현재 주요 추세는 로봇 장비 및 작업 환경을 평가하고 제어하기 위한 다양한 유형의 시뮬레이션을 제공하는 것입니다.
시뮬레이션은 사람들이 제조 및 산업 공정에서 가장 효율적인 로봇을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.
어떻게 작동하나요? 시뮬레이션의 가장 큰 기여 중 하나는 로봇이 배포된 후 작업이 어떤 모습일지 파악하는 능력입니다. 새로운 유형의 모델링 및 시뮬레이션의 발명은 로봇공학을 작업 세계에 통합하는 데 도움이 됩니다.
전문가들은 다양한 유형의 시뮬레이션이 프로세스와 로봇의 관련 방식을 설명하는 데 도움이 된다고 지적하고 다음에서 시뮬레이션 사용에 대해 논의했습니다.
이러한 모든 요소를 고려하여 기업은 로봇을 기존 작업 흐름에 맞추는 방법을 결정할 수 있습니다. 특정 벤치마크와 지표는 최종 목표와 자동화 요구 사항에 따라 결정됩니다.
로봇 시뮬레이션에 관해 이야기하는 사람들은 로봇 물리학 측면에서 특별한 의미를 갖는 "운동학 모델"이라는 용어를 자주 사용합니다.
먼저, 전문가들은 운동학 모델링을 해당 동작을 생성하는 힘에 관계없이 동작의 기하학을 다루는 물리학의 하위 분야로 봅니다. 즉, 엔지니어는 로봇 설계를 기반으로 힘이 무엇인지 이미 알고 있으며 실제로 로봇이 어떻게 작동하는지 확인하고 싶어합니다.
로봇이 어떻게 운동학적 체인을 포함하는지 설명하기 위해 로봇은 관절이 있는 강체의 구성 요소라고 말할 수 있습니다. 로봇의 관절과 연결을 살펴봄으로써 엔지니어는 시뮬레이션을 사용하여 로봇의 작동 방식을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 다양한 유형의 사용 사례에서 가치 있는 프로토타입을 수행하는 데 이를 사용할 수 있습니다.
전문가들은 로봇이 생산에서 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 로봇을 가상 환경에 배치하는 것에 대해서도 논의했습니다.
예를 들어 로봇이 특정 조립 라인에서 제조 로봇으로 사용되어야 한다면 엔지니어는 프로세스를 재현합니다. 조립 컨베이어의 워크스테이션, 이를 둘러싼 기계(예: PPC 시리즈 컨트롤러), 작업을 완료하기 위해 품목을 정확하고 전략적으로 이동하는 데 필요한 장비까지 말입니다. 로봇이 생산 라인의 품목을 채우기 위해 주사기를 움직여야 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 센서와 컴퓨터 비전을 사용하여 노즐 위치 등을 포함하여 실제 세계에서 프로세스가 어떻게 작동하는지 확인하고 보여주기 위해 시뮬레이션이 개발됩니다. 배치, 동작 범위 작동 방식 및 워크스테이션 방식 시간 지침과 같은 요소를 관찰합니다.
기계 학습의 맥락에서 시뮬레이션은 자동화된 프로세스에 적용해야 하는 레이블이 지정된 훈련 데이터를 개발하는 데 도움이 될 수 있다고 말할 수도 있습니다. 이러한 유형의 시나리오에서 시뮬레이션은 수집된 실제 데이터를 기반으로 하며 실제 수율을 예측하는 데 사용됩니다.
기업이 더 많은 로봇 시뮬레이션을 개발함에 따라 이러한 프레임워크를 개선하여 더욱 효과적으로 만들기를 원합니다. 한 가지 핵심은 유연성, 시뮬레이션이 실제 연습을 얼마나 잘 모방하는지, 로봇이 무엇을 할 수 있는지를 얼마나 정확하게 보여주는가입니다. 프로그래밍 언어를 일치시키는 것과 관련된 고-저 수준 문제라는 것도 있습니다. 이를 달성할 수 있는 시스템은 보다 효과적인 시뮬레이션 프로그램이 될 수 있습니다.
엔지니어는 실시간 시뮬레이션의 개념에 더 주의를 기울이고 보다 포괄적인 결과를 실제 프로세스에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 엔지니어는 실시간으로 보다 현실적인 그림을 얻을 수 있습니다.
시뮬레이션이 로봇 공학의 세계에 영향을 미치는 모든 방식에 대해 생각해 보세요. 이제 점점 더 많은 기업이 로봇을 다양한 업무 관행에 통합하는 것을 고려하기 시작했습니다. 많은 기업에서는 워크플로를 현대화하고 21세기에 대비하기 위해 이미 여러 로봇 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 이런 상황은 매우 흔합니다
위 내용은 2024년 시뮬레이션 및 로봇공학 개발 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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