Planificación de Trayectoria Sin Enseñanza para Gantries de 2 Ejes Usando MATLAB y PLCnext

📌 Autor(es): Roman Mayer, Markus Hoser 📌 Empresa: maku engineering GmbH 📌 Contacto: rommayer@maku-engineering.com, marhoser@maku-engineering.com 📌 Tecnologías: MATLAB/Simulink, Simscape, Phoenix Contact PLCnext, Siemens Drives, Caja de Herramientas Robótica de Peter Corke

Motivación: ¿Por qué Planificación de Trayectoria Sin Enseñanza?

En automatización industrial, los gantries de 2 ejes se usan ampliamente – desde máquinas CNC y robots pick-and-place hasta sistemas de manipulación de materiales. La programación de estos gantries a menudo se hace mediante enseñanza (teaching), lo que significa que el operador mueve manualmente el sistema a las posiciones deseadas, guarda estos como puntos de paso (waypoints) y define una trayectoria.

El Problema:

• La enseñanza consume mucho tiempo y es propensa a errores.
• Cambios en el entorno o el sistema requieren re-enseñanza.
• Las soluciones automatizadas a menudo son costosas y requieren integraciones complejas.

Nuestra Solución: Hemos desarrollado un sistema de planificación de trayectoria sin enseñanza que elimina la necesidad de procesos de enseñanza manuales. En su lugar, un algoritmo inteligente genera automáticamente la trayectoria libre de colisiones.

Objetivo:

• Planificación automática de trayectoria para un gantry de 2 ejes
• Uso de MATLAB/Simulink & Simscape para modelado y simulación
• Generación de código para un PLC Phoenix Contact (AXC F 3152)
• Integración de variadores Siemens SINAMICS S210 vía Profinet

📌 Imágenes/Visualizaciones se pueden encontrar en la última sección.

Implementación Técnica

Nuestro sistema de planificación de trayectoria utiliza el algoritmo mobileRobotPRM de MATLAB para generar waypoints. Esto significa:

🟢 Planificación Automática de Trayectoria

• El entorno se representa como un mapa (matriz).
• Los obstáculos se detectan y evitan.
• Se calcula el camino más corto libre de colisiones.

🟢 Modelado en MATLAB/Simulink

• Simscape Multibody para la simulación física del sistema gantry
• Simscape Electrical para integrar motores servo Siemens
• Caja de Herramientas Robótica de Peter Corke para planificación de trayectoria [https://github.com/petercorke/robotics-toolbox-matlab]

🟢 Generación de Código y Control

• La trayectoria planificada se convierte en código ejecutable para el PLC Phoenix Contact usando Simulink Coder & Embedded Coder.
• El PLC envía puntos de trayectoria vía Profinet a variadores Siemens.

Ventaja: Todo el sistema puede simularse primero y luego transferirse directamente al hardware real.

Además, integramos exitosamente motores Siemens con soporte de Phoenix Contact, sin requerir licencias extra. Esto fue posible usando archivos de descripción de dispositivo inversor Siemens (archivos GSDML) para habilitar comunicación Profinet.

Potencial de Expansión

Nuestro sistema es modular y puede extenderse con el esfuerzo apropiado:

🔹 Reemplazo del Modelo Mecánico y Ajuste de Variadores

• El modelo mecánico puede reemplazarse usando datos CAD, siempre que las toolboxes necesarias estén disponibles.
• Basado en la dinámica deseada, la configuración del variador puede pre-simularse para optimizar rendimiento.

🔹 Actualizaciones Dinámicas del Entorno

• El mapa estático actual puede reemplazarse por un sistema de procesamiento de imágenes.
• Cámaras o sensores LiDAR podrían usarse para detección del entorno.
• El mapa puede actualizarse continuamente durante la ejecución para tener en cuenta obstáculos móviles.

🔹 Expansión a Sistemas Multi-eje

• Actualmente, el sistema está diseñado para movimiento de 2 ejes (X/Y).
• Una extensión a sistemas de 3 ejes (X/Y/Z) es posible. Esto requiere: * Adaptación del modelo mecánico * Integración de un tercer variador, que debe incorporarse al algoritmo de planificación de trayectoria

Conclusión y Perspectivas

Nuestra planificación de trayectoria sin enseñanza permite: ✔ Ahorro de tiempo – No se requiere enseñanza manual ✔ Flexibilidad – Cambios ambientales se consideran automáticamente ✔ Fácil implementación – Generación directa de código para PLC Phoenix Contact

¿Qué sigue?

Partes de este proyecto se basan en un repositorio open-source y están disponibles gratuitamente. Nuestras mejoras y programas pueden proporcionarse gratis a petición. Por supuesto, también estamos abiertos a una llamada si se necesita.

Dependiendo del interés en esta publicación del blog, planeamos:

• Ofrecer esta solución como una app gratuita a través de esta entrada del blog
• Publicarla en la plataforma MathWorks

¿Preguntas, sugerencias o ideas? ¡Siéntase libre de dejar un comentario o contactarnos directamente!

Configuración de Hardware / Impresiones / Resultados

Nuestra configuración de hardware consistió en:

• PLC Phoenix Contact AXC F 3152 para control
• Dos motores Siemens para accionamiento
• Mecánica totalmente virtual – Todo el sistema mecánico fue simulado en MATLAB/Simulink & Simscape

Se usó el siguiente mapa para ejecución/creación:

El ancho de los obstáculos se ajusta según la herramienta. Además, se muestran en rojo los puntos de apoyo generados automáticamente desde el inicio hasta el punto objetivo.

Los waypoints almacenados necesitan ser suavizados para lograr transiciones suaves entre diferentes fases de aceleración. Además, es crucial que la trayectoria siga siendo diferenciable para evitar que los motores desaceleren a velocidad cero.

El movimiento de ambos motores está sincronizado, con sus fases de aceleración coordinadas para asegurar operación suave.

Finalmente, aquí hay una imagen de la generación de código exitosa del submodelo para planificación de trayectoria. ¡La integración del objeto generado puede realizarse uno a uno siguiendo las descripciones proporcionadas por Phoenix Contact!

Nota:

El Makers Blog muestra aplicaciones e historias de usuarios de miembros de la comunidad que no son probadas ni revisadas por Phoenix Contact. Úselas bajo su propio riesgo.