Mire jó és hogyan működik az Offline robot programozás (OLP)?

A mai bejegyzésben górcső alá vesszük azt a kérdést, hogy mire jó és hogyan működik az OLP, valamint hogy mi a kapcsolat a gépészeti tervezés és a robotszimuláció között.

 

A legutóbbi írásomban olvashattak az Offline robot programozásról (OLP), amely lehetővé teszi, hogy elszakadjunk a valós, fizikai robottól, és azt pusztán a számítógépen, a szoftverben tanítsuk. Az OLP technológia és a szimuláció vegyülete adja a RoboDK kémiai képletét. Megteremthetjük a valóság digitális mását, és annak függvényében végezhetjük el a tanítási folyamatot, ezzel elkerülve minden olyan hátrányos hatást amit a realitás korlátjai képeznek. Ez különbözteti meg a RoboDK-t az olyan módszerektől, ahol az offline programozás nem találkozik a szimulációval és nem tudjuk folyamatosan nyomon követni, hogy a megírt program milyen hatással lesz a fizikai robotra, vagy annak tényleges környezetére.

Miután a szimulációt összeállítottuk, azt a RoboDK  a Robot processzora számára is „emészthető” kóddá fordítja le. Az így létrejött programkódot pedig akár közvetlenül a robotra is feltölthetjük.

Vegyünk egy egyszerű példát:

Képzeljük csak el, hogy egy új gyártócellával szeretnénk bővíteni az üzemünket, de nem vagyunk biztosak benne, hogy egyáltalán van-e elég helyünk, hogy ezt megtehessük. Magától értetődő, hogy a cellát azelőtt nem érdemes megvenni, míg nem vagyunk biztosak abban, hogy azt használni is tudjuk majd. Talán a legegyszerűbb megoldás ebben az esetben, ha felvesszük a fizikai környezet valós méreteit, majd azok segítségével egyszerűen tudjuk modellezni például a gyártócsarnok falait, vagy esetleg az elhelyezni kívánt gép környezetében lévő objektumokat. Miután elkészültünk a modellekkel az RDK-ban ütközésvizsgálatokat végezhetünk. Így nem csak arról győződhetünk meg, hogy az új gyártóegységünk vagy robotunk elfér az adott helyen, de arról is, hogy a betanított folyamat végzése közben nem ütközik semmivel. Könnyedén tesztelhetem továbbá azt is, hogy milyen szerszámfej lesz a legalkalmasabb a procedúra elvégzésére.

Mondanom sem kell, hogy ezeket a valós robottal kipróbálni költséges és időigényes játék lenne. Persze ez csak kettő, a számos olyan példa közül, amelyre használhatjuk a robotszimulációt.

Az iparban természetesen a változók végtelen sora vár ránk, ha egy adott feladatot kell megoldanunk. Ugyanúgy igaz lehet ez egy robot telepítésére, vagy egy már meglévő gép új feladatra való betanítására. Legyen az egy festési, marási, esetleg hegesztési vagy anyagmozgatási feladat de beszélhetnénk akár additív megmunkálásról is. A szimulációnkhoz szükséges modellek megtervezésére a RoboDK azonban nem alkalmas, vele már csak a meglévő modellfájlok beimportálása esetén tudunk dolgozni. A gépészeti tervezést egy másik programban kell elvégeznünk. Erre pedig tökéletes felületet biztosít például a Solid Edge. Nem csak az olyan egyszerű dolgokra lehet gondolni, mint az általam felhozott téma: akár teljesen saját robot modelleket is tervezhetünk, melyekkel később ugyanúgy dolgozhatunk.

Természetesen a RoboDK mindennel kapcsolatban szabad kezet ad, ugyanúgy használhatunk bármilyen kompatibilis tervezőszoftvert, vagy válogathatunk számos gyártó termékei közül a robotkönyvtárban. Ez egy univerzális megoldás, ami nem szűkíti le a lehetőségeinket, hiszen nem kell már a tervezés megkezdése előtt elköteleződnünk valamelyik Brand mellett. Tovább segíti dolgunkat, hogy a programban számos „post processor” érhető el, azaz rengeteg specifikus robotra tudunk vele-kompatibilis kódot generálni.

Ne feledjék, hogy további bejegyzéseket találhatnak írott és videós formában a EPLM-blogon, én pedig szeretném megköszönni a figyelmet, viszont hallásra!

Forrás: Szabó Balázs – gyakornok

Archívum