绝对关节值或坐标系，更适合OLRP对齐？

关键部分实施OLRP.在机器人单元中是虚拟小区对真实世界的对准。为了大幅超薄过程：您将物理机器人拍摄点以映射单元格的关键功能，然后移动虚拟组件以匹配这些点位置。如果我们深入挖掘这个过程一点，问题出现了，这些点相对于？

我们的虚拟机器人如何知道这些点在哪里？

机器人有两种基本方式定义空间点的位置：

1. 基于该点（或电机脉冲值）的机器人的关节值。
2. 基于点的坐标相对于机器人世界帧或基于基于机器人世界帧（有时称为UserFrame）。

好消息是方法都将起作用，两者都将产生基本相同的结果。但是，使用点坐标对齐为OLRP提供了一些优点。点坐标在使用基础框架以便在未来编程新工作时，致力于整体更好的体验。

在以前的博客文章中，虚拟到现实：为现实世界提供准确性。我们讨论了可能对机器人细胞对准的质量以及可用于减轻这些因素的一些策略来讨论可能产生负面影响的真实因素。其中一个策略是手动接触未正确对齐的点和程序。具有相对于基本帧（或基帧）教导的程序可以使该过程更快更容易。如果机器人单元格或工件显着错位，您可以触及单个基帧以一次调整整个点程序的位置，以将它们移动到正确的位置，而不是一对逐个调整它们。具有相对于坐标系对齐的机器人单元，并且使用该策略可以在达到OLRP体验时使差异的世界;特别是在没有配备其他零件发现或视觉系统的机器人细胞中。

在某些极端情况下，当工件CAD与实际零件的几何形状显着不同时，可以通过将程序内的机器人点和路径进入不同的基帧来进一步地进行该策略。类似于上述，然后可以触及这些帧以一次调整几个点的位置。

可以基于关节值对齐机器人单元，然后仍然使用基本帧以为机器人创建具有OLRP的新作业。但是，这会产生更多机会，以便蠕变进入编程过程。

底线。最好在对准和编程之间定义点以最小化错误，保持一致。如果您只选择一个系统来定义点，我建议使用坐标系和基本帧。