汇川机器人软件RobotLab常规操作

汇川机器人软件RobotLab常规操作

一.权限管理注意事项

1.1 软件登录权限管理

连接上软件后,修改轴参数、点位数据需要权限。点击人物图标,登录对应的权限,管理员权限登录密码6个0。

1.2机器人控制权限管理

点击“锁”,打开机器人控制权配置页面。

选择“InoRoboLabt”,机器人受编程软件控制,使用软件可手动移动点位、示教位置信息。

选择“远程IO单元”,机器人受外部设备控制如PLC、上位机,机器人进入自动模式,收到交互信号就按照程序执行。

选择“远程以太网客户端”,机器人受远程客户短控制,用于查找问题、远程调试。

二、 使用过渡点注意事项

程序中点到点直线运动会有机构干涉或有安全风险时,使用过渡点在运动规避风险。

使用过渡点时,注意指令的工具坐标系,选择正确的Wobj工具好,否则运动出错有撞机风险。

如下图所示为例,wobj0为A工位,wobj1为B工位,注意在“轴控制面板”中选择对应工具坐标号

三、使用全局点位移动注意事项

双击左侧“P.pts”,打开全局点位列表。

程序使用全局点位移动一般有两种形式

1)程序调用编号走位,如Movj P[0]

2)程序调用自定义标签名,如Movj P_Home

在程序内使用指令进行点位移动、示教过程中,注意检查运动方式、标签和描述内容。

四、点位示教注意事项

打开“轴控制面板”,选择正确的直角坐标系和工具号(例如拧紧工位工位一选择0号,工位二选择1号),速度不可设置过高。

注意不能切换工具号和用户号时,检查机器人是否在示教模式并且主任务处于运行中,或再现模式时下也不支持切换。

选择寸动模式,点击X、Y、Z、R将机器人移动到目标位置

在程序中点击右键,选择“查看点数据”,在打开的程序位置点中,右键选中空白行,点击“取当前点”,则机器人当前位置信息就存入系统中。

注意要编辑合适的标签名,提示当前点位的功能,方便程序阅读。

五、全局变量监控注意事项

程序中包含大量的全局变量(定义的Global变量)

在全局监控表中单个添加时名字输入错误时会导致添加失败,可在程序内添加监控。

可在程序内选中变量,鼠标点击右键,选择“添加到全局变量监控”。

注意变量值显示为“未识别”时,检查当前程序块运行是否包含此变量,否则无法从控制器查询到数值,监控列表中变量值必须在值被有效刷新的时候才能查看到。

六、程序备份注意事项

点击“配置文件备份”,选择保存路径,输入文件名后确认,待系统提示“备份配置文件完成”则表示备份完成。

注意不能将多台机器人的配置文件相互导入,会导致机器人的出厂设置参数改变,后果不可预料。导入后降低程序运行速度和轴移动速度,验证配置是否正确。

Read more

3小时搞定PX4飞控:从零搭建无人机自主飞行系统

3小时搞定PX4飞控:从零搭建无人机自主飞行系统 【免费下载链接】PX4-AutopilotPX4 Autopilot Software 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/px/PX4-Autopilot 想要快速掌握无人机飞控核心技术?今天我就带你用3小时完成PX4飞控系统的完整搭建。无论你是无人机爱好者还是专业开发者,这套实战方案都能帮你避开弯路,直达目标! 🚀 快速上手:环境配置与项目获取 系统要求很简单: * Ubuntu 18.04及以上版本 * 4GB内存和20GB磁盘空间 * 稳定的网络环境 一键安装基础工具: sudo apt update && sudo apt install git cmake build-essential -y 获取PX4源码: git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/px/PX4-Autopilot

西门子大型程序及Fanuc机器人焊装系统集成 - 包含多项Profinet通讯与智能模块

西门子大型程序及Fanuc机器人焊装系统集成 - 包含多项Profinet通讯与智能模块

西门子大型程序fanuc机器人焊装 包括1台 西门子1500PLC程序,2台触摸屏TP1500程序,9个智能远程终端ET200SP Profinet连接 15个Festo智能模块Profinet通讯 10台Fanuc发那科机器人Profinet通讯 3台G120变频器Profinet通讯 2台智能电能管理仪表PAC3200 4个GRAPH顺控程序 图尔克RFID总线模组通讯 和MES系统通讯,西门子安全模块 内含GSD文件,可供其他项目使用 程序经典,结构清晰,SCL算法,堆栈,梯形图,结构化编程,想学习项目累计经验时间可以借鉴思路博途v15.1以上可以打开。 最近在搞一个挺有意思的项目,用西门子1500PLC搭了个Fanuc机器人焊装产线。这系统里光Profinet设备就三十多个,从ET200SP到发那科机器人,再带G120变频器,活脱脱一个工业通讯大杂烩。但别被设备数量吓到,程序结构可是清清爽爽,就像老司机整理的衣柜——该挂的挂,该叠的叠。 先说这程序里的SCL算法,比老式梯形图利索多了。举个栗子,处理机器人故障信号时用了堆栈结构: VAR_TEMP AlarmStack :

无人机航测内业处理(iTwin Capture Modeler)

无人机航测内业处理(iTwin Capture Modeler)

iTwin Capture Modeler 内业处理 1、概述 本文以iTwin Capture Modeler(旧名称为Context Capture或Smart3D)软件为例介绍航测建模、土方算量、三维模型在线发布分享等内业处理。 本机所使用笔记本电脑主要配置: CPU:intel Core Ultra 9 275HX 显卡:NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU 12GB 内存:32GB 注意:内存大小决定是否可以成功建模,内存不足建模失败(不会提示失败原因),推荐16GB以上;硬盘剩余容量建议为建模图片大小的2~3倍,否则会因为容量不足建模失败。 2、内业数据处理 2.1新建工程 打开两个软件,第一个为引擎,建模必须打开,第二个为主程序,第三个为模型浏览查看程序 开始计算空三或者建模时,

自适应图像变焦与边界框变换用于无人机目标检测

自适应图像变焦与边界框变换用于无人机目标检测

作者: Tao Wang, Chenyu Lin, Chenwei Tang, Jizhe Zhou, Deng Xiong, Jianan Li, Jian Zhao, Jiancheng Lv 亮点 * 自适应空间变换: 对图像进行自适应空间变换可以有效地放大物体细节。 * 框变换: 框变换使得检测器能够在图像变换的空间中进行训练和推理。 * 实验效果: 在多种无人机图像数据集上的实验表明,该方法以较小的代价获得了有效的增益。 * 灵活模块化设计: 灵活的模块化设计使其能够与其他方法和任务场景集成。 https://arxiv.org/pdf/2602.07512 摘要 由于物体尺寸较小,从无人机(UAV)拍摄的图像中检测物体具有挑战性。在这项工作中,我们探索了一种简单高效的自适应变焦框架,用于无人机图像的目标检测。主要动机是,前景物体通常比普通场景图像中的物体更小且更稀疏,这阻碍了有效目标检测器的优化。因此,我们的目标是自适应地放大物体,以便更好地捕捉用于检测任务的物体特征。为了实现这一目标,需要两个核心设计:i)