Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Industrial Internet of Things >> Датчик

Алгоритм дает роботам более быструю хватку

Новый алгоритм значительно ускоряет процесс планирования, необходимый для того, чтобы робот корректировал захват объекта, толкая этот объект к неподвижной поверхности. В то время как традиционным алгоритмам потребуются десятки минут для планирования последовательности движений, новый подход сокращает этот процесс предварительного планирования до менее секунды. Этот более быстрый процесс планирования позволит роботам, особенно в промышленных условиях, быстро понять, как отталкиваться, скользить или иным образом использовать функции в своей среде для изменения положения объектов в их хватке. Такие ловкие манипуляции полезны для любых задач, связанных со сбором и сортировкой, и даже с использованием сложных инструментов.

Существующим алгоритмам обычно требуются часы, чтобы предварительно спланировать последовательность движений роботизированного захвата, в основном потому, что для каждого движения, которое он рассматривает, алгоритм должен сначала вычислить, будет ли это движение удовлетворять ряду физических законов, таких как законы движения Ньютона и закон Кулона, описывающий силы трения между предметами. Компактный способ решить физику этих манипуляций до принятия решения о том, как должна двигаться рука робота, заключается в использовании «конусов движения», которые по сути представляют собой визуальные конусообразные карты трения.

Внутри конуса изображены все толкающие движения, которые можно применить к объекту в определенном месте, удовлетворяя при этом фундаментальным законам физики и позволяя роботу удерживать объект. Пространство за пределами конуса представляет собой все толчки, которые каким-то образом заставят объект выскользнуть из захвата робота. Алгоритм вычисляет конус движения для различных возможных конфигураций среди роботизированного захвата, объекта, который он удерживает, и среды, в которую он толкает, чтобы выбрать и упорядочить различные возможные толчки для изменения положения объекта.

Исследователи протестировали новый алгоритм на физической установке с трехсторонним взаимодействием, в котором простой роботизированный захват удерживал Т-образный блок и давил на вертикальную планку. Они использовали несколько начальных конфигураций, когда робот брал блок в определенном положении и прижимал его к перекладине под определенным углом. Для каждой стартовой конфигурации алгоритм мгновенно генерировал карту всех возможных сил, которые мог приложить робот, и положение блока, которое получится в результате. Прогнозы алгоритма надежно соответствовали физическим результатам в лаборатории, планируя последовательность движений — например, переориентацию блока относительно перекладины перед тем, как положить его на стол в вертикальном положении — менее чем за секунду по сравнению с традиционными алгоритмами, которые требуют более 500 секунд на планирование.


Датчик

  1. Мичиганское исследование учит роботов отношениям с домашними объектами
  2. Программное обеспечение дает роботам человеческий контакт
  3. Ручные направляющие роботы
  4. Роевые четвероногие роботы
  5. Алгоритм проектирует мягких роботов, которые чувствуют
  6. Улучшение движений роботов
  7. Плавающие живые роботы могут самообучаться
  8. Наноразмерные складные роботы
  9. 5 аспектов роботов-помощников в области здравоохранения
  10. Детектор диабета на базе смартфона