[robot]_algo.json 파일의 파라미터 설명

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[robot]_algo.json은 로봇 구성 파일입니다. 로봇의 다양한 파라미터의 정보를 기록하고 로봇의 분류, 각 연결봉의 DH 파라미터, 각 관절 운동의 상한 및 하한, 각 관절의 시작 위치 및 회전 방향 등 내용을 결정합니다.

다음은 [robot]_algo.json 파일의 일부 코드입니다.

{
    "algo_type": "UR_UR5_Like",
    "robot_type": "UR_16E",
    "dh": [ A, B, D, G, F, H ],
    "shoulder_offset": C,
    "elbow_offset": E,
    "min_limits": [ J1 min, J2 min, J3 min, J4 min, J5 min, J6 min ],
    "max_limits": [ J1 max, J2 max, J3 max, J4 max, J5 max, J6 max ],
    "mastering_joints": [ J1, J2, J3, J4, J5, J6 ],     # Unnecessary
    "axis_flip": "J1J2J3J4J5J6"                         # Unnecessary
}
algo_type

로봇 구성. Mech-Viz에서 로봇은 13 가지 유형으로 나눠지며 상세한 정보는 로봇 구성 내용을 참조하십시오.

robot_type

로봇 이름. 로봇 모델 폴더 이름과 일치해야 합니다. 그렇지 않으면 로봇 모델을 찾을 수 없습니다.

dh

로봇의 능동관절의 DH 파라미터.

minlimits, maxlimits

minlimits 및 maxlimits는 각각 로봇의 각 축의 최대 및 최소 이동 범위입니다.

현재 FANUC과 Nachi를 제외하고 다른 로봇의 각 축의 정확한 이동 범위는 로봇 매뉴얼에서 찾을 수 있습니다.

모든 관절에은 상한 및 하한 두 개의 파라미터가 포함됩니다. 이 파라미터는 Axis_flip와 결합되어 있으며 특정 상황에서 상한 및 하한 파라미터를 서로 바꿔야 하며 부호를 반전해야 합니다.

mastering_joints

mastering_joints 파라미터는 로봇 각 축이 0일 때의 위치를 결정합니다. 모든 파라미터가 0일 경우, 로봇 각 축의 0 위치(초기 위치)는 모델링 시의 자세와 일치합니다. KUKA와 같은 일부 로봇의 경우, J2 및 J3의 값이 0일 때 Mech-Viz 소프트웨어의 기본적인 자세가 아니므로, J2 및 J3 mastering_joints 파라미터를 조정해야합니다.

axis_flip

axis_flip 파라미터는 각 축의 회전 방향을 결정하며, 로봇 모델이 완성된 후에는 Mech-Viz 및 로봇 시뮬레이션 소프트웨어 또는 실제 로봇과 대조하여 각 축의 회전 방향이 일치하는지 확인해야 합니다. 일치하지 않는 경우 이 파라미터를 조정해야 합니다.

이 파라미터는 로봇 관절 각도 상한 및 하한 minlimits, maxlimits 및 동적 리미트 link3_dynamic_limits, link4_dynamic_limits 파라미터에 영향을 줍니다.


새로 만든 로봇을 사용하는 경우 실제 로봇에서 다음 파라미터를 확인해야 합니다:

axis_flip

Mech-Viz에서 로봇 축의 회전 방향이 실제 로봇과 일치하는지를 확인합니다.

dh

다음 두 가지 방법을 사용하여 Mech-Viz에서 시뮬레이션된 로봇과 실제 로봇의 포즈 데이터가 일치하는지 비교합니다.

  • 관절 각도를 동기화하여 TCP 포즈와 비교하기

  • TCP 포즈를 동기화하여 관절 각도와 비교하기

    실제 로봇의 DH 파라미터가 파라미터 파일 속의 이론값에 가까울수록 로봇의 정밀도가 높아집니다. 일반적으로 1mm 미만의 오류가 허용됩니다.

mastering_joints

Mech-Viz에서 시뮬레이션된 로봇의 포즈 데이터가 실제 로봇의 포즈 데이터와 일치하는지 비교하고 확인합니다.

검사하는 동안 축 1, 4, 6에 특별한 주의를 기울여야 합니다.

min_limits/max_limit

Mech-Viz에서 시뮬레이션된 로봇의 포즈 데이터가 실제 로봇의 포즈 데이터와 일치하는지 비교하고 확인합니다.

소프트 리미트는 실제 로봇의 하드 리미트계보다 크면 안됩니다.

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