Datenreduktionsverfahren für technologische Industrierobotersteuerung mit direkter Teach-in-Programmierung

Auteurs

• Petra Perner

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• Technologie / Ingénierie

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Industrieroboter zum Farbspritzen werden durch das direkte Teach-in-Verfahren programmiert, bei dem der Roboter am Handpunkt geführt wird. Die Achspositionen müssen in Echtzeit erfasst und gespeichert werden, wodurch für jede der maximal acht Achsen ein zeitlich gestaffelter Satz von Wegedaten entsteht, der die Bewegungsbahn abbildet. Bei der Wiedergabe der Bahnkurve müssen diese Werte von der Position Null aus dem Speicher ausgelesen und dem Lageregler als Sollwerte bereitgestellt werden, ein Prinzip, das als Multipunktspeicherprinzip bekannt ist. Die erforderliche Abtastzeit für die Wegedaten führt zu einem hohen Speicherbedarf für die Stützpunkte der Bahnkurve, weshalb eine Reduktion der Wegedaten notwendig ist. In dieser Arbeit werden Verfahren zur Datenreduktion für technologische Industrieroboter mit direkter Teach-in-Programmierung vorgestellt und anhand von Simulationsergebnissen bewertet. Kapitel 1 erläutert die Aufgabenstellung und Anforderungen an die Datenreduktionsverfahren. Kapitel 2 behandelt die Erstellung eines Testmodells zur Simulation des Bewegungsablaufs einer Roboterachse, an dem die Verfahren getestet werden. Kapitel 3 bietet eine Übersicht und Beschreibung möglicher Datenreduktionsverfahren. In Kapitel 4 werden die Untersuchungsergebnisse ausgewählter Verfahren präsentiert und diskutiert, gefolgt von einer Einschätzung dieser Verfahren in Kapitel 5.

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• Année de publication: 2010