ABB机器人将实时坐标发送给西门子PLC的具体方法示例
ABB机器人将实时坐标发送给西门子PLC的具体方法示例
本次以PROFINET通信为例进行说明，演示ABB机器人将实时坐标发送给西门子PLC的具体方法。
| 首先，要保证ABB机器人和PLC的信号地址分配已经完成，具体的内容可参考以下链接： |
S7-1200PLC与ABB机器人进行PROFINET通信的具体方法和步骤详解
交互的信号确认好之后，我们新建一个发送位置坐标的子程序，如下图所示，
声明所需要的变量
机器人的当前位置，即TCP的当前坐标，它是由x、y、z的坐标值以及分别绕x、y、z轴旋转的角度值组成，这些数据的类型均是实数类型。
在ABB机器人中，使用num与dnum来表示实数，其中num类型与西门子PLC中的real类型一致，都是32位的单精度实数；而dnum类型数据是64位的双精度实数。因此，在机器人中，我们可以声明num类型变量来存放机器人的当前位置数据。同时，声明其他类型的数据变量，作为数据处理的中间转换变量。
变量声明代码如下所示：
组输出信号配置
由于机器人当前位置数据都是32位的单精度实数类型，所以，
相关文章：
ABB机器人将实时坐标发送给西门子PLC的具体方法示例
ABB机器人将实时坐标发送给西门子PLC的具体方法示例 本次以PROFINET通信为例进行说明，演示ABB机器人将实时坐标发送给西门子PLC的具体方法。 首先，要保证ABB机器人和PLC的信号地址分配已经完成，具体的内容可参考以下链接： S7-1200PLC与ABB机器人进行PROFINET通信的具体方法…...
反向传播与梯度下降详解
一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a a a；然后计算 a a a 与样本标签值...
Skywalking ui页面功能介绍
菜单栏 仪表盘：查看被监控服务的运行状态； 拓扑图：以拓扑图的方式展现服务之间的关系，并以此为入口查看相关信息； 追踪：以接口列表的方式展现，追踪接口内部调用过程； 性能剖析&am…...
哪里可以找到免费的 PDF 阅读编辑器？7 个免费 PDF 阅读编辑器分享
如果您曾经需要编辑 PDF，您可能会发现很难找到免费的 PDF 编辑器。幸运的是，您可以使用在线资源来编辑该文档，而无需为软件付费。 在本文中，我将介绍七种不同的 PDF 编辑器，它们至少可以让您免费编辑几个文件。我通过…...
使用梯度下降的线性回归（Matlab代码实现）
目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨💻4 Matlab代码 💥1 概述 梯度下降法，是一种基于搜索的最优化方法，最用是最小化一个损失函数。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求…...
在Ubuntu上设置MySQL可以远程登录
在Ubuntu上设置MySQL可以远程登录一.设置数据库二.设置防火墙由于Ubuntu查看修改MySQL不是很方便，想着在虚拟机安装的Windows系统或者局域网中的其他电脑上去查看Ubuntu系统上的数据库，这样省事一些，我电脑安装的数据库是MySQL8。一.设置数据…...
清风1.层次分析法
一.流程1.建立评价体系2.建立判断矩阵2.1 A-C-C矩阵从准则层对目标层的特征向量上看，花费的权重最大算术平均法求权重的结果为：0.26230.47440.05450.09850.1103几何平均法求权重的结果为：0.26360.47730.05310.09880.1072特征值法求权重的结果…...
「首席架构师推荐」免费数据可视化软件你喜欢哪一个？
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大…...
深度学习术语解释:backbone、head、neck，etc
backbone：翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。这些网络…...
基础篇—CSS margin(外边距)解析
什么是CSS margin(外边距)？ CSS margin(外边距)属性定义元素周围的空间。 属性描述margin简写属性。在一个声明中设置所有外边距属性。margin-bottom设置元素的下外边距。margin-left设置元素的左外边距。margin-right设置元素的右外边距。margin-top设置元素的上外边距。mar…...
ChatGPT或将引发新一轮失业潮？是真的吗？
最近，要说有什么热度不减的话题，那ChatGPT必然榜上有名。据悉是这是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类…...
【Selenium学习】Selenium 中特殊元素操作
1.鼠标定位操作鼠标悬停，即当光标与其名称表示的元素重叠时触发的事件，在 Selenium 中将键盘鼠标操作封装在 Action Chains 类中。Action Chains 类的主要应用场景为单击鼠标、双击鼠标、鼠标拖曳等。部分常用的方法使用分类如下：• click(on…...
Spark相关的依赖冲突，后期持续更新总结
Spark相关的依赖冲突持续更新总结 Spark-Hive_2.11依赖报错 这个依赖是Spark开启支持hive SQL解析，其中2.11是Spark对应的Scala版本，如Spark2.4.7，对应的Scala版本是2.11.12；这个依赖会由于Spark内部调用的依赖guava的版本问题出…...
【每日一题Day122】LC1237找出给定方程的正整数解 | 双指针 二分查找
找出给定方程的正整数解【LC1237】 给你一个函数 f(x, y) 和一个目标结果 z，函数公式未知，请你计算方程 f(x,y) z 所有可能的正整数 数对 x 和 y。满足条件的结果数对可以按任意顺序返回。 尽管函数的具体式子未知，但它是单调递增函数&#…...
笔记本加装固态和内存条教程（超详细）
由于笔记本是几年前买的了，当时是4000，现在用起来感到卡顿，启动、运行速度特别慢，就决定换个固态硬盘，加个内存条，再给笔记本续命几年。先说一下加固态硬盘SSD的好处：1.启动快 2.读取延迟小 3.写…...
【Python】字典 - Dictionary
字典 - Dictionarykeys()values()items()get()获取文件中指定字符的个数进阶版：获取所有单词的频数进阶版：获取所有字符的频数函数内容keys()输出字典中的所有键values()输出字典中的所有值items()以元组的形式输出键值对get()获取字典中指定键的值 keys…...
LeetCode分类刷题----二叉树
二叉树1.二叉树的递归遍历144.二叉树的前序遍历145.二叉树的后序遍历94.二叉树的中序遍历2.二叉树的迭代遍历144.二叉树的前序遍历145.二叉树的后序遍历94.二叉树的中序遍历3.二叉树的层序遍历102.二叉树的层序遍历107.二叉树的层序遍历||199.二叉树的右视图637.二叉树的层平均…...
Zipkin : Golang 微服务全链路监控（三）
Zipkin : Golang 微服务全链路监控（三） Golang 微服务全链路监控实现 broker-service -> auth-service -> postgres dbzipkin 监控：需代码入侵 使用 zipkin 库的 serverMiddleware，其通过 Http 跟踪（trace&am…...
5.3 BGP路由黑洞
5.2.3实验3：BGP路由黑洞 1. 实验目的 熟悉BGP路由黑洞的应用场景掌握BGP水平分割的配置方法2. 实验拓扑 实验拓扑如图5-3所示： 图5-3：BGP路由黑洞 3. 实验步骤 配置IP地址 R1的配置 <Huawei>syst...
STM32 DFU模式烧录代码
什么是DFU? dfu的本质是isp，usb接口的isp，在系统编程，进入isp的方式我们先了解 如下图 boot0为高电平 boot1为低电平即可进入isp模式。 熟悉的场景 在我们使用flymcu软件下载代码时，本质也是isp 串口接口的isp。 傻瓜使用方式…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具，相比原生 Python 生态（如 pip 虚拟环境）有许多独特优势，尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处： 一、一站式环境管理：…...
UE5 学习系列（三）创建和移动物体
这篇博客是该系列的第三篇，是在之前两篇博客的基础上展开，主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体，这篇博客跟随的视频链接如下： B 站视频：s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...
unix/linux，sudo，其发展历程详细时间线、由来、历史背景
sudo 的诞生和演化，本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来，让我们拨开时间的迷雾，一同探寻 sudo 那波澜壮阔（也颇为实用主义）的发展历程。 历史背景：su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前，Unix 系统管理员和需要特权操作的…...
Mac下Android Studio扫描根目录卡死问题记录
环境信息 操作系统: macOS 15.5 (Apple M2芯片)Android Studio版本: Meerkat Feature Drop | 2024.3.2 Patch 1 (Build #AI-243.26053.27.2432.13536105, 2025年5月22日构建) 问题现象 在项目开发过程中，提示一个依赖外部头文件的cpp源文件需要同步，点…...
深入浅出深度学习基础：从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用
文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么？1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用：基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...
基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断
目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) 梯度归一化（Gradient Normalization） (2) 判别器梯度间隙正则化（Discriminator Gradient Gap Regularization） (3) 自注意力机制（Self-Attention） 3. 完整损失函数 二…...
Git常用命令完全指南：从入门到精通
Git常用命令完全指南：从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...
华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)
此题是一个最大化最小值的典型例题， 因为搜索范围是有界的，上界最大木板长度补充的全部木料长度，下界最小木板长度； 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid)，将木板的长度全部都补充到x，如果成功…...
【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验
Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...
十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础：用户列表与角色模型的初步构建
【用户管理与权限 - 篇一】后端基础：用户列表与角色模型的初步构建 前言准备工作第一部分：回顾 Django 内置的 `User` 模型第二部分：设计并创建 `Role` 和 `UserProfile` 模型第三部分：创建 Serializers第四部分：创建 ViewSets第五部分：注册 API 路由第六部分：后端初步测…...