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如何在机器人单元设计中包含力传感器

亚历克斯Owen-Hill
通过亚历克斯Owen-Hill。最后更新于2021年5月21日上午10:02
发布于2021年5月17日下午2:13

您已经决定在机器人应用程序中包括力感应。也许你的任务需要触觉反馈,灵活性,或者你需要机器人在工件上施加恒定的力。

你应该如何在你的单元设计中包括力感应?

在市场上有很多力量感应的选择。其中一些非常适合机器人应用,而另一些则不太适合。

有来自不同供应商的不同传感器,每一个都有不同的广告功能。很难判断每个力感选项将如何影响你的机器人部署的设计阶段。

在机器人技术中,力感知传统上被认为是相当复杂的。

为了使你的设计阶段尽可能简单,你应该优先考虑哪些特性?

你如何确保你不会给你的工作带来不必要的困难?

复杂力感应设计的时代已经一去不复返了

不久前,为机器人增加力传感器的主要选择是选择使用应变计技术的六轴力传感器。这些曾经是复杂的集成,需要深入的知识力的控制技术和高级编程技能。

许多人仍然认为这是事实。他们认为必须将力传感器集成到机器人设计中。他们需要对特定的任务进行力感应,他们认为他们将需要进行一些严肃的机器人编程。

但是,那些日子已经过去了。

现在有很多力量感应的选择,不需要你亲自动手进行复杂的编程和算法。与一些力感选项,增加触觉几乎不需要你的努力。

使用Robo188bet手球tiq Force Copilot与协作机器人执行力感知应用

你需要从机器人的力感知中得到什么?

首先要弄清楚的是,你所选择的力量感应选项需要什么样的能力。

看看你的机器人应用程序,确定哪些方面的任务将受益于增加的力感知。

你可以问自己这样的问题:

  • 我在做什么工作?
  • 任务中的哪些具体步骤需要力感?
  • 每一步都需要什么类型的力感应?-例如,详细插入的力反馈,重量测量,沿路径施加一致的力。
  • 要做到这一点,力感需要多精确?
  • 还有哪些任务的其他方面可以从力感中受益,但不一定需要它?

你不需要对任务的每个方面都非常清楚。然而,它有助于获得一个相当完整的图片,如何力感将影响您选择的任务。

3个基本的力感需求

无论你的具体需求是什么,它们通常可以分为三个基本类别,当涉及到找到最好的解决方案。

三种基本的力感需求是:

易用性:集成力传感器

如果您希望尽可能地减少集成时间和精力,最好的选择可能是一个具有集成力-力矩传感器的协作机器人。几年前还没有,但现在它们都可用且可靠。

最好的例子可能是通用机器人e系列,这包括在机器人本身的力扭矩传感。所提供的软件可以在不需要复杂编程的情况下处理您可能遇到的大多数情况。

灵活性:6轴力扭矩传感器

当然,许多机器人都没有集成的力传感器。在这种情况下,最好也是最常见的选择是使用外部力-扭矩传感器。

这也是最灵活的解决方案,因为您可以将传感器安装在您的特定任务最有用的位置。在某些情况下,将传感器安装在外部比安装在机器人本身的末端更有意义。

添加一个力-力矩传感器并不需要很复杂。某些传感器是非常容易使用的一系列机器人应用。

Robotiq的机器人力扭矩传感器188bet手球特殊需求:另一种技术

在某些情况下,6轴力扭矩传感可能不适用于或不需要您的特定需求。

例如,也许只需要在机器人按下按钮时检测碰撞事件。在这种情况下,使用a是有意义的简易力敏电阻器如果你不需要在其他地方进行更完整的力感应,可以连接到按钮上。

如何将力感融入到设计中

一旦你决定了你需要的传感器类型,你的设计步骤就会变得更加清晰。

用于集成力传感器或外部传感器与容易集成选项,需要添加到机器人单元设计中的东西很少。在进行集成时,您应该包括一些编程选项,但所有传统上与力感相关的困难工作现在都由机器人的软件为您处理。

对于不那么直观的力扭矩传感器和其他传感技术,您的设计工作将有所不同。你需要规划连接到力传感器的电缆和连接。您可能需要在编程中设计接口,以使传感器按您的意图操作。

如果你对如何将力感结合到你的独特设计中有任何具体的问题,请在评论或在自由度论坛上发布一个问题

在哪里可以找到合适的传感器

对你的特殊情况来说,哪种力感选择是最好的?

答案取决于您的应用程序。然而,它是有意义的寻找最直观的力传感器可用的需求,您已经确定。

如果你的机器人没有集成的力传感器,你可以看看188bet手球Robotiq 300英尺。这是一个功能齐全的六轴力扭矩传感器,易于集成。

机器人细胞设计的哪些方面你目前正在努力?请在下面的评论中告诉我们,或者加入讨论LinkedIn,推特,脸谱网,或DoF专业机器人社区

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亚历克斯Owen-Hill
Alex Owen-Hill是一名自由作家和公共演说家,他的博客涉及广泛的话题,包括科学,在CreateClarifyArticulate.com上的演讲技巧,讲故事和(当然)机器人。作为与CERN合作的PURESAFE项目的一部分,他在马德里理工大学(universsidad Politecnica de Madrid)获得远程机器人学博士学位。作为一名崭露头角的学者,他通过写关于工业机器人的博客,在机器人领域站稳了脚跟。
与作者保持联系:
http://alexowenhill.co.uk/

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