Teach-freie Bahnplanung für 2-Achsen-Portale mit MATLAB und PLCnext

📌 Autoren:Roman Mayer, Markus Hoser📌 Firma:maku engineering GmbH📌 Kontakt:rommayer@maku-engineering.com, marhoser@maku-engineering.com📌 Technologien:MATLAB/Simulink, Simscape, Phoenix Contact PLCnext, Siemens Drives, Peter Corke’s Robotic Toolbox

Motivation:Warum lehrfreie Pfadplanung?

In der industriellen Automatisierung sind 2-Achs-Portale weit verbreitet – von CNC-Maschinen über Pick-and-Place-Roboter bis hin zu Materialtransportsystemen. Die Programmierung dieser Portale erfolgt oft per Teach-in-Methode, das heißt, der Bediener bewegt das System manuell an die gewünschten Positionen, speichert diese als Wegpunkte und definiert eine Flugbahn.

Das Problem:

• Unterricht ist zeitaufwändig und fehleranfällig.
• Änderungen in der Umgebung oder im System erfordern ein Umlernen.
• Automatisierte Lösungen sind oft teuer und erfordern komplexe Integrationen.

Unsere Lösung:Wir haben ein lehrfreies Pfadplanungssystem entwickelt, das manuelle Lehrprozesse überflüssig macht. Stattdessen generiert ein intelligenter Algorithmus automatisch die kollisionsfreie Flugbahn.

Ziel:

• Automatische Bahnplanung für ein 2-Achsen-Portal
• Verwendung von MATLAB/Simulink &Simscape zur Modellierung und Simulation
• Codegenerierung für eine Phoenix Contact SPS (AXC F 3152)
• Integration von Siemens SINAMICS S210 Antrieben über Profinet

📌Bilder/Visualisierungen finden Sie im letzten Abschnitt!

Technische Umsetzung

Unser Wegplanungssystem nutzt den mobileRobotPRM-Algorithmus von MATLAB, um Wegpunkte zu generieren. Das bedeutet:

🟢 Automatisierte Pfadplanung

• Die Umgebung wird als Karte (Matrix) dargestellt.
• Hindernisse werden erkannt und umfahren.
• Der kürzeste, kollisionsfreie Weg wird berechnet.

🟢 Modellierung in MATLAB/Simulink

• Simscape Multibody zur physikalischen Simulation des Portalsystems
• Simscape Electrical zur Integration von Siemens-Servomotoren
• Peter Corkes Robotic Toolbox für die Pfadplanung [https://github.com/petercorke/robotics-toolbox-matlab]

🟢 Codegenerierung und -kontrolle

• Der geplante Pfad wird mit Simulink Coder &Embedded Coder in ausführbaren Code für die Phoenix Contact SPS umgewandelt.
• Die SPS sendet Trajektorienpunkte über Profinet an Siemens-Antriebe.

Vorteil:Das gesamte System kann zunächst simuliert und dann direkt auf die reale Hardware übertragen werden.

Darüber hinaus haben wir erfolgreich Siemens-Motoren mit Unterstützung von Phoenix Contact integriert, ohne dass zusätzliche Lizenzen erforderlich waren. Möglich wurde dies durch die Nutzung der Siemens Wechselrichter-Gerätebeschreibungsdateien (GSDML-Dateien) zur Ermöglichung der Profinet-Kommunikation.

Expansionspotenzial

Unser System ist modular aufgebaut und kann bei entsprechendem Aufwand erweitert werden:

🔹 Austausch des mechanischen Modells und Anpassung der Antriebe

• Das mechanische Modell kann mithilfe von CAD-Daten ersetzt werden, sofern die erforderlichen Toolboxen verfügbar sind.
• Anhand der gewünschten Dynamik kann die Antriebskonfiguration vorsimuliert werden, um die Leistung zu optimieren.

🔹 Dynamische Umgebungsaktualisierungen

• Die aktuelle statische Karte kann durch ein Bildverarbeitungssystem ersetzt werden.
• Kameras oder LiDAR-Sensoren könnten zur Umgebungserkennung verwendet werden.
• Die Karte kann während der Ausführung kontinuierlich aktualisiert werden, um sich bewegende Hindernisse zu berücksichtigen.

🔹 Erweiterung auf Mehrachssysteme

• Derzeit ist das System für 2-Achsen-Bewegungen (X/Y) ausgelegt.
• Eine Erweiterung auf 3-Achsen-Systeme (X/Y/Z) ist möglich. Dies erfordert:* Anpassung des mechanischen Modells* Integration eines dritten Antriebs, der in den Bahnplanungsalgorithmus eingebunden werden muss

Fazit &Ausblick

Unsere lernfreie Pfadplanung ermöglicht:✔ Zeitersparnis – Kein manuelles Einlernen erforderlich ✔ Flexibilität – Umgebungsänderungen werden automatisch berücksichtigt ✔ Einfache Implementierung – Direkte Codegenerierung für die Phoenix Contact-SPS

Was kommt als nächstes?

Teile dieses Projekts basieren auf einem Open-Source-Repository und sind frei verfügbar. Unsere Erweiterungen und Programme können auf Anfrage kostenlos zur Verfügung gestellt werden. Selbstverständlich sind wir bei Bedarf auch für einen Anruf offen.

Abhängig vom Interesse an diesem Blogbeitrag planen wir Folgendes:

• Bieten Sie diese Lösung über diesen Blogeintrag als kostenlose App an
• Veröffentlichen Sie es auf der MathWorks-Plattform

Fragen, Anregungen oder Ideen? Hinterlassen Sie gerne einen Kommentar oder kontaktieren Sie uns direkt!

Hardware-Setup / Eindrücke / Ergebnisse

Unser Hardware-Setup bestand aus:

• Phoenix Contact AXC F 3152 PLC für die Steuerung
• Zwei Siemens-Motoren für den Antrieb
• Vollständig virtuelle Mechanik – Das gesamte mechanische System wurde in MATLAB/Simulink &Simscape simuliert

Zur Ausführung/Erstellung wurde folgende Map verwendet:

Die Breite der Hindernisse wird je nach Werkzeug angepasst. Zusätzlich werden die automatisch generierten Stützpunkte vom Start- bis zum Zielpunkt in Rot angezeigt.

Die gespeicherten Wegpunkte müssen geglättet werden, um nahtlose Übergänge zwischen verschiedenen Beschleunigungsphasen zu erreichen. Darüber hinaus ist es wichtig, dass der Pfad differenzierbar bleibt, um zu verhindern, dass die Motoren auf die Drehzahl Null abbremsen.

Die Bewegung beider Motoren ist synchronisiert und ihre Beschleunigungsphasen sind koordiniert, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

Abschließend sehen Sie hier ein Bild der erfolgreichen Codegenerierung des Teilmodells für die Pfadplanung. Die Einbindung des generierten Objekts kann eins zu eins nach den Beschreibungen von Phoenix Contact erfolgen!

Hinweis:

Der Makers Blog zeigt Anwendungen und User Stories von Community-Mitgliedern, die nicht von Phoenix Contact getestet oder überprüft wurden. Die Nutzung erfolgt auf eigene Gefahr.