機(jī)器人的控制方式(PTP)

機(jī)器人的控制方式

點(diǎn)位控制方式（PTP）

這種控制方式只對(duì)工業(yè)機(jī)器人末端執(zhí)行器在作業(yè)空間中某些規(guī)定的離散點(diǎn)上的位姿進(jìn)行控制。在控制時(shí)，只要求工業(yè)機(jī)器人能夠快速、準(zhǔn)確地在相鄰各點(diǎn)之間運(yùn)動(dòng)，對(duì)達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡則不作任何規(guī)定。定位精度和運(yùn)動(dòng)所需的時(shí)間是這種控制方式的兩個(gè)主要技術(shù)指標(biāo)。這種控制方式具有實(shí)現(xiàn)容易、定位精度要求不高的特點(diǎn)，因此，常被應(yīng)用在上下料、搬運(yùn)、點(diǎn)焊和在電路板上安插元件等只要求目標(biāo)點(diǎn)處保持末端執(zhí)行器位姿準(zhǔn)確的作業(yè)中。這種方式比較簡(jiǎn)單，但是要達(dá)到 2～3um 的定位精度是相當(dāng)困難的。

機(jī)器人的控制方式 智能控制方式 機(jī)器人的智能控制是通過(guò)傳感器獲得周?chē)h(huán)境的知識(shí)，并根據(jù)自身內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)作出相應(yīng)的決策。采用智能控制技術(shù)，使機(jī)器人具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性及自學(xué)習(xí)能力。智能控制技術(shù)的發(fā)展有賴于近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法、遺傳算法、系統(tǒng)等人工智能的迅速發(fā)展。也許這種控制方式模式，工業(yè)機(jī)器人才真正有點(diǎn)“人工智能”的落地味道，不過(guò)也是難控制得好的，除了算法外，也嚴(yán)重依賴于元件的精度。 從控制本質(zhì)來(lái)看，目前工業(yè)機(jī)器人，大多數(shù)情況下還是處于比較底層的空間定位控制階段，沒(méi)有太多智能含量，可以說(shuō)只是一個(gè)相對(duì)靈活的機(jī)械臂，離“人”還有很長(zhǎng)一段距離的。

工業(yè)機(jī)器人發(fā)展結(jié)構(gòu)分化

工業(yè)機(jī)器人發(fā)展結(jié)構(gòu)分化 汽車(chē)制造業(yè)、電子電氣制造業(yè)兩個(gè)大客戶的工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量大幅下降，增速分別為-15.5%、-2.8%，已連續(xù)兩年呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，汽車(chē)制造業(yè)的工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量大幅下降是我國(guó)回落的首要原因。 　　2019年汽車(chē)制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量10.5萬(wàn)臺(tái)，是工業(yè)機(jī)器人的大客戶，我國(guó)汽車(chē)制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量為3.38萬(wàn)臺(tái)，占汽車(chē)制造業(yè)裝機(jī)量的比重為32.2%，我國(guó)汽車(chē)制造業(yè)裝機(jī)量增速深刻影響工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量增速，使得增速也下挫明顯。 　　02 　　金屬和機(jī)械、塑料和化學(xué)制品、食品工業(yè)等主要客戶工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量保持平穩(wěn)增長(zhǎng)。 　　隨著近年來(lái)我國(guó)大力支持企業(yè)智能化改造，以及受人力成本上漲等多重因素影響，很多制造企業(yè)“機(jī)器換人”步伐加快。 　　2019年塑料和化學(xué)制品工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量0.61萬(wàn)臺(tái)，比上年增長(zhǎng)28%;金屬和機(jī)械、食品工業(yè)裝機(jī)量分別為1.52萬(wàn)臺(tái)、0.25萬(wàn)臺(tái)，總量上與上年基本持平，與2015年相比，增長(zhǎng)超過(guò)50%、100%。還有其他以及其他未分類(lèi)的工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量為3.8萬(wàn)臺(tái)，比上年減少0.64萬(wàn)臺(tái)，市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢(shì)。