C 13 по 15 ноября в штаб-квартире Google в Маунтин-Вью, Калифорния проходило интереснейшее мероприятие "CoRL2017" (Conference on Robot Learning/Конференция по обучению роботов). Фото, видео и материала конференции доступны на странице CoRL2017 👈
Среди прочего, особое внимание привлекли студенты Никил (Nikhil Das) и Наман (Naman Gupta) под руководством профессора Майкла Йипа (Michael Yip) из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Они представили алгоритм «Fastron».
Алгоритм, получивший название «Fastron», работает в 8 раз быстрее, чем существующие алгоритмы обнаружения коллизий в динамическом пространстве.
Очень интересный алгоритм, подробнее ознакомится с «Fastron», можно здесь 👈
У меня, как и наверняка у большинства читателей моего блога, есть привычка обусловленная профессиональной деформацией – мысленно осуществлять трансфер новых технологий в знакомую рабочую среду. Разработчики алгоритма «Fastron» пока не догадываются, как их труд может быть полезен в металлообрабатывающем производстве и тяжёлом машиностроении. Учёные разрабатывают базовые технологии, а мы инженеры, находим прикладное применение их изобретениям.
Так вот,
Было бы очень хорошо, если бы промышленный робот с грузоподъёмностью в несколько сотен килограмм, или даже тонн, вместе с человек могли бы работать в одном динамическом пространстве. Но пока это, мягко выражаясь – дороговато и незаконно, так как опасно для здоровья и жизни человека.
Вот, что случается с теме, кто имеет наглость находится на траектории движения промышленного робота, когда тот выполняет свои рабочие обязанности 👇
Коллаборативные роботы малой грузоподъемности, это уже скучная окружающая нас рабочая среда о которой даже говорить не интересно. А вот робот, который приставит к колонне и подержит фланец весом килограмм 100, пока сварщик прихватит и при этом не пришибёт сварщика случайно оказавшегося между фланцем и колонной – вот это хоть и реализуемо, но настолько дорого, что можно считать фантастикой.
Непрерывное сканирование динамической производственной среды с непредсказуемой переменной со сварочной маской на голове – дело хлопотное, требующее много вычислительных ресурсов и дублирования, так как речь о безопасности человека.
Никто не знает, зачем люди суют свои пальцы туда где их не должно быть, но такое случается достаточно часто. Ползай потом на коленях по бетонному полу, собирай части тела бедолаги. Конечно такое постоянно случается и без роботов. Добрый слесарь так и норовит долбануть лучшего друга сварщика чем-нибудь тяжёлым, но то человек с которого спросить можно, а с робота не спросишь и к железным помощникам предъявляются повышенные требования. В общем, развитие этой нише роботизации производства, дальше фантазий пока не идёт.
Есть альтернативное решение, можно использовать коллаборативный контроллер для решения задач сборки нестандартных конструкций из тяжёлых деталей, но это решение не даёт значительно повышения производительности. Автоматизация принесла бы куда больше пользы.
Другой интересный студенческий проект представленный в 2015 году.
Студенты пятого курса «Linköping University»: Markus Karlsson, Amir Nazari, Behrouz Nourozi, Jan-Erik Runge, Vincent Sidenvall, в рамках научной программы «ToMM 2 - Collaborative Team of Man and Machine», разработали безопасны, эргономичный коллаборативный контроллер для антропоморфных роботов большой грузоподъёмности.
Теперь давайте проведём мыслительный эксперимент.
Представьте несущую колонну в основе которой двутавр 40К2 к которому нужно приварить фланец 600Х600Х40, вес которого 114 кг. Придётся задействовать кран, из-за чего вероятно будут простаивать другие производственные операции. Два человека будут работать в травмоопасной среде, как уже упоминалось выше "Никто не знает, зачем люди суют свои пальцы туда где их не должно быть, но такое случается достаточно часто".
Как показывают эмпирические исследования сборочно-сварочных производств, средняя производительность этой обычной операции, далеко не десять минут как это кажется на первый взгляд. От момента принятия решения о совершении производственной операции до начала сварки проходит более получаса, то есть на установку одного фланца в реальных производственных условиях требуется около одного человека/часа, и это при условии того, что сварщик и слесарь не зацепятся языками обсуждая бытовые проблемы.
Команда из антропоморфного робота оснащённого магнитным или механическим захватом с коллаборативным контроллером + сварщик справятся с этой задачей за 3-5 минут. При этом в процессе выполнения производственной задачи происходит обучение робота и если одинаковых колонн несколько штук, то используя простые ограничители-упоры для точного позиционирования деталей возможно достаточно простыми техническими средствами автоматизировать процесс установки фланца сократив время выполнения операции до пары минут. Таким образом производительность сборки колонн может быть увеличена в 30 и более раз.
Но, промышленный робот манипулирующей тяжёлыми деталями опасен для жизни и здоровья человека. Если их траектории пересекутся в динамическом рабочем пространстве, то робот просто может отрубить фланцем дурную голову рабочего, который пренебрёг правилами техники безопасности.
Вот тут то и пригодится алгоритм «Fastron», который позволит быстро обрабатывать данные получаемые с систем компьютерного зрения и определять точно положение человека в пространстве рассчитывая возможные пересечения траекторий движения человека и робота. И если даже у сварщика возникнет мысль покончить жизнь самоубийством засунув голову между фланцем и двутавром из-за того, что ему не купили новый сварочный полуавтомат, который уже давно обещали, то он этого не сможет сделать, так как «Fastron» обнаружит коллизию и остановит манипулятор.
Работа антропоморфного манипулятора в динамическом пространстве с присудствием человеком и другими движущимися объектами – это сложная задача, решение которой позволит в некоторых случаях увеличить эффективность труда человека в разы.
Десятки производителей оборудования работают в этом сегменте, но пока никто не предлагает универсальные коллаборативные роботизированные системы сборки и сварки строительных металлоконструкций. Разработки в этом направлении ведутся, но не лидерами промышленного инжиниринга, а аутсайдерами. Почему так? Потому, что лидеры в "гонке не перегонки" уже инвестировали много ресурсов в неколлаборативные роботизированные автоматические системы сборки-сварки металлоконструкций. Это произошло ещё до стремительного скачка в развитии коллаборативных технологий автоматизации на основе промышленных роботов. Инвестиции надо вернуть в виде прибыли, а новые инжиниринговые продукты, пусть даже значительно более перспективные, чем те которые уже есть, требуют не только инвестиций, но и "похорон" тех проектов которые уже выполнены. Вот такая дилемма.
Уже более десятка инжиниринговых компаний имеют опыт создания неколлаборативных автоматических комплексов сборки и сварки нестандартных металлических конструкций строительного назначения на базе антропоморфных роботов и сотни без особых затруднений могут разрабатывать и осуществлять монтаж и пуск-наладку таких комплексов.
Пионерами этого сегмента автоматизации являются:
Более универсальное и менее капиталоёмкое, но и менее производительное решение – проект "CLARiSSA" рождённый консорциумом «SMErobotics» в рамках программы FP7 и все его последующие реплики.
Среди прочего, особое внимание привлекли студенты Никил (Nikhil Das) и Наман (Naman Gupta) под руководством профессора Майкла Йипа (Michael Yip) из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Они представили алгоритм «Fastron».
Алгоритм, получивший название «Fastron», работает в 8 раз быстрее, чем существующие алгоритмы обнаружения коллизий в динамическом пространстве.
Очень интересный алгоритм, подробнее ознакомится с «Fastron», можно здесь 👈
У меня, как и наверняка у большинства читателей моего блога, есть привычка обусловленная профессиональной деформацией – мысленно осуществлять трансфер новых технологий в знакомую рабочую среду. Разработчики алгоритма «Fastron» пока не догадываются, как их труд может быть полезен в металлообрабатывающем производстве и тяжёлом машиностроении. Учёные разрабатывают базовые технологии, а мы инженеры, находим прикладное применение их изобретениям.
Так вот,
Было бы очень хорошо, если бы промышленный робот с грузоподъёмностью в несколько сотен килограмм, или даже тонн, вместе с человек могли бы работать в одном динамическом пространстве. Но пока это, мягко выражаясь – дороговато и незаконно, так как опасно для здоровья и жизни человека.
Вот, что случается с теме, кто имеет наглость находится на траектории движения промышленного робота, когда тот выполняет свои рабочие обязанности 👇
Коллаборативные роботы малой грузоподъемности, это уже скучная окружающая нас рабочая среда о которой даже говорить не интересно. А вот робот, который приставит к колонне и подержит фланец весом килограмм 100, пока сварщик прихватит и при этом не пришибёт сварщика случайно оказавшегося между фланцем и колонной – вот это хоть и реализуемо, но настолько дорого, что можно считать фантастикой.
Непрерывное сканирование динамической производственной среды с непредсказуемой переменной со сварочной маской на голове – дело хлопотное, требующее много вычислительных ресурсов и дублирования, так как речь о безопасности человека.
Никто не знает, зачем люди суют свои пальцы туда где их не должно быть, но такое случается достаточно часто. Ползай потом на коленях по бетонному полу, собирай части тела бедолаги. Конечно такое постоянно случается и без роботов. Добрый слесарь так и норовит долбануть лучшего друга сварщика чем-нибудь тяжёлым, но то человек с которого спросить можно, а с робота не спросишь и к железным помощникам предъявляются повышенные требования. В общем, развитие этой нише роботизации производства, дальше фантазий пока не идёт.
Есть альтернативное решение, можно использовать коллаборативный контроллер для решения задач сборки нестандартных конструкций из тяжёлых деталей, но это решение не даёт значительно повышения производительности. Автоматизация принесла бы куда больше пользы.
CoCo – коллаборативный контроллер для управления промышленными роботами большой грузоподъёмности
Другой интересный студенческий проект представленный в 2015 году.
Студенты пятого курса «Linköping University»: Markus Karlsson, Amir Nazari, Behrouz Nourozi, Jan-Erik Runge, Vincent Sidenvall, в рамках научной программы «ToMM 2 - Collaborative Team of Man and Machine», разработали безопасны, эргономичный коллаборативный контроллер для антропоморфных роботов большой грузоподъёмности.
Теперь давайте проведём мыслительный эксперимент.
Представьте несущую колонну в основе которой двутавр 40К2 к которому нужно приварить фланец 600Х600Х40, вес которого 114 кг. Придётся задействовать кран, из-за чего вероятно будут простаивать другие производственные операции. Два человека будут работать в травмоопасной среде, как уже упоминалось выше "Никто не знает, зачем люди суют свои пальцы туда где их не должно быть, но такое случается достаточно часто".
Как показывают эмпирические исследования сборочно-сварочных производств, средняя производительность этой обычной операции, далеко не десять минут как это кажется на первый взгляд. От момента принятия решения о совершении производственной операции до начала сварки проходит более получаса, то есть на установку одного фланца в реальных производственных условиях требуется около одного человека/часа, и это при условии того, что сварщик и слесарь не зацепятся языками обсуждая бытовые проблемы.
Команда из антропоморфного робота оснащённого магнитным или механическим захватом с коллаборативным контроллером + сварщик справятся с этой задачей за 3-5 минут. При этом в процессе выполнения производственной задачи происходит обучение робота и если одинаковых колонн несколько штук, то используя простые ограничители-упоры для точного позиционирования деталей возможно достаточно простыми техническими средствами автоматизировать процесс установки фланца сократив время выполнения операции до пары минут. Таким образом производительность сборки колонн может быть увеличена в 30 и более раз.
Но, промышленный робот манипулирующей тяжёлыми деталями опасен для жизни и здоровья человека. Если их траектории пересекутся в динамическом рабочем пространстве, то робот просто может отрубить фланцем дурную голову рабочего, который пренебрёг правилами техники безопасности.
Вот тут то и пригодится алгоритм «Fastron», который позволит быстро обрабатывать данные получаемые с систем компьютерного зрения и определять точно положение человека в пространстве рассчитывая возможные пересечения траекторий движения человека и робота. И если даже у сварщика возникнет мысль покончить жизнь самоубийством засунув голову между фланцем и двутавром из-за того, что ему не купили новый сварочный полуавтомат, который уже давно обещали, то он этого не сможет сделать, так как «Fastron» обнаружит коллизию и остановит манипулятор.Работа антропоморфного манипулятора в динамическом пространстве с присудствием человеком и другими движущимися объектами – это сложная задача, решение которой позволит в некоторых случаях увеличить эффективность труда человека в разы.
Рынок систем автоматической сборки-сварки нестандартных строительных металлоконструкций
Десятки производителей оборудования работают в этом сегменте, но пока никто не предлагает универсальные коллаборативные роботизированные системы сборки и сварки строительных металлоконструкций. Разработки в этом направлении ведутся, но не лидерами промышленного инжиниринга, а аутсайдерами. Почему так? Потому, что лидеры в "гонке не перегонки" уже инвестировали много ресурсов в неколлаборативные роботизированные автоматические системы сборки-сварки металлоконструкций. Это произошло ещё до стремительного скачка в развитии коллаборативных технологий автоматизации на основе промышленных роботов. Инвестиции надо вернуть в виде прибыли, а новые инжиниринговые продукты, пусть даже значительно более перспективные, чем те которые уже есть, требуют не только инвестиций, но и "похорон" тех проектов которые уже выполнены. Вот такая дилемма.
Уже более десятка инжиниринговых компаний имеют опыт создания неколлаборативных автоматических комплексов сборки и сварки нестандартных металлических конструкций строительного назначения на базе антропоморфных роботов и сотни без особых затруднений могут разрабатывать и осуществлять монтаж и пуск-наладку таких комплексов.
Пионерами этого сегмента автоматизации являются:
- Kranendonk Production Systems BV
- Voortman Fabricator (совместно с Valk Welding)
- Zeman SBA
- AGT Robotics "BeamMaster Fit+Weld"
Более универсальное и менее капиталоёмкое, но и менее производительное решение – проект "CLARiSSA" рождённый консорциумом «SMErobotics» в рамках программы FP7 и все его последующие реплики.
Комментариев нет:
Отправить комментарий