로봇의 인지형 모델링은 로봇의 움직임을 이해하고 제어하는 데 필수적입니다. 그러나, 부적절한 사고와 불확실성을 지도할 수있는 일반적인 실수가 있습니다. 이러한 오류를 인식하고 수정하는 것은 로봇 시스템의 정밀도와 성능을 향상시킵니다.

로봇 Kinematic 모델링의 일반적인 실수

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 실수를 수정하는 방법

조정 프레임 오류를 방지하려면 각 프레임이 Denavit-Hartenberg 컨벤션 또는 기타 표준 방법에 따라 올바르게 정의된다는 것을 보증하십시오. 정확한 측정을 사용하여 프레임 정렬을 정기적으로 확인하십시오. 형상 모델링 할 때 상세한 치수를 통합하고 링크 및 관절의 실제 모양을 고려하십시오. 이것은 kinematic 방정식의 불평을 향상시킵니다.

상호 작용하는 제약 및 실제 요인을 위한 회계는 backlash 또는 융통성과 같은 모형 정확도를 강화합니다. 모형을 정제하는 구경측정 절차 및 감지기 의견을 사용하십시오. 실제적인 로봇 운동에 대하여 일정한 유효성은 원판을 식별하고 조정을 허용합니다.

Best Practices의 개요

  • 조정 프레임을 지속적으로 정의
  • 상세 지오미터 데이터 사용
  • Incorporate 합동 제약 및 실제 요인
  • 실제 데이터로 일정하게 검증된 모델
  • 교정 결과에 근거한 업데이트 모델