Planification de trajectoire sans apprentissage pour portiques 2 axes avec MATLAB et PLCnext

📌 Auteur(s) : Roman Mayer, Markus Hoser 📌 Société : maku engineering GmbH 📌 Contact : rommayer@maku-engineering.com, marhoser@maku-engineering.com 📌 Technologies : MATLAB/Simulink, Simscape, Phoenix Contact PLCnext, Entraînements Siemens, Boîte à outils robotique de Peter Corke

Motivation : Pourquoi la planification de trajectoire sans apprentissage (Teach-Free) ?

Dans l'automatisation industrielle, les portiques 2 axes sont largement utilisés — des machines CNC et robots pick-and-place aux systèmes de manutention. La programmation de ces portiques se fait souvent par apprentissage (teaching), ce qui signifie que l'opérateur déplace manuellement le système vers les positions souhaitées, les enregistre comme points de passage (waypoints) et définit une trajectoire.

Le problème :

• L'apprentissage est chronophage et sujet aux erreurs.
• Les changements dans l'environnement ou le système nécessitent un ré-apprentissage.
• Les solutions automatisées sont souvent coûteuses et nécessitent des intégrations complexes.

Notre solution : Nous avons développé un système de planification de trajectoire sans apprentissage qui élimine le besoin de processus d'apprentissage manuels. Au lieu de cela, un algorithme intelligent génère automatiquement la trajectoire sans collision.

Objectifs :

• Planification de trajectoire automatique pour un portique 2 axes
• Utilisation de MATLAB/Simulink & Simscape pour la modélisation et la simulation
• Génération de code pour un automate Phoenix Contact PLC (AXC F 3152)
• Intégration d'entraînements Siemens SINAMICS S210 via Profinet

📌 Les images/visualisations se trouvent dans la dernière section !

Implémentation technique

Notre système de planification de trajectoire utilise l'algorithme mobileRobotPRM de MATLAB pour générer des points de passage. Cela signifie :

🟢 Planification de trajectoire automatisée

• L'environnement est représenté sous forme de carte (matrice).
• Les obstacles sont détectés et évités.
• Le chemin le plus court, sans collision, est calculé.

🟢 Modélisation dans MATLAB/Simulink

• Simscape Multibody pour la simulation physique du système de portique
• Simscape Electrical pour l'intégration des servomoteurs Siemens
• Boîte à outils robotique de Peter Corke pour la planification de trajectoire [https://github.com/petercorke/robotics-toolbox-matlab]

🟢 Génération de code & Contrôle

• La trajectoire planifiée est convertie en code exécutable pour l'automate Phoenix Contact PLC en utilisant Simulink Coder & Embedded Coder.
• L'automate envoie les points de trajectoire via Profinet aux entraînements Siemens.

Avantage : L'ensemble du système peut d'abord être simulé, puis transféré directement sur le matériel réel.

De plus, nous avons réussi à intégrer des moteurs Siemens avec le support de Phoenix Contact, sans nécessiter de licences supplémentaires. Cela a été rendu possible en utilisant les fichiers de description de dispositif onduleur Siemens (fichiers GSDML) pour activer la communication Profinet.

Potentiel d'extension

Notre système est modulaire et peut être étendu avec l'effort approprié :

🔹 Remplacement du modèle mécanique et ajustement des entraînements

• Le modèle mécanique peut être remplacé en utilisant des données CAO, à condition que les boîtes à outils nécessaires soient disponibles.
• En fonction de la dynamique souhaitée, la configuration d'entraînement peut être pré-simulée pour optimiser les performances.

🔹 Mises à jour dynamiques de l'environnement

• La carte statique actuelle peut être remplacée par un système de traitement d'image.
• Des caméras ou capteurs LiDAR pourraient être utilisés pour la détection de l'environnement.
• La carte peut être mise à jour en continu pendant l'exécution pour tenir compte des obstacles mobiles.

🔹 Extension vers des systèmes multi-axes

• Actuellement, le système est conçu pour le mouvement 2 axes (X/Y).
• Une extension vers des systèmes 3 axes (X/Y/Z) est possible. Cela nécessite : * Adaptation du modèle mécanique * Intégration d'un troisième entraînement, qui doit être incorporé dans l'algorithme de planification de trajectoire

Conclusion & Perspectives

Notre planification de trajectoire sans apprentissage permet : ✔ Gain de temps — Aucun apprentissage manuel requis ✔ Flexibilité — Les changements environnementaux sont automatiquement pris en compte ✔ Implémentation facile — Génération de code directe pour automate Phoenix Contact PLC

Quelle est la suite ?

Des parties de ce projet sont basées sur un dépôt open-source et sont librement disponibles. Nos améliorations et programmes peuvent être fournis gratuitement sur demande. Bien sûr, nous sommes également ouverts à un appel si nécessaire.

En fonction de l'intérêt pour cet article de blog, nous prévoyons de :

• Proposer cette solution comme une application gratuite via cette entrée de blog
• La publier sur la plateforme MathWorks

Questions, suggestions ou idées ? N'hésitez pas à laisser un commentaire ou à nous contacter directement !

Configuration matérielle / Impressions / Résultats

Notre configuration matérielle consistait en :

• Automate Phoenix Contact AXC F 3152 pour le contrôle
• Deux moteurs Siemens pour l'actionnement
• Mécanique entièrement virtuelle — L'ensemble du système mécanique a été simulé dans MATLAB/Simulink & Simscape

La carte suivante a été utilisée pour l'exécution/création :

La largeur des obstacles est ajustée selon l'outil. De plus, les points d'appui générés automatiquement du point de départ au point cible sont montrés en rouge.

Les points de passage stockés doivent être lissés pour obtenir des transitions fluides entre les différentes phases d'accélération. De plus, il est crucial que le chemin reste dérivable pour empêcher les moteurs de décélérer à vitesse nulle.

Le mouvement des deux moteurs est synchronisé, avec leurs phases d'accélération coordonnées pour assurer un fonctionnement fluide.

Enfin, voici une image de la génération de code réussie du sous-modèle pour la planification de trajectoire. L'intégration de l'objet généré peut être réalisée un-à-un en suivant les descriptions fournies par Phoenix Contact !

Note :

Le blog Makers présente des applications et des histoires d'utilisateurs de membres de la communauté qui ne sont pas testés ou revus par Phoenix Contact. Utilisez-les à vos propres risques.