当前位置: 首页 > news >正文

Delmia 软件 Teach 模块 interpolationMode 插补模式应用说明

文档说明

本文档详细介绍 Delmia 软件 Teach 模块中,interpolationMode(插补模式)下 5 个核心选项(SetConfig SetTurn、SetConfig KeepTurn、KeepConfig SetTurn、KeepConfig KeepTurn、Dynamic)的应用逻辑、行为特点、适配场景,并通过对比分析总结选择方法,为机器人示教调试提供参考。

一、核心概念铺垫

在理解插补模式前,需明确两个关键参数的定义:

    • 姿态配置(Config):指机器人各关节的角度组合(如六轴机器人的轴角参数),决定机器人在空间中的 “形态”,直接影响是否会触发奇异点、关节极限等问题。

    • 转向(Turn):指工具坐标系(TCP)的朝向,决定机器人末端执行器 “面朝哪个方向” 运动,直接关联作业精度(如焊接方向、装配角度)。

      插补模式的核心作用:在两个示教点之间生成连续运动轨迹时,明确 “是否允许调整姿态配置” 和 “是否允许改变转向”,确保轨迹满足工艺要求。

    二、各插补模式应用说明

    1. SetConfig SetTurn

    • 核心逻辑:允许重新设置姿态配置,同时允许改变转向(双可调整)。

    • 行为特点:运动过程中,机器人会根据目标点姿态要求,自动优化关节角度组合(可改变形态),工具朝向随路径自然适配(如曲面作业时随法线方向调整),确保轨迹平滑且满足多姿态需求。

    • 应用场景:适用于复杂多姿态、多方向的作业任务,例如:

    • 多工位装配:不同工位零件朝向不同,机器人需调整形态避开障碍物,同时适配零件装配角度;

    • 不规则曲面喷涂 / 打磨:工具需随曲面法线方向改变转向,同时调整关节形态避免碰撞;

    • 多路径复合作业:需在同一轨迹中切换多种姿态和朝向。

    2. SetConfig KeepTurn

    • 核心逻辑:允许重新设置姿态配置,强制保持转向不变(姿态可调,转向固定)。

    • 行为特点:机器人可灵活调整关节形态(如适配不同作业位置的高度、距离),但工具朝向始终固定(如 TCP 始终垂直于工件表面),不会随路径弯曲偏转。

    • 应用场景:适用于方向固定但姿态需自适应的任务,例如:

    • 直线排列螺栓拧紧:焊枪 / 螺丝刀需始终垂直于工件,通过调整姿态配置对齐不同位置的螺栓;

    • 同一方向多高度焊接:焊枪朝向不变,通过调整关节形态适配工件高度差;

    • 平面多位置点胶:点胶头朝向固定,姿态调整以适配不同点胶坐标。

    3. KeepConfig SetTurn

    • 核心逻辑:强制保持当前姿态配置,允许改变转向(姿态固定,转向可调)。

    • 行为特点:机器人关节角度组合保持不变(避免形态突变),工具朝向随路径自然调整(如圆弧路径时随切线方向偏转),确保姿态稳定的同时适配弯曲路径。

    • 应用场景:适用于姿态固定但路径弯曲的任务,例如:

    • 抓取后的弧形转运:保持抓取姿态不变(避免工件掉落),工具朝向随转运圆弧自然调整;

    • 弯曲管道检测:机器人形态固定以贴合管道轮廓,检测头朝向随管道走向适配;

    • 弧形轨迹焊接:保持焊枪姿态稳定,转向随圆弧路径调整以确保焊接连续性。

    4. KeepConfig KeepTurn

    • 核心逻辑:强制保持姿态配置和转向均不变(双固定)。

    • 行为特点:机器人仅通过位置插补完成运动(直线 / 圆弧轨迹),关节形态和工具朝向完全不随路径变化,运动精度最高,无姿态突变风险。

    • 应用场景:适用于高精度、强约束的点对点作业,例如:

    • 激光雕刻 / 精密铣削:姿态或转向的微小变化会导致加工误差,需完全固定;

    • 精密零件装配:如轴孔对接,需严格保持工具姿态和朝向,确保零件准确插入;

    • 基准点校准:需固定姿态和转向以保证校准数据的一致性。

    5. Dynamic(动态模式)

    • 核心逻辑:无需手动约束,系统基于路径、速度、关节极限等参数,动态优化姿态配置和转向。

    • 行为特点:自动平衡 “姿态平滑性”“转向合理性” 和 “关节运动效率”,优先规避奇异点、关节超限,生成接近真实机器人运动的高效轨迹,减少手动调试成本。

    • 应用场景:适用于无明确姿态 / 转向约束,但要求运动高效平滑的任务,例如:

    •  大批量物料高速搬运:需快速通过复杂路径,系统自动优化姿态避免卡顿;

    • 未知路径动态仿真:无需手动设置约束,快速验证运动可行性;

    • 多机器人协同作业:需动态适配其他机器人位置,确保轨迹协调。

    三、各模式核心差异对比表

    插补模式选项

    姿态配置(Config)

    转向(Turn)

    核心优势

    典型约束场景

    适用优先级(无明确约束时)

    SetConfig SetTurn

    可调整

    可改变

    灵活性最高,适配复杂任务

    多姿态、多方向、需避障

    3(复杂任务优先)

    SetConfig KeepTurn

    可调整

    固定

    方向稳定,姿态自适应

    单方向、多高度 / 位置操作

    4(单方向任务优先)

    KeepConfig SetTurn

    固定

    可改变

    姿态稳定,转向随路径适配

    固定姿态、弯曲路径运动

    5(固定姿态弯曲路径优先)

    KeepConfig KeepTurn

    固定

    固定

    精度最高,无姿态突变

    高精度、强约束的点对点操作

    2(高精度任务优先)

    Dynamic

    动态优化

    动态优化

    高效平滑,无需手动约束

    高速、无明确约束的复杂路径

    1(快速仿真 / 无约束任务优先)

    四、模式选择逻辑总结

    1.优先明确约束条件:

    • 若任务要求 “姿态固定”→ 选择KeepConfig系列;要求 “姿态可调”→ 选择SetConfig系列或Dynamic

    • 若任务要求 “转向固定”→ 选择KeepTurn系列;要求 “转向适配路径”→ 选择SetTurn系列或Dynamic

    2.平衡精度与效率:

    • 高精度强约束任务(如精密装配、雕刻)→ 优先KeepConfig KeepTurn

    • 无明确约束、追求高速平滑运动(如搬运、仿真)→ 优先Dynamic

    • 中等精度、需灵活适配的任务→ 选择SetConfig SetTurn/SetConfig KeepTurn/KeepConfig SetTurn

    3.避障与形态控制:

    • 复杂环境需频繁调整形态避障→ 必须选择SetConfig(允许姿态调整);

    • 简单环境、形态固定即可完成任务→ 选择KeepConfig(稳定性更高)。

    五、文档备注

    • 本文档适用于 Delmia V5/V6 及以上版本 Teach 模块;

    • 实际应用中,需结合机器人型号(如六轴、SCARA)、作业工艺(焊接、装配、搬运)进一步验证调整;

    • 若需优化轨迹平滑性,可在选择模式后,结合 Delmia 的 “轨迹优化” 功能辅助调试。

    http://www.dtcms.com/a/515584.html

    相关文章:

  • Android Studio新手开发第二十八天
  • 系统与网络安全------弹性交换网络(4)
  • 功能网站首页模板微信小说分销平台
  • 网站建设管理规定php网站怎么建设
  • 【软考备考】物联网架构:感知层、网络层、平台层、应用层详解
  • LeetCode每日一题——二进制求和
  • 【LeetCode】长度最小的子数组
  • 从什么网站建网站好百度seo优化哪家好
  • 深度学习——基于 PyTorch 的蔬菜图像分类
  • 【设计模式】适配器模式(Adapter)
  • docker安装中间件
  • 系统架构设计师备考第48天——机器人边缘计算
  • 门头沟高端网站建设阿里云服务器win系统建站教程
  • ui设计培训机构哪个比较好cpu优化软件
  • 计算机运算中的上溢、下溢是什么?
  • 别再滥用 new/delete
  • 自己做网站的视频做网站不实名认证可以吗
  • Vertical Semiconductor融资1100万美元
  • 坐标系旋转(四元数 + 欧拉角 + 轴角表示 +旋转矩阵)
  • 发刊词:开启你的高效决策之旅(专栏目录)
  • D触发器学习
  • 汶上云速网站建设wordpress多域名支持
  • C++(23):contains检查字符串是否包含子字符串
  • 23.UE-游戏逆向-寻找骨骼坐标
  • Python 图片转 PDF 详解:单张、多张及多图片格式转换
  • 深圳展示型网站建设佛山seo优化代理
  • AI研究-110 DeepSeek-OCR 原理剖析|上下文光学压缩、Gundam 动态分辨率与并发预期 附代码
  • Easyx图形库应用(mcu+lua vs plc+st)
  • 【计算机网络笔记】第一章 计算机网络导论
  • AI搜索驱动的品牌传播变革:品牌如何在“被搜索”转向“被理解”的浪潮中重构增长力