Улучшение алгоритмов управления движением робота позволяет уменьшить время разгона и торможения, а также сократить периоды покоя, во время которых оборудование продолжает потреблять электроэнергию.
«Мы намеренно снизили скорость передвижения робота, отказавшись от ожидания других машин и механизмов, необходимых для синхронизации перед началом следующего этапа работы. Оптимизация также определяет очередность операций с целью минимизации энергопотребления при сохранении общей продолжительности цикла», – объясняет профессор Бенгт Леннарсон, один из руководителей исследования, в котором участвовала компания General Motors.
Предлагаемая оптимизация не затрагивает траекторию движения робота, она лишь изменяет его скорость и последовательность действий. «Это позволяет использовать существующий роботизированный модуль и оперативно проводить оптимизацию без нарушения производственного процесса или текущего цикла».
Для обеспечения безопасности при оптимизации необходимо согласовывать перемещения всех находящихся вблизи роботов. Инструмент оптимизации будет предварительно выявлять потенциальные точки столкновения, а также определять безопасные зоны входа и выхода для каждого участка пути и каждой рабочей области.
По сведениям, полученным в ходе первоначальных испытаний, наблюдалось заметное снижение расхода электроэнергии, варьирующееся от 15 до 40 процентов. Однако Кристофер Бенгтссон, отвечающий за внедрение новой стратегии оптимизации, подчеркивает, что эти данные носят предварительный характер и для определения реального уровня энергосбережения необходимы дополнительные промышленные испытания.
В производственных средах с высокой степенью автоматизации, например, на заводах, специализирующихся на сборке автомобильных кузовов, робототехнические системы потребляют приблизительно половину всего объема электроэнергии, используемого в процессе производства.
Процесс оптимизации начинается с фиксации траектории движения каждого робота в течение рабочего цикла, включая выявление потенциальных зон столкновения. Полученные данные обрабатываются специализированным оптимизатором, который формирует новые управляющие команды для непосредственного исполнения роботами.
Кристофер Бенгтссон отметил, что разработчики стремятся сделать данный подход к оптимизации общепринятым и интегрировать его в процесс создания роботов. В ходе каждой настройки рабочих циклов новая оптимизация будет выполняться автоматически. Тем не менее, он добавил, что для полной интеграции технологии в производственные процессы потребуется значительное время – несколько лет проектной работы.
