これを読んでいるあなたは、6 軸協働ロボットの経路計画のトラブルシューティングに非常に多くの時間を費やし、ボットがエネルギーを浪費したり、サイクル タイムを逃したり、タスクの途中で渋滞したりするのを観察している可能性があります。これは、地点 A から地点 B までの経路が、真っすぐで賢いルートというよりは曲がりくねった道路に近いためです。これらの小さな主力製品のサプライヤーとして、私は、間違ったパス計画がプロジェクトを台無しにする可能性があることをこの目で見てきました。当社は、CR920 のパフォーマンスが低下していると考えているメーカーからの問い合わせに対応してきましたが、その経路が速度や効率ではなく「安全」のために最適化されていることがわかりました。もしあなたがそのような状況に陥っているなら、複雑になりすぎずに 6 軸協働ロボットの経路計画を実際に最適化する方法を詳しく見てみましょう。
まず、簡単に理解しましょう。6 軸コボットの経路計画は、単に点 X から点 Y に移動することだけではありません。コボットをユニークなものにするすべてのジョイント、ペイロード、および環境変数を考慮することが重要です。檻の中で生活する産業用ロボットとは異なり、協働ボットは人、部品、場合によっては既存の機器の周囲で作業する必要があるため、最適化では速度、安全性、エネルギー使用のバランスを取る必要があります。私が思うに、顧客が犯す最大の間違いは、協働ロボットの組み込みパスを、特定のタスクに合わせて調整せずにデフォルトで使用していることです。たとえば、シミュレータではうまく機能するピック アンド プレース タスクが、移動する部品の 5 kg の積載量に合わせて調整していないため、製造現場では遅く、エネルギーを大量に消費する混乱に変わる可能性があります。
基本的な運動学パラメータの調整から始めましょう。 6 軸協働ロボットには 6 つのジョイントがあり、それぞれに独自の範囲、速度制限、加速度があります。デフォルトのジョイント制限を使用するだけでは、パフォーマンスを無視することになります。ほとんどのコボット コントローラーでは「関節速度スケーリング」と「加速度スムージング」を調整できますが、ほとんどの人は設定したまま忘れてしまいます。ここで重要なのは、加速度が高いほど必ずしも優れているわけではないということです。道に急な曲がり角がある場合、クランキング加速が高すぎるとボットがけいれんする可能性があり、エネルギーを無駄にするだけでなく、時間の経過とともに関節に負担がかかります。グローバル設定を使用する代わりに、ジョイントごとの加速度をダイヤルインするだけでサイクル タイムを 15% 短縮したお客様もいらっしゃいます。 CR シリーズ協働ロボット (CR1400 協働ロボット）、運動学的設計により、全体の安定性を犠牲にすることなく個々の関節が独立して動くことができるため、これは革新的な製品です。 CR1400 の軽量フレームはそのような微調整用に作られているため、より良い経路の流れを得るために強度を妥協する必要はありません。
次は、実際に機能する障害物回避です (いいえ、基本設定ではありません)。協働ロボットの経路計画における最悪の瞬間の多くは、ボットが人間の近くにいると判断したときの「ランダム停止」や、マシンの隠れた部分に衝突したときに起こります。一般的な障害物回避アルゴリズムは万能ですが、ワークスペースを正しくマッピングすると、障害物に反応するのではなく、障害物を積極的に回避するようにパスを最適化できます。方法は次のとおりです。協働ロボットのティーチペンダントを使用して、ワークスペース内のすべての固定障害物 (コンベヤ、ワークステーション、電源コードも) を記録します。最新の 6 軸協働ロボット コントローラーのほとんどでは、このマップをインポートできるため、パス プランナーはボットが移動を開始する前に障害物を回避するルートを計算できます。動的な障害物 (近くで作業している人間など) の場合は、カスタムの安全ゾーンを設定します。ボット全体の周囲に 1 メートルのバブルを設ける代わりに、実際に接触が起こるツール ポイントの近くに小さなゾーンを作成します。こうすることで、2 メートル離れたところに立っている人間に対してボットが速度を落とすことがなくなり、安全性を損なうことなく経路効率が向上します。これは、次のような省エネモデルで特にうまく機能することがわかりました。省エネ協働ロボット CR920不必要な停車を避けることでエネルギーの使用量が削減されるためです。 CR920 のモーター設計はアイドル エネルギーを削減するように設計されているため、急停止を避けて走行するとさらに多くのエネルギーを節約できます。
次に、ペイロードとツールの動作計画があります。これは非常に一般的な盲点です。協働ロボットの経路は、どのようなツールを保持しているか、また積載物の重さに応じて完全に変化します。たとえば、2kg のグリッパーはエンドエフェクターの重心 (CoG) を変化させます。これは、関節を動かすためにより激しく働かなければならないことを意味します。新しい CoG でパス プランナーを更新しないと、動きが不均一になり、エネルギーの使用量が増加し、さらには精度が低下します。修正方法は簡単です。ツールまたはペイロードを切り替えたときに、コボットで簡単な CoG キャリブレーションを実行します。のようなほとんどの 6 軸モデル省エネ協働ロボット CR620、これにはワンタップキャリブレーション機能があります。 3kg の真空グリッパーと 5kg のメカニカル グリッパーを切り替えたお客様の場合、CoG キャリブレーションを行うまでのパス時間が 20% 増加しました。突然、道が滑らかになり、エネルギーの使用量が減り、すべてのウェイポイントを再度教える必要がなくなりました。 CR620 の柔軟なペイロード容量は、この種の素早い変更に最適であるため、さまざまなツールのパスを最適化するのは面倒なこととは感じません。
待って、滑らかさについて話しましょう。いいえ、平坦な道路を運転するという意味ではありません。道の軌跡を意味します。 6 軸協働ロボットは、直線またはジョイントベースのパスで移動しますが、直線パス (ある点から別の点に真っすぐに移動する) は、ジョイントを急に回転させる必要がない場合にのみ、はるかに効率的です。ジョイントベースのパスはランダムに見えるかもしれませんが、各ジョイントの自然な範囲を優先するため、多くの場合、よりスムーズな動きが実現されます。最悪のパスは、タスクの途中で直線運動と関節運動が切り替わり、ボットがよろよろするようなパスです。ほとんどのコントローラーには、ボットがウェイポイントをどれだけ正確にたどるかを調整できる「軌道スムージング」設定があります。これを高くしすぎると、ギザギザのパスができてしまいます。低すぎると、パスに不必要な距離が追加されてしまいます。ほとんどのタスクでは 5 ～ 15% の値に設定することをお勧めしますが、特定のコボットでテストしてください。より長いリーチの場合、CR1600 協働ロボット、パスがギザギザの場合、アームが長いほどぐらつきやすいため、軌道のスムージングは特に重要です。 CR1600 の延長範囲は、スムーズで最適化されたパスであっても安定性を維持できるように設計されているため、設定を調整する際に精度についてストレスを感じる必要はありません。
もう 1 つの過小評価されているトリックは、展開前にシミュレーションを使用することです。わかってる、わかってる――「シミュレーションには時間がかかる！」しかし、床の上で機能しない経路を修正するのにどれくらいの時間を費やしますか?ほとんどの 6 軸コボット サプライヤーは、ワークスペース、ペイロード、タスクを入力して、部品を 1 つも移動せずにさまざまなパス プランをテストできるシミュレーション ツールを提供しています。これにより、ロボットを箱から出す前に、衝突、非効率、過負荷の関節を発見できます。たとえば、溶接タスクを設定している場合、特定のパスがジョイント 3 に過度の負担をかけることをシミュレーションで確認できるため、初日にトラブルシューティングを行うのではなく、事前にウェイポイントを調整できます。私たちは、シミュレーションを使用するだけで導入時間を 30% 削減したお客様を見てきました。大量のタスクの場合、それは実際のお金に相当します。のCR1300 協働ロボットは、ほとんどの一般的なシミュレーション ソフトウェアとシームレスに統合されるため、ロボットが到着する前にコンピューターから直接パスを調整できます。
ここで、エネルギーの最適化に具体的に取り組んでみましょう。これは当社の協働ロボットにとって大きなセールスポイントであり、経路計画はエネルギー使用量を削減する最も簡単な方法だからです。私たちは、不適切な経路計画により、6 軸協働ロボットが必要以上に 30% 多くのエネルギーを消費する可能性があることを測定しました。どうやって？不必要な停止、急な方向転換、または非効率的な関節の動きによるもの。先ほど説明した修正 (よりスムーズなパス、障害物の回避、CoG キャリブレーション) はすべて、エネルギー使用量を直接削減します。たとえば、当社の省エネモデル (CR920 および CR620) には負荷に適応するモーターが搭載されているため、経路が最適化されている場合、モーターは必要以上に激しく動作しません。そのため、これらのモデルは、人件費とエネルギーコストの両方を節約したい中小規模の製造業者に非常に適しています。運用コストを削減したい場合は、経路計画の最適化が最初のステップですが、当社の省エネラインを使用すると、それがさらに簡単になります。
ちょっと待って、本題に入りましょう。人々が犯すよくある間違いについてはどうでしょうか?すべてのウェイポイントを 1cm 移動して手動で経路を最適化しようとする顧客を見てきました。これは単純なタスクにはうまくいきますが、複雑なタスク (梱包や組み立てなど) の場合は時間の無駄です。もう一つの間違いは、協働ロボットに組み込まれた経路計画アルゴリズムを無視したことです。いいえ、カスタム パスを最初からコーディングする必要はありません。最新の 6 軸協働ロボットのほとんどには、適応できる高度なパス プランナーが搭載されていますが、適切なデータを供給する必要があります。たとえば、実際の積載重量を入力しない場合、パス プランナーはデフォルトでより低い重量設定を設定するため、移動が非効率になります。また、ワークフローを変更するたびに、パス計画を更新することを忘れないでください。ワークステーションを再配置したり、移動する部品を変更したりすると、古いパスは機能しなくなります。 3 か月ごと、またはワークスペースやタスクに大きな変更を加えた後は、パス チェックを実行することをお勧めします。
つまり、すべてをまとめると、運動学的パラメーターを最適化し、障害物を積極的にマッピングし、ペイロード/ツールの CoG を調整し、滑らかな軌道を使用し、シミュレーションでテストし、エネルギー使用量を調整します。これはロケット科学ではありませんが、特定の協働ロボットやタスクの細部に注意を払う必要があります。まだ苦労している場合、または簡単に最適化できるように作られた新しい 6 軸協働ロボットを市場に投入している場合は、さまざまなニーズに合わせたさまざまなモデルをご用意しています。狭い作業スペース用のコンパクトで省エネのオプションが必要な場合でも、大規模な作業用の長距離モデルが必要な場合でも、当社の 6 軸協働ロボットの製品ラインは、経路計画をよりシンプルかつ効率的に行えるように設計されています。当社は、速度、安全性、使いやすさのバランスを保つためにこれらのモデルを何年もかけて改良してきました。そのため、ビジネスに適した協働ロボットを得るためにパフォーマンスを妥協する必要はありません。
低速でエネルギーを浪費する経路に対処するのをやめて、6 軸協働ロボットを最大限に活用し始める準備ができているのであれば、私たちがお手伝いします。私たちのチームは何百ものメーカーと協力して、ピックアンドプレイスから組み立て、梱包に至るまで、あらゆる種類のタスクの経路計画を最適化してきました。私たちはお客様の質問に答え、お客様の特定のモデルに最適な設定をご案内したり、お客様のニーズに適した協働ロボットの選択をお手伝いしたりすることもできます。今すぐ私たちに連絡して会話を始めましょう。協働ロボットの動作を難しくするのではなく、よりスマートに動作させましょう。
参考文献
- ビラード、A.、クラギッチ、D. (2019)。ロボット操作の傾向と課題。サイエンスロボティクス、4(34)、eaau8414。
- 協働ロボット協会。 （2022年）。 6 軸協働ロボットの経路計画のベスト プラクティス。業界テクニカルレポート。
- Liu、H.ら。 （2021年）。産業用ロボットのエネルギー効率の高い経路計画: 体系的なレビュー。インテリジェント製造ジャーナル、32(5)、1345-1362。
- ABBロボティクス。 （2023年）。 6 軸協調ロボット運動学の最適化。製品テクニカルガイド。
