PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

2D image-based industrial robot end effector trajectory control algorithm

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents an algorithm for programming an industrial robot’s end effector path based on 2D images. The first section gives a brief overview of modern solutions for industrial robot implementation. The next section describes the test set-up and the software used in tests. The work also presents the key elements of the controller algorithm and their operation: 2D image processing with MATLAB software, generating the code for robot control in AS language, and implementation of the produced codes to the Kawasaki RS003N robot.
Twórcy
autor
autor
  • Lublin University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Technological Systems of Information, Nadbystrzycka 36, 20-618 Lublin, tel.: +48 81 538 45 35
autor
  • Lublin University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Technological Systems of Information, Nadbystrzycka 36, 20-618 Lublin, tel.: +48 81 538 45 35
Bibliografia
  • 1. Grobelny, M., Jarosiński, S., Piłat, M., Pieniak, D., & Sobaszek, Ł. (2016). Projekt aplikacji komputerowej umożliwiającej sterowanie robotem przemysłowym kawasaki RS003N. Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki, 10, 163–176.
  • 2. Haage, M., Piperagkas, G., Papadopoulos C., Mariolis I., Malec J., Bekiroglu Y., Hedelind M., & Tzovaras D. (2017). Teaching Assembly by Demonstration Using Advanced Human Robot Interaction and a Knowledge Integration Framework. Procedia Manufacturing, 11, 164–173. doi:10.1016/j.promfg.2017.07.221
  • 3. Hajduk M., & Koukolová L. (2015). Trends in Industrial and Service Robot Application. Applied Mechanics and Materials, 791, 161–165. doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.791.161
  • 4. Hajduk, M., Jenčik, P., Jezný, J., & Vargovčik, L. (2013). Trends in industrial robotics development. Applied Mechanics and Materials, 282, 1–6. doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.282.1
  • 5. Jin L., Li, S., Yu, J. & He, J. (2018), Robot manipulator control using neural networks: A survey. Neurocomputing, 285, 23–34. doi:10.1016/j.neucom.2018.01.002
  • 6. Kawasaki Heavy Industries. (2010). AS Language Programming.
  • 7. Kawasaki Heavy Industries. (2010). Kawasaki Robots User Manual.
  • 8. Riexinger Information. (n.d.). Retrieved May 20, 2017, from https://riex.de/automatisierung/ roboterfraesanlage
  • 9. Sample image [online image]. (2014). Retrieved May 20, 2017, from http://www.boomsbeat.com/ articles/1875/20140327
  • 10. Sobaszek, Ł., Gola, A., & Świć A. (2017). Kierunki rozwoju robotyki w aspekcie projektowania współczesnych systemów produkcyjnych. In R. Knosala (Eds.), Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji (pp. 460–471). Opole: Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją.
  • 11. Sobaszek, Ł., Gola, A., & Varga, J. (2016). Virtual designing of robotic workstations. Applied Mechanics and Materials, 844, 31–37. doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.844.31
  • 12. W fabryce Audi roboty transportują samochody. (n.d.). Retrieved March 15, 2018, from Audi Autorund Website, http://autorud.pl/audiblog/w-fabryce-audi-roboty-transportuja-samochody
  • 13. Wan, W., Lu, F., Wu, Z., & Harada, K. (2017). Teaching robots to do object assembly using multi-modal 3D vision. Neurocomputing, 259, 85–93. doi:/10.1016/j.neucom.2017.01.077.
  • 14. Xu, Y., Yang, Ch., Zhong, J., Wang, N., & Zhao, L. (2018). Robot teaching by teleoperation based on visual interaction and extreme learning machine. Neurocomputing, 275, 2093–2103. doi:10.1016/j.neucom.2017.10.034
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5fce6e74-f4e2-4f18-ac2d-158b8795fd6f
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.