Исследователи Центра передовых технологий USC Витерби определяют алгоритм оптимизации работы роботов, позволяющий находить короткие и надежные решения в сложных производственных помещениях без столкновений.
Представьте себе автосборочный завод: ежедневно нужно выполнять тысячи повторяющихся задач, таких как вставка рулевого колеса в автомобиль. Как только робот узнает лучшую траекторию, чтобы добраться из точки A (где колеса сложены) в точку B (где колесо должно быть вставлено), он может выполнить это миллионы раз, без ошибок или столкновений.
Однако, если эта задача изменится хотя бы немного — например, увеличится размер колеса — робот не сможет выполнить задачу.
купить права на автогрейдерЧтобы помочь автоматизировать роботов для обеспечения высококачественных решений даже в сложных производственных сценариях, исследователи из Центра перспективного производства (CAM) Школы инженеров Университета им. С.С. Витерби разработали новый подход к автоматизации путей роботов через их рабочие пространства. В исследовании, представленном на Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам 4 ноября 2019 года в Макао, Китай, участвовала исследовательская группа, в состав которой входят профессор С.К. Гупта, международный профессор Смит в области машиностроения и директор CAM, а также доктор философии. Кандидат Прадип Раджендран предложил новый алгоритм и интерфейс планирования пути, который направляет роботов по кратчайшему и самому быстрому маршруту от исходной до конечной точки в рабочем пространстве с минимальным вмешательством человека.
«Мы предлагаем подход для получения обратной связи с человеком при автоматизированном планировании пути для манипуляторов, работающих в очень сложных рабочих пространствах, например, при сборке спутников», — сказал Раджендран. «Как правило, операторы роботов используют автоматический планировщик пути для планирования траектории, по которой робот выполняет задачу в рабочем пространстве. Если планирование пути не удается — это означает, что предложенная траектория не дает желаемых результатов — операторы робота должны вручную вводить путевые точки — конкретные указывает вдоль пути, чтобы направить робота от его источника к месту назначения.»
Эта ситуация чаще возникает в сложных или ограниченных рабочих пространствах, где более сложная геометрия рабочего пространства, физические препятствия и более частые изменения или настройка требуют от роботов выполнения сложных операций. В результате операторы роботов тратят драгоценное время, вручную вводя информацию для каждого сценария, в первую очередь отказываясь от цели использования автоматизации.
Алгоритм работает, предоставляя роботу удобный интерфейс для сбора информации от оператора на раннем этапе планирования пути — процесс определения маршрута, который робот должен пройти через рабочее место для выполнения своей задачи. С помощью визуальных подсказок в программе оператор-человек предупреждается о более сложных областях, в которых робот должен будет ориентироваться, и может соответствующим образом предоставлять информацию для выработки директив высокого уровня. В результате, когда робот сталкивается с небольшими изменениями в своей задаче, такими как вышеупомянутое увеличение размера колеса, он сможет использовать эти директивы и соответствующим образом корректировать свой путь.
Свежие комментарии