13、自主机器人行为验证与物理交互协作机器人的研究

自主机器人行为验证与物理交互协作机器人的研究

1. 自主机器人行为验证

1.1 机器人任务与架构选择

在工业场景中,Robot1 和 Robot2 持续执行各自的任务,如搬运和焊接。之后,Robot1 会移动到货架处,其柔性夹具释放零件。为实现这样的场景,采用了面向服务的架构来控制、通信和协调这些机器人。相较于分层控制方法,选择这种架构是因为它能提升灵活性,简化机器人任务的同步过程,便于重新编程,且无需为新数据编写新的 PLC 代码而停止生产线。此外,每个资源都有自己的接口,完全自主运行,制造系统中的各个实体之间不存在主从关系。这种自主性使得在遇到意外事件时能够更轻松、快速地进行重新调度。当任何一个机器人出现故障时,它会广播故障信息,然后可用资源之一会进行重新调度,将剩余任务重新分配给另一个合适的资源。

1.2 虚拟装配单元的实现

为了实现虚拟调试方法,使用了另一台安装了 Process Simulate 软件的 PC。创建了一个新的 PS 研究,以准确呈现实际单元的布局、资源和设备。利用 PS SDK 为软件提供额外功能,并使用 Microsoft Visual Studio 和 C# 编程语言实现所需功能,最终形成了一个新的 Process Simulate 命令,其功能如下:
1. 建立 TCP 套接字连接 :在 Process Simulate 和资源服务之间建立 TCP 套接字连接。PS 端打开一个套接字,等待来自 ROS 服务的传入连接。
2. 定义通信协议 :明确双方之间的通信协议,包括通信初始化、命令格式化、操作执行成功或失败后的响应以及通信

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证
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