Недавно на рынок вышел новый класс промышленных роботов, которые при соблюдении соответствующих норм могут быть потенциально использованы в тех же условиях, что и люди.
Концепция роботов, сотрудничающих с человеком, вызвала большой интерес в академических кругах, однако в настоящее время она не находит широкого применения как в бытовой, так и в промышленной сфере. Ученые представляют платформу для совместной работы роботов и людей, которая позволяет интуитивно построить взаимодействия.
Используя эту платформу, рабочий может осуществлять различные уровни общей автономии между человеком и роботом. Демонстрируется применения в промышленной среде с возрастающим уровнем автономии от сосуществования к сотрудничеству.
В последние годы концепция роботов, сотрудничающих с человеком, вызывает большой интерес как в бытовой, так и в промышленной сфере. В промышленной среде сочетание когнитивных способностей человека с физической силой и эффективностью роботов/машин может существенно сократить постоянные производственные затраты.
Роботизированные системы также понимаются как надлежащие средства для решения проблемы демографических изменений и нехватки квалифицированной рабочей силы для производства материальных благ. Кроме того, они обеспечивают большую гибкость и высокое качество продукции, что уже сегодня является проблемой для компаний.
В данной статье представляется платформа под названием XRob, которая позволяет построить модели взаимодействия человека и робота интуитивно понятным образом. Используя эту платформу, оператор может выполнять различные операции по распределению задач в приложениях, требующих настраиваемых моделей взаимодействия.
XRob
Программная основа XRob позволяет создавать сложные роботизированные приложения за считанные минуты. Он основан на уникальных, простых в использовании функциях, которые значительно ускоряют ввод в эксплуатацию и делают работу более экономичной и гибкой по сравнению с обычными методами программирования. Специальная архитектура программного обеспечения позволяет легко и интуитивно понятно создавать процессы и конфигурировать компоненты роботизированной системы через единый пользовательский интерфейс. Основные программные компоненты, выделенные с помощью цветных прямоугольников, интегрированы и связаны между собой для обеспечения тесной связи. В зависимости от того, какое приложение необходимо реализовать, сложность системы может быть изменена путем активации или деактивации конкретных программных модулей, что приводит к высокой масштабируемости системы XRob.
Система восприятия
Программный компонент системы восприятия состоит из модулей для агрегирования данных о текущем состоянии рабочего пространства. Эти функциональные возможности включают средства оцифровки рабочего пространства путем реконструкции окружающей среды, определения местоположения и отслеживания объектов, а также захвата текущих действий, выполняемых оператором.
Реконструкция окружающей среды
Оцифровка рабочей среды необходима для расчета путей перемещения робота без столкновений во время выполнения процесса. Эта 3D реконструкция выполняется вручную с помощью недорогих 3D датчиков. После сканирования рабочей области результирующее облако точек подвергается последующей обработке для фильтрации шума датчика.
Кроме того, точки, принадлежащие роботизированной системе (манипулятору), могут быть удалены путем локализации робота и удаления соответствующих облачных данных о точках.
Распознавание объектов
Целью 3D распознавания объектов является локализация позиции и положения интересующего объекта. Учитывая 3D-модель объекта, целью является поиск правильного преобразования 3D-модели в облако точек, отражающего текущую позицию. 3D модель может быть получена либо путем 3D-реконструкции, либо на основе CAD-модели объекта, которая при конфигурировании превращается в облако точек.
Модуль 3D распознавания объектов основан на алгоритме RANGO (Randomized Global Object Localization Algorithm), который расширяет алгоритм случайной выборки. Полученные в результате обнаружения объектов используются для планирования путей перемещения робота без столкновений. Точность описанного выше подхода 3D распознавания объектов в значительной степени зависит от качества данных датчиков и размеров интересующих объектов. Особенно для очень маленьких объектов, например, винтов, 3D распознавание объектов не приводит к разумным результатам обнаружения.
Для преодоления этих ограничений программная платформа XRob поддерживает 2D-шаблонирование и определение маркеров матрицы. Соответствующие шаблоны можно настроить во время работы, разместив датчик в соответствии с записью изображения шаблона.
Отслеживание объектов
Отслеживание объектов в 3D может быть определено как проблема оценки траектории объекта в 3D облаке точек при его перемещении в пространстве. Модуль слежения полагается только на данные о глубине, чтобы отслеживать несколько объектов в динамической среде. В его основе лежат методы обучения для решения таких проблем, как размытость при движении камеры и беспорядок.
В последнее время расширена система отслеживания объектов, позволяющая отслеживать несколько экземпляров, и конфигурировать ее на основе заданного контекста выполнения.
Признание действий человека
Восприятие и классификация человеческих действий является важной предпосылкой для создания системы совместной работы роботов и людей. Современная система распознавания действий, использующая отслеживание скелета, классифицирует действия, применяя многоклассическую технику случайной классификации.
Модуль способен отследить текущее действие, выполняемое человеком и положением (отслеживание скелета) в режиме реального времени.
Алгоритмы калибровки датчиков и инструментов
Все 2D и 3D сенсоры должны калибровать внутренние и внешние параметры. Оба параметра рассчитываются по разным позициям камеры, позе и калибровочной мишени. Результатом внутренней калибровки являются коэффициенты радиальных и тангенциальных искажений. Дополнительные координаты инструмента оцениваются с помощью 3-х точечной оценки или алгоритмов, уже предоставленных производителем робота. Калибровка рабочей ячейки на робота является одной из дополнительных процедур калибровки, доступных в системе.
Рад видеть тебя тут, друг :)
В следующей статье мы продолжим рассматривать XRob ведь платформа поистине шокирует!
