工业机器人品牌：Epson：Epson机器人未来趋势与创新技术

工业机器人品牌：Epson：Epson机器人未来趋势与创新技术1Epson机器人概述1.1Epson机器人的历史与发展Epson机器人，作为精工爱普生公司（SeikoEpsonCorporation）的一部分，自1982年以来，一直在全球工业自动化领域扮演着重要角色。起初，Epson机器人专注于为自家的打印机生产线提供自动化解决方案，随着时间的推移，其产品线逐渐扩展，涵盖了从精密组装到搬运、检测等广泛的应用场景。Epson机器人以其高精度、灵活性和可靠性著称，特别是在半导体、电子、医疗和汽车制造等行业中，赢得了良好的口碑。1.1.1历史里程碑1982年：Epson机器人部门成立，最初专注于内部生产线的自动化。1988年：推出第一款SCARA机器人，标志着Epson机器人在工业自动化领域的正式亮相。1997年：发布T3系列机器人，以其紧凑的设计和高性价比，迅速占领市场。2008年：Epson机器人开始在全球范围内扩张，特别是在亚洲市场，如中国和韩国，取得了显著的市场份额。2015年：推出全新的T6系列机器人，进一步提升了性能和灵活性，满足了更广泛的应用需求。1.2Epson机器人在全球市场的位置在全球工业机器人市场中，Epson机器人凭借其在SCARA机器人领域的领先地位，以及在小型六轴机器人和线性模块机器人方面的创新，占据了稳固的地位。根据国际机器人联合会（IFR）的报告，Epson机器人在全球SCARA机器人市场中连续多年保持销量第一，这主要得益于其产品在精度、速度和易用性方面的卓越表现。1.2.1市场份额与应用领域市场份额：Epson机器人在全球SCARA机器人市场中占据约30%的份额，特别是在亚洲市场，其影响力更为显著。应用领域：Epson机器人的应用范围广泛，包括但不限于：半导体制造：用于芯片的搬运、检测和组装。电子行业：在手机、电脑等电子产品的生产线上，进行精密组装和质量控制。医疗设备：在高精度要求的医疗设备制造中，Epson机器人能够提供稳定和精确的操作。汽车制造：在汽车零部件的组装和搬运中，Epson机器人展现了其高效率和灵活性。1.2.2技术优势与市场策略Epson机器人之所以能够在全球市场中保持竞争优势，主要归功于其持续的技术创新和对客户需求的深刻理解。Epson机器人不仅在硬件设计上追求极致，如采用先进的伺服电机和精密的减速器，以确保机器人的高精度和稳定性，还在软件开发上投入大量资源，开发了易于使用的编程环境和控制软件，降低了用户的使用门槛。此外，Epson机器人还采取了灵活的市场策略，包括与全球各地的系统集成商建立合作关系，提供定制化的解决方案，以及通过不断优化产品线，满足不同行业和规模客户的需求。这种策略使得Epson机器人能够快速响应市场变化，保持其在全球工业机器人市场中的领先地位。以上内容详细介绍了Epson机器人的历史发展、全球市场位置以及其技术优势和市场策略，为读者提供了全面的视角，了解Epson机器人在工业自动化领域的地位和影响力。2Epson机器人的核心技术2.1视觉系统与应用2.1.1视觉系统原理Epson机器人集成的视觉系统是基于机器视觉技术，它使用摄像头和图像处理软件来识别、定位和检测物体。视觉系统的核心在于图像处理算法，这些算法能够从图像中提取特征，进行模式识别，从而实现对物体的精确操作。例如，通过视觉系统，机器人可以自动识别生产线上的零件位置，即使零件位置有轻微变化，也能准确抓取。2.1.2视觉系统应用示例假设我们有一个Epson机器人，需要在生产线上识别并抓取不同颜色的零件。我们可以使用Python和OpenCV库来实现这一功能。importcv2

importnumpyasnp

#读取图像

image=cv2.imread('part.jpg')

#转换为HSV颜色空间，便于颜色识别

hsv=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

#定义颜色范围，这里以红色为例

lower_red=np.array([0,50,50])

upper_red=np.array([10,255,255])

mask1=cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)

lower_red=np.array([170,50,50])

upper_red=np.array([180,255,255])

mask2=cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)

mask=mask1+mask2

#使用轮廓检测找到零件

contours,_=cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#遍历轮廓，找到最大的轮廓，即零件

forcontourincontours:

area=cv2.contourArea(contour)

ifarea>5000:#假设零件面积大于5000像素

x,y,w,h=cv2.boundingRect(contour)

#在图像上标记零件位置

cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

#输出零件位置信息，供机器人抓取

print(f"Partfoundat({x},{y})withwidth{w}andheight{h}")

#显示图像

cv2.imshow('Image',image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()2.1.3代码解释读取图像：使用cv2.imread函数读取零件图像。颜色空间转换：将BGR颜色空间转换为HSV，便于颜色识别。颜色范围定义：定义红色的HSV范围，考虑到红色在HSV空间的特殊分布，需要定义两个范围。轮廓检测：使用cv2.findContours函数检测图像中的轮廓。最大轮廓选择：遍历所有轮廓，选择面积最大的轮廓作为零件。位置输出：输出零件的位置信息，供机器人抓取使用。2.2精密运动控制技术2.2.1运动控制原理Epson机器人采用精密运动控制技术，确保机器人在执行任务时的高精度和稳定性。这包括使用高分辨率的编码器来监测机器人的位置，以及先进的控制算法来调整机器人的运动轨迹。例如，PID控制算法被广泛应用于机器人运动控制中，以实现对目标位置的精确跟踪。2.2.2运动控制算法示例下面是一个使用PID控制算法调整机器人运动速度的Python示例。classPIDController:

def__init__(self,Kp,Ki,Kd):

self.Kp=Kp

self.Ki=Ki

self.Kd=Kd

self.last_error=0

egral=0

defupdate(self,error,dt):

egral+=error*dt

derivative=(error-self.last_error)/dt

self.last_error=error

returnself.Kp*error+self.Ki*egral+self.Kd*derivative

#假设目标位置为100，当前位置为0

target_position=100

current_position=0

#PID控制器参数

Kp=1.0

Ki=0.1

Kd=0.05

#创建PID控制器

pid_controller=PIDController(Kp,Ki,Kd)

#模拟控制过程

dt=0.1#时间间隔

whilecurrent_position<target_position:

error=target_position-current_position

speed=pid_controller.update(error,dt)

#假设机器人以speed移动

current_position+=speed*dt

print(f"Currentposition:{current_position},Speed:{speed}")2.2.3代码解释PID控制器类：定义一个PID控制器类，包含比例、积分、微分三个参数。更新函数：update函数计算PID控制输出，基于当前误差、积分误差和微分误差。控制过程：在主循环中，根据目标位置和当前位置的误差，调整机器人的运动速度，直到达到目标位置。2.3无线通信与集成2.3.1无线通信原理Epson机器人支持无线通信技术，如Wi-Fi和蓝牙，这使得机器人能够在无需物理连接的情况下接收指令和数据。无线通信的关键在于信号的稳定性和安全性，Epson通过优化无线模块和加密协议，确保了机器人在复杂环境下的通信质量。2.3.2无线通信集成示例下面是一个使用蓝牙模块与Epson机器人进行通信的Python示例。importserial

importtime

#蓝牙模块配置

bluetooth_port='COM3'#假设蓝牙模块连接在COM3

baud_rate=9600#波特率

#创建串口连接

ser=serial.Serial(bluetooth_port,baud_rate)

#发送指令给机器人

defsend_command(command):

ser.write(command.encode())

time.sleep(1)#等待响应

#读取机器人响应

defread_response():

response=ser.readline().decode()

returnresponse

#模拟发送指令和读取响应

send_command("MOVE_FORWARD")

response=read_response()

print(f"Robotresponse:{response}")

#关闭串口连接

ser.close()2.3.3代码解释蓝牙模块配置：定义蓝牙模块的串口和波特率。串口连接：使用serial.Serial创建与蓝牙模块的串口连接。发送指令：send_command函数将指令发送给机器人，使用ser.write写入指令。读取响应：read_response函数读取并解码机器人的响应。通信过程：在示例中，发送“向前移动”指令给机器人，并读取机器人的响应。以上示例展示了Epson机器人在视觉系统、精密运动控制和无线通信技术方面的应用，这些核心技术是Epson机器人在工业自动化领域保持领先地位的关键。3Epson机器人的创新与未来趋势3.1人工智能在Epson机器人中的应用在工业自动化领域，Epson机器人通过集成人工智能技术，实现了更高级别的自动化和智能化。AI的应用不仅限于简单的任务执行，而是涵盖了从视觉识别到决策制定的全过程。例如，Epson的视觉系统结合深度学习算法，能够识别和处理复杂多变的物体，提高生产效率和精度。3.1.1示例：物体识别与分类#导入必要的库

importcv2

importnumpyasnp

fromkeras.modelsimportload_model

#加载预训练的深度学习模型

model=load_model('epson_object_recognition_model.h5')

#初始化摄像头

cap=cv2.VideoCapture(0)

whileTrue:

#读取摄像头图像

ret,frame=cap.read()

#图像预处理

img=cv2.resize(frame,(224,224))

img=img/255.0

img=np.expand_dims(img,axis=0)

#使用模型进行预测

predictions=model.predict(img)

class_id=np.argmax(predictions)

#显示预测结果

cv2.putText(frame,f'Class:{class_id}',(10,30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2)

cv2.imshow('ObjectRecognition',frame)

#按'q'键退出

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#释放摄像头资源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()此代码示例展示了如何使用Epson的视觉系统和深度学习模型进行物体识别。模型epson_object_recognition_model.h5是预先训练好的，用于识别特定的工业零件。通过摄像头实时捕获图像，经过预处理后输入模型，模型输出预测结果，最后在图像上显示分类信息。3.2自适应与学习能力的提升Epson机器人通过机器学习和强化学习技术，能够自我学习和适应环境变化，提高操作的灵活性和效率。这种能力使得机器人在面对新的任务或环境时，能够快速调整策略，减少人工干预。3.2.1示例：基于强化学习的路径规划#导入强化学习库

importgym

fromstable_baselines3importPPO

#创建环境

env=gym.make('EpsonRobot-v0')

#加载预训练的PPO模型

model=PPO.load("epson_robot_ppo_model.zip")

#进行测试

obs=env.reset()

foriinrange(1000):

action,_states=model.predict(obs,deterministic=True)

obs,rewards,dones,info=env.step(action)

env.render()

ifdones:

obs=env.reset()

env.close()在这个示例中，我们使用了强化学习算法PPO（ProximalPolicyOptimization）来训练Epson机器人进行路径规划。环境EpsonRobot-v0模拟了机器人在工厂中的操作场景，模型通过与环境的交互学习最优策略。在测试阶段，机器人能够根据学习到的策略自动规划路径，完成任务。3.3Epson机器人在智能制造中的角色演变随着工业4.0的发展，Epson机器人在智能制造中的角色从简单的重复性工作向更复杂的任务转变。它们不仅执行精确的装配和搬运，还参与质量控制、数据分析和预测维护，成为智能工厂的核心组成部分。3.3.1示例：数据分析与预测维护#导入数据分析库

importpandasaspd

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

#加载机器人运行数据

data=pd.read_csv('epson_robot_data.csv')

#数据预处理

features=data.drop('failure',axis=1)

labels=data['failure']

#训练随机森林模型

model=RandomForestClassifier()

model.fit(features,labels)

#预测维护

new_data=pd.read_csv('new_robot_data.csv')

predictions=model.predict(new_data)

#输出预测结果

print(predictions)此代码示例展示了如何使用Epson机器人收集的运行数据进行预测维护。数据集epson_robot_data.csv包含了机器人的运行参数和故障记录，通过训练随机森林分类器，模型能够预测新数据中机器人的潜在故障。这有助于提前采取措施，避免生产中断，提高工厂的运行效率。通过上述示例，我们可以看到Epson机器人如何通过集成人工智能、机器学习和强化学习技术，实现创新和未来趋势的引领。这些技术的应用不仅提高了机器人的智能化水平，也推动了智能制造的发展，为工业自动化带来了新的可能性。4Epson机器人在行业中的应用案例4.1电子制造业中的Epson机器人在电子制造业中，Epson机器人以其高精度和灵活性著称，广泛应用于组装、测试、搬运和包装等环节。Epson的SCARA机器人系列，如RC6A，在电子元件的精密组装中表现卓越，能够处理微小至0.5mm的元件，确保生产线的高效与准确。4.1.1应用场景：精密组装Epson机器人在精密组装中的应用，主要依赖于其高精度定位能力和稳定的重复性。例如，对于电路板上的微小元件，如电阻、电容和芯片的放置，Epson机器人能够实现亚毫米级别的定位精度，确保每个元件准确无误地安装在指定位置。4.1.2优势分析高精度定位：Epson机器人采用先进的伺服控制技术，确保在高速运动中仍能保持高精度。灵活性：机器人手臂设计灵活，能够适应不同形状和大小的电子元件，提高生产线的适应性。稳定性：长期运行下，Epson机器人表现出色的稳定性，减少因设备故障导致的生产中断。4.2汽车行业的Epson机器人解决方案在汽车行业，Epson机器人被用于喷涂、焊接、装配和质量检测等关键工序。Epson的RS3-L1机器人，以其长臂展和大负载能力，非常适合在汽车制造中执行复杂任务。4.2.1应用场景：喷涂作业Epson机器人在喷涂作业中的应用，主要体现在其能够精确控制喷枪的移动轨迹和喷射量，确保涂层均匀，减少材料浪费。机器人通过编程，可以适应不同车型的喷涂需求，提高生产效率和产品质量。4.2.2优势分析精确控制：Epson机器人能够精确控制喷涂参数，如喷射速度、角度和压力，确保涂层质量。适应性：机器人手臂的长臂展和大负载能力，使其能够处理大型汽车部件，适应多变的生产环境。成本效益：通过减少材料浪费和提高生产效率，Epson机器人在长期运行中能够显著降低生产成本。4.3医疗与生命科学领域的Epson机器人应用在医疗与生命科学领域，Epson机器人被用于实验室自动化、药品包装和医疗设备组装等。Epson的T3机器人，以其紧凑的设计和高洁净度，非常适合在无尘室环境中操作。4.3.1应用场景：实验室自动化Epson机器人在实验室自动化中的应用，主要体现在其能够执行重复性高、精度要求严的实验操作，如移液、样品处理和数据分析。通过机器人自动化，可以显著提高实验效率，减少人为误差。4.3.2优势分析高精度操作：Epson机器人在移液等操作中，能够实现微升级别的精确控制，确保实验结果的准确性。无尘室适用性：机器人设计符合无尘室标准，能够在高洁净度环境中稳定运行，避免样品污染。自动化效率：通过机器人自动化，实验室能够24小时不间断运行，大幅提高实验处理能力和数据产出速度。以上案例展示了Epson机器人在不同行业中的应用，从电子制造业的精密组装，到汽车行业的喷涂作业，再到医疗与生命科学领域的实验室自动化，Epson机器人以其卓越的性能和广泛的适应性，为各行业提供了高效的自动化解决方案。5Epson机器人的维护与优化5.1定期维护的重要性与步骤5.1.1重要性定期维护对于Epson工业机器人的长期稳定运行至关重要。它不仅能延长机器人的使用寿命，还能确保其性能始终处于最佳状态，减少意外停机时间，提高生产效率。维护工作包括清洁、润滑、检查和更换磨损部件，以及软件和硬件的更新。5.1.2维护步骤清洁：使用压缩空气和软布清洁机器人表面，避免使用溶剂或腐蚀性清洁剂。润滑：根据Epson提供的维护手册，定期为机器人的关节和齿轮添加指定的润滑剂。检查：检查电缆、连接器和机械部件是否有磨损或损坏，及时更换。软件升级：定期更新机器人控制软件，以获取最新的功能和安全补丁。硬件维护：对机器人硬件进行定期检查，包括传感器、驱动器和控制器，确保其正常工作。5.2性能优化与故障排除5.2.1性能优化性能优化涉及调整机器人的参数和操作环境，以提高其效率和精度。这包括优化路径规划、调整速度和加速度参数，以及改善工作环境的照明和温度条件。示例：路径规划优化#假设使用EpsonRC+软件进行路径规划优化

#以下代码示例展示了如何调整机器人的路径以减少循环时间

#导入EpsonRC+库

importepson_rcplus

#连接到机器人控制器

robot=epson_rcplus.connect('')

#获取当前路径

path=robot.get_path()

#优化路径

optimized_path=epson_rcplus.optimize_path(path)

#将优化后的路径设置给机器人

robot.set_path(optimized_path)

#断开与控制器的连接

epson_rcplus.disconnect(robot)在上述代码中，我们首先导入了EpsonRC+库，然后连接到机器人控制器。接着，我们获取了机器人的当前路径，并使用optimize_path函数对其进行优化。最后，我们将优化后的路径设置给机器人，并断开连接。5.2.2故障排除故障排除是识别和解决机器人运行中出现的问题的过程。常见的故障包括软件错误、硬件故障和操作不当。有效的故障排除策略可以减少停机时间，避免生产延误。示例：软件错误处理#假设使用EpsonRC+软件处理软件错误

#以下代码示例展示了如何捕获并处理机器人控制软件中的异常

#导入EpsonRC+库

importepson_rcplus

#连接到机器人控制器

robot=epson_rcplus.connect('')

try:

#尝试执行机器人操作

robot.execute('move_to_position')

exceptepson_rcplus.exceptions.RobotErrorase:

#如果出现错误，打印错误信息并尝试恢复

print(f"RobotError:{e}")

robot.recover()

#断开与控制器的连接

epson_rcplus.disconnect(robot)在上述代码中，我们使用了try-except语句来捕获机器人控制软件中可能发生的异常。如果execute函数抛出异常，我们捕获它并打印错误信息，然后尝试通过调用recover函数来恢复机器人的正常运行。5.3软件升级与硬件维护5.3.1软件升级软件升级是确保机器人功能和性能的关键步骤。Epson定期发布软件更新，包括新的功能、性能改进和安全补丁。升级软件可以提高机器人的效率，增强其功能，并保护其免受潜在的安全威胁。5.3.2硬件维护硬件维护包括定期检查和更换机器人硬件，如电机、传感器和控制器。这有助于预防故障，确保机器人在最佳状态下运行。硬件维护还可能涉及调整硬件参数，以适应不同的工作环境或任务需求。示例：硬件参数调整#假设使用EpsonRC+软件调整硬件参数

#以下代码示例展示了如何调整机器人的电机参数以适应不同的负载

#导入EpsonRC+库

importepson_rcplus

#连接到机器人控制器

robot=epson_rcplus.connect('')

#获取当前电机参数

motor_params=robot.get_motor_parameters()

#根据负载调整电机参数

ifload>10:

motor_params['max_torque']=150

else:

motor_params['max_torque']=100

#设置调整后的电机参数

robot.set_motor_parameters(motor_params)

#断开与控制器的连接

epson_rcplus.disconnect(robot)在上述代码中，我们首先获取了机器人的当前电机参数。然后，根据负载的大小，我们调整了电机的最大扭矩参数。最后，我们将调整后的参数设置给机器人，并断开连接。通过遵循这些维护和优化策略，Epson工业机器人的用户可以确保其设备的长期稳定性和高效性能。6Epson机器人编程与操作指南6.1基础编程语言与指令在工业自动化领域，Epson机器人采用了一种名为EpsonRC+的编程语言，这是一种专为Epson机器人设计的直观、易于学习的编程环境。RC+支持多种编程方式，包括直接示教、离线编程和在线编程，以适应不同的生产需求和环境。6.1.1直接示教编程直接示教编程是通过机器人控制面板上的示教器进行的。操作员可以手动移动机器人到所需位置，然后记录这些位置作为程序的一部分。这种方式适用于简单任务的快速编程。6.1.2离线编程离线编程允许在计算机上使用仿真软件进行编程，无需实际操作机器人。这在复杂任务或需要高精度编程时非常有用，可以减少生产停机时间。6.1.3在线编程在线编程是在机器人运行时进行的，通过实时调整程序来适应生产过程中的变化。这种方式需要更高级的编程技能，但提供了最大的灵活性。6.1.4指令集EpsonRC+提供了丰富的指令集，包括运动控制、逻辑控制、数据处理等。以下是一些基础指令的示例：#运动指令示例

MoveLP1,v100,z10,tool0;#线性移动到点P1，速度v100，转弯半径z10，使用工具坐标系tool0

#逻辑控制指令示例

IFR1>10THEN

MoveLP2,v100,z10,tool0;

ENDIF;

#数据处理指令示例

R1:=R1+1;#将寄存器R1的值增加16.2高级编程技巧与实践6.2.1循环与条件语句循环和条件语句是高级编程中不可或缺的部分，它们允许程序根据不同的条件执行重复或分支操作。#循环语句示例

WHILER1<10DO

MoveLP1,v100,z10,tool0;

R1:=R1+1;

ENDWHILE;

#条件语句示例

IFR2==0THEN

MoveLP3,v100,z10,tool0;

ELSEIFR2==1THEN

MoveLP4,v100,z10,tool0;

ELSE

MoveLP5,v100,z10,tool0;

ENDIF;6.2.2函数与子程序函数和子程序可以封装重复使用的代码块，提高程序的可读性和可维护性。#定义子程序

PROCEDUREMyProcedure()

MoveLP6,v100,z10,tool0;

R3:=R3+1;

ENDPROC;

#调用子程序

MyProcedure();6.2.3错误处理错误处理确保程序在遇到问题时能够优雅地停止或恢复，避免对机器人或生产过程造成损害。#错误处理示例

TRY

MoveLP7,v100,z10,tool0;

R4:=R4+1;

CATCH

;#如果发生错误，这里可以添加错误处理代码

ENDTRY;6.3操作界面与控制面板详解Epson机器人的操作界面主要由示教器和控制面板组成。示教器是手持设备，用于直接示教编程和监控机器人状态。控制面板则用于更高级的控制和编程，通常位于机器人控制器上。6.3.1示教器示教器上通常有以下功能：手动操作：使用操纵杆或箭头键手动移动机器人。程序编辑：创建、编辑和保存机器人程序。状态监控：显示机器人的实时状态，包括位置、速度和错误信息。6.3.2控制面板控制面板提供了更详细的设置和控制选项，包括：系统设置：配置机器人系统参数，如坐标系、速度限制等。程序管理：管理程序库，包括程序的导入、导出和删除。网络设置：配置机器人与外部设备的网络连接。6.3.3实际操作示例假设我们需要通过示教器手动移动机器人到一个特定位置，并记录该位置为点P8，然后在控制面板上创建一个简单的程序来重复这一动作。手动移动机器人：在示教器上选择“手动操作”模式，使用操纵杆将机器人移动到所需位置。记录位置：在示教器上选择“记录位置”功能，将当前机器人位置保存为点P8。创建程序：在控制面板上打开程序编辑器，输入以下代码：MoveLP8,v100,z10,tool0;保存并运行程序：保存程序，然后在控制面板上选择运行，机器人将自动移动到点P8。通过以上步骤，我们可以看到Epson机器人编程与操作的灵活性和易用性，无论是对于初学者还是高级用户，EpsonRC+都提供了强大的工具来实现工业自动化任务。7Epson机器人与工业4.0的融合7.1工业4.0概念与Epson机器人的关联工业4.0，也被称为第四次工业革命，是制造业数字化、网络化和智能化的进程。它强调通过物联网（IoT）、大数据、云计算和人工智能（AI）等技术，实现生产过程的高效、灵活和可持续。Epson机器人，作为工业自动化领域的领导者，其产品设计和技术创新紧密围绕工业4.0的核心理念，致力于提供更智能、更互联的机器人解决方案。7.1.1数据驱动的机器人管理在工业4.0的背景下，数据成为驱动生产效率提升的关键。Epson机器人通过集成传感器和高级数据分析技术，能够实时收集和分析机器人的运行数据，包括但不限于位置、速度、负载和能耗等。这些数据不仅用于监控机器人的健康状态，还用于优化生产流程，预测维护需求，从而减少停机时间，提高生产效率。示例：使用Python进行机器人数据收集与分析#导入必要的库

importepson_roboticsasep

importpandasaspd

importnumpyasnp

#连接Epson机器人

robot=ep.connect('00')#假设机器人的IP地址为00

#定义数据收集函数

defcollect_data(robot):

#获取机器人当前的位