[phil0418]

你好,

我正在考虑执行实时路径修正，以更好地提高机器人的实时精度。

我们希望机器人执行加工，利用激光跟踪器或类似的基于视觉的TCP状态估计系统，试图补偿偏转等。
最终目标是让系统识别偏转并进行调整，以对抗颤振。


据我所知，
我们可以使用delta值，在机器人认为它所在的位置和它被观察到的位置之间，在调用它们之前调整移动命令的参考框架，然而，一旦路径在运动中，如果参考框架移动，它就不会更新。

我记得我看到过一个例子，一个机器人正在加工一个长而不对称的、分层的、圆形的物体，旋转在第二台机器上，(有点像自动车床)。
这给了我这样做的希望，希望没有太多的困难。

任何建议吗?

[艾伯特]

我们参与了一些项目，其中我们将补偿静态点的精度(移动-测量-正确)。机器人移动到一个标称位置，激光跟踪仪或测量系统测量，我们计算一个delta误差(在3D -位置-或6D -位置和方向)，我们移动机器人来补偿误差。这可以迭代完成，在2或3次迭代之后，你应该在0.1 mm的位置精度之内。这可以通过RoboDK API以机器人不可知的方式实现，我们可以提供一些示例。

另一方面，如果你想实时补偿机器人的运动/路径，这是一个更有挑战性的问题。这将高度依赖于机器人控制器。并不是所有的机器人都支持这个功能。例如，在发那科机器人控制器上，你需要一个叫做DPM(动态路径修改)的选项。这允许您更新寄存器偏移量以补偿标称错误。

如果你能提供更多关于你的申请的细节可能会更好。在第一种情况下，我们绝对可以帮助你。

[phil0418]

虽然我最初计划专注于开发和评估一个高精度的移动-测量-正确的6DOF系统，使用Charuco板作为手动框架教学的替代方案。

主管们继续期望动态路径修改。

我们有一个Staubli TX200与CS8C HP控制器，运行ValHSM来操作主轴。


附注:我在论坛上找到了一些关于尝试通过RoboDK连接时应该尝试哪些端口的信息，这些信息是否可以在我们可以可靠访问的地方获得，而不是通过论坛探索?(适用于Staubli/斗山/UR等机器人)