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Optimale zeitbeschränkte Trajektorienplanung für Industrieroboter unter Berücksichtigung von Ruckbegrenzungen


核心概念
Eine neuartige Methode zur zeitoptimalen Trajektorienplanung für Industrieroboter unter Berücksichtigung von Ruckbegrenzungen, die eine höhere Energieeffizienz, Haltbarkeit und Sicherheit ermöglicht.
要約

Dieser Artikel präsentiert einen neuen Ansatz zur zeitoptimalen Trajektorienplanung (TOTP) für Industrieroboter unter Berücksichtigung von Ruckbegrenzungen. Ruckbegrenzte Trajektorien bieten eine Reihe von Vorteilen, wie erhöhte Energieeffizienz, Haltbarkeit und Sicherheit.

Die Herausforderung bei der Einbeziehung von Ruckbegrenzungen in die TOTP-Formulierung ist die Nichtkonvexität der resultierenden Formulierung. Um dies zu adressieren, wird ein konservatives Linearisierungsverfahren für die nichtlinearen Ruckbeschränkungen vorgestellt. Dadurch kann das Problem als ein sequentielles lineares Programm (SLP) formuliert und iterativ gelöst werden, bis die Konvergenz erreicht ist.

Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird anhand von Experimenten an einem Industrieroboter evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Berücksichtigung von Ruckbegrenzungen zu einer deutlichen Reduzierung des Spitzenleistungsbedarfs und einer Verbesserung der Energieeffizienz und Positionsgenauigkeit führt.

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統計
Die Verwendung von Ruckbegrenzungen führte zu einer Reduzierung des Spitzenleistungsbedarfs um etwa 25% und einer Halbierung des mittleren Drehmoments im Vergleich zum Ansatz ohne Ruckbegrenzungen.
引用
"Ruckbegrenzte Trajektorien bieten eine Reihe von Vorteilen, wie erhöhte Energieeffizienz, Haltbarkeit und Sicherheit." "Die Herausforderung bei der Einbeziehung von Ruckbegrenzungen in die TOTP-Formulierung ist die Nichtkonvexität der resultierenden Formulierung."

深掘り質問

Wie könnte der vorgestellte Ansatz zur zeitoptimalen Trajektorienplanung mit Ruckbegrenzungen auf andere Robotertypen oder Anwendungen erweitert werden?

Der vorgestellte Ansatz zur zeitoptimalen Trajektorienplanung mit Ruckbegrenzungen kann auf verschiedene Robotertypen und Anwendungen erweitert werden, indem die spezifischen Dynamikmodelle und Einschränkungen der jeweiligen Systeme berücksichtigt werden. Zum Beispiel könnten verschiedene Roboterarme mit unterschiedlichen Freiheitsgraden oder kinematischen Strukturen in die Optimierung einbezogen werden. Durch Anpassung der Pfadparameterisierung und der Optimierungskriterien kann der Ansatz auf verschiedene Roboterplattformen angewendet werden. Darüber hinaus könnten auch andere Anwendungen wie mobile Roboter, Drohnen oder autonome Fahrzeuge von diesem Ansatz profitieren, indem die Bewegungsplanung unter Berücksichtigung von Ruckbegrenzungen optimiert wird.

Welche zusätzlichen Beschränkungen, wie z.B. Gelenkmomentbegrenzungen, könnten in das Optimierungsproblem integriert werden, um die Leistungsfähigkeit weiter zu verbessern?

Zusätzlich zu den Ruckbegrenzungen könnten Gelenkmomentbegrenzungen als weitere Einschränkungen in das Optimierungsproblem integriert werden, um die Leistungsfähigkeit weiter zu verbessern. Indem die maximal zulässigen Gelenkmomente berücksichtigt werden, kann die Belastung der Robotermechanik reduziert werden, was zu einer längeren Lebensdauer der Komponenten führt. Durch die Integration von Gelenkmomentbegrenzungen in die Trajektorienplanung können auch Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden, um Kollisionen zu vermeiden und die Stabilität des Systems zu gewährleisten. Dies würde zu einer optimierten und zuverlässigeren Bewegungssteuerung des Roboters führen.

Inwiefern könnte der Ansatz zur Trajektorienplanung mit Ruckbegrenzungen auch für andere Anwendungen, wie z.B. autonomes Fahren, von Nutzen sein?

Der Ansatz zur Trajektorienplanung mit Ruckbegrenzungen könnte auch für andere Anwendungen wie autonomes Fahren von großem Nutzen sein. Durch die Berücksichtigung von Ruckbegrenzungen bei der Bewegungsplanung autonomer Fahrzeuge können abrupte Beschleunigungsänderungen vermieden werden, was zu einer sanfteren und komfortableren Fahrt für Passagiere führt. Darüber hinaus können Ruckbegrenzungen dazu beitragen, die Reifenabnutzung zu reduzieren, den Energieverbrauch zu optimieren und die Fahrzeugstabilität zu verbessern. Dies ist besonders wichtig für autonomes Fahren, da eine präzise und sichere Bewegungssteuerung entscheidend ist, um Unfälle zu vermeiden und eine effiziente Fahrzeugleistung zu gewährleisten. Durch die Anwendung des vorgestellten Ansatzes zur Trajektorienplanung mit Ruckbegrenzungen können autonome Fahrzeuge ihre Bewegungen effizienter und sicherer gestalten.
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