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5G将为工业机器人带来什么?

Date:2019-10-30 14:45:34

工业机器人已然兴起,而随着5G牌照的发放,5G在工业自动领域是一个非常热门的话题。我们认为将这两种技术结合在一起非常重要,因此我们已将机器人技术作为5G应用案例进行了初步研究。在此分享一些关于这一领域的见解和对未来的想法。


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如果你有机会进入自动化工厂车间去看一下运行中的工业机器人。强度、速度和精度相结合,令人印象深刻。在过去的几年中,工业机器人已成为用于自动化生产过程的通用工具。由于它们的应用可能性正在不断扩大,因此只要自动化的好处高于购买安装和编程机器人的工作量和成本,它们便可以在任何地方使用。

目前基本上有四种类型的工业机器人:重型单臂机器人(HEAVY),协作单臂或两臂机器人(COOP),功能有限的案例机器人(LIMITED),特殊机器人(EXOTIC)。一年一度的汉诺威工业博览会通常会很好的概述机器人市场,而今年的HEAVY和COOP却无处不在。尤其COOP型机器人变得非常重要,因为它们可以更轻松地集成到生产设备里;出于安全原因它们通常不需要栅栏,再次可以与同事一起进行操作。

LIMITED型机器人由快速取放模型组成,有时称为蜘蛛手或delta机器人,还有Scara模型(选择性合规装配机器臂)。Scara机器人的设计类似于人的手臂,但运动于水平面。两种机器人模型对于特定的用例都相当严格。EXOTIC型机器人。有别于我们常规的工业机器人概念。HEAVY和COOP型机器人是典型独立的结构,包括一个由关节和驱动器组成的物理机器人,并辅以部署所有控制逻辑的机器人控制器。两个元件都通过电线连接,以用于所有驱动器的电源和初级控制。


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人机界面,这可能是一个标准的个人计算机可以被用于机器人程序。COOP类型的机器人还内置了许多传感器,可以避免尖锐的边缘与人安全地互通。差异在于性能,预期的使用领域,编程可能性以及连接机器人控制器的方式,以及在多大程度上可以通过例如集成外部传感器来影响机器人程序。在机器人技术研究中,云机器人技术是一个主要主题。基本上,它是有关使用通信技术将机器人连接到云的。其中包括:

1、在云中使用更多的计算资源(例如AI任务)

2、使用互联网上的数据进行决策和学习(包括数字双模型)

3、将功能转移,从而降低每台机器人的成本

4、机械手从云中的备份物理中断时,可以执行故障转移

5、通过将多个实例作为云的热备份运行,可以提高功能的可靠性,并且可以立即从故障的主要功能中接管操作,而不会中断

6、使操作和维护更加容易(软件更新,配置更改等)

但是5G与云机器人技术有什么关系?车间中的静态机器人也可以使用工业以太网连接,以实现上面列出的大多数优点。


那么,为什么我们需要工业机器人进行5G通信?

如果要灵活使用机器人并且可以移动机器人,那么电缆就会成为负担。蜂窝连接具有庞大生态系统的标准化技术。4G可用于许多用例,但5G也将支持苛刻的用例,例如在云的处理与机器人的即时运动相关的情况下。超可靠和低延迟通信(URLLC)是一种新的服务类别,将在5G新无线电(NR)中得到支持,其创建目的是为了满足工业领域对5G的要求。3GPP报告TR 22.804定义了在垂直领域(如制造业)中应用的5G的使用案例和要求。其中,“移动机器人”被指定为一种用例,已经在做的一些项目:

1、虚拟机器人控制(Comau协作)

例如机器人制造商Comau和其他合作伙伴的合作,以研究使用4G / LTE的虚拟机器人控制的概念。机器人的运动控制计算的各个部分可以某种程度上外包给云(或边缘云)系统。Comau提供了一个真正的机器人单元,其中有两个大型机器人手臂,一条传送带和一些其他工业设备。为了进行交流,Comau使用了ProfiNet;工业以太网的变体。通过探讨可以通过4G和5G技术虚拟化哪种级别的机器人控制。事实证明,通常由可编程逻辑控制器(PLC)执行控制并不是非常关键的延迟,根据配置的不同,它的延迟要求为数十毫秒。但整个通信对延迟变化(抖动)和数据包丢失非常敏感。例如,三个连续的数据包丢失或等效的延迟变化会导致整个机械手单元停止运行。

Comau的目标是用软件版本替换硬件(HW)PLC,并在商用硬件组件的虚拟化环境/云中运行它。从云平台的角度来看,虚拟化控制带来的主要挑战之一是实时应用程序的执行。某些软件PLC平台将Windows用作操作系统(OS),紧接着是负责执行PLC代码的实时操作系统(RTOS)。两者都并行运行,并通过进程间通信(IPC)进行通信。控制逻辑实现始终由RTOS执行,并且Windows通常用作用户界面。RTOS通常具有一些特定的要求以确保必要的性能。

我们在真实的工厂环境中表明,将PLC级别的控制逻辑放在边缘云平台中是可行的。但是,如果我们研究诸如轨迹规划,逆运动学和控制回路之类的应用程序,这些应用程序可以控制执行器的速度,加速度或位置,则它需要的延迟显着降低,范围为1-5 ms。为了支持这些应用程序,5G的超可靠和低延迟服务与在地理位置上靠近设备的位置部署的实时边缘云平台至关重要,如下图所示。


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2、机器人传感器通讯


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通过5G可以实现对机器人的低延迟控制。当然,相对于传统的机器人控制方式,其好处是可以实现机器人控制的虚拟化,并可以实时无线收集传感器数据。去年,作为德国公共项目Koordinierte Industriekommunikation(KoI)的一部分,我们将低延迟无线电原型(WARP)用于博世APAS机器人的“传感器-机器人控制器-虚拟PLC”通信。。Bosch Apas是一种COOP型机器人,提供可与Modbus-TCP协议一起使用的以太网接口。要将传感器值实时嵌入到机器人的轨迹规划中,必须每5毫秒将数据从传感器传输到PLC到机器人控制器。如果不使用低延迟无线通信,这显然是不可能的。


3、用于机器人自动化单元的5G-D2D

连接到云基础架构是云机器人技术的主要解决方案。但是,在某些情况下,让机器人与车间中的另一台物理设备直接通信(设备到设备,D2D)也可能很有趣。一个典型的示例是工具中心点处的传感器(即机器人的“腕部”)与机器人控制器之间的通信。通常用于要求更高精度的应用,例如用于不破坏易碎工件的扭矩传感器。在5G网络中,此D2D链接可以由网络进行监督,以避免对工厂车间其他链接的干扰。我们从无线电工程的角度研究了这种情况。为了简要总结结果-使用其中说明的某些无线电通信方法,可以在自动化单元中的设备之间的D2D无线电链路上实现可靠的低延迟(<1ms)通信。我们研究的测量是在主动型HEAVY机器人的单元中进行的。


4、机器人控制中的延迟影响(使用UR5机器人)

我们通过建模的5G链路评估了UR5工业机器人手臂(也是COOP型机器人)的闭环控制性能。重点放在链接延迟对通过特定关键性能指标(KPI)衡量的机械手臂运动质量的性能上的影响。UR5工业机器人手臂具有一个外部可访问的速度控制界面,该界面接受每个关节(伺服)的速度命令,并以8毫秒的更新时间发布关节状态信息。研究的KPI是响应时间和轨迹执行的精度,即与计划轨迹的空间和时间偏差。测量结果表明,低于4 ms的网络延迟不会对性能产生重大影响。


所需的延迟还取决于机器人的任务,对外部事件的反应需要低网络延迟,因为机器人和控制器之间的网络延迟会直接增加反应时间。实时轨迹细化,轨迹执行时间的期限要求可容忍的网络延迟。通常,较高的网络延迟会延长优化时间,并以此方式增加总轨迹执行时间。轨迹精度,有些任务不仅需要在位置上,还需要沿路径进行运动,例如焊接。另一个例子是更多机器人手臂的协作,其中同步的运动至关重要。对于这些任务,如果在轨迹规划中要考虑外部信息,则需要较低的网络延迟。


下一步是什么?

我们的愿景是,随着蜂窝通信技术成为现代工厂的重要组成部分,在未来几年中,大多数工业机器人和机器人用品将配备4G和/或5G通信模块。但是,从我们在工业机器人上的亲身实践经验来看,要真正利用无线通信所提供的灵活性,还需要重新考虑一些机器人控制概念。外部系统。也许在不久的将来,某些类型的EXOTIC概念也将变得越来越流行。许多云机器人技术概念都是基于AI的,因此,它将很快成为机器人技术的基本组成部分。一个长期的问题将是给工业机器人带来多少,以及这对工业机器人通信方式的影响。无论如何,实时通信和实时云计算是我们同事在其文章中定义的六个关键挑战之一:下一代系统中的人工智能和机器学习。

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