管理开放网络中，工业机器人如何实时补偿延迟？简单实现零误差！

文|史这样滴

编辑|史这样滴

随着时代的进步，大规模、复杂和小批量的制造系统，特别是在航空航天工业中，机器人技术自动化，渐渐的出现在大众的眼前。

由于机器人运动学和环境因素，位置精度、模块组装、检查和紧固等任务所需的精度带来了独特的挑战。

机器人制造商提供的用于纠错和补偿的现有软件包，存在成本和缺乏实时功能的问题，导致静态纠错和专用资源。

通过开发动态和实时纠错系统来应对这些挑战，该系统实现了0.02毫米范围内的纠错。

研究通过在网络上实施所提出的系统并解决管理网络流量引起的延迟的问题，扩展了现有的重新搜索。

考虑到将或测量设备连接到单个网络交换机的影响，因此其实用性仅限于特定的机器人单元。

在这种情况下，的功能将是该特定单元独有的，从而使可能需要其服务的其他单元格无法访问它。

那么，这个系统的发明原理是什么呢？

的移动性，允许它根据需要将自己定位到不同的细胞，将受到损害，在优化资源利用时，成本效益也会发挥作用。

使用单个，并通过资源管理系统协调这种共享资源，这是一种战略方法，这允许跨多个单元利用的功能，同时最大限度地减少冗余成本。

延迟问题是网络控制系统和其他依赖网络基础设施的系统中，存在一个突出挑战，这种延迟源于两个主要因素，分別是网络流量和通信通道的有限带宽。

使用卡尔曼滤波器和MPC进行NCS，可以帮助消除噪声和两种类型的延迟，但仍需要实施处理网络延迟的策略，以便在系统中获得实时效果，有问题的系统是分布式应用程序。

有许多技术可用于处理分布式交互式应用程序的网络延迟，一些技术可以进行基准测试。

例如，DRM是定位系统中的一种流行技术，DRM在DIA中广泛用于管理网络延迟的预测合同协议机制，一项研究表明，使用DRM可以提高网络速度并优化性能。

同样的DRM技术可用于NCS使用外推法预测有关机器人手臂位置的信息，平滑函数可以帮助平滑外推位置和实际位置。

MPC还被用于处理实时环境中的可变数据丢失和时间延迟，这证明自己是最适合通过网络进行实时误差补偿的方法。

为了处理NCS中的延迟，提出了观察者算法，它提出了两个反馈回路，一个用于控制系统，另一个用于观察者。

他们进一步使用了另外两个控制器来获取预期和非预期数据，卡尔曼滤波器被证明适用于数据丢失常见的环境。

而且数据间歇性地接收，这种方法对于混乱和实时敏感环境特别有用，为了使系统可扩展、可配置、可管理和分布式，需要使用一些技术。

例如应用程序级别的面向服务的体系结构，SOA在开发分布式和可管理的制造系统方面越来越受欢迎。

这里的差距在于将实时纠错与网络相结合，以便可以在其他操作之间共享资源，从而显著降低成本并提高灵活性。

该研究将与工业4.0更加融合，工业17.18将自动化纠错程序，并允许资源通过网络共享和可用。

有关资源、其调度和程序的数据将存储在数据库中中，该数据库将来可以用作知识库。

另一项研究涉及工业机器人在船体焊接中的应用的合规性建模和误差补偿，笛卡尔刚度矩阵是通过虚拟弹簧方法获得的，该方法考虑了驱动和结构刚度、手臂重力和外部载荷等因素。

虽然这种方法提高了准确性，但重要的是要注意它不会在网络上实时纠错，推导的刚度模型为误差补偿奠定了基础。

结果表明，这种补偿方法有效地提高了机器人的操作精度，即使受到辅助负载的影响，它也能对齐机器人的实际轨迹，以紧密匹配预期的轨迹，在要求精度苛刻的工业机器人应用中。

引入了一种新的混合计算方法进行误差补偿，结合局部POE校准和高斯过程回归。

与现有方法相比，它减少了高达37.2%的定位误差，虽然它提出了一种创新的混合方法，用于精密工业机器人任务中的误差补偿，但它没有解决网络集成或实时调整问题，这是现代制造环境中的关键方面。

新颖之处在于解决了铰接臂，在制造领域面临的复杂校准挑战，传统上，校准这些臂需要昂贵且物理连接的计量设备，由于成本和实际限制，阻碍了广泛采用，利用工业4.0原则。

后来，引入了一种创新方法，将制造设备整合到网络生态系统中，从而实现云可访问性，然而，随后的网络延迟问题成为一个重大障碍，特别是在实时校准程序方面。

为了克服这一困境，研究出了一个新的解决方案，它集成了一个优化器EKF和一个预测器。

即DRM，这些技术共同对抗并解决了校准过程中遇到的网络引起的延迟，新颖性的一个重要方面在于将DRM集成到机器人领域，特别关注估计位置和误差。

DRM的这种创新应用，直接解决了管理与从跟踪设备接收测量值，相关的延迟相关的挑战。

通过结合DRM，系统通过预测和适应潜在错误来确保实时补偿，从而提高补偿过程的准确性和效率。

此外，基于早期的研究工作，通过跨网络实施实时纠错系统来扩展边界，值得注意的是，它致力于缓解网络拥塞造成的延迟。

选择采用实时方法源于迎合以大量可变性需求为特征的行业，例如造船和飞机制造，在这些行业中，精度、质量和效率至关重要，离线提供信息和培训虽然可能很费时间。

但可能导致满足这些部门的严格要求的效率低下，考虑到组件和机器人路径的固有可变性。

选择实时解决方案成为一个务实的选择，实时方法非常符合快速适应各种场景的需求，并确保这些行业所需的精度，使其成为在此背景下的可行解决方案。

静态纠错领域包括各种技术和系统，如上述中所强调的那样，然而，一个尚未探索的研究领域，在于解决常规或开放网络上的实时纠错问题。

但由于其严格的反馈要求，它们缺乏在标准网络上有效运行的适用性，无法在所需的实时约束内满足，手头的问题包括几个方面，包括网络上的实时纠错、处理网络流量和延迟以及使资源可共享。

说明了通过实施实时网络控制系统、动态校准技术和灵活的资源管理来解决与静态校准和资源浪费相关的问题。

而相应的解决方案由绿域表示，叠加在黑色箭头上的绿色箭头象征着用于解决问题的特定方法和算法，最后一个矩形由白色背景和绿色轮廓区分，表示问题已完全解决。

问题源于使用计量设备进行机器人校准的传统静态方法，在这种静态方法中，误差校正通过停止和校正方法进行，其中计量设备测量位置。

系统根据这些测量值执行计算，然而，在此计算期间，系统和机器人都保持闲置状态。

也就导致了资源利用率欠佳，整体处理时间增加，为了解决这个问题，可以采用反馈控制系统和实时基础设施。

实时基础结构包括支持实时处理和适当算法实现的硬件，这将系统转变为连续的实时纠错和补偿框架。

然而，这种方法带来了专用资源的挑战，特别是昂贵的计量设备，而工厂车间的其他流程可能需要这些资源。

通过整合网络并将机器人、计量设备和其他设备连接到与实时基础设施集成的网络控制系统。

可以克服这一挑战，此解决方案产生了具有实时纠错和补偿功能的联网资源，允许在此设置享资源。

然而，这种方法引起了网络延迟的问题，因为资源通过与也传输通信数据的其他系统共享的网络相互连接。

为了减少网络延迟，可以应用各种技术，例如消除噪声的过滤技术、延迟处理算法。

错误预测和利用实时基础设施的网络流量预测，由此产生的系统将是一个用于纠错和补偿的实时网络控制系统，然而，这样的系统可能会受到不可配置和不灵活的单元的缺点。

当多个系统和单元同时需要计量设备时，为了解决资源的管理和调度问题，可以应用Flexa控制方法，这种方法将Flexa单元控制器集成到系统中，确保有效的资源管理和调度。

该研究的主要目标之一是促进资源共享，在自动化的背景下，资源可以通过利用网络有效地共享。

DIA使用户能够使用相同的应用程序连接到网络，并实时无缝共享应用程序的状态。

这种同步共享允许协作活动，例如共享白板、文件协作编辑、文件联合编辑、共享会议室和多人游戏。

通过DIA，用户可以通过计算机网络进行交互和协作，在单个应用程序上进行交互式工作。

所有DIA的一个基本特征是共享用户空间和对相同数据的并发操作，然而，资源的有效同步和管理给分布式应用程序带来了重大挑战，由于网络上存在其他并发数据通信。

因此在网络环境中同步问题变得更加复杂，在较大的网络中，共享每个用户状态的系统可能会变得非常耗时。

很有可能会导致整个网络的延迟，为了缓解此问题，可以采用估计和过滤方法来最大程度地减少通过网络传输的更新的频率，DRM是IEEEDIA标准中的基础协议，特别是在估计技术的背景下。

航位推算算法广泛用于分布式网络游戏，其中向用户提供实时体验至关重要，速度和时间等因素起着重要作用。

航位推算算法，利用以前的数据包信息，执行外推以估计未来位置，并在正式推算之前采用预推算来预测位置，从而降低网络数据包频率。

从而减少网络流量，同时改善延迟，这种方法可以有效利用网络资源，并增强用户在分布式网络游戏中的实时体验，“航位推算”一词有历史渊源，并于1613年被记录在牛津词典中。

这个概念涉及基于对初始起始位置的了解来估计或预测未来位置，当从速度的角度考虑这个概念时，说明起来很简单。

例如，让我们考虑一个假设的场景，其中一艘船以9000英里/小时的恒定速度起航，那么问题来了，这艘船在1100的指定航线上将位于何处？

通过应用距离方程，船在持续时间2小时后覆盖的距离可以计算为14个单位，该计算提供了物体在指定时间行进距离的估计或推算，DIA的概念已经流行了很多年，其中一个值得注意的例子是网络游戏。

它可以通过网络进行实时游戏，DIA旨在实现实时交互，同时保持健壮性、可靠性、安全性、可扩展性和一致性等品质。

然而，延迟给DIA应用带来了重大挑战，尽管带宽和处理器速度的增加对延迟控制有积极影响。

但由于网络拥塞，延迟仍然存在，在实时DIA中，这些延迟被视为不可接受的，为了解决这个问题，DRM已成为定位系统中的一种流行技术，有助于减轻延迟的影响。

DRM已被广泛采用为DIA中的预测合同协议机制，以有效管理网络延迟，一项关于利用DRM优化网络性能的研究提供了证据。

证明这种方法可以提高整体网络性能，减少延迟，该研究的结果强调了DRM在解决网络延迟带来的挑战方面的有效性。

在当前问题场景中，DRM技术的应用与平滑功能相结合，可用于推断和预测数据和位置，DRM支持预测数据更新之间的位置，但是，当预测位置与从到达的数据中获得的实际位置不一致时。

就会出现潜在问题，为了解决这个问题，采用了平滑功能，平滑功能旨在通过考虑时间补偿，来补偿数据包延迟来减少不连续性，这种方法有助于确保系统内职位的更无缝和准确表示。

该系统的基本原则是在开放的网络上运行，允许资源共享，在这种情况下，要共享的关键资源是激光跟踪仪，其成本至少为150万英镑。

但是，系统在网络上运行的这一要求，带来了管理可变网络流量的挑战。

资源与机器人之间的直接连接可实现快速高效的通信，但是，此方法将资源的使用限制为该特定系统，目标是在网络上共享资源，使其他单元或系统能够从纠错功能中受益。

将系统引入网络会带来处理由于正常网络流量而造成的延迟的挑战，虽然这可能不会对静态纠错造成问题。

但目标是执行动态纠错，在这种动态情况下，纠错系统无法等待激光跟踪仪的测量结果。

相反，它必须确保及时交付以满足系统的实时和动态需求，为了在校准系统中实现实时校正。

从测量系统获得定期和不间断的反馈至关重要，上述中，航位推算方法通过使用过去的观测值估计当前误差来提供解决方案。

通过推断或预测两次更新之间的数据值，航位推算使系统能够容纳更多连接的站点。

并且还能提高从接收测量值的可靠性，这种方法提高了校准系统的整体性能和鲁棒性。

校准系统表示为整个系统中的参与者，独立于跟踪系统运行，“玩家”一词是从在线游戏中借来的，其中航位推算通常用于解决网络延迟问题，玩家1代表系统。

它通过网络以不可预测的间隔发送更新，玩家2代表校准系统，它从激光跟踪仪系统接收测量信息。

在系统中，玩家1发送机器人的测量位置，而玩家2报告最后接收位置的数量，玩家2使用DRM来估计玩家1提供的后续测量位置。

此外，玩家1利用航位推算来跟踪它发送的更新，并确认它们已正确整合到玩家2的系统中，网络模型考虑了延迟，承认将更新的测量结果传送到另一个系统需要时间，此时就需要展开新的开发方案了。

系统开发是研究的最后阶段，包括软件模块和运动学等各个方面，这对于系统开发至关重要。

为了进行开发，我们使用了以下设备，柯马NM45C4G机器人、徕卡追踪器AT901-MR，以及用于3D测量的6D反射器和T-MAC、NICRIO-9024实时控制器。

用于接口开发，实时纠错和补偿模块开发，以及用于在CRIO上运行系统的LabVIEW，这些组件有助于促进所开发系统的实施和功能。

柯马NM45机器人与柯马C4G控制器相连，后者作为其控制单元，C4G控制器连接到网络交换机，其管理由NRTEC软件600v1.20处理。

值得注意的是，该图显示了每个阶段内周期的进展，移动完成时间的趋势，在第1阶段，完成一个点的平均时间在各个周期中保持一致。

然而，在第2阶段，从第一个周期的895秒显着减少到663秒，这表明系统的学习能力以及通过重复路径执行改进的错误预测。

总之，该系统成功地处理了网络延迟并实现了实时纠错，利用先进的算法和技术，在多个周期内提高了性能和准确性。

计量设备的成本效益是通过允许多台机器使用的灵活设置来实现，通过预测和补偿不准确性，即使在网络流量中断的情况下，系统也能确保准确的纠错。

随着机器人路径的重复执行，准确性会提高，从以前的控制方法到当前系统的过渡是由网络环境不断变化的要求和挑战推动的。

该系统的当前方法提供了改进的优化、控制预测和约束处理，从而实现高性能和适应性，采用这些技术也突显了其即使在具有挑战性的网络条件下也能实现准确可靠的性能的承诺。

参考文献：

1阿西夫;Webb，P.工业机器人的实时校准，MDPI应用系统创新.2022，5，96.[谷歌学术][交叉参考]

2韦尔奇;毕晓普，G.卡尔曼滤波器简介，实践2006，7，1–16提供：https://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf（17年2023月<>日访问），

3Mosammam，A.M.KalmanFilter：一个简单的推导，数学统计2015，3，41–45.[谷歌学术][交叉参考]