Optimierung von Roboterbahnen in der Fertigung

Die Nutzung von Robotern in der Fertigung kann viel Platz und hohe Flexibilität bieten. Das hilft dabei, Produkte zu erstellen, die grösser und komplexer sind. Ein Bereich, wo Roboter richtig glänzen, ist die additive Fertigung. Diese Methode ermöglicht das 3D-Drucken von komplizierten Formen und bringt grosse Vorteile wie das Fehlen von Stützstrukturen, stärkere Bauweisen und bessere Oberflächenfinish.

Die Trajektorienplanung ist super wichtig in der robotergestützten Fertigung, weil sie die Qualität der Endprodukte beeinflusst. Jeder Schritt, wie sich Roboter bewegen, muss genau durchdacht werden. Für jede Position, wo ein Werkzeug angewendet wird, ist es wichtig, die Position, Geschwindigkeit und Bewegung des Roboters anzupassen. Dieses Papier spricht über einen neuen Weg, um diese Bewegungen effektiv zu planen.

#Der Bedarf an Optimierung

In einem Szenario, wo Roboter in der Fertigung helfen, ist es eine gängige Herausforderung, zu bestimmen, wie man sich basierend auf einer Reihe von Punkten bewegt. Diese Punkte markieren, wo das Werkzeug das Material berührt. An jedem Punkt müssen wir drei Dinge planen: die Richtung des Werkzeugs, seine Geschwindigkeit und wie der Roboter seine Bewegungen anpassen kann. Wenn wir uns bestehende Methoden ansehen, behandeln sie diese Faktoren normalerweise separat, was oft zu suboptimalen Ergebnissen führt.

Der Fokus dieses Papiers ist es, eine Methode vorzuschlagen, die es ermöglicht, all diese Faktoren gleichzeitig zu berücksichtigen, während die Fertigungsbeschränkungen respektiert werden. Da ein Werkzeugweg eine grosse Anzahl von Punkten – manchmal über 8.000 – haben kann, muss die Planung effizient sein, selbst mit begrenzten Computerressourcen. Daher wird eine neue Methode eingeführt, um dieses Problem anzugehen.

#Verwandte Arbeiten

Es gibt viele Methoden, die sich mit Werkzeugorientierungen, kinematischer Redundanz und sanften Bewegungen in der robotergestützten Fertigung beschäftigen. Traditionell wurden Werkzeugorientierungen für das 3D-Drucken basierend auf Schichtformen gewählt, um eine gute Haftung sicherzustellen. Im Gegensatz dazu zielen viele Methoden für subtraktive Fertigung wie Fräsen darauf ab, die Effizienz der Werkzeugbewegung zu verbessern, ohne Fehler zu verursachen.

Nachdem die Werkzeugorientierung festgelegt ist, müssen die Roboter oft anpassen, wie sie sich bewegen. In einem Szenario, wo ein 5-Grad-Bewegungspfad von einem 6-Grad-Roboter ausgeführt wird, gibt es oft einen redundanten Freiheitsgrad. Einige Strategien arbeiten Schritt für Schritt, um diese Redundanz anzupassen, während andere versuchen, alle Bewegungen auf einmal zu optimieren.

Mehrere neuere Methoden suchen nach Wegen, sowohl die Werkzeugorientierung als auch die Roboterbewegungen gleichzeitig zu optimieren. Unter diesen stechen einige Techniken wegen ihrer Effizienz bei der Lösung komplexer Bewegungsprobleme hervor.

Allerdings haben viele dieser Methoden Einschränkungen. Sie konzentrieren sich normalerweise auf ein oder zwei Aspekte der Trajektorienplanung, was es schwierig macht, wirklich optimale Ergebnisse zu erzielen. Ausserdem haben viele Methoden Schwierigkeiten mit der Rechenzeit und dem Speicherverbrauch, wenn ein Werkzeugweg eine hohe Anzahl von Punkten hat.

Es gibt einen klaren Bedarf für eine gleichzeitige Methode, die Bewegung in Systemen mit mehreren Robotern optimiert.

#Die vorgeschlagene Methode

Dieses Papier stellt eine Methode vor, die sich auf zwei Robotergelenke konzentriert, die zusammenarbeiten. Ein spezifisches Modell für diese Arme wird entwickelt. Die Kriterien für sanfte Bewegungen werden basierend darauf definiert, wie schnell sich die Gelenke bewegen können. Einschränkungen werden dann für Orientierungen und wie sich das Werkzeug bewegt, festgelegt.

Mit all dem im Hinterkopf entwickeln wir eine Methode, um die Werkzeugorientierung gemeinsam zu planen, die redundanten Bewegungen der Roboter zu managen und die Zeitplanung des gesamten Prozesses zu optimieren. Ziel ist es, die Bewegungen des Roboters für einen Pfad mit vielen Punkten zu glätten.

#Wichtige Beiträge

Die Hauptbeiträge dieser Arbeit umfassen:

• Einen neuen Ansatz, der Werkzeugorientierung, redundante Bewegungen und Fertigungszeit zusammen betrachtet, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
• Eine effiziente Möglichkeit, Bewegungen für Pfade mit vielen Punkten zu berechnen, unter Verwendung einer Methode, die parallele Verarbeitung ermöglicht, um Zeit zu sparen.
• Einen allgemeinen Ansatz, der sowohl mit einzelnen als auch mit dualen Robotersystemen funktioniert und notwendige Fertigungsbeschränkungen integriert.

#Problembeschreibung

#Kinematisches Modell für ein Dual-Roboter-System

Das Papier strukturiert ein kinematisches Modell für ein Zwei-Roboter-System, bei dem ein Roboter den Druckkopf hält und der andere das Werkstück. Jeder Wegpunkt entlang des Werkzeugwegs ist entscheidend, da er präzise durch das Werkzeug nachverfolgt werden muss.

Zum Beispiel, in einem Dual-Roboter-Setup, ist der erste Roboter (Roboter A) für das Drucken verantwortlich, während der zweite Roboter (Roboter B) das Werkstück positioniert. Jeder Roboter arbeitet innerhalb seines Koordinatensystems. Die Handhabung von Wegpunkten und die Beziehung zwischen den beiden Robotern bilden die Grundlage des vorgeschlagenen Systems.

#Überlegungen zur Fertigungszeit

Die Fertigungszeit ist entscheidend und bezieht sich darauf, wie lange das Werkzeug benötigt, um von einem Punkt zum anderen zu gelangen. Diese Zeit kann ebenfalls optimiert werden, was die Geschwindigkeit des Werkzeugs und wie sanft es während des gesamten Prozesses arbeitet, beeinflusst.

#Messung der kinematischen Glätte

Kinematische Glätte ist eine Methode, um zu bewerten, wie sanft Roboter sich bewegen können. Sie wird basierend auf der Geschwindigkeit, Beschleunigung und dem Geschwindigkeitswechsel (Jerk) jedes Gelenks im Robotersystem gemessen. Sanfte Bewegungen sind wichtig, weil sie zu einer besseren Qualität der Fertigung führen.

#Fertigungsanforderungen

#Orientierungsbeschränkungen

Bei der Ausrichtung des Werkzeugs müssen mehrere Beschränkungen beachtet werden, z.B. sicherzustellen, dass das Werkzeug mit der Oberfläche, an der es arbeitet, ausgerichtet ist. Wenn das Werkzeug den richtigen Winkel nicht beibehält, leidet die Qualität der Materialanwendung. Daher sind sorgfältige Grenzen für die Werkzeugorientierung in Bezug auf Schwerkraft und die Oberfläche des Werkstücks unerlässlich.

#Kontrolle der Werkzeugbewegung

Die Bewegung des Werkzeugs muss kontrolliert werden, um eine effektive Fertigung zu gewährleisten. Beispielsweise kann zu schnelles Durchfahren von scharfen Kurven zu Problemen mit der Haftung der Materialien führen. Daher werden Grenzen für die Geschwindigkeit und Beschleunigung des Werkzeugs festgelegt, um die Qualität während des Betriebs zu erhalten.

#Einschränkungen durch Extrusionsgeschwindigkeit

Schliesslich müssen die Roboter beim Durchlaufen von Punkten bestimmte Geschwindigkeitsgrenzen einhalten, da die Art und Weise, wie Materialien aufgetragen werden, Beschränkungen hat. Das gewährleistet, dass das Material korrekt abgelagert wird, was zur Qualität des Endprodukts beiträgt.

#Optimierungsherausforderung

Der im Papier etablierte Optimierungsrahmen berücksichtigt all diese Aspekte. Bei der Definition des Optimierungsproblems muss sichergestellt werden, dass die Werkzeugorientierungen, Roboterbewegungen und die Zeitplanung alle berücksichtigt werden. Das führt zu einer umfassenden Lösung, die die verschiedenen kinematischen Herausforderungen im Dual-Roboter-System anspricht.

#Numerischer Rechenansatz

Das Optimierungsproblem ist ziemlich komplex und benötigt eine Methode, um es effizient zu lösen. Der vorgeschlagene Rahmen verwendet einen Initialisierungsansatz, der hilft, schneller zu einer Lösung zu gelangen. Er beinhaltet die Schätzung der Anfangspositionen und deren Anpassung, um Probleme während der Trajektorienplanung zu vermeiden.

Die Rechenstrategie umfasst die Zerlegung des Gesamtproblems in kleinere Teile, was eine handhabbare Verarbeitung ermöglicht. Diese Methode nutzt paralleles Rechnen, was den Lösungsprozess erheblich beschleunigt.

#Kollisionsdetektion

Es ist wichtig sicherzustellen, dass Roboter beim Arbeiten nicht kollidieren. Um dies zu adressieren, diskutiert das Papier die Anwendung eines proxy-basierten Kollisionsdetektionssystems. Durch das Trainieren von Modellen, die potenzielle Kollisionen basierend auf den Bewegungen des Roboters vorhersagen können, zielt die vorgeschlagene Methode darauf ab, die Genauigkeit der Trajektorienplanung zu verbessern.

#Implementierung und Ergebnisse

#Physikalische Experimente

Die Effektivität der vorgeschlagenen Methode wird durch Experimente mit dualen Robotern verifiziert. Diese Roboter führen geplante Pfade aus, und verschiedene Metriken werden gesammelt, um den Erfolg der Optimierung zu bestimmen.

Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen, dass es eine spürbare Verbesserung in der Qualität der hergestellten Oberflächen gibt. Die Roboter zeigen viel sanftere Bewegungen, was zu einer besseren Gesamtleistung führt.

#Vergleich mit anderen Methoden

Das Papier vergleicht die neu vorgeschlagene Methode mit traditionellen Ansätzen. In verschiedenen Testfällen wird deutlich, dass der gleichzeitige Optimierungsrahmen bestehende Methoden, insbesondere in Bezug auf Recheneffizienz und Qualität der Endprodukte, deutlich übertrifft.

#Fazit

Dieses Papier führt einen umfassenden Rahmen zur Optimierung von Trajektorien in der robotergestützten Fertigung ein. Indem es gleichzeitig Robotermovements, Werkzeugorientierung und Zeitplanung anspricht, bietet die vorgestellte Methode eine erhebliche Verbesserung sowohl in der Effizienz als auch in der Qualität der Fertigungsprozesse. Durch Simulationen und physikalische Experimente wird die Wirksamkeit dieses Ansatzes validiert, was sein Potenzial für reale Anwendungen demonstriert.

In Zukunft könnten Verbesserungen in der Kollisionsdetektion und Methoden zum effizienteren Lernen von Proxy-Funktionen diesen Ansatz weiter verfeinern und den Weg für noch bessere Ergebnisse in der Roboterfertigung ebnen.