KOMPUTEROWE WSPOMAGANE PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW MECHATRONICZNYCH NA PRZYKŁADZIE AUTONOMICZNEGO ROBOTA TRANSPORTOWEGO

Transkrypt

1 Marek STANIA * Bogdan POSIADAŁA* Ralf STETTER ** KOMPUTEROWE WSPOMAGANE PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW MECHATRONICZNYCH NA PRZYKŁADZIE AUTONOMICZNEGO ROBOTA TRANSPORTOWEGO W niniejszej pracy przedstawiono rozwój, realizację oraz system sterowania dla autonomicznego robota transportowego, mający główne zastosowanie w branży logistycznej. Unikalną jego cechą jest innowacyjny, opatentowany "system kierowniczy". Sterowanie to bazuje na różnicy momentów obrotowych pomiędzy poszczególnymi kołami napędowymi. Rozwiązanie to pozwala na nieograniczoną manewrowość podczas poruszania się całego pojazdu. WSTĘP W obecnych czasach można zauważyć ogromne zainteresowanie mechatroniką. Robotyka mobilna z kolei to dziedzina, która w pełni wykorzystuje znaczenie pojęcia mechatroniki. Mechatronikę należy tutaj rozumieć jako połączenie kilku dziedzin, wśród których można wyszczególnić zaawansowaną konstrukcję mechaniczną, inteligentne sensory i aktuatory oraz złożony system sterowania dla takiego obiektu. Intensywne badania prowadzone na tym polu pokazały niezwykłą rozmaitość innowacyjnych rozwiązań. Aktualne autonomiczne pojazdy w serwisie czy też w logistyce w ostatnich latach zasługują na szczególna uwagę. Wysoko zautomatyzowane, elastyczne procesy technologiczne wymagają innowacyjnych rozwiązań przepływu materiału pomiędzy poszczególnymi stacjami roboczymi. Często bywa tak, iż nie wszystkie zadania, czynności odbywają się zgodnie z planem (np.: awaria maszyny, brak zasilania maszyny). Dlatego też system sterowania dla takiego pojazdu powinien uwzględniać wszelkie zakłócenia, jakie mogą wystąpić podczas jego pracy. Obecne linie produkcyjne są bardzo często optymalizowane pod kątem zajmowanego obszaru przestrzeni. Dotychczasowe rozwiązania autonomicznych pojazdów mogące zostać użyte w logistyce są zbyt mało elastyczne i mało adaptacyjne do wykonywania różnych czynności czy też manewrów. Często pojazdy te nie spełniają wymagań klienta. Istnieje szereg publikacji [1],[2],[3] przedstawiających rozwój i optymalizację takich pojazdów. Na szczególną uwagę zasługuję tutaj jednak konstrukcja robota a w szczególności układ jezdny. Spotykane są liczne rozwiązania układu jezdnego (roboty dwukołowe, trójkołowe, czterokołowe, sześciokołowe, itd.). Ważnym czynnikiem w konfiguracji jednostki napędowej stanowią koła jezdne. Dzięki nim można zwiększyć pole możliwych ruchów. Ciekawym rozwiązaniem okazały się tutaj koła szwedzkie [4] ( Omni-Drive-system ), które zwiększają pole możliwych do osiągnięcia ruchów. Jednakże badania pokazały, iż posiadają one szereg wad. Do jednych z głównych można zaliczyć: niską sprawność, sumujący się błąd wynikający z odometri, złożony system sterowania. Wykorzystanie odometri do pozycjonowania robota nie daje zadawalającego wyniku (nierówne średnice kół, niewspółosiowość, poślizg kół, itd.). Dlatego też ciągle prowadzone są badania nad kolejnymi rozwiązaniami, umożliwiające ich uniwersalne zastosowanie. W niniejszej pracy opisano autonomiczny pojazd do transportu różnych materiałów (np.: dużych skrzyni biegów, silników spalinowych). Na szczególną uwagę w tej konstrukcji zasługuje jednostka napędowa. Dzięki innowacyjnemu i opatentowanemu rozwiązaniu (zgłoszony jako patent [[5],[6]]) systemu napędowego robota, polepszono jego pole możliwych-osiągalnych ruchów, wydajność, sprawność, prędkość zmiany kolejnych manewrów oraz odporność na błędy. System kierowniczy bazuje na wykorzystaniu różnicy momentu obrotowego poszczególnych kół, który jest wykorzystany zarówno do napędu, jaki

2 i do sterowania położeniem kątowym osi danego modułu. W dowolnej chwili czasu oba koła napędowe znajdują się współśrodkowo. Wybór kierunku jazdy każdego z modułów (oraz całego pojazdu) zależy od dobranego momentu obrotowego poszczególnych kół. Prace [7],[8] pokazały, iż do prawidłowej jazdy (sterowaniem robotem) jest niezbędny szybk i dynamiczny system sterowania, którego zadaniem jest porównywanie (ciągła regulacja) pomiędzy wartością zadaną a rzeczywistą każdej z osi danej jednostki napędowej. Każdy z modułów posiada własną inteligencję, która działa niezależnie od pozostałych jednostek napędowych. Wewnętrzna inteligencja modułu ma za zadanie wyznaczenie wartości momentu obrotowego poszczególnych silników (w porównaniu z modelem k inematycznym) w celu uzyskania wymaganego kierunku jazdy. Istnieje zatem możliwość ustawienia kół w dowolnym kierunku, wykonując przy tym dowolny manewr (jazda równoległa w dowolnym kierunku, obrót względem środka robota, obrót wokół dowolnego punktu bez poślizgu). Zaletą tego rozwiązania jest to (wysoka niezawodność), iż w przypadku awarii jednego lub nawet kilku silników, pojazd może dalej spełniać powierzone mu zadanie. Projekt ten jest realizowany w ramach projektu BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) we współpracy z dwoma firmami. W tym momencie należy zatem zadać sobie pytanie jaką rolę odgrywa tutaj proces projektowania nowych systemów mechatronicznych? Jaką rolę odgrywa tutaj dziedzina komputerowo wspomagania projektowania? Proces komputerowego wspomagania projektowania systemów mechatronicznych pomaga nam nie tylko w zaprojektowaniu części mechanicznych całego pojazdu, ale również współczesne narzędzia inżynierskie umożliwiają testowanie systemów sterowania jeszcze na poziomie wirtualnym, abstrakcyjnym (bez konieczności budowy prototypu). Podsystemy mechaniczne, elektroniczne zostały zaprojektowane z wykorzystaniem wyspecjalizowanych systemów CAD/CAM/CAE. System sterowania powinien szybko reagować na dynamicznie zmieniające się warunki otoczenia. Klasyczne metody projektowania układów sterowania (metody sterowania optymalnego oraz metody algebraiczne) wymagają opisu modelu fizycznego za pomocą modelu matematycznego z uwzględnieniem jego parametrów. Jednakże wyznaczenie dokładnego modelu obiektu bywa często zadaniem bardzo trudnym, skomplikowanym, zwłaszcza wtedy, gdy parametry obiektu zmieniają się podczas działania takiego obiektu. Znaczącą rolę odgrywa tutaj położenie masowego momentu bezwładności ramy pojazdu mobilnego, który jest zmienny w czasie (w zależności od wartości masy transportowanej, sposobu jego rozmieszczenia, ułożenia, gabarytu ładunku). Od wartości masy transportowanego materiału zależą również opory ruchu (sił y tarcia) podczas jazdy robota. Zjawisko to powoduje, iż często model obiektu tylko w przybliżeniu opisuje jego własności. Powstaje zatem pytanie dlaczego i czy warto opracowywać model matematyczny danego obiektu? Obecnie rozwój oprogramowania pozwala nam zarówno na optymalizację jak i na wczesne wykrywanie błędów w procesie projektowania. Z rozwojem nowego obiektu symulacje sporządzone przez komputer (oprogramowanie i nżynierskie) stały się zasadniczą, częścią procesu projektowania. Ciągłe badania prowadzone w tej dziedzinie pokazały, iż nie ma uniwersalnego modelu, który mógłby być w mniejszym lub większym stopniu wykorzystany do opisu dowolnego obiektu. Większość oprogramowań inżynierskich operuje na działaniach matematycznych lub wykonują operacje na sygnałach. Alternatywą takiego podejścia jest reprezentacja modelu dynamicznego w postaci schematu blokowego (dowolny układ mechaniczny można przedstawić jako schemat blokowy). Budowa schematu blokowego polega na połączeniu ze sobą odpowiednich bloczków, nadając im odpowiednią liczbę stopni swobody. Bloczki te reprezentują fizyczne i geometryczne komponenty wchodzące w skład całego produktu mechanicznego. Połączenia pomiędzy poszczególnymi bloczkami reprezentują ich więzy kinematyczne. Modelowanie to jest nie tylko intuicyjne, bardziej przejrzyste, ale głównie zmniejsza czas i wysiłek na wyprowadzenie dynamicznych równań ruchu takiego obiektu. Poprawnie zbudowany model dynamiczny ( również

3 przybliżony), umożliwia przeprowadzenie symulacji poprawności działania przyszłego produktu, jego weryfikację oraz analizę wielu skomplikowanych zjawisk jeszcze na poziomie wirtualnym, bez konieczności budowy prototypu. Podsystemy sterowania zostały zaprojektowane i zamodelowane z wykorzystaniem uniwersalnego pakietu Matlab/Simulink, SimMechanics oraz Maple. W procesie symulacji na szczególną uwagę zasługuje zagadnienie modelowania dynamiki do opis ruchu danego obiektu. Należy tutaj podkreślić, iż symulowanie zachowania się "systemów wielomasowych" od wielu lat jest wspólnym, wielkim problemem w nauce i inżynierii. Wykorzystywanie zawansowanego oprogramowania inżynierskiego zmniejszyło czas powstania (około 60%), wykonania oraz obniżenie kosztów produktu (integracja różnych systemów i technologii jeszcze na etapie projektowania wirtualnego). Istotną kwestią podczas projektowania nowego produktu jest odpowiednia metodologia projektowania. Proces planowania, wykonania i kontroli rozwoju produktu odbył się zgodnie z ogólną zalecaną metodologią projektowania złożonych systemów mechatronicznych V modelu (wytyczna VDI 2206). Więcej informacji na temat metodologii projektowania robota można znaleźć w pozycji [9]. WSPOMAGANE KOMPUTEROWO MODELOWANIE MOBILNYCH ROBOTÓW KOŁOWYCH Do opisu ruchu autonomicznego robota przemysłowego niezbędne jest opracowanie odwrotnego modelu kinematycznego lub dynamicznego. Model dynamiczny pozwala nam na uwzględnienie takich własności jak: masa, masowy moment bezwładności, siły tarcia, siły odśrodkowej, momentu obrotowego, itd.. Modele takie są budowane w celu lepszego zrozumienia struktury i działania przyszłego produktu mechatronicznego. Ze względu na wysoką złożoność przyszłego produktu opracowanie modelu staje się coraz bardziej potrzebne, konieczne. Przygotowanie i wykorzystywanie modelu pozwala na wykrywanie niedoskonałości i błędów w opisie rzeczywistego systemu. Ich poprawa na etapie wirtualnym jest prostsza i mniej kosztowna, w porównaniu do kosztów poprawy istniejącego już rozwiązania, prototypu. Najczęściej tworzy się kilka modeli, ujmujących w różny sposób własności danego systemu. Podczas opracowywania modelu należy przestrzegać pewnych zasad, reguł. Projektant modelu powinien dostosować szczegółowość modelu do jego przeznaczenia. Błędna może być nadmierna szczegółowość jak i uproszczenie modelu. Rodzaj wybranego modelu decyduje o sposobie projektowania jak i jego końcowym rezultacie (model liniowy, nieliniowy, kinematyczny lub dyna miczny). Ten sam obiekt przeznaczony do różnych zastosowań wymaga również innego modelu (nie ma modelu uniwersalnego). Modelowanie i symulacje stały się niezbędną częścią podczas projektowania systemów mechatronicznych. W głównej mierze urządzenia te złożone są z systemów i podsystemów różnej natury. Produkt mechatroniczny zawiera bowiem elementy mechaniczne, elektryczne, hydrauliczne, pneumatyczne oraz system sterowania. Opracowanie dokładnego modelu wymaga modelowania wszystkich tych elementów, niezależnie od ich natury. Pakiet Matlab/Simulink jest jednym z niewielu narzędzi pozwalających na modelowanie i symulację systemu interdyscyplinarnego w jednym środowisku. Pakiet ten umożliwia praktycznie symulację dowolnego obiektu, jeśli jego model może być zapisany w postaci układu równań różniczkowych lub różniczkowo-algebraicznych. KONSTRUKCJA ROBOTA Celem projektu badawczego było opracowanie konstrukcji robota z wykorzystaniem innowacyjnego systemu napędowego. Po dokonaniu analizy wymagań oraz wyboru koncepcji przystąpiono do realizacji procesów projektowo-konstrukcyjnych. Proces modelowania odbył się w trójwymiarowym wirtualnym środowisku systemu klasy CAD/CAM Pro/E oraz

4 SolidWorks. Mechaniczna konstrukcja robota jest wynikiem przyjętych pewnych założeń na początku projektu. Głównym wymaganiem pojazdu jest zdolność przewożenia materiałów o masie m=500[kg] z minimalną prędkością v=4[m/s]. Przyjęto wymiary zewnętrzne ramy pojazdu, które odpowiadają standardowej palecie EURO 1200[cm] x 800[cm] (długość x szerokość). Opracowanie dodatkowych modułów (stół obrotowy, taśmociąg, przenośnik łańcuchowy, manipulator) dla robota zwiększa jego funkcje, czym staje się bardziej uniwersalny. By zaspokoić wymagania przyszłych klientów, uwzględniono również wpływ otoczenia, środowiska w jakim będzie mógł pracować robot. Czynnikami szkodliwymi mogą być mgłą olejna, para wodna, pył, gazy, tłuszcz, wióry. Budowa pojazdu jest całkowicie modułowa, tzn. w pierwszej fazie została wykonana jedna jednostka napędowa, która została poddana weryfikacji pod kątem mechanicznym, elektronicznym oraz poprawności systemu sterowania. Podejście takie znacznie upraszcza proces produkcyjny elementów składowych robota i tym samym obniża jego koszt. Ponadto każdy kolejny moduł jest ulepszeniem poprzedniego rozwiązania. Na rysunku 1 przedstawiono ogólną budowę platformy pojazdu transportowego. Rys. 1. Ogólna budowa platformy pojazdu transportowego (model CAD) Jak można zauważyć na rys.1 wersja finalna pojazdu składa się z czterech modułów napędowych. Ponadto w środkowej jego części znajduje się uniwersalny, system ładowania oraz wymiany baterii. Na rys. 2 przedstawiono budowę mechaniczną wraz z jej poszczególnymi komponentami pojedynczej jednostki napędowej. Rys. 2. Widok ogólny innowacyjnej jednostki napędowej (model CAD) 1-oś pionowa, 2-encoder, 3-łożysko, 4-oprawa łożyskowa, 5-koło zębate, 6-wałek, 7-koło jezdne, 8-płyta górna, 9-oprawa łożyskowa, 10-płyta dolna, 11-hamulec, 12-łożysko, 13-łożysko, 14-pierścień ślizgowy

5 Moduł napędowy składa się z dwóch silników MCD EPOS, przy czym jeden z nich jest programowalny P (Programmable), w przeciwieństwie do drugiego silnika S (Slave). Silnik MCD EPOS P po wcześniejszym jego oprogramowaniu może kontrolować i sterować pracą drugiego silnika. Odbywa się to dzięki wewnętrznej inteligencji sterownika (PLC), znajdująca się w silniku programowalnym. Moment napędowy z silnika zostaje przeniesiony na koło jezdne za pomocą przekładni zębatej. Zastosowanie przekładni zębatej miało na celu zwiększenie momentu obrotowego oraz uzyskanie wymaganej prędkości pojazdu. Łatwo tutaj zauważyć specyfikę tego rozwiązania. Nie istnieje żaden specjalny mechanizm, który by ustawiał i utrzymywał położenie kątowe osi pionowej (1). Utrzymanie wymaganej pozycji odbywa się bazując na różnicy momentu obrotowego poszczególnych silników. Silniki regulują swoją prędkość obrotową aż do chwili uzyskania kolejnego-wymaganego położenia kątowego osi pionowej. Rys. 3. Idea sterowania momentem obrotowym dla jednego modułu Zgodnie ze schematem zamieszczonym na rys. 2 zadaniem enkodera (2), jest przesyłanie informacji do silnika o chwilowym położeniu kątowym osi pionowej. Obrót modułu jest możliwy dzięki zastosowaniu łożyska poprzecznego (3) oraz oprawy łożyskowej (9). Zadaniem pierścienia ślizgowego jest uniknięcie skręcania przewodów (nie ma ograniczeń, co do maksymalnego położenia kątowego modułu). Każde koło (7) jest połączone z silnikiem za pomocą przekładni zębatej (5) i wałka (6). Wałki te są ułożyskowane za pomocą łożyska kulkowego zwykłego (12) i (13). Należy tutaj podkreślić, iż mamy do czynienie w pełni z produktem mechatronicznym, ponieważ produkt mechatroniczny integruje w sobie część mechaniczną, elektroniczną oraz informatyczną (system sterowania na poziomie jednostki). Zaletą tego rozwiązania (modułu) jest możliwość wykonywania wszystkich możliwych manewrów. Systemy CAD pozwoliły nam na przeprowadzenie i uzyskanie optymalnego rozwiązania pod katem wytrzymałościowym jak i przeprowadzenia pierwszych symulacji na modelu wirtualnym. Symulacje te miały na celu pokazanie pola możliwych, osiągalnych ruchów jednego modułu. Szereg przeprowadzonych analiz odbył się przy współpracy, integracji środowiska CAD SolidWorks z programem symulacyjnym VisualNastran 4D oraz MDAdams. Oprogramowania te pozwoliły na zbadanie zachowania się obiektu dla różnych wariantów oprogramowania. Testy potwierdziły założenia stawiane na początku projektu modułowi odnośnie jego nieograniczonej manewrowości. SYSTEM STEROWANIA Uzyskanie zamierzonego celu, ruchów robota bez mechanicznego ustawiania kierunku modułów wymaga ścisłej współpracy pomiędzy częścią mechaniczną, elektroniczną oraz

6 systemu sterowania. Na rysunku 4 przedstawiono koncepcje systemu sterowania dla całego robota. Rys. 4. Architektura systemu sterowania dla autonomicznego robota przemysłowego Konstrukcja robota została zbudowana całkowicie modułowo, tzn. składa się z czterech identycznych jednostek napędowych. Moduły komunikują się za pomocą przemysłowego interfejsu CANOpen (szybsza wymiana danych, niezawodny, najpowszechniej używany w rozwiązaniach przemysłowych). Każda z jednostek posiada dwa silniki (jeden z nich jest programowalny), enkoder (przesyła informacje o położeniu kątowym modułu), oraz opcjonalnie zastosowano pasywny hamulec elektro-magnetyczny. Komunikacja na poziomie silników odbywa się za pomocą lokalnego interfejsu CANOpen. Lokalny system komunikuje się z globalnym systemem (Globaler CAN Bus). Zadaniem globalnego systemu jest zarządzanie poszczególnymi modułami. W sterowaniu tym można wyróżnić trzy poziomy sterowania: Poziom 1 komunikacja robota z otoczeniem oraz systemem zarządzania ERP/OPC. Na tym poziomie na podstawie zebranych informacji z otoczenia odbywa się optymalizacja trajektorii (X, Y, Θ) oraz diagnostyka robota; Poziom 2 zarządzanie poszczególnymi jednostkami. Następuje tutaj przetwarzanie informacji położenia robota na wymagane prędkości obrotowe poszczególnych silników oraz kierunek jazdy całego pojazdu; Poziom 3 na poziomie jednostki. Zadaniem silników jest uzyskanie wymaganej prędkości, przyśpieszenia oraz kierunku jazdy każdego z modułów. Oprócz autonomicznej jazdy istnieje również możliwość ręcznego sterowania robotem (z użyciem joysticka). KINEMATYCZNY ORAZ DYNAMICZNY MODEL ROBOTA Zbadanie zachowania się obiektów na poziomie wirtualnym wymaga opracowania i zaprojektowania odpowiedniego modelu matematycznego (często bardzo złożonego) danego obiektu. Najczęściej zadanie to sprowadza się do budowy modelu kinematycznego, jednakże dla obiektów wysoko-dynamicznych nie jest to wystarczające rozwiązanie. Model kinematyczny daje nam odpowiedź układu bez uwzględnienia wpływu masy (momentów bezwładności), momentu obrotowego, sił tarcia. W przypadku dynamicznego pojazdu o łącznej masie powyżej 600[kg], uwzględnienie masy w modelu matematycznym jest warunkiem koniecznym (w wyniku dużej prędkości podczas jazdy po łuku powstaje duża siła odśrodkowa obiekt może stracić kontakt z podłożem, wystąpić poślizg kół). Robot bez

7 dodatkowych informacji w systemie sterowania nie jest w stanie wykryć takiego zdarzenia. Dlatego też często w systemie sterowania zaimplementowany jest model kinematyczny bądź dynamiczny całego obiektu. Na tej podstawie robot porównuje (ocenia) wartości aktualne z wartościami wymaganymi. Opracowanie dokładnego modelu dynamiczny jest dużym wyzwaniem każdego inżyniera. Obecne oprogramowanie inżynierskie takie jak pakiet Matlab/Simulink, SimMechanics oraz Maple wspomaga inżyniera przy projektowaniu złożonych systemu mechatronicznych. Oprogramowanie to umożliwia modelowanie, symulację, prototypowanie systemu sterowania z użyciem modeli wirtualnych. Prędkość pojazdu w układzie współrzędnym X-Y-Z została opisana następującymi równaniami: V ( t) V ( t) X L V (t ) V (t ) R ( t) VX cos ( t); Y (t ) V L R Y sin (t 2 2 ); V ( t) VR ( t ( t) l L ) gdzie: V L prędkość lewego koła; V R prędkość prawego koła; Ω prędkość kątowa modułu. Na rysunku 5 przedstawiono model kinematyczny dla platformy testowej z jednym modułem opracowany w środowisku Matlab/Simulink. (1) Rys. 5. Model kinematyczny platformy z jednym modułem Na kolejnym rysunku przedstawiono model kinematyczny dla całego robota mobilnego. Platforma ta jest usytuowana względem globalnego układu współrzędnych (X, Y, Z), do której zamocowane są moduły napędowe wraz z ich lokalnymi układami współrzędnych (x 6, y 6, z 6 ), (x 7, y 7, z 7 ), (x 8, y 8, z 8 ) oraz (x 9, y 9, z 9 ). Trajektoria jest dana poprzez punkt H, który został umiejscowiony w przedniej części platformy. Punkt G jest chwilowym środkiem obrotu i znajduje sie na pionowej linii symetrii robota. W istocie rzeczy ten przypadek modelu zakłada, że poszczególne moduły mają takie same kąty a poszczególne prędkości kół są takie same. Rys. 6. Model kinematyczny dla całego pojazdu

8 Po przeprowadzeniu wstępnych symulacji kinematyki robota w programie Matlab/Simulink oraz SolidWorks, przystąpiono do procesu modelowania dynamiki w środowisku Matlab/Simulink z użyciem biblioteki SimMechanics. Więcej informacji na temat procesu modelowania w środowisku Matlab/Simulink oraz SimMechanics przedstawiono w [10],[11]. Poszczególne własności ciał takie jak: masa, masowy moment bezwładności, położenie centralnego środka ciężkości zostały wyeksportowane z środowiska klasy CAD/CAM SolidWorks. Na rysunku 7 przedstawiono fragment schematu blokowego modelu dynamicznego oraz jego wizualizację w środowisku Matlab. Rys. 7. Model dynamiczny autonomicznego pojazdu przemysłowego W modelu tym można wyróżnić kilka podstawowych podsystemów. Jeden z nich reprezentuje platformę a cztery pozostałe podsystemy poszczególnych jednostek napędowych. W modelu tym jako wejścia do systemu użyto momentu obrotowego, który przyłożono na poszczególne koła. Pierwsze testy na modelu dynamicznym dały pozytywne wyniki. Na rysunku 8 przedstawiono wyniki symulacji dla wariantu, w którym podano tylko moment obrotowy na prawy przedni moduł. Wykresy te przedstawiają położenie oraz prędkość platformy całego pojazdu. Jak można zaobserwować w początkowej fazie znaczącą rolę odgrywa moment bezwładności pojazdu ( zarzucenie tyłem robota). W dalszej części następuję stabilizacja ruchu platformy równolegle do osi Y (ruch jedynego modułu napędowego odbywa się względem osi Y). Rys. 8. Wykres położenia oraz prędkości całej platformy Należy tutaj podkreślić, iż prace nad budową ostatecznego modelu dynamicznego ciągle trwają, po to, aby jak najbardziej odzwierciedlał model obiektu rzeczywistego. W dalszej części prac autorzy chcą opracować odwrotny modelu dynamiczny pojazdu wraz z zaimplementowaniem kontrolerów.

9 ZASTOSOWANIE Po zakończeniu procesu projektowania konstrukcji oraz systemu sterowania przystąpiono do badań dotyczących autonomicznej jazdy. Ze względu na wysoki koszt trójwymiarowego skanera laserowego 3D zdecydowano się na czujniki podczerwieni i ultradźwiękowe do budowy mapy otoczenia środowiska otaczającego robota. Robot posiada 13 czujników zamocowanych w platformie. Ponadto do dokładniejszej lokalizacji położenia samego robota użyto kompasu, jednakże w halach fabrycznych gdzie znajduje się wiele maszyn (zazwyczaj zbudowanych ze stali) powstawało wiele zakłóceń w wyniku czego kompas podawał błędne informacje. Ostatecznie struktura sterowania bazowała na informacjach od 13 czujników oraz na odometri kół. Ponadto zaimplementowano odwrotny model kinematyki. Zadaniem mobilnej platformy było dostarczanie materiału pomiędzy poszczególne maszyny w odpowiednim czasie i sekwencji, uwzględniając przy tym zakłócenia zewnętrzne (np.: opóźnienie procesu wytwarzania na danej maszynie, awaria maszyny, itd.). Ponadto na drodze transportowej zlokalizowano kilka punktów pośrednich (tzw. markery) względem których pojazd korygował swoje położenie. Rozwiązanie to pozwoliło na wielokrotną autonomiczną jazdę z dużą, zadawalającą precyzją poruszania się. Zastosowanie trójwymiarowego skanera laserowego pozwoliłoby na zbudowanie dokładnej mapy otoczenia środowiska wokół robota. PODSUMOWANIE Rys. 9. Autonomiczny pojazd przemysłowy w hali produkcyjnej Rozwój produktu mechatronicznego jest wysoko złożonym procesem. Rozwój i realizacja autonomicznego pojazdu transportowego wraz z dynamicznym systemem sterowania jest wielkim wyzwaniem dla inżynierów. W niniejszej pracy opisano poszczególne etapy rozwoju innowacyjnego autonomicznego pojazdu transportowego mającego zastosowanie w branży logistycznej i nie tylko. Istotną rolę odgrywa tutaj wiedza z zakresu modelowania i symulacji zachowania się danego obiektu. Pozwala to na analizę, testy na wirtualnym obiekcie bez potrzeby budowy prototypu. Takie podejście optymalizuje koszty

10 wytwarzania gotowego produktu. Proces modelowania jest obecnie jeszcze problemem wielu inżynierów. Z pomocą jednak służą nam inżynierskie oprogramowania, które to znacząco wspomagają proces modelowania nieraz bardzo skomplikowanych a zwłaszcza wysokodynamicznych systemów mechatronicznych. Na szczególną uwagę zasługuje tutaj oprogramowanie inżynierskie, jakim jest Matlab. Zaletą tego oprogramowania jest możliwość zaprojektowania całego modelu w jednym środowisku, począwszy od części mechanicznej, elektrycznej, elektronicznej aż po system sterowania. Z poprawnie przygotowanego modelu można następnie wygenerować C kod. Autorzy w niniejszym artykule opisali proces modelowania kinematyki i dynamiki w środowisku SimMechanics na przykładzie aktualnie realizowanego projektu badawczego autonomicznego pojazdu przemysłowego. Dalsze pracę skupią się na opracowaniu modelu odwrotnej dynamiki dla owego pojazdu, a następnie zaimplementowanie go na docelowym obiekcie. Praca wykonana w ramach stypendium oraz grantu badawczego finansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego Literatura 1. Feldmann, K.; Wolf, W.: Autonom navigierende Fahrerlose Transportsysteme in der Produktion. In: Levi, P., Schanz, M., Lafrenz, R.; Avrutin, V.: Autonome Mobile Systeme Springer: Berlin Handrich, W.: Flexible, flurfreie Materialflusstechnik für dynamische Produktionsstrukturen. München: Utz, Giergiel M.J., Hendzel Z. i Żylski W.: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych, PWN, Lublin, 2002, Poland. 4. Ashmore, M., Barnes, N.: Omni-drive robot motion on curved paths: The fastest path between two points is not a straight-line, Proceedings of the Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, December 2002, pp Patentanmeldung Fahrzeug Aktenzeichen , Deutsches Patent- und Markenamt, München. 6. Patentanmeldung Höhenverstellbares Antriebssystem für mobile Roboter Aktenzeichen , Deutsches Patent- und Markenamt, München. 7. Stania, M.; Stetter, R.; Paczynski, A.: Lenksystem für Produktionsfahrzeuge auf der Basis von Drehzahlund Drehmomentdifferenzen, Beitrag zur VDE/VDI-Tagung Elektrisch-mechanische Antriebssysteme 2008 in Böblingen. 8. Zając, M.; Stetter, R.; Paczynski, A.; Uciński, D.: Concept of control system for an innovative mobile robot chassis, Proc. of 16th International Conference on Control Systems and Computer Science - CSCS-16. Bucharest, Romania, 2007, p Ziemniak P., Stania M., Stetter R., (2009): Mechatronics engineering on the example an innovative production vehicle. International conference on engineering design, ICED'09, August Stanford university, Stanford, CA, USA. 10. Stania M., Stetter R.: Dynamic modelling using SimMechanics on the example of an Industrial Robot, International Conference on control systems and computer science, CSCS 17, May 2009, Bucharest, Romania. 11. Stania M., Stetter R., Posiadała B., Dynamic modeling of wheeled industrial robots, 7th Workshop on Advanced Control and Diagnosis, November 2009, Zielona Góra, Polska COMPUTER-AIDED DESIGN OF MECHATRONIC SYSTEMS ON THE EXAMPLE OF AN AUTONOMOUS TRANSPORT VEHICLE Summary The development and realization of mobile robots and their control system presents a major challenge to engineers of the three disciplines mechanical engineering, electrical engineering and software engineering. In this paper the successful realization of a mobile robot for production logistics at the Hochschule Ravensburg- Weingarten is described. The unique characteristic of this mobile robot is its steering principle. This patented steering principle is based on the usage of torque differences between individually driven wheels, which can align into the direction of the desired robot path. This steering principle leads to excellent maneuverability but requires an elaborate control system. The first feedback of the industrial partner was very positive.