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　　一流感測技術精簡機器人設計制造操作過程

　　國際金屬加工網

　　一流制造 ◇ 系列技術講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人行業(yè)典型研討會

　　過去,機器人制造是一個非常困難、容易出錯且費時的操作過程,即使采用由奧爾奈構成的器同時實現(xiàn)對環(huán)境的感應,而那些器中許多部件都不能有效地相互配合,CPU缺乏足夠的潛能從數個感應器搜集重要信息并處置那些重要信息。下面我們以超電磁波距感應器為例進行說明機器人設計制造的操作過程。

構建超電磁波感應器首先須要一個超電磁波換能器,然后搭建一些USB電路用來發(fā)送脈沖,和記錄回到訊號的天數。連接機器人CPU的USB由指示測試起始天數的輸出訊號和科洛涅縣觀測計時器計數值的輸入訊號組成。CPU獲取所用的總天數并將這個天數轉換成距。如果須要處置分路科洛涅縣,硬體則會顯得更加繁雜。此種設計不僅受軟硬體局限性的困擾,而且所有的東西都在內部生產,因此減少了生產成本和上市天數。隨著天數推移,CPU的機能顯得越來越強大,以往由單獨硬體處置的各項任務都可由CPU完成。

　　通過CPU執(zhí)行科洛涅縣回到處置各項任務,能開發(fā)出繁雜的分路科洛涅縣處置演算法。這樣一來降低了硬體部份的繁雜度,進而降低了生產成本,不過軟件編程操作過程依然費時,即使大多數硬體及其軟件BIOS是定制的。由于軟件顯得更加繁雜,因而使當時的CPU經濟負擔很重。那時,為了解決這個問題,通常采用數個CPU,然而卻導致潛在的競爭條件、互斥和一些很難重現(xiàn)的各種奇怪問題。

今天,采用整套的、配有各種硬體外設的中央處理器或微CPU板已相當普遍。那些外設通常提供硬體USB遠距機能,比如計時器和通訊匯流排,常用的通訊匯流排有RS-232、USB、I2C或CAN匯流排。采用USB磁盤減輕了軟件同時實現(xiàn)的經濟負擔。目前許多感應器利用常用匯流排進行通訊,進而精簡了USB設計。如圖3所示。

　　許多感應器還減少了處置潛能,進而能搜集經過預處置的更高等級的統(tǒng)計數據。感應器的工作不是傳送收發(fā)聲吶科洛涅縣訊號所需的天數(毫秒),而是調查報告距某個物體的遠近(毫米),搜集到的統(tǒng)計數據能得到更有效的處置。這樣主CPU就不必進行低等級的運算,而去從事更高等級的各項任務,比如功能定位和繪制世界地圖。

　　圖1:超電磁波距感應器控制系統(tǒng)SimRank。

圖2:帶輔助CPU的聲吶控制系統(tǒng)。

　　圖3:帶USBUSB的感應器控制系統(tǒng)。

　　借助于大量整套的感應器USB(比如通訊信道、軟件磁盤和處置檢測統(tǒng)計數據的演算法),研發(fā)技師就能更快速地開發(fā)和提出解決方案,進而贏得面市天數上的優(yōu)勢。開發(fā)機器人機能的經濟負擔從研發(fā)技師轉移到了感應器提供者身上。

　　感應器控制系統(tǒng)將繼續(xù)受到低生產成本處置潛能和統(tǒng)計數據處置演算法的影響。受此種快速增長影響最大的是“感應器結合”,即感應器統(tǒng)計數據流由數個感應器搜集并處置,以產生智能且精確重要資金流。感應器統(tǒng)計數據結合在一起,形成單一的環(huán)境。如圖四所示,將紅外線距感應器與聲吶配合,能觀測到多種材料和情形,這是一般而言器件所不可能獨立同時實現(xiàn)的。

　　圖4:超電磁波和紅外線感應器“結合”在一起。

成形的軟件演算法拓展出許多令人難忘的應用領域,比如面部識別。幾年之前,由于處置潛能不足,還無法實時同時實現(xiàn)此種機能。而現(xiàn)在,已有產品能實時處置眾多面孔識別。很快,感應器控制系統(tǒng)將不再僅僅調查報告“目標在后方2米左右”,而是調查報告“王良太在后方2米左右”。

　　功能定位和世界地圖描寫是另外一個技術應用領域,近年來業(yè)界為此技術的興趣不斷減少。已經有多種整套的SLAM(同步功能定位與世界地圖描寫)演算法同時實現(xiàn)可被免費采用或只需支付很低的費用。此種趨勢在許多軟件應用領域都在出現(xiàn),并且會繼續(xù)發(fā)展。

在立體聽覺應用領域也出現(xiàn)了令人難忘的快速增長。一般而言相機所產生的重要信息量可能非常大,但是立體聽覺使重要信息量更大,即使須要兩部相機同時工作。這在通訊信道、處置潛能和軟件演算法成形之前,只是一個遙遠的可能性。而今,整套的控制系統(tǒng)就能同時實現(xiàn)距觀測。隨著那些控制系統(tǒng)不斷改進,它們的速度和精度使其成為其他形式的距測量可選方案。超電磁波、紅外線和立體聽覺的“結合”控制系統(tǒng)將能夠在任何卜利達。

　　未來,感測技術將不斷發(fā)展。機器人能夠有效處置的感應器數量將具有與這一趨勢所預測的“晶體管集成速度”相似的快速增長曲線。

　　: Jon Mandrell

　　jmandrell(暫不可見)

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