示教器是什么?它是进行机器人手动操纵、程序编写、参数配置以及监控用的手持装置。
示教器有很多优点,让工程师们离不开它。
***个就是安全。对非协作型工业机器人进行编程,需要使用失能开关。这是一种在操作者失去行为能力,诸如死亡、失去意识或者离开控制设备时,能自动动作的开关。它一般作为失效安全的一种形式,停止机器以避免可能发生的危险。示教器使用户能够通过使用钥匙将机器人的操作模式从示教模式和无限制操作之间相互切换,从而控制失能开关。
对协作型机器人,也有一些紧急情况需要机器人自行停止工作。示教器有确保安全的保护性停机的作用。所有系统都有可能出现故障,所以操作员需要有能力控制机器人并将其行为模式切换到安全模式,以便人身进入工作单元或将机器人移至任何所需位置。示教器就是执行这些操作的***有效工具。
第二个优点为监控。示教器可以用来监控机器人和工作单元中的所有设备是否存在行为错误并报警,更甚者可以判断机器人可能的行为错误。在程序运行时,示教器是了解机器人操作以及整个程序控制位置的窗口。
第三个优点为测试。示教器也是测试机器人新程序的好工具和好方法,而且方便快捷。当然,除了用示教器进行测试,还可以通过第三方工具(例如OLRP 应用程序)完成测试。与OLRP 相比,示教器可以更快更便捷地完成一些简单编程任务。OLRP 的软件工具非常适合具有数百或数千个点的应用程序,例如焊接所需的复杂路径。但是,许多工作并不涉及这种复杂的动作。例如,机器人的拉伸,拾取和放置,直线焊接和点胶之类的编程。这些操作非常简单,需要迅速完成,特别是在高复杂度,小批量的生产环境中,以减少切换时间的影响。当然,无论用什么工具,都必须在操作员的监督下以慢速进行,防止错误导致的硬件损坏。在此测试期间,操作员检查机器人与工作单元中的硬件(例如机床)之间的间隙。使用示教器执行的其他测试活动包括示教基本框架和工具框架,操作员可以缓慢运行机器人以确认其如何在工作单元中移动,还可以验证工作单元中机器人及其工装工具的作用范围。
第四个优点是,示教器可以对机器人程序进行实时调整。有时机器人可能种种原因错误地沿一个方向漂移一定距离,从而导致精度降低;再比如,有一种常见问题是机械臂末端工具(End of Arm Tooling, EOAT )对齐不正确或无法到达零件。另外,模拟状态与现实世界不完全匹配时,比如当机器人在第七轴导轨上移动(即通过示教器手动移动)时,仿真模拟基本期望该运动是***无抖动的,但实际并非如此。诸如此类,示教器能够起到补偿的作用,虽然作用很小,但即使补偿1 毫米,也有可能使焊接结果得以优化到令人满意的程度。
优点五是示教器可以可靠地主动提示操作员进行所需的输入。特别是在开始新任务时,操作员可能希望暂停程序以检查零件或检查应用程序的其他区块。当应用程序运行时,他还可以使用示教器与任务交互。在OLRP 软件中是无法进行此类操作的。
优点六是示教器可在工作单元中集成许多组件,例如激光扫描仪,堆栈灯等。操作员将程序加载到机器人上,然后编写子程序,以协调机器人的运动与工作单元中的其他组件的活动。这些子程序的编码也由示教器执行。许多工厂都有特定开发的子程序,例如用于零件下架的子程序,可以很容易地将其保留在示教器中。而在OLRP 中,相应的工作无法做到。
示教器的第七个优点是它允许用户添加控制逻辑。一旦操作员创建并测试了他的程序,他就需要运行数十个零件。使用示教器,他可以添加控制逻辑,使应用程序可以在无人看管的情况下运行,通常可以与工作单元中的其他机器人或设备配合使用。相反,大多数OLRP 软件既没有内置的控制逻辑结构,也不允许添加它。
***后,示教器提供了在配置应用程序和执行应用程序之间的高度交互作用。因为不需要从其他设备传输程序,所以操作员可以快速有效地执行任务。
说完优点,那么再说缺点。如今,大多数的示教器都是各***独立开发的,不能共享,难以使用,比如几家著名的机器人供应商,Kuka 、ABB 和发那科,它们的示教器不能混用。许多示教器也缺乏我们日常设备所期望的部分基本功能,比方说简单的复制和粘贴,在许多当前型号上也是不可能的。
因此,示教器需要革新。有些公司已经有了一些成果。革新后的示教器可以减少或消除了使用机器人系统所需的培训以及机器人停机时间。此外,它还允许部署更多的机器人系统并对其进行更快速的编程。借助可视化编程软件,如Task Canvas (可在READY Robotics 的Forge / Os 接口上运行),该软件的用途广泛,足以控制几乎所有***的工业机器人。当前全世界有70 多种知名***的机器人,每个机器人都有自己的示教器和控制软件。另外,几乎每种机器人都有独特的编程或脚本语言,需要大量培训才能确保正确使用。革新后的示教器也不再需要复杂的机器人编程语言,它具有直观的触摸屏界面,而不是让操作员必须通过键盘访问的复杂菜单。
总之,示教器一直是并且仍然是机器人生态系统的关键部分。我们需要学习并了解它,从而让它为我们更好的服务。
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