使用机器人运动规划师的10个竞争优势

运动规划器减少了动手编程的数量,但使用它在商业上有意义吗?以下是十大有竞争力的福利。

自从我们介绍了新的PRM运动规划功能在最近的RoboDK更新中,我们一直在研究如何使用运动规划来改进机器人编程。

这项新功能可以在机器人的工作空间内自动创建无碰撞路径。它可以让机器人避免碰撞,而不需要你花费大量额外的时间编程。

但是,与任何新功能一样,您必须问自己的重要问题是:对我来说,使用运动规划器在业务上有意义吗?

答案是:极有可能!

下面是使用机器人运动规划器的10个优势。

1.高的灵活性

运动规划器让你可以和机器人一起完成任务,否则这些任务非常困难或不可能完成。它允许你将机器人放在几乎任何环境中,并快速生成在该环境中移动的无碰撞路径。

这有什么竞争力?

通过改善机器人可以完成的任务数量和它可以工作的环境,规划器提高了整个机器人系统的灵活性。这从整体上提高了机器人的投资回报率和生产率。

2.节省动手时间

编程时间是要花钱的,但如果编程是自动进行的,就不需要花钱了。运动规划唯一耗时的方面是自动生成无碰撞地图需要很长时间。这样做的好处是,在这段时间里你不需要做任何事情。

这有什么竞争力?

通过在耗时的编程过程中解放出来,您可以将宝贵的时间投入到其他富有成效的任务中。

3.真实的模拟

一个好的离线程序员不需要完全现实。它只需要足够现实,以允许精确的编程。然而,在模拟中添加更多的对象会使其更加真实,并有助于避免现实世界中的潜在碰撞。即使这些额外的对象存在,规划器也可以避免碰撞。

这有什么竞争力?

当模拟和现实世界相似时,调试机器人程序所需的时间更少,从而实现更高效的编程。

4.有效的运动

当碰撞映射足够大时,规划器产生的运动将非常有效。麻省理工的研究人员发现良好的运动规划可以使机器人运动更快更有效。

这有什么竞争力?

提高机器人的运动效率将使其更具生产力。

5.更低的功耗

运动计划运动效率的提高也降低了功耗。即使是机器人动作上的微小变化也会产生巨大的影响。瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员他们发现,即使机器人的轨迹发生非常微小的变化,也能减少30%的能源消耗。

这有什么竞争力?

通过降低机器人的能量消耗,降低了机器人的运行成本。

6.简单的编程

使用运动规划器的一个明显的好处是,它变得更容易编程机器人。这可以减少花费的时间学习机器人编程提高了机器人程序的质量。

这有什么竞争力?

更简单的编程意味着花在培训程序员和编程机器人上的时间更少,这意味着工人可以把时间花在其他生产性任务上。

7.凌乱/复杂的工作区

避免碰撞的最好方法是从机器人工作区中移除所有不必要的物品.然而,有时工作空间并不像我们所希望的那样清晰和整洁。例如,在工作区中间可能有一个柱子。运动规划器允许您通过将这些额外的障碍物添加到模拟中并自动避开它们来处理它们。

这有什么竞争力?

能够处理障碍可以增加你工作地板上机器人可以操作的可行区域的数量。这为真正需要清晰空间的操作腾出了不那么杂乱的空间。

8.更好地利用工作空间

机器人工作区并不总是直观地易于理解。仅仅通过观察机器人,我们并不总是知道工作空间的哪些区域对于特定的模型来说是最灵巧的。因此,我们可能会在机器人工作空间的一个不太完美的区域计划一个运动。计划表可以让我们清楚地看到哪些区域最适合大多数运动。

这有什么竞争力?

通过更好地了解机器人工作空间的最佳区域,我们可以充分利用其功能,并从我们的投资中获得最大收益。

9.多个操作

运动规划器允许您在同一程序中的多个任务之间轻松切换,而无需增加额外的编程步骤。机器人是多任务处理的好方法,因为各种原因。你可以把所有的编程工作都集中在每个任务的重要部分,而把大的运动留给运动规划师。

这有什么竞争力?

通过允许您在同一工作空间内轻松地将多个机器人任务连接在一起,您可以提高整个流程的生产力。

10.易于获取

如果您正在使用RoboDK,新的PRM运动规划器集成到软件中,具有易于使用的向导。这使得它与大多数需要大量额外编程的机器人运动规划器有很大不同即使只是为了让它们工作

RoboDK运动规划器易于理解和使用,有专门的文档来指导你。

这有什么竞争力?

更精简的软件工作流程总是更具竞争力。当您不必在不同的软件包之间切换时,这意味着您可以花更多的时间来做对您的业务最重要的生产性工作。最终,这将有利于你的整个业务。

你认为这些好处中哪一个与你的业务最相关?请在下面的评论中告诉我们,或者加入讨论LinkedIn推特Facebook,Instagram或在RoboDK论坛

关于Alex Owen-Hill

亚历克斯·欧文-希尔是一名自由撰稿人和公共演说家,他的博客主题广泛,包括科学、CreateClarifyArticulate.com的演讲技巧、讲故事和(当然)机器人。他在马德里理工大学完成了远程机器人博士学位,这是与欧洲核子研究中心合作的PURESAFE项目的一部分。作为一名正在恢复的学者,他通过撰写关于工业机器人的博客,在机器人世界站稳了脚跟。

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