産業用ロボットは、機械、エレクトロニクス、制御、コンピューター、センサー、人工知能、その他の学際的な先進技術を組み合わせたもので、現代の製造業の重要な自動化機器の 1 つです。産業オートメーションを支える3大技術として、ロボティクス、CNC技術、PLC技術が知られています。ロボット技術とその製品は急速に発展しており、フレキシブル製造システム (FMS)、ファクトリーオートメーション (FA)、コンピュータ統合製造システム (CIMS) の自動化ツールになっているだけでなく、インダストリー 4.0 インテリジェントファクトリーの重要な部分となっています。
1. 産業用ロボットのシステム構成と性能指標
1) 産業用ロボットシステム構成
産業用ロボットは、自動で作業を行うことができる産業分野向けの多関節マニピュレータまたは多自由度機械装置であり、自らの力と制御能力に依存してさまざまな機能を実現する機械の一種です。人間のコマンドを受け入れることも、事前にプログラムされたプログラムに従って実行することもできます。-最新の産業用ロボットは、人工知能技術に基づいてプログラム動作の原理を開発することもできます。典型的な産業用ロボットを図 1 に示します。産業用ロボットは、技術開発のレベルに応じて、実証的再現ロボットの第 1 世代、知覚ロボットの第 2 世代、知能ロボットの第 3 世代の 3 世代に分類できます。
第一世代の産業用ロボットは、外部構造としてオペレータ（ロボット本体）、コントローラ、デモンストレータの 3 つの主要な部分で構成されます。第 2 世代と第 3 世代の産業用ロボットには、それぞれセンサーとソフトウェアによって実現される認識システムと分析および意思決定システムも含まれています。-
(1) オペレータ：さまざまな操作タスクを実行するために使用される機械の本体。主にロボット アーム、駆動ユニット、伝達ユニット、内部センサーが含まれます。
(2) コントローラー:指令やセンサー情報に従ってロボット本体を制御し、特定の動作を実行する装置であり、ロボットの機能と性能を決定する重要な部分であり、産業用ロボットの更新と開発が最も速い部分でもあります。
(3) 先生:これはロボットのヒューマン マシン インタラクション インターフェースであり、オペレータはこれを通じてロボットをプログラムしたり、ロボットを手動で操作して移動したりできます。
産業用ロボットは機能的に 3 つの主要部分と 6 つのサブシステムで構成されています. 3主要部分は機械部分、制御部分、センシング部分です. 6サブシステムは駆動システム、機械構造システム、ヒューマンマシンインタラクションシステム、制御システム、センシングシステム、ロボット-インタラクションシステムです。-
2）産業用ロボットの性能指標
産業用ロボットの性能指標は、ロボットメーカーが製品出荷時に提供する技術データであり、ロボットの適用範囲や作業性能を反映しており、ロボットを選択する際に考慮する必要があります。ロボットメーカーが提供する技術データは完全に同じではなく、産業用ロボットの構造、アプリケーション、ユーザーのニーズも同じではありませんが、主な性能指標は一般に、自由度、作業精度、作業範囲、定格荷重、最大作業速度です。
ロボットの動作範囲内に特異点がある可能性があることに注意することが重要です。特異点とは、ロボット構造の制約により関節が特定の方向の自由度を失う点です。特異点は通常、ワークスペースの端で見つかり、特異点がグループ化されると、それらは「ボイド」と呼ばれます。ロボットが特異点付近で動作すると、徐々に自由度が失われるため関節の姿勢が大きく変化し、駆動系に大きな負荷がかかり過負荷となります。したがって、特異点のあるロボットの場合、その動作範囲には特異点や空洞を除去する必要もあります。
2. 産業用ロボットの制御
１）産業用ロボット制御の特徴と要件
ほとんどの産業用ロボットの関節の動きは互いに独立しており、ロボットのエンドエフェクタの位置精度を達成するには、複数の関節の調整が必要です。-そのため、産業用ロボットの制御システムは通常の制御システムに比べて複雑となり、以下のような特徴を持っています。
(1) それは本質的に非線形システムです。
(2) 複数の関節から構成される多変数制御系であり、関節間には結合がある。
(3) これは、関節運動位置の変化に応じて動的パラメータが変化する時変システムです。-
(4) 環境条件と制御指令を測定・分析し、最適な制御則を自動的に選択することが求められる。
(5) 再現性の高い位置決め精度とシステム剛性が良好です。
(6) 位置のオーバーシュートは許可されません。さもないと衝突が発生する可能性があり、動的応答は高速である必要があります。
産業用ロボット制御が上記のような特性を持っていることを考慮すると、産業用ロボット制御システムを設計する際には、以下の基本要件を満たす必要があります。
(1) 必要な作業軌道を生成するための多軸モーションの協調制御。-。
(2) 位置精度が高く、速度範囲が広い。
（３）系の静微分率が小さいこと、すなわち系の剛性が高いことが要求される。
(4) オーバーシュートのない位置、高速な動的応答。
(5) 加減速制御が必要です。
(6) 各関節の速度誤差係数は可能な限り一定である必要があります。
(7) 操作の観点から、制御システムは優れたヒューマン マシン インターフェースを備え、オペレータの要件を最小限に抑える必要があります。-
(8) システムのコストの観点からは、システムのハードウェアコストを可能な限り削減し、制御システムの性能を向上させるためにソフトウェアサーボ方式の使用を増やす必要があります。
2) 産業用ロボット制御モード
産業用ロボットの制御特性と制御要件から、産業用ロボットの制御の実現には多くの要素が含まれており、主にロボットの最下層制御と上位層制御に分けられます。このうち、最下層の制御には、ロボット本体（メカ部分）、駆動回路部分、センサー部分、制御戦略（PID制御など）が含まれます。上位層の制御には、ロボットの動作解析、経路計画、およびロボットのソフトウェア部分が含まれます [4]。さまざまな分類方法に従って、ロボット制御はさまざまな方法で分類できます。制御対象により、位置制御、速度制御、力制御、トルク制御、力・位置ハイブリッド制御などに分けられます。これらは主に最下層制御であり、主な制御方法について説明します。
(1)産業用ロボットの位置制御：その目的は、ロボットの関節が事前に計画された動きを実現できるようにすることであり、最終的には産業用ロボットのエンドエフェクタが所定の軌道に沿って確実に動作するようにすることです。これには通常、AC サーボ システムまたは DC サーボ システムが使用されます。-
(2)産業機械の人手（トルク）管理：ロボットのエンドエフェクタと制約状態の環境を分析し、制約に従って制御戦略を開発する必要性。{0}}さらに、ロボットと環境の間の接触力を検出するために、ロボットの端に力センサーを取り付ける必要があります。制御システムは、事前に確立された制御戦略に従ってこの力の情報を処理し、ロボットが複雑な操作タスクを完了できるように、不確実な環境でその環境に適合した操作を実行するようにロボットを制御します。-
(3)産業用ロボットの速度制御：通常は位置制御と同時に実現されます。例えば、連続軌道制御モードの場合、産業用ロボットはスムーズな動きと正確な位置決めという要求を満たすために、あらかじめ決められた指令に従って可動部の速度を制御し、加減速を行う必要があります。産業用ロボットは一種の作業条件（または走行負荷）が可変であるため、慣性負荷の大きな運動機械は、高速とスムーズの矛盾に対処するために、2つの移行動作セクションを停止する前に開始加速と減速を制御する必要があります。そして、移動プロセス全体において、通常は速度制御が必要です。
3) 産業用ロボットの知能制御
産業用ロボットの知的制御手法は、主に不確実または未知の条件下での動作を指します。ロボットは、センサーを通じて周囲環境に関する情報を取得し、自身の内部知識ベースに従って意思決定を行い、さまざまなアクチュエーターを制御して与えられたタスクを自律的に完了する必要があり、これはロボット制御の上位レベルに属します。インテリジェントな制御技術を使用すると、ロボットは強力な環境適応性と自己学習能力を備えます。-インテリジェント制御手法は、人工ニューラルネットワーク、ファジーアルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、エキスパートシステムなどの人工知能の開発と密接に関連しています。移動ロボットにおけるニューラル ネットワーク アルゴリズムの適用は、インテリジェント制御と産業用ロボットの組み合わせを説明するための例として使用されます。
図に示す移動ロボットを例にとると、障害物の 3 次元画像を取得するために移動ロボットの上部にカメラが設置されています。-移動ロボットの前方（カメラの直下）に超音波センサーセットを設置し、障害物と移動ロボットとの距離情報を取得します。
視覚センサー情報と超音波センサー情報の融合は、ニューラルネットワーク手法を使用して実行され、障害物の種類を認識する次のレベルに出力されます。これにより、移動ロボットが不確実な環境で歩行する際に障害物を回避できるようになり、ナビゲーション能力が向上します。産業用ロボットがインテリジェント情報を利用して障害物を回避するための統合的な意思決定を行うための主な手順は次のとおりです。
(1) 測距システムはロボットの走行中に、超音波センサで得た障害物までの距離情報に基づいて、移動ロボットの速度を落とす必要があるかどうか、CCDカメラからのサンプルを取得する必要があるかどうかなどを判断するため、短い間隔で環境検知を行います。
（２）測距システムによって検出された移動ロボットからの障害物の距離が中程度である場合、ロボットの速度は低下する。移動ロボットから障害物までの距離が近い場合、CCDカメラから障害物の2次元画像を取得し、その左右の端の座標を抽出します。
(3) 超音波センサーと CCD カメラから得られた障害物に関する情報はグループ化および前処理され、BP ニューラル ネットワーク コントローラーに送信されて融合されます。
(4) 障害物回避の知識を事前学習した BP ニューラル ネットワーク コントローラーは、外部のマルチセンサーによって収集された情報に従って障害物回避の対応する決定を行い、障害物を回避します。-
参考文献
[1] 朱紅銭。産業用ロボット技術[M]。北京: Machinery Industry Press、2019. [2] チェン・ワンミ。ロボット制御技術[M]。北京: Machinery Industry Press、2017. [3] Guo Tonying、An Dong。ロボティクスとその知能制御[M]。北京：人民郵政通信新聞社、2014 年。 [4] 張仙民。ロボティクスとその応用[M]。北京: Machinery Industry Press、2017. [5] Zhang Xinxing。産業用ロボット応用の基礎[M]。北京：北京工業大学出版局、2017 年。