На основании этого поста вы можете сделать вывод, что изучение Python или C / C ++ должно быть первым шагом. Хотя этот вывод может быть точным, ответ не так прост.

Правильный ответ — выучить тот язык программирования, который в настоящее время имеет для вас наибольший смысл.Вот почему.

Вначале вам следует сосредоточиться только на разработке приемлемых практик программирования. Хотя для этого может потребоваться изучение многих языков, вам нужно выбрать только тот, который кажется вам естественным.

Такой язык позволит вам быстро и легко разрабатывать программы. Тем не менее, он также должен подходить к вашему оборудованию robotic .

Для большинства людей этим языком программирования является Python. Его легко освоить и он эффективен благодаря огромным библиотекам.После Python вы можете изучить C и C ++ для взаимодействия с драйверами роботизированного оборудования .

Однако, если вам меньше 16 лет или у вас нет опыта программирования, вы можете начать с нуля — это не каламбур.

Подробнее: Игры с программированием для детей: увлекательный способ научиться программировать на компьютере

9 типов программного обеспечения для робототехники, которое вы могли бы рассмотреть для своего робота

Мы вошли в число ведущих производителей программного обеспечения для перемещения роботов! Но в индустрии робототехники существует множество различных типов программного обеспечения.

Как вы можете различать различные программные пакеты?

Как вы просеиваете путаницу?

Здесь, в RoboDK, мы были недавно вне себя от радости, увидев, что мы вошли в пятерку лучших компаний-разработчиков программного обеспечения для движения роботов в рейтинге StartUS Insights. Выбор был сделан из базы данных 181 компании-разработчика программного обеспечения для робототехники. Это настоящий плюс нашей замечательной программе.

Наряду с нами в пятерку лидеров вошли компании, специализирующиеся на робототехнике по широкому спектру направлений, включая программное обеспечение для планирования движения дронов, реактивное планирование пути в реальном времени и управление мобильными роботами.

В индустрии робототехники доступно огромное количество различных типов программного обеспечения.

Может быть довольно сложно различить их всех и быть в курсе последних событий, которые имеют отношение к вам и вашим потребностям.

Как определить, какой тип программного обеспечения лучше всего подходит для вас?

Как избавиться от шума и найти подходящее программное обеспечение

Если вы выполните поиск по запросу «программное обеспечение для робототехники» в Google, вы, вероятно, окажетесь перед довольно запутанным набором результатов поиска.

На момент написания многие результаты поиска привели вас к чему-то, называемому Robot Process Automation (RPA). Это не имеет ничего общего с программированием физических роботов.

По другим результатам можно получить специальные пакеты программного обеспечения для робототехники, в основном те, которые поставляются в комплекте с конкретными марками роботов. Затем вы также найдете несколько наших сообщений в блоге.

Проблема в том, что существует множество различных типов программного обеспечения для робототехники. Некоторые из них подходят для программирования ваших конкретных роботов для вашей уникальной ситуации.Других не будет.

Когда вы обдумываете, какое программное обеспечение выбрать для своего робота, вам нужно уточнить, какой тип программного обеспечения вы ищете.

9 типов программного обеспечения для робототехники, которое вы могли бы рассмотреть для своего робота

Чтобы помочь вам преодолеть шум и найти подходящее для вас программное обеспечение, вот несколько типов программного обеспечения для робототехники, которое вы можете встретить на рынке:

1. Автономное программирование

Категория программного обеспечения, которая наиболее дорога нашему сердцу здесь, в RoboDK.Программное обеспечение для автономного программирования позволяет вам программировать своего промышленного робота без необходимости физического подключения к нему. Это означает, что вам не нужно снимать робота с производства, чтобы его запрограммировать. Это сокращает время простоя, улучшает качество программирования и, помимо других преимуществ, позволяет быстро переключаться между линейками продуктов.

Рынок автономного программирования весьма раздроблен, и пакеты часто привязаны к отдельным брендам роботов. Кроме того, существует программное обеспечение для автономного программирования, которое можно использовать с роботами любого бренда, например RoboDK.

2. Симуляторы

Симуляторы роботов бывают разных видов. Некоторые позволяют только простое 2D-моделирование определенных аспектов робототехники, в то время как другие включают 3D-моделирование со сложными физическими движками и реалистичными средами. При желании вы могли бы потратить много времени на тестирование множества различных доступных пакетов моделирования. К сожалению, по рекламному ролику сложно сказать, насколько прост в использовании тренажер. Вы должны пойти и проверить это на себе.

RoboDK — это не только инструмент для автономного программирования, но и отличный симулятор.Это достаточно просто, чтобы вы могли легко программировать своего робота, при этом будучи достаточно мощным, чтобы обрабатывать множество различных вариантов использования.

3. Промежуточное ПО

Одним из наиболее неправильно понимаемых типов программного обеспечения для роботов является промежуточное программное обеспечение, наиболее популярным из которых является ROS (операционная система роботов). Промежуточное ПО роботов обеспечивает основу для запуска сложных роботизированных систем и управления ими из единого унифицированного интерфейса.

По словам некоторых, промежуточное ПО — это «программный клей», который помогает строителям роботов не изобретать колесо заново при разработке новой роботизированной системы.

Вы, вероятно, не стали бы использовать промежуточное программное обеспечение для управления одним роботом на производственной линии. Однако, если вы создавали свою собственную роботизированную систему с несколькими компонентами или хотели координировать работу нескольких роботов, вы можете использовать промежуточное программное обеспечение, чтобы немного облегчить себе жизнь на этапе исследований и разработок.

4. Планирование мобильных роботов

Мобильные роботы программируются иначе, чем другие роботы, что означает также использование другого типа программного обеспечения. Например, планировщики пути используются для программирования маршрута, по которому робот будет проходить через окружающую среду.А алгоритмы обхода препятствий реагируют на изменения момента.

Существует множество интересных программных инструментов для программирования мобильных роботов, от складской логистики до автономных транспортных средств.

5. Планирование пути в реальном времени

Программное обеспечение для планирования пути используется во многих областях робототехники. Базовые планировщики пути, такие как наша функция PRM, просто используются для ускорения этапа программирования промышленной робототехники.

Планирование пути в реальном времени намного сложнее, чем простое планирование пути.Это включает в себя постоянное обновление программы, чтобы реагировать на изменения в окружающей среде. Это позволяет роботу реагировать, но также может сделать его более небезопасным.

Компании-разработчики программного обеспечения, которые специализируются на планировании пути в реальном времени, как правило, сосредотачивают свои усилия на одном типе роботов, таких как гуманоидная робототехника, мобильная робототехника или роботизированные руки.

6. БПЛА (Drone) Control

Растущий тип программного обеспечения для роботов — это управление дронами. Это относится к любому программному обеспечению, которое используется для программирования и координации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА / дроны).

За последнее десятилетие число областей применения дронов увеличилось. Например, с дронами, которые сейчас используются в сельском хозяйстве, инспекции и безопасности. Программное обеспечение для дронов, как правило, ориентировано на определенные области применения или аспекты управления дронами (например, сбор данных, анализ изображений, картографирование и т. Д.).

7. Искусственный интеллект для роботов

Искусственный интеллект (ИИ) используется в робототехнике уже много лет — почти столько же, сколько существует робототехника.Однако в последнее время количество программных решений растет. Специально для использования ИИ с роботами в определенных областях применения. Как и в случае с другими типами программного обеспечения для роботов, ИИ, как правило, сосредоточен на определенных аспектах этих приложений, таких как анализ изображений, собранных в сельскохозяйственных условиях, фильтрация операционных данных в производственных средах или координация скоплений мобильных роботов в логистике.

Какое программное обеспечение лучше всего подходит для вас?

Как вы, наверное, заметили, существует огромное количество типов программного обеспечения для роботов.Если вы ищете программное обеспечение для конкретного приложения для роботов, стоит уточнить, что вы ищете.

Например, вы добьетесь большего успеха, если будете искать такие термины, как «автономное программирование для обработки роботов», чем просто «программирование промышленных роботов».

И, как я сказал выше, один из лучших способов определить, подходит ли конкретная роботизированная программа для ваших нужд, — это попробовать ее на себе.

Какой тип приложения робота вы хотите запрограммировать? Расскажите нам в комментариях ниже или присоединитесь к обсуждению в LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram или на форуме RoboDK.

: как программировать простого робота

Примечание редактора: 16 октября 2018 г. эта статья была переработана для работы с новейшими технологиями.

Посмотрим правде в глаза, роботы — это круто. Они также собираются когда-нибудь править миром, и, надеюсь, тогда они пожалеют своих бедных мягкотелых создателей (также известных как разработчики робототехники) и помогут нам построить космическую утопию, наполненную изобилием. Я, конечно, шучу, но только вроде.

Стремясь хоть как-то повлиять на этот вопрос, в прошлом году я прошел курс теории управления автономными роботами, кульминацией которого стало создание симулятора робота на основе Python, который позволил мне практиковать теорию управления на простом, мобильном, программируемом устройстве. робот.

В этой статье я собираюсь показать, как использовать платформу роботов Python для разработки управляющего программного обеспечения, описать схему управления, которую я разработал для своего смоделированного робота, проиллюстрировать, как он взаимодействует со своей средой и достигает своих целей, а также обсудить некоторые из фундаментальные проблемы программирования робототехники, с которыми я столкнулся на этом пути.

Чтобы следовать этому руководству по программированию робототехники для начинающих, вы должны иметь базовые знания двух вещей:

• Математика — мы будем использовать некоторые тригонометрические функции и векторы
• Python — поскольку Python является одним из наиболее популярных базовых языков программирования роботов, мы будем использовать базовые библиотеки и функции Python.

Приведенные здесь фрагменты кода являются лишь частью всего симулятора, который полагается на классы и интерфейсы, поэтому для непосредственного чтения кода вам может потребоваться некоторый опыт в Python и объектно-ориентированном программировании.

Наконец, дополнительные темы, которые помогут вам лучше следовать этому руководству, — это знать, что такое конечный автомат и как работают датчики диапазона и энкодеры.

Задача программируемого робота: восприятие против реальности и хрупкость управления

Основная проблема всей робототехники заключается в следующем: невозможно когда-либо узнать истинное состояние окружающей среды. Программное обеспечение для управления роботом может только предполагать состояние реального мира на основе измерений, возвращаемых его датчиками.Он может только попытаться изменить состояние реального мира посредством генерации управляющих сигналов.

Программное обеспечение для управления роботом может только предполагать состояние реального мира на основе измерений, возвращаемых его датчиками.

Таким образом, одним из первых шагов в разработке системы управления является создание абстракции реального мира, известной как модель , с помощью которой можно интерпретировать показания наших датчиков и принимать решения. Пока реальный мир ведет себя в соответствии с предположениями модели, мы можем делать правильные предположения и осуществлять контроль.Однако, как только реальный мир отклонится от этих предположений, мы больше не сможем делать правильные предположения, и контроль будет утерян. Часто, когда контроль теряется, его уже невозможно восстановить. (Если его не восстановит какая-нибудь доброжелательная внешняя сила.)

Это одна из основных причин того, что программирование робототехники так сложно. Мы часто видим в лаборатории видеоролики, на которых новейший исследовательский робот демонстрирует фантастические навыки ловкости, навигации или совместной работы, и у нас возникает соблазн спросить: «Почему это не используется в реальном мире?» Что ж, в следующий раз, когда вы посмотрите такое видео, посмотрите, насколько строго контролируется лабораторная среда.В большинстве случаев эти роботы могут выполнять эти впечатляющие задачи только до тех пор, пока условия окружающей среды остаются в узких рамках его внутренней модели. Таким образом, одним из ключей к развитию робототехники является разработка более сложных, гибких и надежных моделей, и это продвижение зависит от ограничений доступных вычислительных ресурсов.

Одним из ключей к развитию робототехники является разработка более сложных, гибких и надежных моделей.

[Боковое примечание: и философы, и психологи отметили бы, что живые существа также страдают от зависимости от собственного внутреннего восприятия того, что им говорят их чувства.Многие успехи в робототехнике достигаются благодаря наблюдению за живыми существами и их реакции на неожиданные раздражители. Думаю об этом. Какова ваша внутренняя модель мира? Он отличается от муравья, а от рыбы? (Надеюсь.) Однако, подобно муравью и рыбе, он, вероятно, слишком упрощает некоторые реалии мира. Когда ваши предположения о мире неверны, вы рискуете потерять контроль над ситуацией. Иногда мы называем это «опасностью». Так же, как наш маленький робот пытается выжить в неизвестной вселенной, мы все тоже.Это мощное открытие для робототехников.]

Программируемый симулятор робота

Симулятор, который я построил, написан на Python и очень умно назван Sobot Rimulator . Вы можете найти версию 1.0.0 на GitHub. В нем не так много наворотов, но он создан для одной цели очень хорошо: обеспечивает точное моделирование мобильного робота и дает начинающему робототехнику простую основу для практики программирования программного обеспечения роботов. Хотя всегда лучше иметь настоящего робота, чтобы играть с ним, хороший симулятор робота на Python намного доступнее и является отличным местом для начала.

В реальных роботах программное обеспечение, генерирующее управляющие сигналы («контроллер»), должно работать на очень высокой скорости и производить сложные вычисления. Это влияет на выбор языков программирования роботов, которые лучше всего использовать: обычно для таких сценариев используется C ++, но в более простых робототехнических приложениях Python — очень хороший компромисс между скоростью выполнения и простотой разработки и тестирования.

Программное обеспечение, которое я написал, имитирует реального исследовательского робота под названием Khepera, но его можно адаптировать к ряду мобильных роботов с различными размерами и датчиками.Поскольку я пытался запрограммировать симулятор, максимально приближенный к возможностям реального робота, логику управления можно загрузить в настоящего робота Khepera с минимальным рефакторингом, и он будет работать так же, как моделируемый робот. Реализованные особенности относятся к Khepera III, но они могут быть легко адаптированы к новому Khepera IV.

Другими словами, программирование смоделированного робота аналогично программированию реального робота. Это очень важно, если симулятор будет использоваться для разработки и оценки различных подходов к программному обеспечению управления.

В этом руководстве я опишу архитектуру программного обеспечения для управления роботами, которая поставляется с версией 1.0.0 Sobot Rimulator , и предоставлю фрагменты из исходного кода Python (с небольшими изменениями для ясности). Тем не менее, я рекомендую вам погрузиться в источник и бездельничать. Симулятор был разветвлен и использовался для управления различными мобильными роботами, включая Roomba2 от iRobot. Точно так же, пожалуйста, не стесняйтесь разветвлять проект и улучшать его.

Управляющая логика робота ограничена следующими классами / файлами Python:

• модели / супервайзер.py — этот класс отвечает за взаимодействие между моделируемым миром вокруг робота и самим роботом. Он развивает конечный автомат нашего робота и запускает контроллеры для вычисления желаемого поведения.
• models / supervisor_state_machine.py — этот класс представляет различные состояний , в которых может находиться робот, в зависимости от его интерпретации датчиков.
• Файлы в каталоге models / controllers — эти классы реализуют различное поведение робота при известном состоянии окружающей среды.В частности, в зависимости от конечного автомата выбирается конкретный контроллер.

Цель

Роботам, как и людям, нужна цель в жизни. Цель нашего программного обеспечения, управляющего этим роботом, будет очень простой: он попытается добраться до заранее определенной целевой точки. Обычно это основная функция, которой должен обладать любой мобильный робот, от автономных автомобилей до роботов-пылесосов. Координаты цели программируются в управляющем программном обеспечении до активации робота, но могут быть сгенерированы из дополнительного приложения Python, которое контролирует движения робота.Например, представьте, что он проезжает через несколько путевых точек.

Однако, чтобы усложнить ситуацию, окружение робота может быть усыпано препятствиями. Робот НЕ МОЖЕТ столкнуться с препятствием на пути к цели. Следовательно, если робот сталкивается с препятствием, ему придется найти путь, чтобы продолжить свой путь к цели.

Программируемый робот

Каждый робот имеет разные возможности и особенности управления. Давайте познакомимся с нашим смоделированным программируемым роботом.

Прежде всего следует отметить, что в этом руководстве нашим роботом будет автономный мобильный робот . Это означает, что он будет свободно перемещаться в пространстве и будет делать это под собственным контролем. Это контрастирует, скажем, с роботом с дистанционным управлением (который не является автономным) или заводским роботом-манипулятором (который не является мобильным). Наш робот должен сам выяснить, как достичь своих целей и выжить в окружающей среде. Это оказывается удивительно сложной задачей для начинающих программистов-робототехников.

Управляющие входы: датчики

Есть много разных способов, которыми робот может быть оборудован для наблюдения за окружающей средой. Это могут быть датчики приближения, датчики света, бамперы, камеры и т. Д. Кроме того, роботы могут связываться с внешними датчиками, которые дают им информацию, которую они сами не могут наблюдать.

Наш эталонный робот оснащен девятью инфракрасными датчиками. — более новая модель имеет восемь инфракрасных и пять ультразвуковых датчиков приближения — расположенных в «юбке» во всех направлениях.Есть больше датчиков, обращенных к передней части робота, чем к задней части, потому что для робота обычно более важно знать, что находится перед ним, чем то, что находится за ним.

Помимо датчиков приближения, у робота пара бегунов колес , которые отслеживают движение колес. Они позволяют отслеживать, сколько оборотов делает каждое колесо, при этом один полный оборот колеса вперед составляет 2765 тиков. Повороты в обратном направлении считают обратный отсчет, уменьшая счетчик тиков вместо того, чтобы увеличивать его.Вам не нужно беспокоиться о конкретных цифрах в этом руководстве, потому что программное обеспечение, которое мы напишем, использует пройденное расстояние, выраженное в метрах. Позже я покажу вам, как вычислить его по тикам с помощью простой функции Python.

Управляющие выходы: мобильность

Некоторые роботы передвигаются на ногах. Некоторые катятся, как мяч. Некоторые даже скользят, как змеи.

Наш робот — это робот с дифференциальным приводом, то есть он передвигается на двух колесах. Когда оба колеса вращаются с одинаковой скоростью, робот движется по прямой.Когда колеса движутся с разной скоростью, робот поворачивается. Таким образом, управление движением этого робота сводится к правильному контролю скорости вращения каждого из этих двух колес.

API

В Sobot Rimulator разделение между роботом «компьютером» и (смоделированным) физическим миром воплощено в файле robot_supervisor_interface.py , который определяет весь API для взаимодействия с датчиками и двигателями «реального робота»:

• read_proximity_sensors () возвращает массив из девяти значений в собственном формате датчиков
• read_wheel_encoders () возвращает массив из двух значений, указывающих общее количество тиков с начала
• set_wheel_drive_rates (v_l, v_r) принимает два значения (в радианах в секунду) и устанавливает эти два значения для скорости левого и правого колес.

Этот интерфейс внутренне использует объект-робот, который предоставляет данные от датчиков и возможность перемещать двигатели или колеса.Если вы хотите создать другого робота, вам просто нужно предоставить другой класс робота Python, который может использоваться в том же интерфейсе, а остальная часть кода (контроллеры, супервизор и симулятор) будет работать из коробки!

Симулятор

Так же, как вы использовали бы настоящего робота в реальном мире, не уделяя слишком много внимания задействованным законам физики, вы можете игнорировать то, как моделируется робот, и просто перейти непосредственно к программированию программного обеспечения контроллера, так как это будет почти то же самое между реальным миром и симуляцией.Но если вам интересно, я кратко представлю его здесь.

Файл world.py — это класс Python, который представляет смоделированный мир с роботами и препятствиями внутри. Функция step внутри этого класса заботится о развитии нашего простого мира:

• Применение правил физики к движениям робота
• Учет столкновений с препятствиями
• Предоставление новых значений для датчиков робота

В конце концов, он вызывает диспетчеров роботов, ответственных за выполнение программного обеспечения мозга робота.

Пошаговая функция выполняется в цикле, так что robot.step_motion () перемещает робота, используя скорость колеса, вычисленную супервизором на предыдущем шаге моделирования.

  # пошаговое моделирование через один временной интервал
def step (self):
dt = self.dt
# шаг всем роботам
для робота в self.robots:
# шаг движения робота
robot.step_motion (dt)

# применяем физические взаимодействия
self.physics.apply_physics ()

# ПРИМЕЧАНИЕ: супервизоры должны бежать последними, чтобы убедиться, что они наблюдают за «текущим» миром.
# шаг всем супервизорам
для руководителя в себе.руководители:
supervisor.step (dt)

# увеличить мировое время
self.world_time + = dt
  

Функция apply_physics () внутренне обновляет значения датчиков приближения робота, чтобы супервизор мог оценить окружающую среду на текущем этапе моделирования. Те же принципы применимы к кодировщикам.

Простая модель

Во-первых, у нашего робота будет очень простая модель. Он сделает много предположений о мире. Некоторые из важных включают:

• Местность всегда ровная и даже
• Препятствий не бывает круглых
• Колеса не пробуксовывают
• Ничто и никогда не сможет подтолкнуть робота к
• Датчики никогда не выходят из строя и не дают ложных показаний
• Колеса всегда поворачиваются, когда им говорят на

Несмотря на то, что большинство из этих предположений разумны в условиях дома, могут присутствовать круглые препятствия.Наше программное обеспечение для предотвращения препятствий имеет простую реализацию и следует за границей препятствий, чтобы обойти их. Мы подскажем читателям, как улучшить систему управления нашим роботом с помощью дополнительной проверки, позволяющей избегать круговых препятствий.

Контур управления

Теперь мы войдем в ядро ​​нашего управляющего программного обеспечения и объясним поведение, которое мы хотим запрограммировать внутри робота. В эту структуру можно добавить дополнительные модели поведения, и вы должны попробовать свои собственные идеи после того, как закончите читать! Программное обеспечение для робототехники на основе поведения было предложено более 20 лет назад и до сих пор остается мощным инструментом для мобильной робототехники.Например, в 2007 году набор моделей поведения был использован в DARPA Urban Challenge — первом соревновании для автомобилей с автономным вождением!

Робот — это динамическая система. Состояние робота, показания его датчиков и влияние его управляющих сигналов постоянно меняются. Управление ходом событий включает следующие три этапа:

1. Подайте управляющие сигналы.
2. Измерьте результаты.
3. Генерировать новые управляющие сигналы, рассчитанные на то, чтобы приблизить нас к нашей цели.

Эти шаги повторяются снова и снова, пока мы не достигнем нашей цели. Чем больше раз мы сможем сделать это в секунду, тем более точным будет контроль над системой. Робот Sobot Rimulator повторяет эти шаги 20 раз в секунду (20 Гц), но многие роботы должны делать это тысячи или миллионы раз в секунду, чтобы иметь адекватный контроль. Вспомните наше предыдущее введение о разных языках программирования роботов для разных робототехнических систем и требований к скорости.

В общем, каждый раз, когда наш робот выполняет измерения с помощью своих датчиков, он использует эти измерения для обновления своей внутренней оценки состояния мира, например, расстояния от своей цели.Он сравнивает это состояние со значением ссылки того, каким хочет, чтобы состояние было (для расстояния, он хочет, чтобы оно было равно нулю), и вычисляет ошибку между желаемым состоянием и фактическим состоянием. Как только эта информация известна, создание новых управляющих сигналов может быть сведено к задаче , минимизируя ошибку , которая в конечном итоге приведет робота к цели.

Изящный трюк: упрощение модели

Чтобы управлять роботом, которого мы хотим запрограммировать, мы должны послать сигнал на левое колесо, сообщающее ему, как быстро поворачиваться, и отдельный сигнал на правое колесо, сообщающее и , как быстро вращаться.Назовем эти сигналы v L и v R . Однако постоянно мыслить категориями v L и v R очень громоздко. Вместо того, чтобы спрашивать: «С какой скоростью мы хотим, чтобы вращалось левое колесо, и с какой скоростью мы хотим, чтобы вращалось правое колесо?» естественнее спросить: «С какой скоростью мы хотим, чтобы робот двигался вперед, и с какой скоростью мы хотим, чтобы он поворачивался или менял свой курс?» Назовем эти параметры скоростью v и угловой (вращательной) скоростью ω (читается «омега»).Оказывается, мы можем основать всю нашу модель на v и ω вместо v L и v R , и только после того, как мы определили, как мы хотим, чтобы наш запрограммированный робот двигался, математически преобразовывался. эти два значения в v L и v R нам нужно для фактического управления колесами робота. Это известно как моноцикл , модель управления .

Вот код Python, реализующий окончательное преобразование в супервизоре .py . Обратите внимание, что если ω равно 0, оба колеса будут вращаться с одинаковой скоростью:

  # генерировать и отправлять роботу правильные команды
def _send_robot_commands (сам):
  # ...
  v_l, v_r = self._uni_to_diff (v, омега)
  self.robot.set_wheel_drive_rates (v_l, v_r)

def _uni_to_diff (self, v, omega):
  # v = поступательная скорость (м / с)
  # омега = угловая скорость (рад / с)

  R = self.robot_wheel_radius
  L = self.robot_wheel_base_length

  v_l = ((2.0 * v) - (омега * L)) / (2.0 * R)
  v_r = ((2,0 * v) + (омега * L)) / (2,0 * R)

  вернуть v_l, v_r
  

Оценка состояния: робот, познай себя

Используя свои датчики, робот должен попытаться оценить состояние окружающей среды, а также свое собственное состояние. Эти оценки никогда не будут идеальными, но они должны быть достаточно хорошими, потому что робот будет основывать все свои решения на этих оценках. Используя только свои датчики приближения и бегущие строки колес, он должен попытаться угадать следующее:

• Направление на препятствия
• Расстояние до препятствий
• Положение робота
• Заголовок робота

Первые два свойства определяются показаниями датчика приближения и довольно просты.Функция API read_proximity_sensors () возвращает массив из девяти значений, по одному для каждого датчика. Мы заранее знаем, что седьмое показание, например, соответствует датчику, который указывает на 75 градусов вправо от робота.

Таким образом, если это значение показывает значение, соответствующее расстоянию 0,1 метра, мы знаем, что есть препятствие на расстоянии 0,1 метра, 75 градусов влево. Если препятствий нет, датчик вернет значение максимальной дальности 0,2 метра.Таким образом, если мы прочитаем 0,2 метра на датчике 7, мы предположим, что на самом деле препятствий в этом направлении нет.

Из-за того, как работают инфракрасные датчики (измерение инфракрасного отражения), возвращаемые ими числа являются нелинейным преобразованием фактического обнаруженного расстояния. Таким образом, функция Python для определения указанного расстояния должна преобразовывать эти показания в метры. Это делается в supervisor.py следующим образом:

  # обновить расстояния, указанные датчиками приближения
def _update_proximity_sensor_distances (самостоятельно):
    себя.близости_sensor_distances = [0,02- (журнал (значение чтения / 3960,0)) / 30,0 для
        readval в self.robot.read_proximity_sensors ()]
  

Опять же, у нас есть конкретная модель датчика в этой среде роботов Python, в то время как в реальном мире датчики поставляются с сопутствующим программным обеспечением, которое должно обеспечивать аналогичные функции преобразования из нелинейных значений в счетчики.

Определение положения и направления робота (вместе известное как поза , в программировании робототехники) несколько сложнее.Наш робот использует одометрию , чтобы оценить свою позу. Вот здесь-то и появляются бегущие строки колес. Измеряя, на сколько каждое колесо повернулось с момента последней итерации цикла управления, можно получить хорошую оценку того, как изменилась поза робота, — но только в том случае, если изменение небольшое. .

Это одна из причин, по которой важно очень часто повторять цикл управления в реальном роботе, где двигатели, вращающие колеса, могут быть несовершенными. Если бы мы слишком долго ждали, чтобы измерить тикеры колес, оба колеса могли бы сделать довольно много, и было бы невозможно оценить, где мы оказались.

Имея наш текущий программный симулятор, мы можем позволить выполнить расчет одометрии при 20 Гц — той же частоте, что и контроллеры. Но было бы неплохо иметь отдельный поток Python, работающий быстрее, чтобы улавливать более мелкие движения тикеров.

Ниже приведена полная функция одометрии в supervisor.py , которая обновляет оценку позы робота. Обратите внимание, что поза робота состоит из координат x и y и заголовка theta , который измеряется в радианах от положительной оси X.Положительное значение x расположено на востоке, а положительное значение y — на севере. Таким образом, заголовок 0 указывает на то, что робот смотрит прямо на восток. Робот всегда принимает исходную позу (0, 0), 0 .

  # обновить расчетное положение робота, используя показания датчика положения колеса
def _update_odometry (самостоятельно):
  R = self.robot_wheel_radius
  N = плавающее (self.wheel_encoder_ticks_per_revolution)
  
  # считываем значения энкодера колеса
  ticks_left, ticks_right = self.robot.read_wheel_encoders ()
  
  # получить разницу в тиках с последней итерации
  d_ticks_left = ticks_left - self.prev_ticks_left
  d_ticks_right = ticks_right - self.prev_ticks_right
  
  # оценить движения колеса
  d_left_wheel = 2 * pi * R * (d_ticks_left / N)
  d_right_wheel = 2 * pi * R * (d_ticks_right / N)
  d_center = 0,5 * (d_left_wheel + d_right_wheel)
  
  # рассчитываем новую позу
  prev_x, prev_y, prev_theta = self.estimated_pose.scalar_unpack ()
  new_x = prev_x + (d_center * cos (prev_theta))
  new_y = prev_y + (d_center * sin (prev_theta))
  new_theta = prev_theta + ((d_right_wheel - d_left_wheel) / self.robot_wheel_base_length)
  
  # обновить оценку позы с новыми значениями
  self.estimated_pose.scalar_update (new_x, new_y, new_theta)
  
  # сохраняем текущий счетчик тиков для следующей итерации
  self.prev_ticks_left = ticks_left
  self.prev_ticks_right = ticks_right
  

Теперь, когда наш робот может дать точную оценку реального мира, давайте воспользуемся этой информацией для достижения наших целей.

Методы программирования роботов на Python: поведение при достижении цели

Высшая цель существования нашего маленького робота в этом руководстве по программированию — добраться до цели.Так как же заставить колеса повернуться, чтобы добраться туда? Давайте начнем с небольшого упрощения нашего мировоззрения и предположим, что на пути нет препятствий.

Это становится простой задачей и может быть легко запрограммировано на Python. Если мы пойдем вперед, глядя на цель, мы доберемся до нее. Благодаря одометрии мы знаем наши текущие координаты и направление. Мы также знаем координаты цели, потому что они были запрограммированы заранее. Поэтому, используя небольшую линейную алгебру, мы можем определить вектор от нашего местоположения к цели, как в go_to_goal_controller.py :

  # вернуть вектор курса к цели в системе отсчета робота
def calculate_gtg_heading_vector (сам):
  # получаем обратную позу робота
  robot_inv_pos, robot_inv_theta = self.supervisor.estimated_pose (). inverse (). vector_unpack ()
  
  # вычисляем вектор цели в системе отсчета робота
  цель = self.supervisor.goal ()
  goal = linalg.rotate_and_translate_vector (цель, robot_inv_theta, robot_inv_pos)
  
  возвратный гол
  

Обратите внимание, что мы получаем вектор к цели в системе отсчета робота, а НЕ в мировых координатах.Если цель находится на оси X в системе отсчета робота, это означает, что она находится прямо перед роботом. Таким образом, угол этого вектора от оси X — это разница между нашим курсом и тем курсом, которым мы хотим быть. Другими словами, это ошибка между нашим текущим состоянием и тем, каким мы хотим видеть текущее состояние. Поэтому мы хотим, чтобы скорректировал нашу скорость поворота ω так, чтобы угол между нашим курсом и целью изменился в сторону 0. Мы хотим минимизировать ошибку:

  # вычислить условия ошибки
theta_d = atan2 (сам.gtg_heading_vector [1], self.gtg_heading_vector [0])

# вычислить угловую скорость
omega = self.kP * theta_d
  

self.kP в приведенном выше фрагменте реализации контроллера Python является усилением управления. Это коэффициент, который определяет, насколько быстро мы перейдем к соотношению и к тому, насколько далеко от цели, которая стоит перед нами. Если в нашем заголовке ошибка 0 , то скорость поворота тоже 0 . В реальной функции Python внутри файла go_to_goal_controller.py , вы увидите больше аналогичных приростов, поскольку мы использовали ПИД-регулятор вместо простого пропорционального коэффициента.

Теперь, когда у нас есть угловая скорость ω , как нам определить нашу поступательную скорость v ? Хорошее общее эмпирическое правило — это то, которое вы, вероятно, знаете инстинктивно: если мы не делаем поворот, мы можем двигаться вперед на полной скорости, и чем быстрее мы поворачиваем, тем больше нам следует замедляться. Это обычно помогает нам поддерживать стабильность нашей системы и действовать в рамках нашей модели.Таким образом, v является функцией ω . В go_to_goal_controller.py уравнение:

  # вычислить скорость поступательного движения
# скорость равна v_max, когда omega равно 0,
# быстро падает до нуля как | omega | поднимается
v = self.supervisor.v_max () / (абс (омега) + 1) ** 0,5
  

Предлагается уточнить эту формулу, чтобы учесть, что мы обычно замедляемся, когда приближаемся к цели, чтобы достичь ее с нулевой скоростью. Как бы изменилась эта формула? Он должен каким-то образом включать замену v_max () чем-то, пропорциональным расстоянию.Хорошо, мы почти завершили единственный контур управления. Осталось только преобразовать эти два параметра модели одноколесного велосипеда в дифференциальные скорости колес и послать сигналы на колеса. Вот пример траектории робота под управлением контроллера перехода к цели без препятствий:

Как мы видим, вектор к цели является для нас эффективным ориентиром, на котором основываются наши контрольные вычисления. Это внутреннее представление о том, «куда мы хотим идти». Как мы увидим, единственное существенное различие между поведением к цели и другим поведением состоит в том, что иногда движение к цели — плохая идея, поэтому мы должны вычислить другой опорный вектор.

Методы программирования роботов на Python: поведение без препятствий

Показательный пример — движение к цели, когда в этом направлении есть препятствие. Вместо того, чтобы бросаться с головой в препятствия на нашем пути, давайте попробуем запрограммировать закон управления, который заставляет робота избегать их.

Чтобы упростить сценарий, давайте теперь полностью забудем о целевой точке и просто сделаем следующую нашу цель: Когда перед нами нет препятствий, двигайтесь вперед. Когда встретите препятствие, отворачивайтесь от него, пока оно не исчезнет перед нами.

Соответственно, когда перед нами нет препятствий, мы хотим, чтобы наш опорный вектор просто указывал вперед. Тогда ω будет нулевым, а v будет максимальной скоростью. Однако, как только мы обнаруживаем препятствие с помощью наших датчиков приближения, мы хотим, чтобы опорный вектор указывал в любом направлении от препятствия. Это заставит ω взлететь вверх, чтобы отклонить нас от препятствия, и заставит v упасть, чтобы убедиться, что мы случайно не натолкнемся на препятствие в процессе.

Изящный способ сгенерировать желаемый опорный вектор — это преобразовать наши девять показаний близости в векторы и получить взвешенную сумму. Когда препятствий не обнаружено, векторы будут суммироваться симметрично, в результате чего будет получен опорный вектор, указывающий прямо вперед по желанию. Но если датчик, скажем, на правой стороне улавливает препятствие, он вносит меньший вектор в сумму, и результатом будет опорный вектор, смещенный влево.

Для обычного робота с другим размещением датчиков можно применить ту же идею, но может потребоваться изменение веса и / или дополнительная осторожность, когда датчики симметричны спереди и сзади робота, поскольку взвешенная сумма может стать нуль.

Вот код, который делает это в escape_obstacles_controller.py :

  # коэффициент усиления (веса) датчика
self.sensor_gains = [1.0+ ((0.4 * абс (p.theta)) / пи)
                      для p в supervisor.proximity_sensor_placements ()]

# ...

# возвращаем вектор уклонения от препятствий в системе отсчета робота
# также возвращает векторы к обнаруженным препятствиям в системе отсчета робота
def calculate_ao_heading_vector (сам):
  # инициализировать вектор
  Препятствие_векторах = [[0.0, 0,0]] * len (self.proximity_sensor_placements)
  ao_heading_vector = [0,0, 0,0]
  
  # получаем расстояния, обозначенные показаниями сенсоров робота
  sensor_distances = self.supervisor.proximity_sensor_distances ()
  
  # вычислить положение обнаруженных препятствий и найти вектор уклонения
  robot_pos, robot_theta = self.supervisor.estimated_pose (). vector_unpack ()
  
  для i в диапазоне (len (sensor_distances)):
    # вычисляем положение препятствия
    sensor_pos, sensor_theta = self.близости_sensor_placements [i] .vector_unpack ()
    vector = [sensor_distances [i], 0,0]
    vector = linalg.rotate_and_translate_vector (vector, sensor_theta, sensor_pos)
    Препятствие_вектора [i] = вектор # сохранить векторы препятствия в системе отсчета робота
    
    # накапливаем вектор курса в системе отсчета робота
    ao_heading_vector = linalg.add (ao_heading_vector,
                                 linalg.scale (вектор, self.sensor_gains [i]))
                                 
  вернуть ao_heading_vector, преподобный_вектор
  

Используя полученный результат ao_heading_vector в качестве эталона для робота, чтобы попытаться сопоставить, вот результаты запуска программного обеспечения робота в симуляции с использованием только контроллера избегания препятствий, полностью игнорируя целевую точку.Робот бесцельно подпрыгивает, но никогда не сталкивается с препятствием и даже умудряется перемещаться в очень ограниченном пространстве:

Методы программирования роботов на Python: гибридные автоматы (конечный автомат поведения)

До сих пор мы описали два поведения — стремление к цели и избегание препятствий — по отдельности. Оба они превосходно выполняют свои функции, но для того, чтобы успешно достичь цели в среде, полной препятствий, нам необходимо объединить их.

Решение, которое мы разработаем, относится к классу машин, который имеет в высшей степени классное обозначение гибридные автоматы .Гибридный автомат запрограммирован с несколькими различными поведениями или режимами, а также с контролирующим конечным автоматом. Конечный автомат контроля переключается из одного режима в другой в дискретные моменты времени (когда цели достигнуты или окружающая среда внезапно изменилась слишком сильно), в то время как каждое поведение использует датчики и колеса для непрерывной реакции на изменения окружающей среды. Решение было названо hybrid , потому что оно развивается как дискретным, так и непрерывным образом.

Наша платформа роботов Python реализует конечный автомат в файле supervisor_state_machine.py .

Имея два наших удобных поведения, простая логика напрашивается сама собой: Когда препятствие не обнаружено, используйте поведение перехода к цели. При обнаружении препятствия переключитесь на поведение избегания препятствий до тех пор, пока препятствие не перестанет обнаруживаться.

Однако оказывается, что эта логика вызовет множество проблем. Что эта система будет иметь тенденцию делать, когда сталкивается с препятствием, так это отвернуться от него, а затем, как только она отошла от него, развернуться назад и снова столкнуться с ним.В результате получается бесконечный цикл быстрого переключения, который делает робота бесполезным. В худшем случае робот может переключаться между поведением с помощью на каждой итерации контура управления — состояние, известное как условие Зенона .

Есть несколько решений этой проблемы, и читатели, которые ищут более глубокие знания, должны проверить, например, архитектуру программного обеспечения DAMN.

Для нашего простого смоделированного робота нам нужно более простое решение: еще одно поведение, специализирующееся на задаче обойти вокруг препятствия и достичь другой стороны.

Методы программирования роботов на Python: поведение следования за стеной

Вот идея: когда мы сталкиваемся с препятствием, снимаем показания двух датчиков, которые находятся ближе всего к препятствию, и используем их для оценки поверхности препятствия. Затем просто установите наш опорный вектор параллельно этой поверхности. Продолжайте следовать по этой стене, пока A) препятствие больше не будет между нами и целью, и B) мы не приблизимся к цели, чем были в начале. Тогда мы можем быть уверены, что правильно преодолели препятствие.

Имея ограниченную информацию, мы не можем с уверенностью сказать, будет ли быстрее объехать препятствие слева или справа. Чтобы определиться, мы выбираем направление, которое сразу приблизит нас к цели. Чтобы выяснить, в каком направлении это происходит, нам нужно знать опорные векторы поведения движения к цели и поведения избегания препятствий, а также оба возможных опорных вектора следования за стеной. Вот иллюстрация того, как принимается окончательное решение (в этом случае робот решит пойти налево):

Определение опорных векторов следящей стены оказывается немного сложнее, чем опорные векторы обхода препятствий или движения к цели.Взгляните на код Python в follow_wall_controller.py , чтобы увидеть, как это делается.

Дизайн окончательного контроля

Окончательный дизайн управления использует поведение следящей стены почти для всех столкновений с препятствиями. Однако, если робот окажется в узком месте, опасно близко к столкновению, он переключится в режим чистого избегания препятствий, пока не окажется на более безопасном расстоянии, а затем вернется к следящей стене. После успешного преодоления препятствий робот переходит к цели.Вот диаграмма окончательного состояния, которая запрограммирована внутри supervisor_state_machine.py :

Вот робот, успешно перемещающийся в многолюдной среде, используя эту схему управления:

Дополнительная функция конечного автомата, которую вы можете попробовать реализовать, — это способ избежать круговых препятствий, переключившись на достижение цели как можно скорее вместо того, чтобы следовать за границей препятствия до конца (чего не существует для круглых объектов. !)

Твик, твик, твик: пробная версия и ошибка

Схема управления, поставляемая с Sobot Rimulator, очень точно настроена.Потребовалось много часов, чтобы настроить одну маленькую переменную здесь и другое уравнение там, чтобы заставить ее работать так, как я был удовлетворен. Программирование робототехники часто связано с большим количеством простых старых проб и ошибок. Роботы очень сложны, и есть несколько способов заставить их вести себя оптимальным образом в среде симулятора роботов … по крайней мере, не намного меньше машинного обучения, но это совсем другая баня червей.

Робототехника часто связана с большим количеством простых старых проб и ошибок.

Я рекомендую вам поиграть с контрольными переменными в Sobot Rimulator, понаблюдать и попытаться интерпретировать результаты. Все изменения следующих элементов оказывают сильное влияние на поведение моделируемого робота:

• Коэффициент усиления ошибки кП в каждом контроллере
• Коэффициент усиления датчика, используемый контроллером объезда препятствий
• Расчет v как функции ω в каждом контроллере
• Расстояние от препятствия, используемое контроллером следящей стены
• Условия переключения, используемые supervisor_state_machine.ру
• Практически все остальное

При отказе программируемых роботов

Мы проделали большую работу, чтобы добраться до этого момента, и этот робот кажется довольно умным. Тем не менее, если вы запустите Sobot Rimulator на нескольких случайных картах, вскоре вы найдете ту, с которой этот робот не сможет справиться. Иногда он заезжает прямо в крутые повороты и сталкивается. Иногда он просто бесконечно колеблется взад и вперед не с той стороны препятствия. Иногда его законно заключают в тюрьму без возможности достижения цели.После всего нашего тестирования и настройки иногда мы должны прийти к выводу, что модель, с которой мы работаем, просто не подходит для работы, и мы должны изменить дизайн или добавить функциональность.

Во вселенной мобильных роботов «мозг» нашего маленького робота находится на более простом конце спектра. Многие из возникающих сбоев можно было бы преодолеть, добавив в систему более совершенное программное обеспечение. Более продвинутые роботы используют такие методы, как отображение , чтобы запоминать, где он был, и избегать повторения одних и тех же вещей снова и снова; эвристика , чтобы генерировать приемлемые решения, когда идеального решения не найдено; и машинное обучение , чтобы более точно настроить различные параметры управления, управляющие поведением робота.

Образец того, что будет дальше

Роботы уже так много делают для нас, и только в будущем они будут делать еще больше. Хотя даже базовое программирование робототехники — сложная область изучения, требующая большого терпения, это также увлекательная и очень полезная область.

В этом руководстве мы узнали, как разработать программное обеспечение для реактивного управления роботом, используя язык программирования высокого уровня Python. Но есть много более сложных концепций, которые можно быстро изучить и протестировать с помощью фреймворка роботов Python, аналогичного тому, который мы здесь прототипировали.Я надеюсь, что вы подумаете об участии в формировании будущего!

Благодарность: Я хотел бы поблагодарить доктора Магнуса Эгерштедта и Жан-Пьера де ла Круа из Технологического института Джорджии за то, что они научили меня всему этому, и за их энтузиазм по поводу моей работы над Sobot Rimulator.

Какие существуют методы программирования для роботов?

Как говорится, «есть более одного способа снять шкуру с кошки» . Вы также можете сказать «есть больше , чем один способ запрограммировать робота» .Это было бы так же верно и меньше беспокоило бы кошку. Каковы преимущества и недостатки каждого метода программирования? В этом посте мы рассмотрим три наиболее популярных способа программирования промышленного и коллаборативного робота s.

Когда большинство людей думают о «программировании», они думают о вводе строк кода в компьютер. Хотя это все еще самый популярный способ программирования, это далеко не единственный способ. Для некоторых ранних программистов «написание программы» означало проделывать множество отверстий в длинных полосках бумаги и загружать их в компьютер.«Перезагрузить программу» означало наматывать полоски обратно на катушку, а это означало, что профессиональная опасность для программистов заключалась в том, что порезы на бумаге.

Три основных метода программирования роботов

В программировании роботов произошел переход от низкоуровневого программирования к более интуитивным методам.Этот шаг частично был вызван желанием упростить программирование для операторов. Операторы роботов не всегда являются производителями роботов, а производители роботов не всегда являются лучшими людьми для программирования конкретной задачи. Например, было бы гораздо лучше поручить художнику программировать рисовальщика, чем программисту, не имеющему опыта рисования. Традиционные методы программирования будут ограничивать такие операторы.

Каждый метод программирования имеет свои преимущества и недостатки.Вот три популярных метода программирования роботов, для которых, конечно, не нужны полоски перфорированной бумаги.

1. Обучающий кулон

Самый популярный метод программирования роботов — это, вероятно, кулон для обучения. По данным Британской ассоциации автоматизации и роботов, более 90% роботов программируются с использованием этого метода. Подвеска для обучения роботов сильно изменилась за время своего существования, но часто состоит из того, что выглядит как гигантский портативный калькулятор.Ранние подвески представляли собой большие серые коробки с хранением на магнитной ленте. Современные кулоны для обучения больше похожи на планшет с сенсорным экраном, поскольку технология разработана для постоянно развивающихся пользователей. Чтобы запрограммировать робота, оператор перемещает его от точки к точке, используя кнопки на подвеске, чтобы перемещать его и сохранять каждое положение отдельно. Когда вся программа изучена, робот может воспроизводить точки на полной скорости.

Преимущества обучающего кулона

• Большинство традиционных промышленных роботов поставляются с обучающим пультом, что делает их знакомыми для технических специалистов.
• Они обеспечивают точное позиционирование, поскольку робот может быть запрограммирован с использованием числовых координат в мировых координатах, координатах робота или в другой системе координат.
Подвески
• Teach отлично подходят для простых движений, таких как рисование по прямой линии или по большой плоской поверхности.

Недостатки обучающей подвески

• Нарушение работы всей системы из-за простоя робота. Робот должен быть переведен в «режим обучения», и все операции с использованием робота должны быть остановлены до тех пор, пока он не будет запрограммирован.
• Для обучения и программирования требуется обучение.
• Может оказаться трудным для квалифицированных мастеров, незнакомых с программированием.

2. Моделирование / автономное программирование

Автономное программирование или моделирование чаще всего используется в исследованиях робототехники, чтобы убедиться, что передовые алгоритмы управления работают правильно, прежде чем переносить их на настоящего робота. Однако он также используется в промышленности для сокращения времени простоя и повышения эффективности.Это может быть особенно полезным методом для малых и средних предприятий, поскольку роботов с большей вероятностью придется перенастраивать несколько раз, чем в условиях массового производства. Автономное программирование означает, что это не слишком мешает производству. Автономное программирование позволяет программировать робота с помощью виртуального макета робота и задачи. Если программное обеспечение для моделирования интуитивно понятно, это может быть быстрый способ проверить идею, прежде чем передавать ее роботу.

Некоторые современные пакеты моделирования довольно просты в использовании. На этом видео показано программное обеспечение RoboDK с двумя роботами, выполняющими подбор и укладку с конвейерной ленты. Моделирование можно настроить за считанные минуты, как только вы познакомитесь с программным обеспечением, используя библиотеку обычных роботов и объектов.

Преимущества автономного программирования

• Сокращает время простоя, необходимое для программирования роботов.Программы разрабатываются в автономном режиме, поэтому робота нужно останавливать только на время загрузки и тестирования новой программы.
• Может быть довольно интуитивно понятным, особенно если робота можно перемещать в среде 3D CAD с помощью методов перетаскивания.
• Легко протестировать множество различных подходов к одной и той же проблеме, что было бы неэффективно для методов онлайн-программирования.

Недостатки автономного программирования

• Виртуальные модели (вероятно) никогда не смогут представить реальный мир со 100% точностью.После того, как они будут применены к реальному роботу, возможно, потребуется изменить программы.
• В целом может потребоваться больше времени. Хотя автономное программирование сокращает время простоя робота, это означает, что кому-то приходится тратить дополнительное время на разработку симуляции, а также на ее тестирование на роботе.
• Иногда может тратить время на решение проблем симулятора вместо решения производственных задач. Это может быть связано с качеством симулятора.

3.Обучение

Обучение путем демонстрации (и более конкретных методов, таких как обучение Kinetiq) предлагает интуитивно понятное дополнение к классическому кулону для обучения. Эти методы включают перемещение робота вокруг либо путем манипулирования датчиком силы или джойстиком, прикрепленным к запястью робота чуть выше конца e ffector. Как и в случае с подвесным пультом обучения, оператор сохраняет каждую позицию в компьютере робота.Многие коллаборативные роботы внедрили этот метод программирования в своих роботов, поскольку операторы могут сразу же начать использовать робота со своими приложениями.

Преимущества обучения посредством демонстрации

• Быстрее традиционных кулонов для обучения. Это устраняет необходимость многократного нажатия кнопок, позволяя оператору просто перемещать робота в желаемое положение.
• Более интуитивно понятный, чем традиционные обучающие подвески и программы моделирования, поскольку задача программируется почти так же, как ее выполнял бы человек-оператор.Это упрощает обучение операторов. Как правило, этот метод не требует знания концепций программирования или знакомства со средами 3D CAD (как при моделировании).
• Очень хорошо подходит для детализированных задач, требующих большого количества строк кода для достижения того же эффекта, таких как сварка или рисование сложных форм.

Недостатки обучения посредством демонстрации

• Как и в случае с традиционным обучающим пультом, в этом методе для программирования используется физический робот.Это означает, что он не сокращает время простоя в такой степени, как автономное программирование.
• Перемещение робота к точным координатам не так просто, как с другими методами. Это особенно верно для некоторых систем на основе джойстика, где нет возможности ввести числовое значение. Обучение Kinetiq сочетает в себе эти функции, позволяя вводить точные числовые координаты вместе с координатами на основе позиционирования.
• Не очень подходит для задач, которые «алгоритмические» по своей природе.Например, если роботу нужно было рисовать плоскую поверхность, двигаясь горизонтально по поверхности, затем опускаться на дюйм вниз, перемещаться горизонтально в противоположном направлении и т. Д. Перемещение робота вручную было бы трудным и неточным для такой задачи.

Какой метод программирования выбрать?

Как и все в робототехнике, лучший метод будет сильно зависеть от вашей задачи, робота и требований. Используйте преимущества и недостатки, перечисленные в этом посте, чтобы решить, какой метод подойдет вашему приложению.Если сокращение времени простоя является для вас наиболее важным фактором, лучшим вариантом может стать автономное программирование. Если интуитивное программирование более важно, вам больше подойдет обучение посредством демонстрации. Если у вас есть алгоритмическая задача и вам нужен знакомый интерфейс, обучающий кулон может стать хорошим выбором. Дополнительную информацию о совместных роботах и ​​их интуитивно понятном интерфейсе программирования можно найти в электронной книге ниже.

Какой метод программирования роботов вы предпочитаете? Есть ли какие-либо другие методы, которые вы используете, но не упомянутые в этом посте? Как вы думаете, в чем заключаются преимущества и недостатки каждого метода? Расскажите нам в комментариях ниже или присоединитесь к обсуждению в LinkedIn, Twitter или Facebook.

Какой лучший язык программирования для робототехники?

Вам нужно запрограммировать робота, но вы не знаете, какой язык выбрать?

Не знаете, какие языки доступны?

Нет простого ответа, но вот 10 самых популярных языков программирования для робототехники.

Какой язык программирования лучший? Это вопрос, который многие новички в робототехнике задают хотя бы раз в своей карьере, но однозначного ответа на него нет.

Но это вполне резонный вопрос. В конце концов, какой смысл тратить много времени и усилий на изучение нового языка программирования, если оказывается, что вы никогда не собираетесь его использовать?

Если вы новичок в робототехнике, вы хотите изучить языки программирования, которые действительно будут полезны для вашей карьеры.

Почему вы никогда не получите простого ответа от робототехники

Когда я опубликовал первую версию этой статьи в 2016 году, я знал, что она будет неоднозначной.С тех пор огромное количество комментариев ниже и множество статей-подражателей, опубликованных в других местах в Интернете, позволяют предположить, что я был прав …

… многие люди не согласны с тем, что является «лучшим языком программирования для робототехники».

К сожалению, вы никогда не получите простого ответа, если спросите: «Какой язык программирования для робототехники лучший?» для целой комнаты профессионалов в области робототехники (или на таких форумах, как Stack Overflow, Quora, Trossen, Reddit или Research Gate).

Инженеры-электронщики дадут другой ответ, чем промышленные роботы.

Программисты компьютерного зрения дадут другой ответ, чем специалисты по когнитивным роботам.

В конце концов, ответ, с которым согласны самые умные люди, — «это зависит от обстоятельств».

Это наиболее реалистичный ответ. Это зависит от того, какое приложение вы хотите разработать. Это зависит от того, какую систему вы используете. Это зависит от ваших личных предпочтений.

Но это также довольно бесполезный ответ для нового робототехника, который пытается решить, какой язык выучить в первую очередь.Вы, вероятно, читаете эту статью, потому что хотите начать программировать роботов и не знаете, какой язык выбрать.

Какой язык программирования я должен выучить в первую очередь?

Мой совет — не спрашивать, какой язык программирования «лучший». Лучше задать вопрос: Какой язык программирования мне начать изучать сейчас?

Мнения по-прежнему расходятся, но многие робототехники могут прийти к единому мнению о ключевых языках.

Но сначала поясните, почему вы хотите изучать программирование роботов:

1.Если вы просто хотите запустить одного робота

Если вы используете только одного робота для своего бизнеса, лучший язык для изучения — это тот, который поможет вам начать работу в кратчайшие сроки. В этом случае вам может даже не понадобиться изучать язык программирования. Например, с помощью технологии ручного управления вы можете перемещать коллаборативного робота вручную. Никакого текстового программирования не требуется.

2. Если вы хотите начать карьеру в робототехнике

Самым важным для профессиональных робототехников является развитие «Программного мышления», а не владение одним конкретным языком, как я объяснял в статье об основных робототехнических навыках.

Во многих смыслах не имеет значения, какой язык программирования вы изучаете в первую очередь. Каждый изучаемый вами язык развивает ваши навыки программирования и облегчает изучение любого нового языка, когда это необходимо.

В этом случае выучите тот язык, который больше всего подходит для вашего следующего проекта.

Как я делал выводы по этой статье

Первоначальная версия этой статьи — одной из наших самых популярных статей — была основана как на моем опыте в области робототехники, так и на опыте моих коллег в сочетании со многими мнениями, которые я нашел на онлайн-форумах.

Для этой обновленной версии статьи я привел некоторые более объективные данные о наиболее популярных языках программирования среди инженеров и о наиболее распространенных языках программирования на момент написания. Я также исследовал новые языки, которые появляются со времени выхода первой версии этой статьи.

Эти новые данные изменили некоторые элементы в списке, но не сильно. Те же языки программирования остаются такими же популярными, как и на момент написания первой версии.

Также стоит отметить, что некоторые широко популярные языки не используются в робототехнике. Например, Javascript и PHP широко используются в веб-разработке, но почти не используются в робототехнике.

10 самых популярных языков программирования в робототехнике

В мире более 1500 языков программирования, и это слишком много для изучения.

Вот десять самых популярных языков программирования в робототехнике на данный момент. Если вашего любимого языка нет в списке, расскажите о нем всем в комментариях! Каждый язык имеет разные преимущества для робототехники.Я расположил их примерно в порядке важности от наименее к наиболее ценным.

10.Паскаль

Pascal был одним из первых языков программирования, которые я когда-либо изучал. Однако я включил его сюда не поэтому. Это основа для нескольких языков промышленных роботов (см. Номер 8 ниже). В результате это все еще неплохая отправная точка, если вы собираетесь программировать промышленных роботов.

Pascal — это базовый язык (буквально основанный на языке BASIC), разработанный для поощрения хороших практик программирования.

В наши дни Паскаль слишком устарел, чтобы его можно было использовать в повседневной жизни. Однако это может быть полезно, если вы хотите познакомиться с другими языками промышленных роботов, не привязываясь к одному конкретному бренду роботов.

9. Царапина

Совершенно новая запись в этом списке, Scratch используется тысячами начинающих робототехников по всему миру каждый год. Этот язык визуального программирования специально разработан для начинающих программистов — ориентирован на пользователей в возрасте от 8 до 16 лет — и часто является языком, который выбирают в школьных классах технологий и клубах робототехники.

Программирование с нуля достигается перетаскиванием блоков и соединением их вместе. «Под капотом» он написан на комбинации Squeak (диалект Smalltalk), ActionScript и Javascript.

Хотя вы, вероятно, не собираетесь писать какие-либо программы для промышленных роботов на Scratch, это невероятно хороший и популярный язык для начинающих и открывает путь для многих наших будущих инженеров-робототехников.

8. Языки промышленных роботов

Практически каждый производитель роботов разработал свой собственный язык программирования роботов, который долгое время был одной из проблем промышленной робототехники.Вы можете познакомиться с некоторыми из них, изучив Паскаль. Однако вам все равно придется изучать новый язык каждый раз, когда вы начнете использовать новый бренд роботов.

ABB имеет свой язык программирования RAPID. У Куки есть KRL (язык роботов Кука). Comau использует PDL2, Yaskawa использует INFORM, а Kawasaki использует AS. Затем роботы Fanuc используют Karel, роботы Stäubli используют VAL3, а универсальные роботы используют URScript.

В последние годы более универсальные варианты программирования, такие как ROS Industrial, автономное программирование, не зависящее от производителя, и ручное управление, начали предоставлять программистам более стандартизованные возможности.Однако, если вы технический специалист, вам все равно придется использовать язык производителя.

7. LISP и Prolog

Искусственный интеллект (ИИ) в последнее время действительно набирает популярность. Это означает, что языки программирования AI, такие как LISP и Prolog, начинают возвращаться в наборы инструментов программирования.

LISP — второй старейший язык программирования в мире (FORTRAN старше, но всего на год).Части ROS (Операционная система роботов) написаны на LISP, хотя вам не нужно знать его, чтобы использовать ROS.

Prolog — это язык логического программирования, который позволяет программистам представлять «знания» в форме, понятной алгоритму ИИ. Пролог использовался как часть программирования в IBM Watson AI.

Также можно запрограммировать искусственный интеллект, используя некоторые другие языки из этого списка и другие, не указанные в списке. Однако LISP и Prolog остаются ядром некоторых реализаций ИИ и, безусловно, заслуживают своего места в этом списке.Также стоит помнить, что робототехника и ИИ — это не одно и то же.

6. Языки описания оборудования (HDL)

Язык описания аппаратного обеспечения — это, по сути, способ программирования описания электроники. Эти языки будут хорошо знакомы инженерам-электронщикам, создающим низкоуровневую электронику роботов.

HDL обычно используются для программирования программируемых вентильных матриц (FPGA). Эти устройства позволяют разрабатывать электронное оборудование без необходимости фактически производить кремниевый чип, что делает их более быстрым и простым вариантом для некоторых задач разработки.

Если вы не создаете прототипы роботизированной электроники в своей работе, вы никогда не сможете использовать HDL. Тем не менее, важно знать, что они существуют, поскольку они сильно отличаются от других языков программирования. Во-первых, все операции выполняются параллельно, а не последовательно, как в языках с процессором.

5. MATLAB

MATLAB (и его родственники с открытым исходным кодом, такие как Octave) очень популярны среди некоторых инженеров-роботов для анализа данных и разработки систем управления.Он широко используется в исследованиях и обработке данных. Он также широко используется в некоторых университетских курсах.

Для робототехники существует также очень популярный набор инструментов Robotics Toolbox для MATLAB. Я знаю людей, которые разработали целые робототехнические системы, используя только MATLAB. Если вы хотите анализировать данные, создавать расширенные графики или внедрять системы управления, вы, вероятно, захотите изучить MATLAB.

4. C # /. NET

C # — это проприетарный язык программирования, предоставляемый Microsoft.Я включаю C # /. NET сюда по двум причинам:

1. Это основной язык Microsoft Robotics Developer Studio. Если вы собираетесь использовать эту систему, вам, вероятно, придется использовать C #.
2. Он используется в качестве основы для некоторых движков виртуальной реальности, таких как Unity, популярность которых сейчас растет.

3. Java

Если вы пришли к робототехнике из-за информатики (а многие люди так и поступают), вы, вероятно, сначала выучили Java.

Как инженер-электронщик, я никогда не разбирался в Java. Я всегда предпочитал языки, которые позволяли программировать более низкого уровня и больше контроля, например C. Это хороший пример того, как люди из разных дисциплин в робототехнике имеют разные предпочтения в программировании — просто потому, что мне это не нравится, это не значит ты не должен.

Подобно C # и MATLAB, Java является интерпретируемым языком, что означает, что он не компилируется в машинный код. Скорее виртуальная машина Java интерпретирует инструкции во время выполнения, что позволяет использовать один и тот же код на многих разных машинах.

Java довольно популярна в некоторых областях робототехники. Очевидно, это один из основных языков нескольких современных ИИ, включая IBM Watson и AlphaGo.

2. Python

Python сейчас на подъеме. Согласно статистике, он быстро вырос и стал одним из ведущих языков.

Одна из причин его популярности в робототехнике, вероятно, заключается в том, что Python (и C ++) являются двумя основными языками программирования, присутствующими в ROS.

Основное внимание в языке уделяется простоте использования. Многие согласны с тем, что это очень хорошо удается. Python избавляется от многих обычных вещей, которые отнимают время при программировании, таких как определение и приведение типов переменных. Как и Java, это интерпретируемый язык.

Существует также огромное количество бесплатных библиотек для Python, что означает, что вам не нужно «изобретать колесо», когда вам нужно реализовать некоторые базовые функции.А поскольку он позволяет выполнять простые привязки с кодом C / C ++, части кода, требующие высокой производительности, могут быть реализованы на этих языках, чтобы избежать потери производительности.

Поскольку все больше и больше удобной для робототехники электроники, которая теперь поддерживает Python «из коробки» (например, Raspberry Pi), мы, вероятно, продолжим видеть гораздо больше Python в робототехнике.

1. C / C ++

Наконец-то мы достигли языка программирования номер 1 в робототехнике!

Многие люди согласны с тем, что C и C ++ являются обязательными языками робототехники.Почему? Потому что многие аппаратные библиотеки, используемые в робототехнике, используют один из этих языков. Эти библиотеки позволяют взаимодействовать с низкоуровневым оборудованием, обеспечивают производительность в реальном времени и являются очень зрелыми языками программирования. В наши дни вы, вероятно, будете использовать C ++ больше, чем C, хотя C остается одним из самых эффективных доступных языков программирования.

C / C ++ не так просты в использовании, как, скажем, Python или MATLAB. Реализация той же функциональности с использованием C может занять намного больше времени и потребует гораздо больше строк кода.Однако, поскольку робототехника очень зависит от производительности в реальном времени, C и C ++, вероятно, наиболее близки к «стандартному языку», который есть у робототехников. Это верно даже несмотря на растущую популярность Python.

Если вы уберете из этой статьи только одно…

Многие люди использовали эту статью, чтобы сказать, что сначала им следует изучить C / C ++ или Python.

Этот вывод может быть правдой…

… однако позвольте мне дать вам только один совет:

Изучите тот язык программирования, который вам больше всего подходит прямо сейчас.

Самое главное — это развить «Программирование мышления». Изучите как можно больше языков программирования. Чем больше вы узнаете, тем лучше будете программировать. Тот факт, что я перечислил эти десять языков, не означает, что вы должны выучить их все или даже любой из них. Самое главное — найти язык, который кажется вам естественным и подходит для вашего робототехнического оборудования.

И если вам действительно нужна рекомендация…

Если вы должны подтолкнуть меня к рекомендации, я бы посоветовал вам выбрать язык, который позволит вам быстро и легко разрабатывать программы, чтобы вы могли больше сосредоточиться на разработке функциональности.

По этой причине я бы рекомендовал сначала изучить Python. Это просто мое личное мнение. Если другой язык имеет для вас больше смысла, лучше выучите его. Однако Python — удивительно простой язык для изучения и чрезвычайно мощный благодаря множеству легкодоступных библиотек.

Я слышал много рассказов (уже опытных) программистов, которые выучили Python за пару дней и сразу же перевели на него почти все свои потребности в программировании.Как сказал один парень, «Я могу создавать пригодный для использования код на Python так быстро, как я могу печатать».
После того, как вы достаточно хорошо освоите Python, я бы лично порекомендовал изучить C, а затем C ++. Он понадобится вам для взаимодействия с огромным большинством драйверов оборудования для роботов.

А если вам меньше 16 лет и / или вы никогда раньше не программировали… сначала изучите Scratch. Это великолепно!

Мы не учли ваш любимый язык программирования? Какой язык программирования вы выучили первым? Что вы чаще всего используете при программировании роботов? Расскажите нам в комментариях ниже или присоединитесь к обсуждению в LinkedIn, Twitter или Facebook.

Как программировать робота: руководство для начинающих

Роботы были среди нас уже добрых два-три десятилетия. В настоящее время роботы прочно укоренились в нашей культуре, чем когда-либо прежде. Большинство роботизированных машин используются на различных сборочных линиях или выполняют интенсивные физические операции на шахтах или промышленных объектах по всему миру.

Существуют также домашние роботы, инженеры которых программируют роботов для уборки вашего дома или выполнения других домашних обязанностей.На данный момент программирование робототехники может создавать роботов, которые выполняют относительно простые повседневные задачи. Есть определенные проблемы при программировании собственного робота, потому что полностью рабочий робот для домашнего или офисного использования требует шести степеней свободы (6DoF) для работы в трехмерном пространстве реального мира.

С учетом сказанного, ваше путешествие в изучение программирования робототехники должно начаться с 6DoF. Это включает в себя возможности роботов двигаться вперед и назад, вверх и вниз, поворачивать влево и вправо.Он также должен иметь возможность вращаться вокруг трех перпендикулярных осей, которые называются тангажем, рысканием и креном.

Не так-то просто научиться программировать робота, который может выполнять все эти движения и действовать, полагаясь только на информацию, поступающую от ограниченного числа датчиков. Наше руководство по робототехнике для начинающих расскажет вам об основах, с которых вы должны начать программировать своего первого робота.

Давайте начнем наше руководство по робототехнике с утверждения, что вы неправильно понимаете робота как умную машину.Во-первых, робот вполне может быть просто частью программного обеспечения, которое физически не присутствует в реальном мире. Программирование робототехники Java используется для создания роботов для торговли иностранной валютой, которые работают на различном оборудовании, таком как компьютеры, планшеты и смартфоны. Ни у одного из этих торговых роботов Forex нет физического тела; это просто алгоритмы, запрограммированные для торговли валютами в соответствии с установленными правилами.

У нас также есть автономные роботы и роботы, которым для работы требуется лишь ограниченная автономия или вообще не требуется ее.Кодирование для робототехники отличается, когда у вас есть автономная машина и другая, которая выполняет ограниченное количество повторяющихся операций в промышленной среде. Хорошим примером этого являются роботы, которые сваривают компоненты автомобилей на сборочной линии.

Проблема программирования роботов зависит от того, что вам нужно создать. Автономному роботу, вероятно, потребуются определенные возможности машинного обучения или некоторая степень искусственного интеллекта, поэтому вам, возможно, придется использовать другой язык программирования по сравнению с роботом, запрограммированным для выполнения определенного количества функций.

Продолжаются дискуссии о том, как программировать робота и какой язык программирования является лучшим для программирования робототехники. На самом деле, это всегда зависит от вашей конечной цели, и любой язык может соответствовать всем требованиям, если вы знаете, чего хотите и как этого достичь.

Существует широкий консенсус в отношении того, что программирование робототехники должно в основном полагаться на такие языки, как C / C ++ и Python. C и C ++ — это языки, с которых начинают работать новички в робототехнике, но вы не можете просто придерживаться этих двух языков, если хотите развиваться как хороший ученый-робототехник.

Кодирование для робототехники включает также многочисленные языки промышленных роботов, разработанные производителями робототехнического оборудования. Изучение Паскаля — хорошая отправная точка. Это программное обеспечение имеет дело с некоторыми из этих проприетарных языков программирования робототехники. Но вам все равно нужно изучить каждую из них подробно.

MATLAB — еще один инструмент, который вам нужно освоить, когда вы изучаете, как программировать робота. Программирование роботов включает в себя много математики и анализа данных. Вам нужны надлежащие средства для обработки данных и получения надежных результатов от ваших аппаратных и программных датчиков, если вы хотите, чтобы ваш робот работал должным образом.

Если у вас есть некоторые знания в программировании на C / C ++, Python, Java или другом языке, используемом в робототехнике, пришло время запрограммировать вашего первого робота. Мы предлагаем начать с программного робота, поскольку гораздо проще написать программный код, выполняющий функции, не связанные с управлением физическим устройством.

Распознавание изображений и, в последнее время, обработка естественного языка — одни из основных проблем, которые должны решить ученые-робототехники, чтобы создавать роботов, имитирующих человеческое поведение.Итак, давайте начнем наше руководство по программированию робототехники с простого алгоритма защиты вашего дома или офиса, представив робота, который использует подключенную камеру для распознавания лиц.

Как запрограммировать такого программного робота? Для этого нужно выполнить следующие шаги:

1. Установите датчик движения на входную дверь и подключите его к камере.
2. Дайте указание датчику движения активировать камеру, когда кто-то окажется у двери.
3. Камера берет изображение лица человека в качестве входного сигнала.
4. Отсканируйте изображение на наличие определенного набора функций.
5. Сравните эти особенности с библиотекой известных лиц.
6. Если вы найдете спичку, прикажите двери открыть.
7. Если совпадений нет, продолжайте, выполняя другие действия.

Не имеет значения, какой язык программирования вы будете использовать для программирования программного обеспечения для выполнения этого набора команд. Ваш первый алгоритм программирования робототехники будет выполнять вышеуказанные шаги снова и снова, как только будет выполнено условие запуска (т.е. кто-то активирует датчик движения у вашей входной двери).

Это простой робот, использующий программируемое оборудование. В этом случае оборудование включает датчик движения, камеру и компьютер, на котором будет храниться ваша база данных известных лиц. Компьютер особенно необходим для выполнения очень простого действия — отпирания двери.

Вы можете написать эту программу, используя всего 100 строк кода. Однако это возможно только в том случае, если у вас есть готовые программные модели, которые обрабатывают процесс распознавания лиц.По правде говоря, именно навыки написания кода программирования для распознавания лиц делают программиста продвинутым программистом.

Теперь, когда вы узнали своего первого посетителя и впустили его, вы можете решить поставить роботизированную руку, которая берет пальто ваших посетителей и помещает их в шкаф.

Что вам нужно, так это управлять динамической системой, которая включает датчики и роботизированный манипулятор.Рука должна распознать пальто на месте, взять его и куда-нибудь положить. Как ты это делаешь? Программирование вашей роботизированной руки будет включать следующие шаги:

1. Применение сигналов управления.
2. Измерение результатов.
3. Генерация новых управляющих сигналов, рассчитанных на то, чтобы приблизить вашу руку к нашей цели.

Этот процесс включает в себя много математических операций и постоянный поток надежных данных, если вы хотите, чтобы ваш робот получил пальто и хранил его для вашего гостя.Речь идет об обработке данных датчиков в реальном времени и последующем применении фундаментальных логических операторов «если» и «то» для управления вашей роботизированной рукой. Если мы упростим его еще больше, вы выполните программирование типа «если слишком лево, то двигайтесь вправо» и «если слишком низко, то двигайтесь вверх». Так работает кодирование для робототехники.

Робототехника развивается очень быстро. Чтобы идти в ногу с последними разработками в области программируемых машин, требуются усилия, выходящие за рамки знакомства с тем или иным языком, подходящим для программирования роботов.

Если вы действительно хотите научиться программировать робота, вам необходимо понимать требования и возможности робота как на аппаратном, так и на программном уровне. К счастью, ряд платформ позволяет программировать робототехнику для начинающих. Это достигается за счет устранения многих трудностей, связанных с пониманием того, как работает оборудование. Это также можно сделать, запрограммировав системы на уровне нулей и единиц.

Что вам нужно в робототехнике для начинающих, так это иметь программируемое оборудование или предварительно запрограммированные программные модули.После этого вы можете запрограммировать выполнение определенных операций. В любом случае вам нужно будет изучить один или несколько языков программирования, таких как C / C ++, Python, LISP или Java, чтобы заставить работать даже самый простой программный / аппаратный робот. Когда вы продвигаетесь дальше, желательно познакомиться с такими инструментами, как MATLAB. Это гарантирует, что вы полностью контролируете своих роботов.

Наш обширный опыт работы с программным обеспечением CAD / CAM (автоматизированное производство) позволил нам предложить революционный подход к программированию промышленных роботов.

Robotmaster обеспечивает непревзойденные, полнофункциональные возможности автономного программирования для роботов — простое программирование точного управления движением робота и быстрое создание траекторий любого размера с минимальным вмешательством программиста.

Позволяет вашему роботу выполнять короткие производственные операции, даже если это одна партия!

Robotmaster сокращает время программирования роботов с часов до минут, генерируя управляющий код робота непосредственно из инструментов CAD / CAM.

Облегчает самые сложные прикладные задачи

Robotmaster обеспечивает максимальное соответствие конструкции, создавая точные траектории роботов, оптимизированные для вашего процесса и инструментов, точно, без точек обучения.

Максимизирует производительность и прибыльность вашего робота.

Программирование Robotmaster осуществляется полностью автономно, планирование и настройка не связаны с производством. Его мощные инструменты моделирования рабочего пространства гарантируют безошибочный учет ориентации рабочего пространства и детали и ограничений.

Исключает программиста из программирования

Robotmaster предоставляет интуитивно понятные графические интерфейсы, адаптированные к вашему приложению, которые позволяют эксперту по процессам применять свои знания и опыт для получения наилучших результатов без необходимости становиться экспертом в области промышленной робототехники или программного обеспечения для роботов.

Пытаетесь запрограммировать робота так же, как станок с ЧПУ? Robotmaster справится с этой задачей:

Трудно интуитивно проверить пределы суставов робота и столкновения между роботами и деталями?

Robotmaster автоматически проверяет программы на совместные ограничения, ограничения вылета робота и столкновения.

Необходимо вручную подправить и доработать запрограммированные точки в автономном режиме?

Robotmaster по своей сути вычисляет значения суставов робота и правильно устанавливает параметры, чтобы обеспечить плавное воспроизведение программы без ручного вмешательства.

Недостаточно ли данных CAD / CAM для предоставления данных о положении и ориентации для 6-осевого робота?

Robotmaster использует автоматические настройки для ориентации инструмента робота для управления траекториями со сложными изменениями ориентации.

Ваша программа выдает ошибки и перестает работать, когда проходит через особенность робота?

Роботмастер проверяет особенности и имеет мощные инструменты для исправления программ, содержащих особенности.

Как выбрать до 8 возможных конфигураций робота для каждой из его запрограммированных точек?

Robotmaster может изменять конфигурации для оптимального программирования траекторий или следовать выбранной вами конфигурации робота.