudukan, kawalan halaju, kawalan pecutan, kawalan daya, kawalan hibrid kedudukan dan kawalan getaran.
Menurut tugas operasi yang berbeza, kawalan robot boleh dibahagikan kepada empat kaedah kawalan: kawalan titik, kawalan trajektori berterusan, kawalan daya (tork) dan kawalan pintar. Dalam makalah ini, empat kaedah kawalan diperkenalkan dari pembahagian tugas operasi.
1, mod kawalan kedudukan titik (PTP)
Kawalan titik dalam bidang industri mekatronik dan robotik dan pelbagai aplikasi, pembuatan jentera di alat mesin CNC untuk penjejakan kontur bahagian, kawalan robot perindustrian akhir kawalan dan laluan robot berjalan dan sebagainya adalah aplikasi tipikal sistem kawalan titik .
Di dalam kawalan, robot perindustrian dikehendaki dapat bergerak dengan cepat dan tepat antara titik jiran, dan tidak ada ketetapan pada trajektori pergerakan untuk mencapai titik sasaran.
Ketepatan kedudukan dan masa yang diperlukan untuk pergerakan adalah dua petunjuk teknikal utama kaedah kawalan ini. Oleh kerana kaedah kawalan ini mudah direalisasikan dan tidak memerlukan ketepatan kedudukan yang tinggi, ia sering digunakan dalam operasi seperti pemuatan dan pemunggahan, pengendalian, kimpalan tempat, dan penyisipan komponen pada papan litar, yang hanya memerlukan kedudukan akhir -Effector dikekalkan dengan tepat pada titik sasaran. Pendekatan ini agak mudah, tetapi agak sukar untuk mencapai ketepatan kedudukan 2 hingga 3 um.
Sistem kawalan titik sebenarnya adalah sistem servo kedudukan, struktur asas dan komposisi mereka pada dasarnya sama, hanya memberi tumpuan kepada perkara yang berbeza, kerumitan kawalan mereka juga berbeza; Menurut kaedah maklum balas, boleh dibahagikan kepada sistem gelung tertutup, sistem gelung separuh tertutup dan sistem gelung terbuka.
2, Mod Kawalan Trajektori Berterusan (CP)
Kawalan titik PTP, kelajuan permulaan dan akhir ialah 0, di mana terdapat pelbagai kaedah perancangan kelajuan.
Kawalan CP adalah kawalan berterusan kedudukan robot robot perindustrian di ruang operasi, kelajuan titik tengah bukan 0, pergerakan yang koheren, melalui kelajuan melihat ke depan untuk mendapatkan saiz kelajuan setiap titik. Kawalan trajektori secara amnya terutamanya menggunakan kaedah kelajuan Look Awah: Had kelajuan ke hadapan, had kelajuan sudut, had kelajuan ke belakang, had kelajuan maksimum, had kelajuan ralat kontur.
Kaedah kawalan ini memerlukannya untuk bergerak dengan ketat mengikut trajektori dan kelajuan yang telah ditetapkan dalam julat ketepatan tertentu, dan kelajuan dikawal, trajektori itu lancar, dan pergerakannya lancar untuk menyelesaikan tugas -tugas operasi.
Sendi robot perindustrian secara berterusan dan serentak menjalankan pergerakan yang sama, dan efektor akhir dapat membentuk trajektori yang berterusan. Petunjuk teknikal utama kaedah kawalan ini adalah ketepatan penjejakan trajektori dan kelancaran postur efektor akhir robot perindustrian, biasanya kimpalan arka, lukisan, deburring dan ujian robot menggunakan kaedah kawalan ini.
Kaedah kawalan 3, daya (tork)
Dengan memperluas sempadan permohonan robot, penglihatan sahaja tidak dapat memenuhi kerumitan aplikasi sebenar, adalah perlu untuk memperkenalkan output kawalan daya / tork, atau daya / tork sebagai maklum balas gelung tertutup ke dalam kawalan.
Dalam perhimpunan, mencengkam dan meletakkan objek, dan lain -lain, sebagai tambahan kepada keperluan kedudukan yang tepat, tetapi juga memerlukan penggunaan daya atau tork mestilah sesuai, adalah perlu untuk menggunakan mod servo (tork). Prinsip kawalan jenis ini pada dasarnya sama dengan kawalan servo kedudukan, kecuali bahawa input dan maklum balas bukan isyarat kedudukan tetapi isyarat (tork), jadi mesti ada sensor daya (tork) dalam sistem. Kadang -kadang juga menggunakan fungsi jarak dekat, gelongsor dan lain -lain untuk kawalan penyesuaian.
Kerana hubungan antara lengan robot dan permukaan kerja sering merupakan permukaan kompleks yang tidak diketahui, jadi penderiaan daya/tork ini juga harus mempunyai keupayaan pelbagai dimensi.
4, kaedah kawalan pintar
Kawalan pintar robot adalah mod kawalan dengan pemprosesan maklumat pintar dan maklum balas maklumat pintar serta pengambilan keputusan kawalan pintar, mendapatkan pengetahuan tentang persekitaran sekitar melalui sensor (seperti kamera, sensor imej, pemancar ultrasonik, laser, getah konduktif, Komponen piezoelektrik, komponen pneumatik, suis perjalanan, dan komponen elektro mekanikal lain) dan membuat keputusan yang sepadan berdasarkan pengetahuan dalamannya sendiri asas.
Perkembangan teknologi kawalan pintar bergantung kepada perkembangan pesat kecerdasan buatan seperti rangkaian saraf buatan, algoritma genetik, algoritma genetik, sistem pakar dan sebagainya. Dalam tahun -tahun kebelakangan ini, teknologi kawalan pintar telah berkembang dengan ketara, dan teori kawalan kabur dan teori rangkaian saraf buatan, serta gabungan kedua -duanya, telah meningkatkan kelajuan dan ketepatan robot. Aplikasi utama seperti Kawalan Penjejakan Robot Multi-Bersama, Kawalan Robot Lunar, Mengatasi Kawalan Robot, Kawalan Robot Memasak dan sebagainya.
Kawalan pintar robot boleh dibahagikan lagi kepada: kawalan kabur, kawalan penyesuaian, kawalan optimum, kawalan rangkaian saraf, kawalan rangkaian saraf kabur, kawalan pakar dan sebagainya.
Dengan penambahan teknologi kawalan pintar, robot perindustrian benar -benar pintar, tetapi juga yang paling sukar untuk direalisasikan, pada algoritma, komponen sejak serius.
Pada masa ini, robot perindustrian, dalam kebanyakan kes, masih berada di bahagian bawah tahap kawalan lokalisasi spatial, tidak ada kandungan yang bijak, masih jauh dari kecerdasan. Oleh itu, pakar robotik China dari persekitaran permohonan, robot dibahagikan kepada dua kategori, iaitu robot industri dan robot pintar.