Datenreduktionsverfahren für technologische Industrierobotersteuerung mit direkter Teach-in-Programmierung

Industrieroboter zum Farbspritzen werden im direkten Teach-in-Verfahren, das heißt durch Führen des Roboters am Handpunkt bei freigeschalteten Antrieben oder mittels einer Programmierhilfe, programmiert. Die entstehenden Achspositionen müssen dabei in Echtzeit zu bestimmten Zeitpunkten abgetastet und abgespeichert werden. Es entsteht so für jede der maximal acht Achsen im Speicher ein zeitlich gestaffelter Satz von Wegedaten, der insgesamt eine Abbildung der Bewegungsbahn darstellt. Bei der Wiedergabe der Bahnkurve müssen diese Werte von der Position Null beginnend zeitgerecht aus dem Speicher ausgelesen und als Sollwerte dem Lageregler zur Verfügung gestellt werden. Dieses Prinzip ist auch als Multipunktspeicherprinzip bekannt. Die notwendige Abtastzeit für die Wegedaten bedingt einen hohen Speicherplatzbedarf für die Stützpunkte der Bahnkurve. Deshalb ist eine Reduktion der Wegedaten erforderlich. In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren zur Datenreduktion für technologische Industrieroboter mit direkter Teach-in-Programmierung vorgestellt und eine Bewertung der Verfahren an den aus einer Simulation ermittelten Untersuchungsergebnissen vorgenommen.
Kapitel 1 der Arbeit erläutert die Aufgabenstellung und es werden die Anforderungen, die an die Datenreduktionsverfahren gestellt werden, herausgearbeitet. Das zweite Kapitel der Arbeit befaßt sich mit der Erstellung eines Testmodells, welches den Bewegungsablauf einer Achse des Roboters simulieren soll. An diesem Modell wurden die Datenreduktionsverfahren getestet. Eine Übersicht zu möglichen Datenreduktionsverfahren und eine Beschreibung einzelner Verfahren gibt Kapitel 3. Die Untersuchungsergebnisse ausgewählter Datenreduktionsverfahren werden in Kapitel 4 vorgestellt und einzeln diskutiert. Anschließend wird in Kapitel 5 eine Einschätzung der Datenreduktionsverfahren vorgenommen.