Mecademic: TCP/IP komut protokolü ve Python API

Kanca

Meca500'ün ne bir RAPID'i ne bir KRL'si var. Robotu iki şekilde sürebilirsin: bir terminalden düz metin komutları göndererek, ya da aynı metinleri senin yerine üreten bir Python kütüphanesiyle. İkisi de aynı yere varır.

Ne oldu

ABB'nin RAPID'i ve KUKA'nın KRL'si dosyaya yazılıp robot kontrolörüne yüklenen birer PROGRAMLAMA DİLİ. Mecademic farklı bir yol seçmiş: robot, bir TCP/IP soketi üzerinden ASCII metin komutları dinleyen bir sunucu çalıştırır. MoveJoints(0,-60,60,0,0,0) gibi bir metin satırı gönderirsin, robot onu okur ve hareket eder. Dil yok, dosya yok — sadece bir komut-yanıt döngüsü.

Mecademic'in resmi mecademicpy Python kütüphanesi bu metin protokolünü SARAR: robot.MoveJoints(0, -60, 60, 0, 0, 0) gibi bir Python çağrısı yazarsın, kütüphane arka planda tam olarak yukarıdaki metni oluşturup soketten gönderir. Kütüphanenin kendi belgelerinde bu açıkça söyleniyor: Python API, robotun "native metin tabanlı (TCP/IP) API'siyle aynı fonksiyon isimlerini ve argümanlarını" kullanıyor.

Aşağıdaki kod, gerçek bir Meca500'e gönderilecek metni üretiyor ve aynı hareketi bu sahnedeki simüle kolda gösteriyor — ama bir ağ soketi AÇMIYOR. Bu platform hiçbir zaman gerçek bir robota bağlanmaz (bkz. docs/00-vizyon.md); gerçek bir Meca500'le konuşmak istersen bu kodu kendi bilgisayarında, mecademicpy kurulu, robotla aynı ağda çalıştırman gerekir.

Sahnedeki kol da jenerik bir örnek değil: Mecademic'in kamuya açık teknik veri sayfasındaki bağlantı uzunlukları, eklem limitleri ve azami hızlarla tanımlı gerçek bir Meca500 R4. Sahnenin altındaki kimlik satırı kaynağı gösteriyor.

Gerçek dünyada

mecademicpy'nin gerçek kullanımında bir bağlantı adımı da var:

from mecademicpy.robot import Robot

robot = Robot()
robot.Connect(address="192.168.0.100")
robot.ActivateRobot()
robot.Home()
robot.MoveJoints(0, -60, 60, 0, 0, 0)
robot.WaitIdle()

Connect gerçek bir ağ bağlantısı açar — bu satır bu platformda hiç çalıştırılmaz, sadece burada METİN olarak gösteriliyor. Bu, Hat D'nin diğer dillerinden (RAPID, KRL) farklı bir mühendislik kararını gösteriyor: robotu kontrol eden mantığı, robotun kendi belleğine yüklenen bir dosya yerine, dışarıdaki bir bilgisayarda (PC, PLC, hatta bir Raspberry Pi) çalışan bir Python sürecine taşımak. Bu, laboratuvar ve küçük ölçekli hassas otomasyon uygulamalarında tercih edilen bir yaklaşım çünkü robotu bir üretim hattı PLC'siyle veya görüntü işleme koduyla aynı Python sürecinden yönetmeyi kolaylaştırır.

Dene

Sonraki

Sıradaki ders, şimdiye kadar gördüğün üç yaklaşımı (RAPID, KRL, Mecademic) bir tabloda karşılaştırıp dördüncü bir yaklaşımı — FANUC'un teach pendant tabanlı, satır numaralı programlarını — ekliyor.