멀티도-of-freedom (multi-DOF) 로봇의 동적 시뮬레이션은 산업 응용 분야에서 설계, 테스트 및 최적화 로봇 시스템에 필수적입니다. 단순 방법은 허용 정확도를 유지하면서 계산적인 복잡성을 감소 시키는 데 도움이되며 빠른 개발주기와 실시간 제어를 가능하게합니다. 이 문서는 복잡한 로봇 운동을 시뮬레이션하기위한 업계에서 사용되는 일반적인 단순화 된 접근 방식을 탐구합니다.

Inverse Dynamics 방법

Inverse Dynamics는 원하는 최종 효과의 트레젝션을 기반으로 필요한 관절 토크를 계산합니다. Recursive Newton-Euler Algorithm과 같은 단순 알고리즘은 효율성 때문에 널리 사용됩니다. 이 방법은 이상적인 조건을 가정하고 계산 속도를 높이는 동적 효과를 무시합니다.

감소된 순서 모델링

흡진형 모델은 로봇의 동적을 단순화하여 모션의 가장 중요한 모드에 초점을 맞추고 있습니다. modal 감속 또는 lumped 매개 변수 모델과 같은 기술은 필요한 방정식 수를 감소시키고 제어 설계 및 실시간 응용 분야에 적합한 빠른 시뮬레이션을 가능하게합니다.

Kinematic 방법

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기업에 있는 신청

산업은 모션 계획, 제어 시스템 개발 및 가상 프로토 타이핑과 같은 작업에 대한 단순화 된 방법을 사용합니다. 그들은 엔지니어가 급속한 시뮬레이션을 수행하고 잠재적 인 문제를 조기 확인하고 로봇 성능을 효율적으로 최적화 할 수 있습니다.