すべてのロボットの中心にあるモーター

ロボットの複雑さや目的に関わらず、すべてのロボットは最終的にはモーターによって定義されます。これらのコンポーネントは、ロボットの移動速度、位置決め精度、発揮力、エネルギー効率を決定します。過去10年間、モーター設計の進歩は、産業機能の深い専門化と、かつては異なるカテゴリーと考えられていたロボットタイプ間の驚くべき収束の両方を可能にし、ロボットができることを根本的に再形成してきました。

現代ロボットモーターの発展は、大部分において永久磁石ブラシレスサーボモーターの進化です。これらのユニットは、優れたトルク密度、信頼性、ブラシ付きモーター設計に関連するメンテナンスの煩雑さをなくすという特性により、特に産業用6軸ロボットで標準となりました。しかし、このカテゴリー内では、様々なロボット用途に対応するための特殊な構成の豊かなエコシステムが生まれています。

6軸産業用アーム:パワーと精密さの融合

現代製造業の主力である6軸関節ロボットは、ひずみ波減速機と絶対エンコーダーと組み合わせた高ポール数フレームレスモーターを採用しています。この組み合わせにより、溶接、塗装、組立などの作業に必要な位置精度を維持しながら、重いペイロードを操作するのに必要なトルクを提供します。

フレームレスモーターは、ロボットアームの関節構造に直接統合されるため、これらの用途で特に高く評価されています。別の電動機ハウジングの重量と複雑性を排除することで、アームの全体的な慣性が低下し、より速い加速と応答性の高い動き制御が可能になります。安全保持ブレーキは通常、電源喪失時にロード位置を保持するために装備されており、落下するペイロードが深刻な損傷を引き起こす可能性がある産業環境では、これは重要な安全機能です。

6軸アームでのダイレクトドライブ構成への移行も加速しています。ギアボックスを完全に排除することで、ダイレクトドライブトルクモーターはゼロバックラッシュ動作を実現します。これは、わずかな位置誤差も許されない検査ロボットや外科用アームにとって重要です。

SCARAシステム:速度を最優先に

選択的コンプライアンス関節ロボットアーム(SCARAシステム)は、根本的に異なるモーター要件に直面しています。これらのロボットは、特にピック・アンド・プレイス操作での速度に最適化されており、サイクルタイムが主要な競争要因です。平面回転軸には、極めて高速な加速が可能な高トルクACサーボモーターを採用し、アームが位置間を素早く移動できるようにしています。

SCARAロボットの垂直Z軸は、独自のモーター課題を提示しています。一部の設計では、このアキシスにサーボモーター駆動ねじドライブを使用し、高い力と位置精度を提供しています。その他は、ねじドライブの機械的複雑さを排除する直線モーターを採用しており、一部の力能力と引き換えに、速度を向上させメンテナンス要件を減らしています。

カルテシアンおよびガントリーロボット:コスト効率とシンプル性

複雑さのスペクトラムの反対側では、カルテシアンロボットとガントリーシステムはコスト効率と拡張性を優先します。これらのプラットフォームは、通常ステッパーまたはサーボモーターを使用して、線形軸に沿ってベルトまたはリードスクリューメカニズムを駆動しています。関節アームの多機能性はありませんが、モーター要件の単純性は購入とメンテナンスコストの低下につながり、モーションプロファイルが比較的単純な大規模生産環境にとって魅力的です。

ステッパーモーターは、絶対位置決めが重要でない用途のカルテシアンシステムで人気があります。トルク、シンプルさ、価格の説得力のある組み合わせを提供しているためです。より高いパフォーマンスが必要な場合、エンコーダーフィードバック付きサーボモーターは、より複雑なロボットタイプの位置精度に匹敵する、またはそれを上回る閉ループ制御を提供します。

協働ロボット:収束が起こる場所

おそらく最も興味深いモーター設計の傾向は、産業ロボットと協働ロボット(コボット)建築間の収束です。コボットは元々、根本的に異なるマシンとして想定されていました。産業ロボットよりも軽く、遅く、本質的に安全です。しかし、フレームレスモーター技術が成熟するにつれて、コボットの機械的設計はますます産業6軸アームに似るようになりました。

現代のコボットは、産業ロボットと同じフレームレスブラシレスモーターとひずみ波減速機を使用していますが、人間の接触を検出して応答することを可能にする追加のセンサーとコンプライアンス機能があります。この収束は、コボットモーターが本質的に異なるタイプのアクチュエーターではなく、強化されたセンシング機能が層状された産業モーターであることを意味しています。

新興モーター技術

今後を見ると、軸方向フラックスとパンケーキタイプのモーター構造は軽量用途での採用が増えています。これらの設計は、例外的に低いプロファイルと低い慣性を実現し、ロボットのリスト関節とエンドエフェクターに理想的です。ここでは1グラムの軽減も重要です。外科ロボットと検査システムはこれらのモーター構成の早期採用者です。

モーター制御システムとの機械学習統合は、次のフロンティアを表しています。モーターパフォーマンスデータに適応アルゴリズムを適用することで、ロボットはリアルタイムで摩耗、温度変化、負荷変動に対応することを学ぶことができます。これにより、モーターの寿命を延長し、数千時間の動作時間にわたってパフォーマンスを維持します。このソフトウェア・ハードウェア統合は、モーター自体とそれを制御するインテリジェンスの間の線をぼかし、ロボットアクチュエーターが電気機械装置と同じくらい計算デバイスである未来へと向かっています。

この記事はロボットレポートの報告に基づいています。元の記事を読む。