2024年模拟和机器人趋势

在机器学习的背景下,还可以说模拟可以帮助开发应用于自动化过程的标记训练数据。在这些类型的场景中,模拟基于收集的真实数据,并用于预测实际产量。

本文来自千家网。

目前的主要趋势是提供不同类型的模拟来评估和控制机器人装置和工作空间。

仿真能够帮助人们工程设计对制造和工业流程最有效的机器人。

这是如何运作的?仿真的一大贡献是能够弄清楚机器人部署后的工作会是什么样子。新型建模和仿真的发明有助于将机器人技术融入工作世界。

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机器人模拟的要素

专家指出,不同类型的模拟有助于解释流程以及机器人如何参与,并讨论了模拟在以下方面的用途:

●概念

●序列

●路径

●工作流程

●议案

●循环时间

通过考虑所有这些,企业可以弄清楚如何使机器人适应现有的工作流程。具体的基准和指标将与最终目标以及自动化方面的需求有关。

机器人和运动学模型

谈论机器人模拟的人们经常会使用术语“运动学模型”,这在机器人物理学方面具有特殊的含义。

首先,专家将运动学模型视为处理运动几何的物理学子领域,而不考虑产生该运动的力。换句话说,工程师已经知道基于机器人设计的力是什么,他们想看看机器人在实践中如何工作。

运动链和机器人

为了解释机器人如何涉及运动链,我们可以说机器人是带有关节的刚体的组件。通过观察机器人的关节和连杆,工程师可以使用模拟来加深对机器人如何工作的理解。他们可以使用它在许多不同类型的用例中进行有价值的原型设计。

机器人和虚拟环境

专家们还讨论了将机器人放入虚拟环境中,看看它们在生产中如何工作。

例如,如果机器人应该是特定装配线上的制造机器人,工程师将重新创建该流程直至装配传送带上的工作站,围绕它的机械设备,如PPC系列控制器,以及精确和有策略地移动物品以完成工作所需的设备。假设机器人应该移动注射器来填充生产线上的物品:通过使用传感器和计算机视觉等,开发的模拟可以看到并显示该过程在现实世界中如何工作,包括诸如喷嘴放置位置、运动范围如何工作以及工作站如何遵守时间指令等元素。

在机器学习的背景下,还可以说模拟可以帮助开发应用于自动化过程的标记训练数据。在这些类型的场景中,模拟基于收集的真实数据,并用于预测实际产量。

机器人模拟中需要注意的事项

随着企业开发更多的机器人模拟,他们希望改进这些框架以使其更加有效。其中一个关键是灵活性,模拟对真实实践的模仿程度如何,以及它演示机器人可以做什么的精确程度。还有一个叫做高低级问题,它与匹配编程语言有关。能够实现这一点的系统可以成为更有效的模拟程序。

此外,工程师可能会重视实时模拟的概念,将更多的综合结果应用于实际过程。这样工程师就可以实时获得更真实的图片。

想想模拟影响机器人世界的所有这些方式。现在,越来越多的企业正在考虑集成机器人可以为多种工作实践做些什么。一家企业拥有多个机器人应用来实现工作流程现代化,并为21世纪余下的时间做好准备,这种情况并不少见。

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