現代のロボット技術、特に産業用ロボットの分野では、次の 5 つの主要技術が挙げられます。サーボモーター、減速機、モーションジョイント、コントローラー、アクチュエーター。これらのコア技術が連携してロボットの動的システムと制御システムを構築し、ロボットが正確、高速、柔軟な動作制御とタスク実行を確実に実現できるようにします。以下では、これら 5 つの主要なテクノロジーの詳細な分析を提供します。
1. サーボモーター
サーボモーターはロボットの電源システムの「心臓部」であり、電気エネルギーを機械エネルギーに変換し、ロボットのさまざまな関節の動きを駆動する役割を果たします。サーボモーターの主な利点は、高精度の位置、速度、およびトルク制御機能にあります。
動作原理: サーボ モーターは通常、永久磁石同期モーター (PMSM) または交流サーボ モーター (AC サーボ) を使用し、入力電流の位相を変更することでモーター ローターの位置と速度を正確に制御します。内蔵エンコーダはリアルタイムのフィードバック信号を提供し、閉ループ制御システムを形成して、高い動的応答と正確な制御を実現します。
特徴：サーボモータは、広い速度範囲、高効率、低慣性などの特性を備えています。加速、減速、位置決め動作を非常に短時間で完了できます。これは、頻繁な起動停止と正確な位置決めが必要なロボット用途にとって重要です。 。
インテリジェント制御: 最新のサーボモーターには、PID 制御、適応制御などの高度なアルゴリズムも統合されており、負荷の変化に応じてパラメータを自動的に調整して、安定したパフォーマンスを維持できます。
2.減速機
機能：減速機はサーボモーターとロボットジョイントの間に接続されており、主な機能はモーターの高速回転出力を低減し、トルクを増加させ、ロボットジョイントの高トルクと低速の要件を満たすことです。 。
タイプ: 一般的に使用される減速機には、高調波減速機と RV減速機があります。その中で、RV減速機高剛性、高精度、大きな伝達比を有するため、産業用ロボットの多軸関節構造に特に適しています。
技術ポイント：減速機の製造精度はロボットの繰返し位置決め精度や動作の安定性に直結します。ハイエンド減速機は内歯車の噛み合いすきまが非常に小さいため、耐摩耗性と長寿命が求められます。
4. コントローラー
中核機能：コントローラはロボットの頭脳であり、あらかじめ設定されたプログラムやリアルタイムの計算結果に基づいて指令を受け、各関節の動作状態を制御します。
技術アーキテクチャ: 組み込みシステムに基づいて、コントローラーはハードウェア回路、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラー、およびさまざまなインターフェイスを統合して、動作計画、軌道生成、センサー データの融合などの複雑な機能を実現します。
高度な制御アルゴリズム:最新のロボットコントローラー複雑なタスク要件や不確実な環境における制御の課題に対処するために、モデル予測制御 (MPC)、スライディング モード変数構造制御 (SMC)、ファジー ロジック制御 (FLC)、適応制御などの高度な制御理論を一般的に採用しています。
5. 執行者
定義と機能: アクチュエーターは、コントローラーから発せられる電気信号を実際の物理的な動作に変換するデバイスです。通常、サーボ モーター、減速機、および関連する機械コンポーネントで構成される完全な駆動ユニットを指します。
力制御と位置制御: アクチュエータは、正確な位置制御を実現する必要があるだけでなく、一部の精密組み立てロボットや医療リハビリテーション ロボットのトルクまたは触覚フィードバック制御、つまり力制御モードを実装して、作業中に力の感度と安全性を確保する必要があります。操作プロセス。
冗長性とコラボレーション: 多関節ロボットでは、さまざまなアクチュエータがその動作を調整する必要があり、高度な制御戦略を使用して関節間の結合効果を処理し、空間内でのロボットの柔軟な動作と経路の最適化を実現します。
6. センサー技術
5 つの主要テクノロジーには明示的に言及されていませんが、センサーテクノロジーはロボットが認識とインテリジェントな意思決定を実現するための重要なコンポーネントです。高精度でインテリジェントな最新のロボットでは、複数のセンサー (位置センサー、トルク センサー、ビジョン センサーなど) を統合して環境情報や自己状態情報を取得することが重要です。
位置および速度センサー: エンコーダーはサーボ モーターに取り付けられ、リアルタイムの位置および速度フィードバックを提供し、閉ループ制御システムを形成します。さらに、関節角度センサーは、可動する各関節の実際の回転角度を正確に測定できます。
力およびトルク センサー: アクチュエーターまたはロボットのエンド エフェクターに組み込まれ、接触力とトルクを感知するために使用され、ロボットがスムーズな操作能力と安全な相互作用特性を実現できるようにします。
視覚および環境認識センサー: カメラ、LiDAR、深度カメラなどが含まれ、シーンの 3D 再構成、ターゲットの認識と追跡、障害物回避ナビゲーション、その他の機能に使用され、ロボットが動的環境に適応し、対応する意思決定を行えるようにします。
7. 通信およびネットワーク技術
効率的な通信テクノロジーとネットワーク アーキテクチャは、マルチ ロボット システムとリモート コントロールのシナリオでも同様に重要です。
内部通信: コントローラー間、およびコントローラーとセンサー間の高速データ交換には、CANopen、EtherCAT、その他のリアルタイム産業用イーサネット プロトコルなどの安定したバス テクノロジが必要です。
外部通信: Wi Fi、5G、Bluetooth などの無線通信技術を通じて、ロボットは他のデバイスやクラウド サーバーと対話し、リモート監視、プログラム更新、ビッグデータ分析、その他の機能を実現できます。
8. エネルギーと電力の管理
電源システム: ロボットのワークロードの特性に適した電源を選択し、長期的な安定した動作を保証し、突然の大電力需要に対応するために合理的な電源管理システムを設計します。
エネルギー回収と省エネ技術: 一部の先進的なロボット システムでは、全体のエネルギー効率を向上させるために、減速中に機械エネルギーを電気エネルギー貯蔵に変換するエネルギー回収技術が採用され始めています。
9. ソフトウェアとアルゴリズムのレベル
動作計画および制御アルゴリズム: 軌道生成および経路最適化から衝突検出および障害物回避戦略に至るまで、高度なアルゴリズムがロボットの効率的かつ正確な動作をサポートします。
人工知能と自律学習: 機械学習や深層学習などのテクノロジーを活用することで、ロボットは継続的にトレーニングと反復を行ってタスク完了能力を向上させることができ、より複雑な意思決定ロジックと自律的な動作が可能になります。
10.ヒューマンコンピュータインタラクション技術
多くのアプリケーション シナリオ、特にサービス ロボットや協働ロボットの分野では、人間化されたヒューマン コンピュータ インタラクション テクノロジが極めて重要です。
音声認識と合成: 自然言語処理 (NLP) テクノロジーを統合することで、ロボットは人間の音声コマンドを理解し、明瞭で自然な音声でフィードバックを提供できます。
触覚インタラクション: 現実的な触感をシミュレートできる触覚フィードバック メカニズムを備えたロボットを設計し、操作またはインタラクション中のユーザー エクスペリエンスと安全性を向上させます。
ジェスチャー認識: コンピューター ビジョン テクノロジーを利用して人間のジェスチャーをキャプチャおよび分析することで、ロボットが非接触のジェスチャー コマンドに応答し、直感的な操作制御を実現できるようになります。
顔の表情と感情の計算: ソーシャル ロボットは、感情を表現できる表情システムと感情認識機能を備えているため、人々の感情的なニーズによりよく適応し、コミュニケーションの効率を向上させることができます。
投稿日時: 2024 年 9 月 5 日
