Moderne Bauteile der Sensorik, Vernetzung und Motorsteuerung für intelligentere ortsfeste Roboter

Montierte (ortsfeste) Robotersysteme, die oft als Mehrachsroboter bezeichnet werden, sind für hochpräzise und leistungsstarke Bewegungen innerhalb eines bestimmten Arbeitsbereichs ausgelegt. Diese Systeme bilden das Rückgrat moderner Fertigungs- und Automatisierungszellen, bei denen Wiederholbarkeit, Geschwindigkeit und Nutzlastkapazität entscheidend sind.

Gängige Beispiele sind kollaborative Roboter (Cobots), Gelenkroboterarme, selektiv nachgiebige Gelenkroboterarme (SCARAs) und Delta-Mechanismen (parallele Verbindungen) sowie Maschinen mit numerischer Steuerung (CNC) und Gantry-Maschinen. Je nach Anwendungsbedarf können solche Roboter an Schienen, Wänden, Decken, Böden montiert oder direkt in Produktionsmaschinen integriert werden, was einen flexiblen Einsatz bei Montage-, Materialhandhabungs-, Verpackungs-, Prüf- und Bearbeitungsprozessen ermöglicht.

Durch die Kombination von moderner Antriebselektronik, Präzisionssensoren und Echtzeit-Steuerungsarchitekturen bieten diese montierten Roboterplattformen die Zuverlässigkeit, Vielseitigkeit, Funktionalität und Genauigkeit, die für intelligente, vernetzte Fertigungsumgebungen unerlässlich sind. Um jedoch den Nutzen und die Performance dieser Systeme zu maximieren, müssen die Entwickler die neuesten Fortschritte in den Bereichen Bewegungserkennung, Positions- und Bereichsabtastung, Bewegungssteuerung und Vernetzung kennen und anwenden.

In diesem Artikel werden die Anforderungen an die Konstruktion moderner Roboter kurz erläutert. Anschließend werden Beispiellösungen und entsprechende Evaluierungskits von Analog Devices vorgestellt, die Entwickler zur Implementierung dieser Systeme verwenden können.

Konstruktionsanforderungen für fortschrittliche Roboter

Moderne ortsfeste Roboter (Abbildung 1) unterscheiden sich von mobilen Robotern in zweierlei Hinsicht: Sie operieren in einer relativ statischen und bekannten Umgebung und sind nicht auf die Energieversorgung durch Batterien angewiesen. Von ihnen wird jedoch erwartet, dass sie trotz wechselnder Umstände schnell, präzise, wiederholbar und genau arbeiten. So müssen sie beispielsweise Pakete unterschiedlicher Größe, Form, Gewicht, Ausrichtung und Position aufnehmen und sie an einer bestimmten Stelle auf einem sich bewegenden Band ablegen. Um dies zu erreichen, müssen diese Roboter autonom die Situation einschätzen und sich dynamisch an sie anpassen, während sie gleichzeitig ihre Einstellungen und ihre Umgebung im Auge behalten.

Abbildung 1: Der bekannte und weit verbreitete ortsfeste Roboter bietet jetzt extreme Präzision, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

Diese Anforderungen erfordern die sorgfältige Integration einer präzisen Motorsteuerung für die Endeffektoren, von Bildverarbeitung über Laufzeiterfassung (ToF) für die Umgebungswahrnehmung, von Trägheitsmesseinheiten (IMUs) für die Bewegungserfassung und von GMSL (Gigabit Multimedia Serial Link) für eine zuverlässige Highspeed-Kommunikation.

1: Motorsteuerung für Endeffektoren: Greifer von Robotern funktionieren wie Hände oder Klammern und öffnen und schließen sich bei Bedarf. Sie müssen einen angemessenen Kraftaufwand betreiben, um einen festen Halt zu gewährleisten, ohne die Nutzlast zu beschädigen. Dazu muss der Motorantrieb den Motor sorgfältig ansteuern, um einen präzisen, gleichmäßigen und reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Außerdem sollte der Antrieb aus Gewichts- und Platzgründen eine geringe Masse haben und kompakt sein.

Eine geeignete Lösung für eine solche Steuerung ist der einachsige Servoantrieb TMCM-1617 (Abbildung 2). Mit einem Gewicht von 24 g und den Abmessungen 36,8 mm × 26,8 m × 11,1 mm kann dieser dreiphasige bürstenlose Gleichstrommotor (BLDC) bis zu 18 A effektiv liefern und mit einer Versorgungsspannung von 8 V bis 24 V betrieben werden.

Abbildung 2: Der leichte und kompakte Servoantrieb TMCM-1617 bietet eine komplette 8 V bis 24 V, 18 A BLDC-Motorsteuerung. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

Der TMCM-1617 unterstützt Inkrementalgeber und digitale Hall-Effekt-Sensoren für die Positionsrückmeldung und verbessert so die Präzision und Wiederholbarkeit bei wechselnden Lasten. Für die Vernetzung bietet er CAN-, RS-485- und EtherCAT-Busoptionen.

Um den TMCM-1617 und seine Algorithmen schnell zu evaluieren und abzustimmen, bietet Analog Devices das Greifer-Referenzdesign TMCM-1617-GRIP-REF an. Dieses Open-Source-Hardware-Referenzdesign ist auf die präzise Steuerung von 24V-BLDC-Motoren zugeschnitten, die in Robotergreifern eingesetzt werden. Er bietet eine präzise feldorientierte Regelung (FOC), die eine minimale Drehmomentwelligkeit gewährleistet und eine effiziente, leistungsstarke Motorsteuerung ermöglicht. Der vorkonfigurierte Software-Stack rationalisiert den Einrichtungsprozess und verkürzt die Markteinführungszeit.

2: ToF-Sensoren: Entwickler haben zwei grundlegende Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass der Roboter seine Umgebung und alle Objekte in seinem Arbeitsbereich vollständig wahrnimmt: Verwendung einer ToF-Sensoranordnung (ToF: Laufzeitmessung) oder Verwendung einer oder mehrerer Videokameras. Jede Option bietet relative Vor- und Nachteile.

Im Allgemeinen werden ToF-Kameras für die Tiefenerfassung bevorzugt und bieten eine hochpräzise Abstandsmessung. Sie haben jedoch in der Regel eine geringere räumliche Auflösung als herkömmliche Videokameras und können durch Umgebungslicht und reflektierende Oberflächen beeinträchtigt werden. Standard-Videokameras hingegen liefern hochauflösende Bilder und sind vielseitig einsetzbar, aber die Extraktion von Tiefeninformationen erfordert eine komplexere Verarbeitung und mehrere Kameras.

Für viele Roboteranwendungen sind die Vorteile der ToF-basierten Bildgebung erheblich. Ein ToF-basiertes Erfassungs-Subsystem erfordert jedoch die sorgfältige Integration vieler elektrooptischer Komponenten, einschließlich einer angepassten LED-Lichtquelle, Linsen, optischer Filter und eines Bildgebers. Für die Auswahl und den Zusammenbau dieser Komponenten sind umfangreiche elektrische, mechanische und optische Fachkenntnisse erforderlich.

Um diese Schwierigkeiten zu minimieren, bietet Analog Devices das ToF-Modul ADTF3175 an (Abbildung 3). Die komplette Einheit verfügt über einen indirekten 1-Megapixel-CMOS-ToF-Bildgeber (MP). Außerdem sind ein Objektiv und ein optischer Bandpassfilter (940 nm) für den Imager, eine Infrarot-Beleuchtungsquelle mit Optik, eine Laserdiode, ein Laserdiodentreiber und ein Photodetektor, ein Flash-Speicher und Leistungsregler zur Erzeugung lokaler Versorgungsspannungen integriert.

Abbildung 3: Das Modul ADTF3175 enthält alle notwendigen elektronischen, mechanischen und optischen Elemente für ein vollständiges ToF-Subsystem. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

Die Bildwolken-Datenausgabe des 1024 × 1024 Pixel großen ADTF3175-Sensors (mit einem Sichtfeld von 75° × 75°) wird über eine vierspurige MIPI-CSI-2-Schnittstelle (Mobile Industry Processor Interface, Camera Serial Interface 2) mit einer Geschwindigkeit von 1,5 Gigabit pro Sekunde (Gbit/s) pro Spur an das Host-System gesendet. Die Programmierung und der Betrieb des Moduls werden über eine vieradrige serielle Peripherieschnittstelle (SPI) und eine I²C-Schnittstelle gesteuert. Der Tiefenbereich beträgt 0,4 bis 4 Meter (m) mit einer Tiefengenauigkeit von ±5 mm über den gesamten Tiefenbereich.

Ein zugehöriger Tiefenbildsignalprozessor ADSD3500 wandelt die Rohdaten mit Megapixel-Auflösung vom ADTF3175 um und erzeugt daraus die endgültigen Datenrahmen für radiale Tiefe, aktive Helligkeit (AB) und Konfidenz. Dies gewährleistet eine geringe Latenzzeit bei hohen Bildraten, so dass die Kamera schnell bewegte Objekte präzise erfassen kann und der Roboter in der Lage ist, in dynamisch wechselnden Industrieumgebungen zeitnahe Entscheidungen zu treffen und genaue Analysen zu liefern.

Um den Aufbau und die Implementierung des Moduls zu erleichtern, bietet Analog Devices das 3D-ToF-Sensor-Evaluierungskit EVAL-ADTF3175D-NXZ an (Abbildung 4). Dieses Open-Source-Kit umfasst das Modul ADTF3175, eine numerische Verarbeitungseinheit eines Drittanbieters für eingebettete Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), eine Kamera-Schnittstellenkarte, eine Interposer-Adapterkarte und ein Stativ.

Abbildung 4: Das Evaluierungskit EVAL-ADTF3175D-NXZ enthält die erforderliche Datenverarbeitung, Anschlüsse und ein Stativ, um die Implementierung des ToF-Sensors ADTF3175 zu erleichtern. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

3: Trägheitsmesseinheit: Da sich der Roboter-Endeffektor (Greifer) innerhalb seines vorgeschriebenen dreidimensionalen Bereichs frei bewegen kann, ist es wichtig, sowohl seine Position als auch seine Ausrichtung in diesem Raum zu kennen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Verwendung von Encodern an jedem Gelenk, die dann alle ihre Ausgaben mit Hilfe von Koordinatentransformation und Matrixgleichungen kombinieren. Dies erfordert jedoch mehrere mehrachsige Encoder und erhöht die Komplexität der Berechnungen.

Eine attraktive Alternative ist die Verwendung einer Trägheitsmesseinheit (IMU) mit sechs Freiheitsgraden (6 DoF), die einen dreiachsigen (triaxialen) Beschleunigungsmesser und ein dreiachsiges Gyroskop kombiniert. Die Miniatur-IMU ADIS16500 für mikroelektromechanische Systeme (MEMS) (Abbildung 5, links) bietet diese Fähigkeit in einem winzigen Gehäuse von 15 × 15 × 5 mm mit einem SPI-Ausgang. Das zugehörige Evaluierungsboard ADIS16500/PCBZ (Abbildung 5, rechts) misst 33,25 mm × 30,75 mm. Dieses Board dient in erster Linie als Breakout-Board, um die Verdrahtung über einen 16-poligen (2 × 8) Steckverbinder mit 2 mm Raster an das umfassende Evaluierungssystem EVAL-ADIS2Z zu erleichtern.

Abbildung 5: Das High-Level-Blockdiagramm des ADIS16500 (links) gibt nur einen Hinweis auf die interne Integration und Raffinesse dieser 6-DoF-IMU; das zugehörige Breakout-Board ADIS16500/PCBZ (rechts) dient in erster Linie als physikalische Verbindungsschnittstelle zum Evaluierungssystem EVAL-ADIS2Z. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

Die digitalen Gyroskope haben einen dynamischen Bereich von ±2000° pro Sekunde (˚/s), während die digitalen Beschleunigungsmesser einen dynamischen Bereich von ±392 m/s² bieten. Jeder Trägheitssensor auf der ADIS1650/05/07 wurde mit einer Signalkonditionierung kombiniert, die für eine optimierte dynamische Performance sorgt.

Da Gyroskope und Beschleunigungsmesser einzigartige inhärente Fehlerquellen haben, wird die Werkskalibrierung verwendet, um jeden Sensor in Bezug auf Empfindlichkeit, Vorspannung, Ausrichtung, lineare Beschleunigung (Gyroskopvorspannung) und Aufschlagpunkt (Beschleunigungsmesserposition) zu charakterisieren. Infolgedessen verfügt jeder Sensor über dynamische Kompensationsformeln, die genaue Sensormessungen über eine breite Palette von Bedingungen ermöglichen.

4: GMSL: Bei der Zusammenführung all dieser Funktionsblöcke in einem Roboterarm müssen wichtige Überlegungen angestellt werden: Sie müssen miteinander verbunden werden, und sie, insbesondere das ToF-Modul, erzeugen eine große Menge an zeitkritischen Daten. Die GMSL-Schnittstelle adressiert diese Situation. Ursprünglich für den Einsatz in der Automobilindustrie entwickelt, wurde GMSL auch für Anwendungen wie die Robotik übernommen, da es die erforderlichen hohen Datenraten auf einem einzigen Kabel unterstützt.

Der Deserialisierer MAX96724 in einem 8 × 8 mm großen TQFN-Gehäuse wandelt beispielsweise vier GMSL-2/1-Eingänge in 1, 2 oder 4 MIPI-D-PHY- oder -C-PHY-Pfade um (Abbildung 6). Diese 6-Gbit/s-Komponente mit vier Eingängen und zwei Ausgängen ermöglicht gleichzeitige bidirektionale Übertragungen über 50-Ohm-Koaxialkabel oder 100-Ω-Kabel mit abgeschirmtem Twisted-Pair (STP). Die Komponente unterstützt bis zu vier dezentral angeordnete Sensoren.

Abbildung 6: Der Deserialisierer MAX96724 wandelt vier GMSL-2/1-Eingänge in 1, 2 oder 4 MIPI-D-PHY- oder -C-PHY-Pfade um. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

Jede serielle GMSL2-Verbindung arbeitet bei einer festen Rate von 3 Gbit/s oder 6 GBit/s in Vorwärtsrichtung und von 187,5 Mbit/s in Rückwärtsrichtung. Die Verbindung kann auch automatisch die Vorwärtspfad-Empfängereigenschaften anpassen, um die Einfüge- und Rückflussdämpfungseigenschaften des Kanals zu kompensieren; diese Verluste werden weitgehend von Kabeln, Steckern, Temperatureffekten und den Eigenschaften der Leiterplatte (PCB) bestimmt. Der MAX96724 unterstützt sowohl die Aggregation als auch die Replikation von Videodaten, so dass Datenströme von mehreren entfernten Sensoren kombiniert werden können.

Diese Komponenten sind kompliziert einzurichten und zu benutzen. Analog Devices hat diese Aufgabe mit dem Evaluierungskit MAX96724-BAK-EVK# erleichtert (Abbildung 7). Dieses Kit bietet ein bewährtes Design und eine zuverlässige Plattform für die Evaluierung der MAX96724-Bausteine unter Verwendung von Standard-FAKRA-Koaxialkabeln (eine robuste Kabel/Steckverbinder-Baugruppe, die in der Automobilindustrie und anderen Anwendungen verwendet wird) oder eines MATE-AX-Kabels (eine miniaturisierte Version von FAKRA-Kabeln).

Abbildung 7: Das Evaluierungskit MAX96724-BAK-EVK# ist ein wertvolles Werkzeug für die Implementierung eines Designs, das auf dem hochentwickelten MAX96724 basiert. (Bildquelle: Analog Devices Inc.)

Das Kit enthält eine benutzerfreundliche, mit Windows 10 oder höher kompatible grafische Benutzerschnittstelle (GUI) für die Ausführung der Gerätefunktionen.

Fazit

Ortsfeste moderne Robotersysteme erfordern eine sorgfältige Integration mehrerer Technologien, um die erforderliche Geschwindigkeit, Präzision und Flexibilität zu erreichen. Durch den Einsatz verschiedener Technologien, einschließlich moderner Servosteuerung, ToF-Bildgebung und Trägheitsmesseinheiten, die alle über eine GMSL verbunden sind, können sie die benötigten Funktionen implementieren und integrieren. Analog Devices bietet die erforderlichen Komponenten zusammen mit Evaluierungseinheiten an, um den Prozess der Implementierung zu beschleunigen und das Risiko und die Unsicherheit zu minimieren.

Verwandte Inhalte

1. Webinar: „Robotik mit GMSL™: Highspeed-Bildverarbeitung und Wahrnehmung in Echtzeit“
2. Analog Devices, „Systemdesign mit Laufzeitverfahren - Teil 1: Systemübersicht“