عملگرهای نهایی یا گریپرها به عنوان انتهایی‌ترین قسمت از دستگاه و یا دست ربات عمل می‌کنند. این عملگرها اغلب دارای انواع ابزارها و اتصالات مختلفی هستند که به ربات این امکان را می‌دهند تا وظایف مختلفی را انجام دهد. گریپرها عناصر اساسی در سیستم‌های رباتیک هستند که برای گرفتن و نگه داشتن اشیاء از محیط اطراف ربات استفاده می‌شوند. این اجزاء اغلب دارای سنسورها و سیستم‌های کنترلی هوشمند هستند که به ربات این امکان را می‌دهند تا به صورت دقیق و هوشمندانه اشیاء مختلف را گرفته و حمل کند.

الگوریتم‌های کنترل

برخی از گریپرها از الگوریتم‌های کنترلی پیشرفته برخوردارند که به ربات این امکان را می‌دهند تا در مقابل تغییرات در محیط و شرایط مختلف به بهترین شکل ممکن عمل کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند تحت تأثیر ورودی‌ حسگرها بهبود یابند و باعث افزایش دقت و کارایی گریپرها شوند. این الگوریتم‌ها به ربات امکان مداوم کنترل و تنظیم گریپرها را برای گرفتن و نگه داشتن اشیاء فراهم می‌کنند. در ادامه، به برخی از الگوریتم‌های کنترل گریپرها در رباتیک اشاره می‌شود.

 .1الگوریتم‌های PID:

الگوریتم‌های PID یا Proportional-Integral-Derivative از جمله پرکاربردترین الگوریتم‌های کنترل هستند. این الگوریتم به وسیله ترکیب سه کامپوننت اصلی، یعنی نسبتی (Proportional)، انتگرال (Integral)، و مشتق (Derivative)، باعث بهبود استفاده از گریپرها می‌شود.

• نسبتی (Proportional): نسبت به اختلاف فعلی بین موقعیت مطلوب گریپر و موقعیت فعلی عمل می‌کند و سرعت حرکت گریپر را تنظیم می‌کند.
• انتگرال (Integral) : جمع اختلاف‌های زمانی بین موقعیت مطلوب و موقعیت فعلی را محاسبه کرده و باعث حذف خطاهای ثابت و کاهش نوسانات ممکن می‌شود.
• مشتق (Derivative) : نرخ تغییر خطا را اندازه‌گیری می‌کند و از نوسانات سریع و ناگهانی جلوگیری می‌کند.

 

. الگوریتم‌های مدل پیش‌بین (Model Predictive Control - MPC):

این الگوریتم‌ها از یک مدل پیش‌بین برای پیش‌بینی رفتار گریپر در آینده استفاده می‌کنند. با استفاده از مدلی که از رفتار گریپر، تغییرات در محیط و ورودی‌های حسگرها پیش‌بینی شده است، کنترل به‌طور دقیق‌تری انجام می‌شود.

3. الگوریتم‌های تطبیقی :

الگوریتم‌های کنترل تطبیقی بر اساس بازخورد زنجیره‌ای از ورودی‌ حسگرها و خروجی‌ گریپرها عمل می‌کنند. این الگوریتم‌ها به‌طور مداوم و با توجه به تغییرات در محیط و شرایط کاری، پارامترهای کنترلی را به‌روزرسانی می‌کنند.

4. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق :

با پیشرفت تکنولوژی یادگیری عمیق، الگوریتم‌های کنترل مبتنی بر این رویکرد نیز به کار گرفته می‌شوند. این الگوریتم‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و توانایی یادگیری از داده‌های بدست آمده از حسگرها، بهبود قابل‌توجهی در کنترل دقیق گریپرها ایجاد کرده‌اند.

 

ابزارها و اتصالات متنوع

عملگرهای نهایی می‌توانند به صورت متنوع ابزارها را در خود جای دهند، از جمله لیزرها، دوربین‌ها یا ابزارهای جوشکاری. این تنوع ابزارها به ربات این امکان را می‌دهد تا در برابر چالش‌ها و وظایف مختلف تناسب‌پذیری داشته باشد. علاوه بر ابزارها، اتصالات متنوع نیز در عملگرهای نهایی گنجانده می‌شوند که این امکان را به ربات می‌دهند که با اشیاء و تجهیزات مختلف تعامل داشته و وظایف گوناگون را اجرا کند.

ابزارها و اتصالات متنوع گریپرها در رباتیک نقش مهمی در انجام وظایف مختلف این دستگاه‌ها ایفا می‌کنند. این ابزارها و اتصالات، گریپرها را قادر به انجام وظایف چندگانه در مواجهه با اشیاء مختلف می‌سازند. در ادامه، به برخی از این ابزارها و اتصالات متنوع اشاره می‌شود.

1. ابزارهای گرفتن:

این ابزارها به عنوان بخش اصلی گریپر عمل می‌کنند و برای گرفتن و نگهداری اشیاء به کار می‌روند. ممکن است از جنس‌ها و ساختارهای مختلفی باشند؛ برخی از معروف‌ترین انواع آن ها شامل دسته‌ها، چنگال‌ها، دستگیره‌ها و انگشتان گریپرها می‌شوند.

 

 

. سنسورها:

گریپرها اغلب از سنسورها برای تشخیص و اندازه‌گیری ویژگی‌های اشیاء استفاده می‌کنند. سنسورهای فشار، تشخیص تاچ، سنسورهای تصویری و سنسورهای فاصله برخی از سنسورهای معمول در ساختار گریپرها هستند.

3. آداپتورها:

آداپتورها به گریپرها امکان متصل شدن به دستگاه یا سیستم های مختلف را می‌دهند. این آداپتورها معمولاً از ابزار و اتصالات متنوعی تشکیل شده‌اند که به گریپر این امکان را می‌دهند تا به عنوان یک ابزار چندگانه در محیط‌های مختلف کار کند.

4. مواد نرم و آسیب‌پذیر:

برخی از گریپرها از مواد نرم و آسیب‌پذیر ساخته شده‌اند تا بتوانند با اشیاء حساس، مانند لوازم الکترونیکی یا آیتم‌های شیشه‌ای، تعامل کنند. این ابزارها به ربات این امکان می‌دهند تا با دقت بیشتری اشیاء را گرفته و برای کاربردهای این چنینی مناسب باشند.

 

 

. اتصالات مفاصل:

مفاصل در ساختار گریپرها برای حرکت و چرخش به کار می‌روند. این اجزاء به گریپر این امکان را می‌دهند تا به یکدیگر نزدیک شده یا از هم فاصله بگیرند، بنابراین گریپر قابل تنظیم برای اشیاء با اندازه‌ها و اشکال مختلف می‌شود. این اتصالات ممکن است شامل اتصالات مکانیکی، اتصالات الکتریکی و اتصالات هیدرولیکی باشند.

در کل، تنوع ابزارها و اتصالات متنوع در گریپرها به ربات‌ امکان انجام وظایف مختلف در محیط‌های گوناگون را می‌دهد و این ویژگی‌ها باعث افزایش انعطاف‌پذیری و کارایی آن ها می‌شود.

چالش‌ها و آینده تکنولوژی

با پیشرفت تکنولوژی، گریپرها و عملگرهای نهایی به سمت هوشمندی بیشتر، دقت بیشتر و امکانات گسترده‌تر حرکت می‌کنند. با این حال، چالش‌هایی مانند افزایش دقت در تشخیص اشیاء و اجسام مختلف و توسعه‌ی الگوریتم‌های کنترلی پیشرفته نیز در پیش برد این حوزه، تاثیرگذار خواهند بود. در آینده، با افزایش کاربرد هوش مصنوعی و اتصال به شبکه‌های اینترنت اشیاء (IoT)، پیشرفت‌های جدیدی در این زمینه ممکن است ایجاد شود.