[robot]_algo.json 파일의 파라미터 설명

현재 보고 계신 매뉴얼은 구버전입니다. 페이지 오른쪽 상단을 클릭하면 최신 버전의 매뉴얼로 전환할 수 있습니다.

[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.

[robot]_algo.json 파일의 파라미터 설명

저희는 귀하의 개인 정보를 소중하게 생각합니다.