자율 로봇을 위한 3D 데이터의 사용

최근까지, 로봇은 미리 정의되고 고정된 경로를 따르는 "블라인드" 명령 수신기였습니다. 3D 데이터를 사용하여, 로봇은 특정 상황에 유연하게 적응하고 자신의 주변 환경에 반응할 수 있습니다. 약속이 현실이 되고 있습니다. 로봇은 자율적인 직원으로 변모하고 있습니다. 혜택들: 빠른 교체 시간, 워크피스 높은 편차, 간단한 티치-인, 일관되게 높은 수준의 자동화를 통한 단순화된 부품 공급.

프로세스의 각 단계에서, 모든 우발성이 배제되었습니다. 자동화 덕분에, 대량의 유닛들을 매우 효율적으로 생산할 수 있습니다. 높은 수준의 전문화는 효율성을 더욱 향상시킵니다. 그러나, 작은 묶음(batch)의 대체 부품들을 생산하는 것이 비용 효율적이지 않기 때문에, 전문화되지만 값 비싼 장비는 유연성과 신속한 교체의 측면에서 불리합니다. 프로세스의 각 단계를 조정해야 합니다. 작은 묶음들은 종종 수작업으로 힘들게 생산되고 제조됩니다. 이것은 유연하고 비용을 절감할 수 있는 반면에, 느리고 불안정한 프로세스입니다.

로봇이 상황에 따라 적응합니다

3D 카메라 및 3D 지원 소프트웨어의 개발은, 업계가 새로운 머신 비전 기술을 개발할 수 있는 기회를 열었습니다. 3D 비전 덕분에, 2D로는 불가능했던 새로운 작업을 해결할 수 있습니다.

하나의 로봇이 분류되지 않고 겹치는 튜브용 T형관을 직접 작은 운송 상자로부터 안전하고 확실히 제거합니다. 또 다른 로봇은 대형 알루미늄 부품을 바로 컨베이어 벨트 위로 팔레트에서 내립니다. 견고한 그리퍼의 섬세한 움직임은, 첫 번째 시도에서 워크피스과의 아주 사소한 충돌도 없이 단단한 고정을 발견합니다. 이것은 사용되거나 더러운 팔레트의 부품이 과도한 캐스팅 플래시(casting flash)로 인해 종종 비뚤어지거나 기울어질 수 있음에도 이루어집니다. 로봇 공학은 이 빈 픽킹과 올바른 위치로 부품을 옮기기 위한 기술을 상당히 발전시켜야 했습니다.

Freiburg에 기반을 둔 시스템 통합 회사 isys vision은 "MIKADO Adaptive Robot Control"(또는 줄여서 ARC)에 대한 솔루션을 개발했습니다. 충돌 없는 경로 계획(path planning)이 포함된 설정 가능한 로봇 제어입니다. 역 운동학(inverse kinematics)을 사용하여, 그립 위치 또는 횡단 경로에 대한 로봇 팔의 관절 각도를 계산합니다. 워크피스 모양, 포지션, 위치 또는 주변의 가상 이미지와 같은 3D 정보는 복잡한 계산을 위한 기준점으로 사용됩니다. 시중에 나와있는 많은 로봇들이 MIKADO ARC를 사용하여 제어될 수 있고, 시간이 많이 걸리는 프로그래밍이 필요하지 않습니다. 이 로봇-보조의 자재 취급을 사용하여 작은 배치들도 생산할 수 있도록 부품을 빠르게 변경할 수 있습니다.

사용자는 Mikado ARC를 사용하여 프로세스 단계들의 순서를 쉽게 변경할 수 있습니다

3D 카메라가 상황을 캡처합니다

출력 데이터는 로봇의 최적 제어에 중요합니다. 통합 업체는 프로젝트 및 어플리케이션에 따라 적합한 3D 카메라 기술을 선택합니다. 이 결정은 방법의 일반적인 적합성뿐 아니라, 비용, 정밀도, 속도 및 신뢰할 수 있는 데이터 수집에 따라 달라집니다.

비행시간(ToF), 스테레오 비전 또는 레이저 삼각 측량과 같은 고전적인 방법의 장단점은 초기 선택 프로세스로서만 평가될 수 있습니다. 이는 오늘날 사용되는 많은 3D 카메라들이 하이브리드 시스템이기 때문이고, 하이브리드 시스템은 다수의 프로세스 특성들을 사용하여 더 넓은 범위의 용도들을 커버하고 결과들을 개선합니다.