Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Impact Aware Manipulation by Dexterous Robot Control and Learning in Dynamic Semi-Structured Logistic Environments

Article Category

Article available in the following languages:

Krok bliżej inteligentnie poruszających się robotów

Dzięki projektowi I.AM powstają roboty płynnie wykonujące zadania wymagające kontaktu.

Gospodarka cyfrowa icon Gospodarka cyfrowa

Roboty świadome kontaktu są jednym z kluczowych celów nieustannie rozwijającej się dziedziny, jaką jest robotyka. Obecnie roboty zatrzymują się przed kontaktem z innym przedmiotem, na przykład przed jego podniesieniem. Każde zatrzymanie się, nawet krótkie, zaburza płynność ruchu, zabiera czas i zmniejsza efektywność wykonywania procesów. W związku z tym trwają poszukiwania sposobu, w jaki roboty mogłyby płynnie i stale wykonywać zadania kontaktowe, nie uszkadzając przy tym przedmiotów ani nie raniąc osób znajdujących się w pobliżu. Ponieważ roboty te będą wykorzystywane w różnych sektorach, takich jak lotnictwo, budownictwo, handel detaliczny czy przemysł lotniczy, rozwiązania takie muszą sprawdzać się zarówno w przypadku kontaktu z małymi przedmiotami, jak i dużymi, ciężkimi obiektami. Znalezienia rozwiązania podjął się zespół projektu I.AM. „Opracowaliśmy system, który może przyspieszyć wykonywanie takich zadań o 5-10%. Jeśli weźmiemy pod uwagę, że dotyczy to wielu robotów, które wykonują powtarzalne zadania, na przykład w dużym centrum logistycznym, proces staje się znacznie bardziej wydajny”, mówi Alessandro Saccon, koordynator projektu I.AM. Ten wspierany przez UE projekt, realizowany przez Uniwersytet Technologiczny w Eindhoven w Holandii, był poświęcony oprogramowaniu sterującemu robotem.

Wyzwanie dotyczące stworzenia inteligentnie poruszających się robotów

„Zadaliśmy sobie pytanie: jaki rodzaj inteligencji dotyczącej ruchu jest potrzebny do wykonywania kontaktów z niezerową prędkością? Czy można przewidzieć, co stanie się w takim kontekście? Niektóre roboty poruszają się bardzo szybko, więc jak sprawić, by były bezpieczne i dokładne?”. Jest to bardziej skomplikowane, niż mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka. Roboty muszą być potrafić określić, co zrobić w przypadku nieoczekiwanego wyniku, na przykład co się stanie, gdy kontakt nie uda się i jakie będzie następne działanie. „Większa szybkość wykonywania czynności oznacza większe prawdopodobieństwo błędów, dlatego robot musi posiadać umiejętność przewidywania i reagowania. To trudne zadanie”, wyjaśnia Saccon. „Gdy kopnę piłkę, co się z nią stanie? Jak podnieść przedmiot ze stołu i co się stanie, jeśli go nie chwycę?”. Rozwiązanie musi być pojemne: „Oczywiście wszystko musi być zaimplementowane w oprogramowaniu, ale wyzwaniem jest opracowanie logiki, inteligencji do wykonywania tych zadań. Potrzebny jest odpowiedni sprzęt, oprogramowanie i inteligencja ruchu świadoma kontaktu”, dodaje.

Wielokrotne iteracje pomiarów wykonywane w czasie rzeczywistym pozwalają poprawić niezawodność algorytmów

W projekcie wykorzystano obliczenia oparte na pierwszych zasadach, uwzględniające takie elementy jak masa i tarcie, oraz symulacje komputerowe, aby ustalić, gdzie występują luki między modelami matematycznymi a zdarzeniami. Chociaż symulacja nie jest w stanie w pełni odzwierciedlić zachowania robotów, dzięki pomiarom w czasie rzeczywistym robotów mających kontakt z różnego rodzaju przedmiotami w różnych scenariuszach, zespół był w stanie udoskonalić opracowane algorytmy. Saccon wyjaśnia to następująco: „To cykl polegający na stosowaniu teoretycznego algorytmu sterowania robotem w symulacji, sprawdzaniu wyniku w symulacji i porównywaniu go z rzeczywistymi wynikami”. Następnie rozpoczyna się iteracyjny proces dostrajania algorytmu sterowania. „Musimy zrozumieć ograniczenia symulacji, która jest swego rodzaju modelem mentalnym”, dodaje Saccon.

Ogólnodostępne zasoby do projektowania robotów

Przełomowe ustalenia projektu dotyczące modelowania, wykrywania, uczenia się i kontroli szybkich kontaktów można znaleźć w internetowej bazie, podzielone na cztery działy: I.Model udostępnia dokładne modele kontaktu, które przewidują stany robota po kontakcie w oparciu o warunki przed kontaktem; I.Learn wykorzystuje modele niepewności do generowania parametrów sterowania; I.Sense to technologia wykrywania świadoma kontaktu, a I.Control łączy modele, komponenty planowania i wykrywania dla skutecznych zadań związanych z manipulacją dostępnych w internecie. „Tworzenie robotów wykorzystujących kontakty do czynności manipulacyjnych jest trudnym, ale jak dowiedliśmy – wykonalnym zadaniem”, mówi Saccon.

Słowa kluczowe

I.AM, robotyka, roboty z inteligencją ruchu, roboty świadome kontaktu, projektowanie robotów, sterowanie robotami

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania