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任務統籌分配在自動化產線中的重要性

   日期:2019-06-04     來源:上海勃巖機器人科技有限公司    瀏覽:429    評論:0    
核心提示:繼完成并聯機器人、串并混聯機器人、SCARA機器人、BeMotion控制器和無線示教器等成功上市之后,勃肯特的矛再一次瞄準了核心軟件的研發。

繼完成并聯機器人、串并混聯機器人、SCARA機器人、BeMotion控制器和無線示教器等成功上市之后,勃肯特的矛再一次瞄準了核心軟件的研發。

眾所周知, 由于機器人技術的飛速發展, 機器人不斷促進著工業自動化的快速發展, 眾多企業都通過工業機器人實現了工業自動化的升級轉型。

發展至今,機器視覺作為工業機器人重要感知環境的通道,在工業自動化領域起到了舉足輕重的作用。在柔性制造和裝配業上,許多復雜的任務必須由多個機器人配合才能完成。多機器人一同協作,不僅能保證任務的順利完成、更能提高任務完成的數量和質量。與單體機器人相比,多機器人系統完成任務的效率高、任務復雜程度高、信息傳遞速度快、定位信息更準確。如何保障多機器人有效協同運作成為了大多數機器人生產廠家及機器人客戶的共同問題。

多機協作主要具有以下優點:

①任務分配、動作為閉環流程,提高執行效率;

②機器人單體運行情況可控,使用壽命與維護時間相對平齊;

③可定制分配策略,提高轉線柔性;

④內嵌自學習模型,運行迭代后分配方案更優;

⑤任務統一分配管理,避免機器人干涉

⑥降低能源與原材料損耗

多機協作一直作為行業痛點存在,也一直沒有找到合理的解決方案,因為其涉及到很多層面,具體流程分為以下部分:

①多機互聯互通;

②機器視覺感知環境;

③獲取任務信息;

④多機統籌策略;

⑤策略執行結果反饋;

其中任務統籌分配是整個多機器人系統通暢運行的基礎。勃肯特研發的基于視覺的多機器人任務分配算法,使用視覺系統通過局部觀察獲取環境信息,由狀態轉移方程選擇任務執行,實現從局部到全局的針對多機器人系統的協調分配。搭載自主研發的BeMotion運動控制器, 通過將視覺實時獲取的物料密度、多臺機器人的抓取速度節拍、傳送帶實時速度等實際因素作為模型輸入因子,采用卷積神經網絡+決策樹作為算法模型,通過大量訓練樣本進行無監督式學習,不斷提升算法模型的準確度,最終將任務準確合理地動態分配給多臺機器人,實現了物料完整、有序地抓取和多臺機器人合理高效地利用。

當任務統籌分配系統中某臺機器人發生故障后,任務分配算法會將該機器人的任務自動分配至其他正常機器人的抓取任務中,以保障正常的抓取效率,當故障機器人恢復正常后,其他機器人會將任務自動分配回原故障機器人以繼續進行抓取任務。當視覺檢測到來料過于密集時,會自動降低傳送帶速度,保證機器人的正常抓取效率,當視覺檢測來料過于稀疏時,傳送帶速度則會自動提高,以達到抓取要求。

任務統籌分配系統在食品、醫藥、日化等實際生產環節中具有不可或缺的重要意義。

勃肯特以技術研發為先導,不斷探索機器人結構、控制和視覺算法的優化與創新方案,現已累計國家專利超過60項。公司將繼續專注于細分市場、深度作業。除此之外陸續會推出食品級防水并聯機器人,耐高低溫并聯機器人、標準節拍超過500次/分鐘的超高速并聯機器人,滿足客戶多元化的應用場景。勃肯特在深耕客戶需求的同時,用自身產品的迭代升級助力企業的快速發展,助力工業4.0時代的到來。


 
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