ABB离线设定

RobotStudio的离线设定功能允许工程师在不亲临现场的情况下,通过复制真实机器人的控制系统创建虚拟工作站,进行点位、动作和速度等参数的修改和仿真验证。只需连接真机,创建副本系统,选择合适模型,调整虚拟工作站,建立与真机关系,最后将修改内容传送回真机,大大节省了时间和成本。

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引言

        机器人项目交付后,往往会有增加点位、更改动作、调节速度等需求。如果机器人没有联网,为保证修改内容正常,难免要跑一趟客户现场,如果需求比较复杂,甚至需要驻场调整,大大浪费了工程师的宝贵时间。RobotStudio中【离线设定】这一功能很好的满足了这一需求。它可以完全复制一套与真机一样的控制系统,在离线系统中修改并仿真验证后可通过替换资源的方式完成真机上的修改。

使用方法

  1.  连接真机,在【控制器】面板中选择【离线设定】

  2. 创建副本系统

  3. 选择合适的机器人模型,这里系统会给出与真机对应的两种模型,带有“MH3”字样的是附带管线包的模型,任选一种即可

  4. 修改虚拟工作站
           虚拟工作站会显示真机中关键(示教)点位(左图),添加相应的模型和末端功工具即可得到与真机一样的工作站。
    ​​​​​​​

  5. 创建关系
           生成的虚拟系统会自动创建与真机的关系。

           两者的系统配置、模块均一样。
     

  6. 传送更改
          在虚拟中更改完成后,在传输配置中会体现修改项,选择好传送方向,即可将虚拟系统中的修改内容不同到真机中。

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### 关于PDPS函数的理解 在Python的数据处理领域,`pdp`(Partial Dependence Plot)通常用于解释机器学习模型的行为。然而,在提供的引用中并未提及具体的 `pdps` 函数[^2]。 对于部分依赖图(Partial Dependence Plots),其核心目的是展示单个或两个特征对预测结果的影响方式,当其他所有变量保持不变时。这种图表有助于理解复杂黑盒模型内部的工作原理,特别是像随机森林和支持向量机这样的非线性模型。 #### 使用Python实现PDP的方法 虽然没有直接提到名为 `pdps` 的特定函数,但在Python中有几种方法可以创建部分依赖图: 1. **Scikit-Learn库** Scikit-learn提供了内置的支持来绘制部分依赖图。下面是一个简单的例子: ```python from sklearn.inspection import plot_partial_dependence # 假设 model 是已经训练好的分类器或者回归器 features = [0, 5] # 特征索引列表 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) display = plot_partial_dependence(model, X_train, features, feature_names=feature_names, n_cols=2, grid_resolution=50, ax=ax) ``` 2. **PDPbox库** PDPbox是另一个专门用来生成部分依赖图的第三方包,支持更多自定义选项。 安装命令如下: ```bash pip install pdpbox ``` 创建PDP的例子: ```python import pandas as pd from pdpbox import pdp, get_dataset, info_plots # 加载数据集并准备输入给定模型 dataset = get_dataset.titanic() df = dataset['df'] target = 'survived' model_features = ['age', 'fare', 'embarked', 'sex_male'] # 计算指定特征的部分依赖关系 pdp_age = pdp.pdp_isolate(model=model, dataset=df, model_features=model_features, feature='age') # 绘制图像 pdp.pdp_plot(pdp_age, 'Age'); ``` 3. **黄brick (Yellowbrick) 库** 黄砖(Yellowbrick)也是一个强大的可视化诊断工具集合,其中包括了部分依赖绘图功能。 安装命令如下: ```bash pip install yellowbrick ``` 示例代码片段: ```python from yellowbrick.contrib.classifier import DecisionViz viz = DecisionViz(model, title="Decision boundaries", classes=['A', 'B']) viz.draw(X_test.values[:, :2], y_test.values.ravel()) viz.show() ``` 尽管上述资源未具体涉及所谓的 `pdps` 函数,但这些替代方案能够满足大多数情况下分析和解释模型的需求。
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