Датчики для роботов: Какие бывают датчики для роботов?

Содержание

Какие бывают датчики для роботов?

Датчики играют в робототехнике одну из важнейших ролей. При помощи различных сенсоров робот ощущает окружающую среду и может ориентироваться в ней. По аналогии с живым организмом — это органы чувств. Даже обычный самодельный робот не может полноценно функционировать без простейших датчиков. В этой статье мы подробно рассмотрим все виды датчиков, которые можно установить на робота, и полезность их применения.

Тактильные сенсоры

Тактильные сенсоры наделяют робота возможностью реагировать на контакты (силы), возникающие между ним и другими объектами в рабочей зоне. Обычно этими датчиками оснащают промышленные манипуляторы, а также роботов с медицинским применением. Машины, оснащенные тактильными сенсорами, эффективно справляются с операциями сборки и контроля, то есть функциями, требующими учитывать тонкости работы.

Разрабатывая современных гуманоидных роботов, производители оснащают их этими сенсорами, чтобы сделать машины ещё более «одушевленными», способными воспринимать информацию об окружающем мире буквально на ощупь.

Оптические датчики

При построении робота просто не обойтись без оптических датчиков. С помощью них аппарат будет «видеть» все вокруг. Эти сенсоры работают с помощью фоторезистора. Датчик отражения (излучатель и приемник) позволяет определять белые или черные участки на поверхности, что позволяет, к примеру, колесному роботу двигаться по нарисованной линии или определить близость препятствия. Источником света часто служит инфракрасный светодиод с линзой, а детектором — фотодиод или фототранзистор.

Отдельного внимания заслуживают видеокамеры. По сути, это глаза робота. Этот тип датчиков на сегодняшний широко используется благодаря росту технологий в сфере обработки изображений. Как понимаете, кроме роботов, применений видеокамерам достаточно: системы авторизации, распознавания образов, обнаружения движения в случае охранной деятельности и т.п.

Звуковые датчики

Эти датчики служат для безопасного передвижения роботов в пространстве за счет измерения расстояния до препятствия от нескольких сантиметров до нескольких метров. К ним относятся микрофон (позволяет фиксировать звук, голос и шум), дальномеры, которые представляют собой датчики, измеряющие расстояние до ближайших объектов и другие ультразвуковые сенсоры. УЗ особенно широко используются практически во всех отраслях робототехники.

Работа ультразвукового датчика основана на принципе эхолокации. Вот как это работает: динамик прибора издает УЗ импульс на определенной частоте и замеряет время до момента его возвращения на микрофон. Звуковые локаторы излучают направленные звуковые волны, которые отражаются от объектов, и часть этого звука снова поступает в датчик. При этом время поступления и интенсивность такого возвратного сигнала несут информацию о расстоянии до ближайших объектов.

Для автономных подводных аппаратов преимущественно используются технологии подводных гидролокаторов, а на земле звуковые локаторы в основном используются для предотвращения столкновений лишь в ближайших окрестностях, поскольку эти датчики характеризуются ограниченным диапазоном.

К числу других устройств, альтернативных по отношению к звуковым локаторам, относятся радары, лазеры и лидары. Вместо звука, в этом типе дальномеров используется отраженный от препятствия лазерный луч. Эти датчики получили более широкое применение в разработке автономных автомобилей, так как позволяют транспортному средству более эффективно справляться с дорожным движением.

Датчики положения

Этот вид датчиков используется в основном в беспилотных транспортных средствах, промышленных роботах, а также устройствах, требующих самобалансировки. К датчикам положения относятся GPS (система глобального позиционирования), ориентиры (исполняют роль маяка), гироскопы (определение угла вращения) и акселерометры. GPS – это спутниковая система навигации, обеспечивающая измерение расстояния, времени и определяющая местоположение робота в пространстве. GPS позволяет беспилотным наземным, воздушным и водным транспортным средствам находить свой маршрут и без труда двигаться от одной точки к другой.

Гироскопы в робототехнике также распространенная вещь. Они отвечают за балансировку и стабилизацию любого устройства. А за счет того, что эта деталь относительно недорогая, её можно установить в любой самодельный робот.

Акселерометр — это датчик, позволяющий роботу измерять ускорение тела под действием внешних сил. Этот прибор похож на массивное тело, способное передвигаться вдоль некоторой оси и соединено с корпусом прибора пружинами. Если такой прибор толкнуть вправо, то груз сместится по направляющей влево от центра оси.

Датчики наклона

Данные сенсоры используются в роботах, где нужно контролировать наклон, для поддержания равновесия и во избежание переворота аппарата на неровной поверхности. Существуют как с аналоговыми, так и с цифровыми интерфейсами.

Инфракрасные датчики

Самый доступный и простой вид датчиков, которые применяются в роботах для определения приближения. Инфракрасный датчик самостоятельно посылает инфракрасные волны и, поймав отраженный сигнал, определяет наличие препятствия перед собой.

В режиме «маяк», данный датчик посылает постоянные сигналы, по которым робот сможет определять примерное направление и удаленность маяка. Это позволяет запрограммировать робота таким образом, чтобы он всегда следовал в сторону этого маяка. Низкая стоимость этого датчика позволяет устанавливать его практически на все самодельные роботы, и таким образом, оснащать их способностью уходить от препятствий.

Датчики температуры

Датчик температуры — еще один полезный прибор, который часто используется в современных устройствах. Он служит для автоматического измерения температуры в различных средах. Как и в компьютерах, в роботах прибор используется для контролирования температуры процессора и его своевременного охлаждения.

Мы рассмотрели все самые основные сенсоры, которые используются в робототехнике и позволяют роботу быть более ловким, маневренным и производительным.

Датчики роботов — все концепции, которые вам нужно знать, и 5+ важных часто задаваемых вопросов

Датчики роботов

Кредиты на изображения: “ВИДЯЩИЙ: Симулятивное эмоциональное выражение Ro”(CC BY-NC-ND 2.0) от Ars Electronica

Тема обсуждения: Датчики роботов и их характеристики.

Что такое датчики роботов? | Сенсорная робототехника

Роботик Датчики — это датчики, которые робот использует для связи с окружающей средой, вычисляя физические величины вокруг себя. Датчики работают на основе теории трансдукции, которая включает преобразование энергии из одной формы в другую, а полученные данные обрабатываются контроллером, что позволяет роботу действовать. Датчики роботов также отслеживают состояние робота и окружающую его ситуацию.

Как упоминалось ранее, датчики роботов используются для оценки состояния робота и его окружения. Чтобы обеспечить приемлемое поведение, эти сигналы передаются контроллеру. Роботизированные сенсоры смоделированы по ролям органов чувств человека. Для правильной работы роботам необходимо много знать о своем окружении.

Почему сенсоры важны для роботов?

Датчики роботов могут быть механическими, химическими или электрическими по своей природе, и работа каждого датчика основана на принципе преобразования, который передает энергию от одного типа к другому. Датчики робота позволяют роботу гибко реагировать на окружающую обстановку. Роботы могут видеть и чувствовать с помощью датчиков, которые позволяют им выполнять более сложные задачи.

Датчики роботов отслеживают состояние роботов и их окружение, отправляя электронные сигналы на контроллеры роботов. Датчики нужны роботам, чтобы контролировать себя. Роботам необходимы знания о местонахождении и движении их тел и частей, чтобы контролировать их поведение.

Характеристики датчиков в робототехнике

Характеристики датчиков робота помогают нам определить подходящий датчик для робота в различных ситуациях. Некоторые из основных атрибутов датчиков роботов описаны ниже:

точность

Точность датчика относится к близости зарегистрированного значения датчика к фактическому значению. Это часто формулируется как диапазон значений. Например, +/- 1 мм. Посмотрев на раздел калибровки ниже, мы часто можем повысить точность датчиков робота. Следовательно, точность — это разница между выходным сигналом датчика и фактическим значением, т. Е. Погрешность = измеренное значение — истинное значение.

Калибровка

Точность и разрешение датчиков робота также можно повысить путем их калибровки. Отдельный раздел посвящен разрешению. Калибровка — это метод сравнения характеристик датчика с некоторыми известными величинами, который может быть выполнен продавцом или вами, и эта информация может быть в дальнейшем использована для создания уравнения, связывающего эти два параметра.

Это уравнение даст лучшие результаты, чем значения по умолчанию при обработке данных датчика. Вы также должны понимать, когда датчик становится перегруженным (когда вы поднимаетесь выше или ниже предела того, что он может измерить), и данные становятся менее надежными или бессмысленными.

разрешение

Крайне важно знать, насколько малую часть могут обнаружить датчики робота, пока мы не узнаем, насколько она точна. Датчик температуры с разрешением, например, 5 градусов, например, не может различить 30 и 32 градуса. В результате под разрешением понимается наименьшее изменение входного сигнала, которое датчик может обнаружить и надежно указать. Например, какое разрешение у обычной линейки или у штангенциркуля?

линейность

Независимо от того, является ли работа датчиков робота линейной или нет, эта информация становится полезной при подаче выходных данных датчика на низкоуровневый компьютер, который не может выполнять много вычислений и составлять уравнение калибровки. Калибровочная кривая определяет линейность. В статических условиях фиксированная эталонная кривая отображает амплитуду o / p в зависимости от амплитуды i / p и имеет сходство с прямой линией или линейностью.

Повторяемость

Важной особенностью датчиков робота является то, что они должны давать одинаковый результат каждый раз, когда вы измеряете одни и те же условия. Это обеспечивает повторяемость датчиков.

Мертвая зона и гистерезис

В механических системах, таких как роботы, некоторая погрешность в шестернях всегда вызывает различное значение в зависимости от направления движения (гистерезис) или зоны нечувствительности, когда датчики робота не обнаруживают какое-либо движение.

Дрейфовать

Расчет конкретных датчиков робота имеет собственный дрейф. Это особенно верно для скоростных гироскопов. Вам понадобится модель с низким дрейфом (чем меньше дрейф, тем больше она стоит), а также с возможностью фильтрации выходного сигнала датчиков. Например, робот неподвижен; Понятно, что датчик не вращается, поэтому вы можете игнорировать гироскоп и делать необычные вещи, например игнорировать датчик и / или определять скорости дрейфа и применять их для повышения производительности датчика.

Температура

Температура состоит из двух компонентов, которые определяют характеристики датчиков робота. Первое — это возможность поддерживать температурный режим. Распространенная проблема со многими датчиками заключается в том, дрейфует / изменяется значение датчика при изменении температуры или нет. Также есть два раздела второй спецификации температуры:

  1. Полезная температура — Каков минимальный и максимальный диапазон температур датчика?
  2. Температура хранения — какова самая низкая / самая высокая температура, при которой датчики могут быть, пока они не будут повреждены?

Поле зрения (FOV)

FOV (поле зрения) — это важная характеристика, которая указывает, какую область (обычно угловую) могут видеть датчики робота. Часто упоминаются горизонтальный (hFOV) и вертикальный (vFOV) компоненты. Например, 70 × 30 градусов представляют hFOV x vFOV соответственно.

Размер пятна

В основном это касается лазеров, но важно знать, насколько велик размер пятна на заданном расстоянии (пятно становится больше с увеличением пространства). Этот размер пятна имеет решающее значение для определения размера видимых предметов. Для просмотра сквозь пыль, дождь и снег необходим небольшой размер пятна. Чтобы выразить это, можно использовать как горизонтальную, так и вертикальную шкалу пятен. Изготовители датчиков роботов обычно публикуют только одно из двух значений, потому что другое больше.

Форма выхода

Необходимо понимать выходную форму датчика. Например, для аналогового выхода вам может потребоваться знать, каков диапазон напряжения или сопротивления. Если производство находится на более высокой стадии, убедитесь, что у вас есть соответствующие исходные данные. 4-20 мА, напряжение, USB, Ethernet, последовательный порт и CAN — все распространенные типы выходов. Имейте в виду, что в камерах с гигабитным Ethernet часто используется пакет jumbo (большой MTU), несовместимый со стандартами беспроводной связи 802.11 и требующий проводного соединения.

Мощность

Чтобы правильно запитать систему, необходимо знать, сколько энергии потребляют датчики робота и какой диапазон напряжения они могут принимать. Некоторые датчики роботов будут иметь широкий диапазон, в то время как другим потребуется только один DC-DC для строго контролируемого входного напряжения.

Надежность

Надежность — это сложный параметр для оценки датчиков робота. На надежность влияют несколько факторов. Насколько хорошо программа разработана и надежна? Является ли датчик прочным с точки зрения физической прочности? Он хорошо построен? Есть ли электробезопасность (защитные диоды, предохранители и т. Д.)? Разъемы в хорошем состоянии? Разъемы выпадут? Он водостойкий? Есть ли пыленепроницаемый уплотнитель? Список таких вопросов никогда не может быть недостаточным.

Как классифицируются датчики? | Типы датчиков роботов

Проприоцептивные и экстероцептивные датчики в робототехнике

Первичная классификация датчиков робота производится на основе местоположения стимула.

Проприоцептивные датчики | Внутренние датчики в робототехнике

Проприоцептивные (ПК) сенсоры дают роботу чувство собственного достоинства. Они вычисляют внутренние параметры роботизированной системы, такие как угол сочленения, положение колес, уровень заряда батареи и т. Д.

Экстероцептивные датчики | Внешние датчики в робототехнике

Датчики, которые предоставляют информацию о внешнем состоянии, например наблюдения за окружающей средой и ее объектами, известны как экстероцептивные (ЭК).

Активные и пассивные датчики в робототехнике

Другой набор классификации основан на способе рассеивания энергии —

Активные датчики в робототехнике

Активные датчики, такие как датчики на основе радара, работают путем излучения излучения (A).

Пассивные датчики в робототехнике

Пассивные датчики — это датчики, которые пассивно получают энергию, например, камера (P).

Различные типы датчиков, используемых в роботах | Датчики и преобразователи роботов

Некоторые из стандартных датчиков роботов можно разделить на проприоцептивные и экстероцептивные, а также активные и пассивные, соответственно, как показано в следующей таблице:

Тип датчикаСенсорная системаПК / ЕСA / P
Тактильный датчик (обнаружение физического контакта)Контактные переключателиECP
Оптические барьерыA
Бесконтактные датчики приближенияA
Датчик колеса и движения (определение скорости и положения)Кисть кодировщикPCP
Оптический кодерA
Синхрос, РевольверA
ПотенциометрP
Индуктивный энкодерA
Емкостной энкодерA
Магнитный кодировщикA
Датчик направления (ориентация робота относительно системы координат)ГироскопPCP
КомпасECP
инклинометрECP / A
Наземный маяк (локализация в фиксированной системе отсчета)GPSECA
Светоотражающий маяк
Активный ультразвуковой маяк
Активный оптический / радиомаяк
Активная дальностьУльтразвуковые датчикиECA
Датчики отражения
Лазерный дальномер
Датчик движения / скоростиДоплеровский радарECA
Доплеровский звук
Датчик на основе зренияПакет отслеживания объектовECP
Пакет визуального ранжирования

Как роботы используют датчики? | Какие проблемы могут решить роботы с помощью датчиков ?

Применение датчиков в робототехнике

У роботов, в отличие от людей и животных, отсутствуют естественные чувства. Инженерам предстоит разработать их как сенсоры для роботов. Роботы используют датчики для построения представления о мире, в котором они находятся. ЛИДАР — это пример датчика, используемого в некоторых роботах (обнаружение света и определение дальности).

LiDAR — это устройство для измерения расстояния, в котором используется лазер. Лазеры освещают объекты в атмосфере, а затем отражают их. Робот использует эти отражения для построения карты своего окружения. LiDAR сообщает роботам, что происходит в их среде и где она находится.

Какие датчики используются в роботах?

Типы датчиков зрения, используемых в робототехнике | Визуальные датчики Робототехника

Датчики зрения используют изображения для оценки присутствия, ориентации и точности ближайших объектов. Получение и обработка изображений совмещены в видеодатчиках, и многоточечный контроль может выполняться только с одним датчиком. Обмен данными между видеокамерой и компьютерным процессором также осуществляется через датчики технического зрения. Монохромный и цветной видеодатчики — это две формы видеодатчиков.

Камеры необходимы роботам для перемещения по окружающей среде и предотвращения столкновений с близлежащими объектами, поскольку они являются датчиками, которые собирают и анализируют данные. 2D-изображения, 3D-зондирование, ультразвуковые и инфракрасные изображения — все это примеры технологий камеры.

2D Imaging

Цифровые фотоаппараты внешне напоминают пленочные, но в их основе лежат совсем другие научные концепции. Цифровая камера, в отличие от телевизора, которая создает изображения по пикселям, улавливает фотоны и преобразует их в электрический сигнал, который можно обрабатывать как число. ПЗС и КМОП — это два типа двумерных цифровых фотоаппаратов.

3D зондирование

3D-зондирование — эффективный инструмент для навигации роботов, поскольку он предоставляет данные об объеме, форме, местоположении, ориентации и расстоянии объекта. Различные процессы, такие как стереозрение, организованный свет и лазерная триангуляция, могут создавать трехмерные данные.

Ультразвуковой

Ультразвуковые камеры, также известные как гидролокаторы, рассчитывают промежуток времени между передачей и обнаружением звуковых волн, чтобы определить расстояние между камерой и объектом. Другие ультразвуковые датчики или роботы с ультразвуковыми датчиками также могут быть обнаружены с помощью ультразвуковых камер.

Ультразвуковой датчик робота; Кредиты изображений: Изображение предоставлено медведь из Pixabay

Робот с инфракрасным датчиком

Инфракрасные датчики роботов обнаруживают инфракрасные (ИК) лучи, испускаемые объектом. Они также могут использовать ИК-свет для проецирования на целевой объект и получения отраженного света для определения его расстояния или близости. Инфракрасные датчики экономичны и могут отслеживать инфракрасный свет на большой площади. Они также работают в режиме реального времени. Они лучше, чем ультразвуковые датчики, описывают края объекта и различают одно от другого.

ИК-датчик, работающий в роботе-поводителе линии

Датчики навигации роботов

В визуальной или оптической навигации алгоритм компьютерного зрения и оптические датчики роботов, такие как лазерные дальномеры и фотометрические камеры с матрицами ПЗС, используются для извлечения визуальных характеристик, необходимых для локализации в окружающем мире, хотя есть другие разновидности систем навигации на основе зрения и методов локализации. Ниже перечислены важные компоненты каждого метода:

  • Представления о мире природы
  • Модели для зондирования
  • Алгоритмы локализации

Самый простой способ заставить робота отправиться в определенное место — просто направить его. Это можно сделать различными способами, в том числе закопать индуктивную петлю или магниты в полу, нарисовать линии на полу или вставить маяки, маркеры или штрих-коды в окружающую среду. В промышленных сценариях такие автоматизированные транспортные средства (AGV) используются для транспортных задач. Роботы могут перемещаться в помещении с помощью систем внутреннего позиционирования на основе IMU.

Также были разработаны гидроакустические навигационные системы. Роботы также могут использовать радионавигацию для определения своего местоположения. Бортовой полетный контроллер использует GPS для навигации и стабилизации, а спутниковые системы функционального дополнения (SBAS) и датчики высоты, такие как датчики атмосферного давления, часто используются для измерений, а инерционные датчики используются в некоторых бортовых навигационных системах роботов. Системы подводного акустического позиционирования могут управлять автономными подводными аппаратами.

Датчики силы в робототехнике

Датчик силы руки робота

Датчики силы используются для определения сил между основанием датчика и чувствительным слоем. Датчики FT, или датчики силы-момента, воспринимают как силы, так и крутящие моменты. Обычно они устанавливаются непосредственно перед рабочий орган на рука робота. Датчики могут использоваться в широком диапазоне приложений, и есть недорогие аналоговые датчики давления вплоть до самых популярных 6-осевых датчиков FT.

Поскольку они не являются тактильными датчиками, их нельзя использовать для определения силы скольжения. Однако их можно использовать для определения мощности. Учитывая разнообразие доступных датчиков силы, как указано ниже, может быть сложно решить, какой из них вам нужен.

  • Простой датчик давления.
  • Пьезоэлектрический датчик.
  • Датчик на основе тензодатчика.
  • Емкостные FT-датчики.
  • Емкостные и резистивные гибкие датчики силы.

Датчик температуры в робототехнике

Датчики температуры используются для обнаружения изменений температуры окружающей среды, и это основано на идее, что изменение напряжения будет иметь то же значение температуры, что и окружающее, для изменения температуры. TMP35, TMP37, LM34, LM35 и другие — одни из наиболее часто используемых ИС датчиков температуры.

Какие датчики есть у промышленного робота?

Двухмерные визуальные датчики, трехмерные визуальные датчики, датчик силы или крутящего момента и датчики обнаружения столкновений являются наиболее широко используемыми датчиками для промышленных роботов. Некоторые из них объясняются следующим образом:

2D датчик технического зрения

Двумерный датчик зрения — это камера, которая, помимо прочего, может отслеживать движущиеся объекты и определять их местонахождение на конвейерной ленте. Это позволяет обнаруживать и помогать роботу в определении их местоположения, а затем робот может соответствующим образом изменять свое движение на основе полученной информации.

3D датчик технического зрения

Чтобы ощутить третье измерение объекта, устройство 3D Vision должно иметь две камеры или лазерные сканеры, расположенные под разными углами. Например, для выбора и размещения деталей требуется использование технологии 3D Vision для идентификации объектов и создания 3D-изображений, а также для анализа и выбора наилучшего процесса выбора.

Датчик силы | Датчики крутящего момента в робототехнике

Если визуальный датчик обеспечивает робота глазами, датчик силы / крутящего момента обеспечивает роботу осязание. Сила концевого эффектора воспринимается роботом с помощью датчиков силы / крутящего момента. В большинстве случаев датчик силы / крутящего момента размещается между роботом и приспособлением, что позволяет роботу отслеживать все силы, возвращаемые к приспособлению.

Датчик обнаружения столкновения

Этот датчик доступен в различных формах и размерах, и его основная цель — обеспечить безопасную рабочую среду для операторов, которые больше всего нужны совместным роботам.

Какие датчики есть у вспомогательных роботов?

Вспомогательный робот — это компьютер, который может чувствовать, обрабатывать и выполнять действия в повседневной жизни людей с ограниченными возможностями и пожилых людей. Самым популярным применением датчиков роботов является использование ультразвукового сонара для помощи слепым. В течение многих лет роботы использовали ультразвуковые гидролокаторы в качестве системы определения местоположения.

Датчик дальности в робототехнике | Робот с датчиком приближения

Датчики дальности используются для определения расстояния между объектом и стороной робота. Его рабочий диапазон ограничен. Для расчета расстояния используется визуальная обработка. Роботы используют датчики дальности, чтобы перемещаться и избегать препятствий на своем пути. Специальные приложения для датчиков диапазона должны определять положение и общие характеристики формы компонента в рабочей зоне робота. Источником освещения в этих ситуациях может быть источник света, лазерный луч или ультразвук.

Датчики положения в робототехнике

Любой датчик, который измеряет местоположение объекта для использования в приложениях управления, называется датчиком положения. У них есть широкий спектр датчиков и множество применений, от робототехники до аппаратов МРТ. Это один из самых мощных датчиков, который используется практически в каждом автономном транспортном средстве, которое движется.

Как вращательное, так и линейное движение можно измерять с помощью датчиков положения. Их можно использовать для вычисления абсолютного или относительного местоположения. Бесщеточные двигатели управляются поворотными датчиками, которые часто отслеживают угловые области различных механических устройств в системе. Моторные энкодеры — это датчики, используемые в робототехнике для отслеживания местоположения на круглом диске, преобразовывая положение в электрические импульсы, которые может использовать контролирующий объект.

Управление положением руки робота

Шесть отдельных серводвигателей способны перемещать каждое соединение в типичном шестиосевом роботе. Энкодер двигателя используется на задней стороне этих серводвигателей для поддержания положения. Чтобы отслеживать вращения, производимые серводвигателем, энкодер двигателя использует вырезы в диске. Эти выключатели производят световые импульсы, которые затем преобразуются в электрические импульсы.

Оптический датчик положения в робототехнике

Оптические датчики используются для отслеживания, подсчета и позиционирования деталей без каких-либо прикосновений. Доступны внутренние или внешние оптические датчики. Внутренние датчики обычно используются для измерения изгибов и других незначительных изменений направления, тогда как внешние датчики собирают и передают определенное количество света.

Датчики скорости в робототехнике

Датчик скорости или скорости выполняет несколько измерений положения через равные промежутки времени и вычисляет скорость изменения значений положения с течением времени. Одним из основных датчиков скорости, используемых в робототехнике, является тахометр.

Тахометр

Тахометр — одно из самых важных устройств для обеспечения обратной связи по скорости. Он также используется как счетчик оборотов и датчик оборотов. В двигателе тахометр используется для измерения скорости вращения вала. В аналоговом устройстве выходной сигнал отображается в виде оборотов в минуту (оборотов в минуту).

Датчики ускорения в робототехнике

Ускорение и наклон измеряются с помощью датчика ускорения, устройства, которое измеряет ускорение, известного как акселерометр. Статическая сила и динамическая сила — это два типа сил, которые влияют на акселерометр.

  • Статическая сила Это сила трения, которая существует между двумя вещами. Мы можем вычислить, насколько робот наклоняется, вычислив силу тяжести. Этот расчет помогает сбалансировать робота или решить, движется ли он в гору или по плоской поверхности.
  • Динамическая сила Это относится к количеству силы, необходимой для перемещения объекта. Скорость / скорость робота можно определить путем измерения динамической силы с помощью акселерометра.

Датчики для роботов-пылесосов

Роботы-пылесосы используют различные датчики для обнаружения препятствий и отслеживания их прогресса, а также для открытия новых областей для исследования, и эти датчики роботов-пылесосов запускают запрограммированные реакции, которые определяют, как робот должен реагировать, если он столкнется с некоторыми препятствиями.

Датчики препятствий

Для работы в домашних условиях существуют различные препятствия, такие как ножки стульев и столов, диваны, подставки для другой бытовой техники, беспризорные игрушки и т.д. вниз, и этот датчик будет активирован, когда бампер столкнется с преградой, и робот автоматически получит команду развернуться и уйти.

Датчики обрыва

Лестница, пожалуй, самое опасное препятствие для роботов-пылесосов; падение может повредить вакуум, а также что-либо на своем пути. В результате все роботы-пылесосы должны иметь датчики обрыва в качестве меры безопасности. Они используют инфракрасные сигналы для непрерывного расчета расстояния до поверхности пола.

Настенные датчики

Они фактически помогают им обнаруживать стены с помощью инфракрасного света, чтобы они могли следовать за ними. Это позволяет им очищать края стены там, где она встречается с полом. Самое приятное то, что они могут делать это, не царапая стену, как мы иногда делаем с стоячими пылесосами.

Колесные датчики

Вращение колеса робота-пылесоса измеряется с помощью световых датчиков. Он оценит, как далеко он проехал, используя это число и длину окружности колеса.

Что такое сенсорный датчик в робототехнике?

Датчик касания, используемый в робототехнике, также называется тактильным датчиком. Чтобы узнать об этом подробнее, нажмите сюда.

Датчики, используемые в роботизированной сварке

Чтобы узнать о датчиках роботов, используемых в роботизированной сварке нажмите сюда.

Сенсорная робототехника Fusion

Во многих отраслях и средах наблюдается рост спроса на жестких многоцелевых роботов, которые просты в установке. Теперь роботам необходимы сенсоры для понимания контекста и интуитивно понятные интерфейсы для простоты использования. Некоторые приложения, например, могут использовать распознавание жестов для управления физическим устройством.

В то же время защита IoT, низкое энергопотребление, безопасность и надежность — все это строгие требования. Это часто влечет за собой использование датчиков для контроля электрического тока, температуры и других переменных, чтобы гарантировать, что система работает эффективно и безопасно. В ближайшем будущем робототехника увеличит количество двигателей и универсальность окружающей среды, и во всем мире появится больше совместных роботов. Количество датчиков, используемых роботами, будет увеличиваться по мере разработки большего количества систем управления и настроек.

О Эше Чакраборти

У меня есть опыт работы в области аэрокосмической техники, в настоящее время я работаю над применением робототехники в оборонной и космической науке. Я постоянно учусь, и моя страсть к творчеству побуждает меня разрабатывать новые инженерные концепции.
Поскольку в будущем роботы заменят практически все человеческие действия, мне нравится знакомить моих читателей с основополагающими аспектами предмета в простой, но информативной форме. Мне также нравится одновременно быть в курсе достижений аэрокосмической отрасли.

Свяжитесь со мной через LinkedIn — http://linkedin.com/in/eshachakraborty93

Датчики положения в современных роботах

Современные роботы представлены не только промышленными автоматами, но и человекообразными машинами, которые как будто пришли к нам из научной фантастики. Более того, самые совершенные человекообразные роботы обладают мимикой и способны выражать эмоции не хуже, чем мы сами. Движения промышленных роботов также поражают удивительной грацией и молниеносной скоростью. Глядя на них, создается впечатление, что перед тобой живое существо, а не механическая система со сложной структурой обратных связей. Именно эти связи позволяют формировать команды, которые приводят робота в требуемое положение. Но как системный контроллер узнает, что робот принял необходимое положение? Ответ прост – с помощью датчиков.

Успехи, достигнутые в области МЭМС-датчиков, значительно расширили возможности точного позиционирования роботов. Для определения положения в робототехнике необходимо измерять шесть основных характеристик: наклон (tilt), вращение (rotation), ускорение (acceleration), ударные нагрузки (shock), вибрацию (vibration) и расстояние до объектов (proximity).

Определение углов наклона

Измерение углов наклона играет большую роль, например, при определении положения роботизированной руки. Эта достаточно интересная задача решается несколькими способами. В первую очередь наклон может быть определен по направлению вектора силы тяжести (g). Поскольку гравитация проявляется в виде ускорения, то для обнаружения наклона подойдет 3-осевой акселерометр. Работа МЭМС-акселерометров хорошо знакома всем владельцам смартфонов. Именно акселерометр используется для ориентации экрана при повороте мобильного устройства.

Движение роботизированной руки, изображенной на рис. 1, определяется комплексом кинематических уравнений. Эти уравнения используются при формировании управляющих сигналов для двигателей, которые отвечают за перемещение. Для столь сложных движений крайне важно иметь информацию о текущем положении каждого элемента. Только в этом случае можно понять, принял ли робот заданное положение или нет.

Рис. 1. Роботизированная рука состоит из двух подвижных сегментов L1 и L2.
Их положение определяется углами θ1 и θ2. Акселерометры необходимы для измерения этих углов и формирования обратной связи. Получаемые данные используются в кинематических уравнениях.

ADXL345 – 3-хосевой 13-битный цифровой МЭМС-акселерометр от Analog Devices, который может быть использован для измерения направления гравитации с последующим вычислением углов наклона в трех измерениях.

ADXL345 поддерживает диапазоны измерений ± 2g, ± 4g, ± 8g и ± 16g. Так как гравитация Земли составляет всего ± 1g, то для определения углов наклона следует использовать самый узкий диапазон ± 2g. Таким образом, эффективное разрешение составит 12 бит, что соответствует половине от максимального 13-битного разрешения датчика.

Конечно, для измерений могут быть использованы и другие диапазоны (± 4g, ± 8g и ± 16g), но эффективное разрешение в этом случае окажется еще меньше.

Для двухмерных измерений могут быть использованы узкодиапазонные 2-хосевые акселерометры, например, ADIS16003 от Analog Devices. Рабочий диапазон ADIS16003 составляет всего ±1,7g. Корпус этого датчика следует ориентировать так, чтобы оси X и Y по умолчанию были параллельны поверхности Земли и перпендикулярны вектору гравитации. Такое положение позволяет использовать акселерометр в качестве 2-хосевого датчика наклона. Поскольку ADIS16003 обладает узким рабочим диапазоном ±1,7g, то его чувствительность в начальном положении (параллельно земле) оказывается очень высокой: 0,0175g на градус. При наклоне 45° чувствительность составит 0,0122g на градус.

Выходные сигналы акселерометра характеризуют ускорение и представляются в цифровой форме. Они могут быть использованы для вычисления углов наклона в соответствии со следующими формулами:

Наклон по оси X (Pitch) = ASIN(AX/ 1g)

Наклон по оси Y (Roll) = ASIN(AY/ 1g),

где AX — ускорение вдоль оси X, AY — ускорение вдоль оси Y.

Важно отметить, что хотя в штатном режиме для измерения углов наклона будет достаточно диапазона ± 1g, однако в процессе работы могут возникать ситуации, когда ускорение будет значительно выше, например, при ударе роботизированной руки по объекту или при резком торможении.

Вращающиеся механизмы

Вращение механизмов используется для различных целей. Например, на производстве применяется широкий спектр вращающихся инструментов: отвертки, дрели, зажимы и др. Если наклон определяется линейными перемещениями, то вращение характеризуется угловой скоростью. Кроме того в отличие от наклона, вращение не всегда сопровождаться изменением направления ускорения, что делает бесполезным применение акселерометров. Например, если 3-хосевой акселерометр вращается вдоль оси Z, перпендикулярной Земле, а ось X и Y параллельны Земле, то по оси Z будет наблюдаться постоянное ускорение 1g, а по осям X и Y ускорение 0g, то есть в этой ситуации вращение акселерометра вдоль оси Z не приведет к изменению показаний акселерометра. По этой причине для измерения вращения применяют специальные датчики – МЭМС-гироскопы.

Когда гироскоп вращается вокруг своей оси, его внутренняя чувствительная механическая система испытывает воздействие силы Кориолиса.

Рис. 2. Принцип работы МЭМС-гироскопа

МЭМС-гироскопы семейства iSensor от Analog Devices предназначены для обнаружения и точного измерения угловой скорости вращения. Они демонстрируют высокую надежность при работе в суровых условиях промышленного производства. Следует помнить о том, что не все гироскопы оказываются совместимыми между собой, поэтому крайне важно выбирать оптимальный гироскоп для каждого конкретного приложения.

Наиболее важными характеристиками гироскопов являются рабочий диапазон и чувствительность.

Рабочий диапазон определяется максимальной скоростью вращения, которую способен точно измерить гироскоп. Этот параметр выражается в градусах в секунду (°/сек).

Чувствительность определяется отношением изменения выходного сигнала к изменению скорости. Чем быстрее вращается гироскоп, тем выше напряжение. Чувствительность измеряется в милливольтах на градус в секунду (мВ/°/сек).

Если скорость вращения механизма велика, требуется гироскоп с широким диапазоном. Например, ADIS16266BCCZ от Analog Devices способен измерять скорость вращения до ± 14 000 °/сек. Для медленно вращающихся механизмов подойдет гироскоп ADIS16060BCCZ с диапазоном 80 °/сек. При работе с точными аналоговыми датчиками важно гарантировать минимальное падение напряжения при передаче сигнала в управляющий контроллер. Миниатюрный водонепроницаемый разъем Mizu-P25 от Molex обеспечивает контактное сопротивление всего 10 мОм и рейтинг пыле- и влагозащиты IP67. Он подходит для работы с сигналами малой амплитуды в условиях высокой вибрации.

Ударные нагрузки

Роботы иногда сталкиваются с другими объектами. Это может быть как аварийной, так и вполне штатной ситуацией. Удар представляет собой внезапное изменение ускорения, поэтому его легко обнаружить с помощью акселерометра. Однако в этом случае большое значение имеет положение датчика. Например, при ударе роботизированной руки о препятствие, максимальное ускорение испытает именно та часть, которая коснулась поверхности объекта. В то же время для других частей удар будет менее ощутимым.

Очень часто ударное воздействие должно быть обнаружено и обработано как можно скорее. Примером этого является отвод считывающей головки внутри жесткого диска в персональных компьютерах.

Если жесткий диск упал на твердый пол, встроенный акселерометр сразу обнаруживает удар. При этом считывающая головка должна быть удалена от поверхности диска в течение нескольких миллисекунд, чтобы не оставить царапин и не повредить хранящихся данных. Очевидно, что быстрое обнаружение такого события зависит от правильного позиционирования акселерометра.

Примерно то же самое требуется и при эксплуатации роботизированной руки. Акселерометры и гироскопы отслеживают правильность положения механизмов в соответствии с заданной программой движения. Однако, если возникла аварийная ситуация, и движение было заблокировано, критически важно, чтобы удар был быстро и надежно обнаружен и обработан.

Наиболее страшным примером является столкновение робота и человека. Для обеспечения защиты в таких случаях требуется специальный акселерометр. Более того, для гарантированной безопасности, в системе может использоваться несколько резервных акселерометров.

Вибрационные нагрузки

Вибрация в подавляющем большинстве случаев представляет собой негативное явление. Она, как правило, свидетельствует о наличии механических неисправностей, таких, например, как износ подшипников, поломка компонентов, недостаток смазки, нарушение соосности и выравнивания, разбалансировка и т.д. Таким образом, вибрация затрагивает одновременно и вопросы обслуживания и вопросы безопасности. Контроль вибрации может потребоваться для мониторинга состояния промышленных роботов, для общей диагностики и для выполнения упреждающего защитного отключения.

Вибрационный датчик ADIS16229 со встроенным радиопередатчиком от Analog Devices представляет собой беспроводную портативную платформу для промышленных приложений. Он обеспечивает мониторинг и регистрацию вибрационных нагрузок при работе в промышленных условиях.

Рис. 3. Вибрационный датчик ADIS16229 со встроенным радиопередатчиком от Analog Devices и ВЧ-разъемом Brass SMA от Molex

На плате датчика расположен ВЧ-разъем SMA от Molex, который имеет резьбовую фиксацию и гарантирует надежное соединение при наличии значительных ударных и вибрационных воздействий. Разъемы SMA обеспечивают минимальное отражение и затухание на частотах более 900 МГц.

Защита от избыточных ускорений

Измерение ускорений с помощью акселерометров может использоваться, как для непосредственного обнаружения движения, так и для определения положения объекта. В частности, акселерометр поможет разобраться – был ли объект поднят с пола или поставлен.

С другой стороны МЭМС-акселерометр может использоваться для защиты робота от избыточных ускорений. Например, если внешние силы начинают воздействовать на робота и заставляют его двигаться со скоростью, превышающей безопасное значение, акселерометр фиксирует аварийную ситуацию и выполняет защитное отключение.

Датчики приближения

Датчики приближения позволяют обнаруживать присутствие объектов без необходимости в физическом контакте. Это может оказаться важным как с точки зрения безопасности, так и полезным с точки зрения удобства эксплуатации. В качестве примера можно привести сенсоры CapSense от Cypress Semiconductor. Датчик CY8CKIT-024 CapSense совместно с отладочным набором Cypress Pioneer kit, становится готовым решением для обнаружения объектов.

Датчик CapSense создается вокруг себя электрическое поле (рис. 4). Силовые линии этого поля замыкаются на землю и окружающие объекты, тем самым образуя пространственный конденсатор, емкость которого может быть измерена. При приближении объекта часть линий электрического поля начинает замыкаться через него, изменяя общую емкость пространственного конденсатора. Измерительная схема датчика CapSense фиксирует эти изменения и определяет расстояние до объекта, а также его положение.

Рис. 4. Емкостной датчик CapSense от Cypress

На рисунке 4:

  • CX = общая емкость, измеренная датчиком CapSense
  • CP = паразитная емкость датчика
  • CF = емкость, добавленная объектом

Таким образом, датчики CapSense обеспечивают трехмерное распознавание объектов и жестов. Рассмотренное решение будет полезно для роботов, использующихся на сборочных линиях. Датчики CapSense также можно применять в качестве аварийных сенсоров, которые будут предотвращать столкновение роботов с препятствиями.

Заключение

МЭМС-датчики широко используются в робототехнике для позиционирования, защиты и диагностики. Гироскопы и акселерометры, а также более сложные бесконтактные сенсоры, являются основными датчиками в современных автоматизированных системах. МЭМС-сенсоры расширяют возможности роботов, повышают уровень безопасности, обеспечивают рост производительности и одновременное снижение стоимости.

Датчики роботов. Как выбрать и какие бывают датчики, сенсоры.

Датчики роботов

В отличие от человека, роботы не ограничены только зрением, слухом, осязанием, обонянием и вкусом. Датчики роботов бывают разных типов. В первую очередь роботы используют различные электромеханические датчики, чтобы исследовать и понять окружающий мир и самих себя.

Воспроизвести органы чувств живого существа в данный момент очень сложно. Из-за этого исследователи и разработчики прибегают к альтернативам биологических чувств.

что могут датчики

Что могут чувствовать люди, но не могут чувствовать роботы?

При помощи камер роботы могут “видеть”, но испытывают трудности с понимание того, что они видят. Робот может получить с камеры изображение, состоящее из миллионов пикселей. Но без сложного программирования, он не будет знать, что любой из этих точек обозначает.

Датчики расстояния указывают расстояние до объекта, но нужно, чтобы робот не врезался в препятствие или объект. Исследователи и компании экспериментируют с различными подходами к датчикам роботов. Дополнительно разрабатываются датчики, которые позволяет роботу не только “видеть” но “понимать” что он видит.

Это может занять длительное время, прежде чем робот сможет различить объекты, расположенные перед ним на столе. Особенно если они расположены не так как в базе данных объектов.

Роботы очень плохо различают то, что связано со вкусом или обонянием.

Человек может сказать вам, “это является на вкус сладким” или “это плохо пахнет”, в то время как роботу необходимо провести анализ химического состава.  Затем нужно искать вещества в базе данных, чтобы определить, что у человека отмечено на вкус как “сладкое” или на запах как “плохой”.

Такие датчики роботов как датчики вкуса и обоняния разрабатывались мало. В первую очередь потому что не было большого спроса на робота, который может различать вкус или запах.

Люди имеют множество нервных окончаний на всей своей коже, и мы знаем, когда мы дотронулись до какого-либо предмета или что-то коснулось нас. Роботы оборудованы кнопками или простыми контактами, размещенными в стратегически важных местах. Например, на переднем бампере, чтобы определить, вступает ли он в контакт с объектом.

Роботы типа «домашние животные» могут иметь контакты или группу датчиков, расположенных на голове, ногах или спине, но если вы попытаетесь прикоснуться к зоне, где нет датчика, робот не поймет, что его касались, и не будет реагировать. Поскольку исследования в области гуманоидных роботов продолжаются, возможно, такие датчики роботов как “электромеханическая кожа” будет развиваться.

Что могут чувствовать роботы, но не могут чувствовать люди?

Робот не может сказать вам приятное на вкус или запах вещество. Хотя этапы анализа химического состава могут дать ему гораздо больше информации, чем нормальный человек может знать о его свойствах. Если робот оснащен датчиком окиси углерода, то он будет в состоянии обнаружить угарный газ.

Это повысит безопасность так как угарный газ не имеет цвета и запаха для человека. Робот также будет в состоянии сказать вам уровень рН вещества. Следовательно может определить, она кислая или щелочная, и многое, многое другое.

как видит робот

Люди используют пару глаз, чтобы получить визуальную информацию, хотя многие люди не могут определить точно расстояние до объекта. Человек может сказать вам, что до дерева около 20 метров. В то же самое время робот, оснащенный датчиками расстояния, может сказать вам, что до дерева 21.1 метра.

Кроме того, роботы могут дать точные значения различных факторов окружающей среды, про которые люди не знают или не способны воспринимать.

Например, робот может сказать вам какое у него точное угловое или линейное ускорение. Хотя большинство людей большинство людей скорее всего определит что он передвигается или поворачивает.

Человек может сказать вам на основе своего опыта, что предмет горячий или холодный, не прикасаясь к нему. В то время как тепловизор может предоставить 2D тепловое изображение, находящееся перед ним. Хотя у человека есть пять основных чувств, датчики роботов могут иметь практически бесконечное количество разновидностей.

Какие датчики необходимы для вашего робота?

Итак, какие типы датчиков доступны, а какие датчики нужны вашему роботу? Вы должны сначала спросить себя, для каких целей нужен робот и что он должен измерять. Затем ниже можно посмотреть какие бывают типы датчиков для роботов.

Есть большая вероятность того, что вам не подойдет ни одна их перечисленных ниже категорий, поэтому постарайтесь определить основные элементы робота и разбить задачу на составляющие.

Датчики для роботов бывают:

  1. контактные
  2. дистанционные
  3. позиционирования
  4. реагирующие на условия окружающей среды
  5. использующие вращение
  6. и другие

Контактные датчики

— Кнопка / контактный выключатель.

Переключатели, кнопки и контактные датчики используются для обнаружения физического контакта между объектами, а не ограничиваются только людьми, нажимающими на кнопки.

кнопки для роботов

Бампер робота может быть оснащен датчиком касания или кнопкой. Дополнительно “усы” (как и у животного) могут использоваться для обнаружения объекта на различных расстояниях.

  • Преимущества: очень низкая цена, простота интеграции, надежность.
  • Недостатки: расстояние измерения ограничено.
— Датчики измерения давления

Кнопка, которая предлагает одно из двух возможных показаний (ON или OFF). В результате датчик робота производит выходной сигнал, пропорциональный прилагаемой к нему силе.

  • Преимущества: позволяет измерять, сколько силы применяется.
  • Недостатки: могут быть неточными и сложнее в использовании, чем простые коммутаторы.

Дистанционные датчики

— Ультразвуковые датчики

Датчики,  которые используют ультразвуковые сигналы  для измерения времени между отправкой сигнала и возвратом его эхо-сигнала называются ультразвуковыми. Датчики роботов в этом случае созданы на основе изучения летучих мышей, дельфинов и других животных.

датчик ультразвука

Ультразвуковые дальномеры могут измерять диапазон расстояний, но используются, в частности, в воздухе и зависят от отражающей способности различных материалов.

  • Преимущества: измерение среднего диапазона (несколько метров).
  • Недостатки: поверхности и факторы окружающей среды могут повлиять на показания.
— Инфракрасные датчики

Инфракрасный диапазон также может использоваться для измерения расстояния. Некоторые инфракрасные датчики измеряют одно конкретное расстояние, в то время как другие обеспечивают выходной сигнал, пропорциональный расстоянию до объекта.

инфракрасный датчик Lego Education EV3
  • Преимущества: низкая стоимость, достаточно надежные и точные.
  • Недостатки: более широкий диапазон, чем у ультразвуковых датчиков.
— Лазер

Лазеры используются, когда требуется высокая точность, или большое расстояние до объекта, или когда присутствуют оба фактора. Сканирующие лазерные дальномеры используют спин-лазеры (ультрабыстрые лазеры) для двумерного сканирования расстояния до объектов.

лазерный датчик
  • Преимущества: очень точные с очень большим диапазоном.
  • Недостатки: намного дороже, чем обычные инфракрасные или ультразвуковые датчики.
— Энкодеры

Оптические энкодеры часто используют пару светодиод фотодиод. На валу установлен диск с отверстиями, через которые сигнал со светодиода попадает на фотодиод и считывается количество импульсов.

оптический энкодер

Определенное количество отверстий соответствует полному углу, пройденному колесом. Зная радиус колеса, вы можете определить общее расстояние, пройденное этим колесом. Два энкодера дают вам относительное расстояние в двух измерениях.

  • Преимущества: если нет скольжения, то высокая точность измерения. Часто устанавливается на задний вал двигателя.
  • Недостатки: требуется дополнительное программирование, более точные оптические энкодеры могут дорого стоить.
— Линейный потенциометр

Линейный потенциометр способен измерять абсолютное положение объекта.

линейный потенциометр
  • Преимущества: точно измеряет абсолютное положение.
  • Недостатки: маленький диапазон.
— Датчики растяжения и изгиба

Датчик растяжения состоит из материала, сопротивление которого изменяется в зависимости от того, насколько он растянут. Датчик изгиба обычно представляет собой сэндвич из материалов, где сопротивление одного из слоев изменяется в зависимости от того, насколько он был согнут.

датчик растяжения

Их можно использовать для определения небольшого угла или поворота, например, сколько пальцев было согнуто.

  • Преимущества: полезно, когда ось вращения является внутренней или недоступной.
  • Недостатки: небольшая точность и возможность измерения только малых углов.
— Стереокамера

Как и человеческие глаза, две камеры, расположенные на расстоянии друг от друга, могут предоставлять информацию о глубине (стереовидение). Роботы, оснащенные камерами, могут быть одними из самых способных и сложных роботов.

стереокамера

Камера, в сочетании с правильным программным обеспечением, может обеспечить хорошее распознавание цвета и объектов.

Преимущества: возможность предоставления подробной информации и хорошая обратная связь.

Недостатки: сложность в программирование и в использовании информации.

Датчики позиционирования

— Локализация в помещении (навигация в комнате)

Внутренняя система локализации может использовать несколько маяков для триангуляции (определение взаимного расположения точек на поверхности) положения робота в помещении, в то время как другие используют камеру и ориентиры.

внутренняя система локализации
  • Преимущества: отлично подходит для абсолютного позиционирования
  • Недостатки: требуется сложное программирование и использование маркеров.
— GPS

GPS использует сигналы от нескольких спутников, вращающихся вокруг планеты, чтобы определить их географические координаты.

датчик GPS Lego EV3

Устройства GPS могут обеспечить географическое позиционирование с точностью до 5 метров, в то время как более сложные системы, включающие обработку данных и исправление ошибок, благодаря использованию других единиц GPS или ИДУ, могут иметь точность до нескольких сантиметров.

  • Преимущества: не требует маркеров или других ссылок.
  • Недостатки: могут работать только на открытом пространстве.

Датчики вращения

— Потенциометр

Поворотный потенциометр – это, по сути, делитель напряжения и обеспечивает аналоговое напряжение, соответствующее углу поворота ручки.

поворотный потенциометр
  • Преимущества: простой в использовании, недорогой, достаточно точный, обеспечивает абсолютные показания.
  • Недостатки: большинство из них ограничены 300 градусами вращения.
— Гироскоп

Электронный гироскоп измеряет скорость углового ускорения и подает соответствующий сигнал (аналоговый сигнал напряжения, последовательный канал связи, с I2C и т. д.). В электронном гироскопе используются пьезопластины.

электронный гироскоп
  • Преимущества: отсутствие «механических» компонентов.
  • Недостатки: датчик всегда подвергается угловому ускорению, тогда как микроконтроллер не всегда может принимать непрерывный входной сигнал, то есть значения теряются, что приводит к ”дрейфу» значений
— Энкодеры

Оптические энкодеры используют мини — инфракрасные пары передатчика / приемника. Количество разрывов инфракрасного пучка соответствует полному углу, пройденному колесом.

энкодер

Механический энкодер использует очень тонко обработанный диск с достаточным количеством отверстий, чтобы читать определенные углы. Поэтому механические датчики могут использоваться как для абсолютного, так и для относительного вращения.

  • Преимущества: точность.
  • Недостатки: у оптических энкодеров угол поворота является относительным (не абсолютным)  от исходного положения.

Датчики роботов, реагирующие на условия окружающей среды

— Датчик света

Датчик света может использоваться для измерения интенсивности источника света, будь то естественным или искусственным. Обычно его сопротивление пропорционально интенсивности света.

  • Преимущества: обычно очень недорогие и очень полезные.
  • Недостатки: не могут различать источник или тип света.
— Датчик звука

Датчик звука — это, по сути, микрофон, который возвращает напряжение, пропорциональное уровню окружающего шума. Более сложные платы могут использовать данные из микрофона для распознавания речи.

датчик звука
  • Преимущества: дешевый и надежный датчик.
  • Недостатки: для того, чтобы расшифровать важную информацию требуется сложное программное обеспечение.
— Температурные датчики

Температурные датчики могут использоваться для измерения температуры окружающей среды или в сложных условиях, например в нагревательных элементах, печах и т.д.

датчик температуры
  • Преимущества: могут быть высокоточными.
  • Недостатки: более сложные и точные датчики могут быть более сложными в использовании.
— Тепловизионная камера

Тепловизионный датчик (камера) инфракрасного или теплового изображения позволяет получить полное 2D-тепловое изображение всего, что находится перед камерой тепловизора. Таким образом, можно определить температуру объекта.

тепловизионная камера
  • Преимущества: можно выборочно на расстоянии измерять тепловую активность объектов.
  • Недостатки: высокая стоимость
— Датчики измерения влажности
датчик влажности

Датчики влажности определяют процентное содержание воды в воздухе и часто соединяются с датчиками температуры.

— Барометрический датчик давления
датчик давления

Датчик давления (который также может быть барометрическим датчиком) может использоваться для измерения атмосферного давления. Следовательно может дать представление о высоте БПЛА (беспилотный летательный аппарат).

— Датчики газа

Датчики газа используются для определения наличия и концентрации различных газов. Однако они нужны только специализированных робототехнических комплексов.

датчик угарного газа
  • Преимущества: это единственные датчики роботов, которые могут быть использованы для точного обнаружения газа
  • Недостатки: недорогие датчики могут давать ложные срабатывания или несколько неточны и поэтому не должны использоваться для критически важных задач.
— Магнитометры

Магнитометры могут быть использованы для обнаружения магнитов и магнитных полей. Также может определить полярность.

магнитометр
  • Преимущества: помогает обнаружить ферромагнитные металлы.
  • Недостатки: в некоторых случаях датчики могут быть повреждены сильными магнитами.

Датчики, использующие вращение

— Компас

Цифровой компас способен использовать магнитное поле Земли для определения его ориентации относительно магнитных полюсов. Наклон компаса компенсируется и учитывает тот факт, что робот не может передвигаться строго горизонтально.

цифровой компас
  • Преимущества: обеспечивает абсолютную навигации.
  • Недостатки: более высокая точность увеличивает цену.
— Гироскоп

Электронные гироскопы способны определять угол наклона по одной или нескольким осям. Механические датчики наклона, как правило, определяют наклон робота при помощи ртути в стеклянных капсулах или шарах.

электронный гироскоп
  • Преимущества: электронные гироскопы имеют более высокую точность, чем механические.
  • Недостатки: более высокая стоимость.
— Акселерометры

Акселерометры измеряют линейное ускорение. Это позволяет измерять гравитационное ускорение или любое другое ускорение, которое испытывает робот.

Это может быть хорошим вариантом для приблизительной оценки расстояния, если ваш робот не может использовать окружающую среду для уточнения координат.

акселерометр для Arduino

Акселерометры могут измерять ускорение вдоль одной, двух или трех осей. Трехосевой акселерометр позволяет измерять все углы наклона сенсора в пространстве.

  • Преимущества: они не требуют никаких внешних ссылок или маркеров для функционирования, и может обеспечить абсолютную ориентацию по отношению к гравитационному полю Земли или определить относительную ориентацию.
  • Недостатки: они только приблизительно оценивают пройденное расстояние и не могут точно определить его.
— ИИБ

Инерциальный измерительный блок сочетает в себе мультиосевой акселерометр с мультиосевым гироскопом и иногда мультиосевым магнитометром для того, чтобы более точно измерить крен.Такие датчики роботов достаточно сложные.

  • Преимущества: это очень надежный способ измерения без использования внешних ссылок (кроме магнитного поля Земли)
  • Недостатки: может быть очень дорогим и сложным в использовании.

И другие

— Датчики тока и напряжения

Датчики тока и напряжения измеряют ток и/или напряжение конкретной электрической цепи. Это может быть очень полезно для определения того, сколько ваш робот сможет работать (измерять напряжение аккумуляторной батареи) или, если ваши моторы слишком сильно работает (измерения тока).

датчик тока и напряжения
  • Преимущества: они делают именно то, что они предназначены.
  • Недостатки: могут вносить изменения в измеряемое напряжение или ток. Иногда требуется изменить измеряемую электрическую цепь.
— Магнитные датчики

Магнитные датчики и магнитометры способны обнаружить магнитные предметы и могут требовать контакта с объектом, или должны быть расположены относительно близко к объекту.

магнитные датчики

Такие датчики роботов могут использоваться на автономной газонокосилке для обнаружения провода, проложенного по газону или для поиска скрытой проводки в квартире.

  • Преимущества: как правило, недорогие
  • Недостатки: как правило, должны располагаться относительно близко к объекту, и к сожалению, не могут обнаруживать немагнитные металлы.
— Датчики вибрации


Датчики вибрации предназначены для обнаружения вибрации объекта с помощью пьезоэлектрических или других технологий.

— Технологии RFID

Технология RFID – это технология беспроводного обмена данными посредством радиосигнала между электронной меткой, которая помещается на объект и специальным радиоэлектронным устройством, которое считывает сигнал метки.

Устройства радиочастотной идентификации могут использовать как активные (с питанием), так и пассивные (без питания) RFID-метки обычно имеющие размер и форму кредитной карты, небольшой плоский диск или дополнение к брелоку (другие формы также возможны).

технология RFID

Когда метка RFID находится на определенном расстоянии от считывателя RFID, создается сигнал с идентификатором тега.

  • Преимущества: RFID метки обычно имеют очень низкую стоимость и могут определяться индивидуально.
  • Недостатки: бесполезно для измерения расстояния, кроме случаев, когда метка находится в пределах диапазона.

Практическая часть

Типичным примером, демонстрирующим автономную работу робота, является робот на базе набора Lego EV3 для движения по линии при помощи одного или двух датчиков цвета. В этом случае датчики робота определяют яркость отраженного света.

Движение по линии

Роботизированные датчики — HiSoUR История культуры

Роботизированные датчики используются для оценки состояния робота и окружающей среды. Эти сигналы передаются контроллеру для обеспечения соответствующего поведения.

Датчики в роботах основаны на функциях сенсорных органов человека. Для эффективного функционирования роботов требуется обширная информация об окружающей среде.

классификация
Датчики обеспечивают аналоги человеческих чувств и могут контролировать другие явления, для которых людям не хватает явных датчиков.

Простое касание: обнаружение присутствия или отсутствия объекта.
Комплексное касание: измерение размера, формы и / или жесткости объекта.
Простая сила: измерительная сила вдоль одной оси.
Сложная сила: измерительная сила вдоль нескольких осей.
Простое зрение: обнаружение краев, отверстий и углов.
Комплексное видение: распознавание объектов.
Близость: бесконтактное обнаружение объекта.

Датчики могут измерять физические свойства, такие как расстояние между объектами, наличие света и частота звука. Они могут измерять:

Близость объекта: наличие / отсутствие объекта, цвет, расстояние между объектами.
Физическая ориентация. Координаты объекта в пространстве.
Тепло: длина волны инфракрасных или ультрафиолетовых лучей, температура, величина, направление.
Химические вещества: наличие, идентичность и концентрация химических веществ или реагентов.
Свет: наличие, цвет и интенсивность света.
Звук: наличие, частота и интенсивность звука.

Контроллеры движения, потенциометры, тахогенераторы и энкодер используются в качестве совместных датчиков, в то время как чувствительность на основе тензодатчика используется в концевом эффекторе для управления контактными усилиями.

Внутренний датчик
Это часть робота. Внутренние датчики измеряют внутреннее состояние робота. Они используются для измерения положения, скорости и ускорения суставов робота или конечных эффектов.

Датчик положения
Датчики положения измеряют положение сустава (степень расширения шва). Они включают:

Encoder: цифровое оптическое устройство, которое преобразует движение в последовательность цифровых импульсов.
Потенциометр: устройство с переменным сопротивлением, которое выражает линейные или угловые смещения по напряжению.
Линейный дифференциальный трансформатор: датчик смещения, обеспечивающий высокую точность. Он генерирует сигнал переменного тока, величина которого является функцией смещения движущегося ядра.
Синхронизация и ресольверы

Датчик скорости
Датчик скорости или скорости измеряет последовательные измерения положения с известными интервалами и вычисляет скорость изменения значений положения.

Приложения
В устройстве подачи деталей датчик зрения может устранить необходимость в установочном поддоне. Встраиваемые роботы с поддержкой Vision могут точно выполнять операции по установке и вставке деталей машин.

Типы датчиков в роботе
Существует множество типов датчиков, которые могут быть встроены в робота. Имея различные функции. Среди прочего;

Сенсорный датчик. Является типом датчика, который будет обнаруживать при касании, например, на коже. Сенсорные датчики — это в основном переключатели с различными типами фигур. Например, робот используется; обнаруживать объекты, находящиеся на руке робота, предотвращать столкновения на колесных роботах и ​​многое другое. Самый простой пример сенсорного датчика — кнопка.

Световой датчик. Этот датчик обнаруживает свет или чувствителен к свету вокруг него. С помощью этого датчика робот может знать темноту и свет объекта, места, дня или ночи. Для определения темного и светлого обычного места используется датчик LDR, в то время как для целей следящего робота (линейный последователь) с использованием датчика InfraRed.

Цветной датчик. Так же, как датчик освещенности или датчик инфракрасного излучения, датчик цвета также может обнаруживать темный свет, захватывая черный и белый. Но кроме того, Color Sensor может также обнаруживать другие цвета, такие как красный, синий, желтый и т. Д. В своем приложении датчик цвета также может использоваться для создания линейного следящего робота, еще более сложного, а именно: он может следовать линиям с более конкретными цветами.

Датчик расстояния. Является типом датчика, который используется для обнаружения объектов путем измерения расстояния до объекта. Этот датчик может очень точно измерять расстояния. В роботах дистанционные датчики полезны в качестве глаз. Этот робот может видеть объекты перед ними. Пример датчика расстояния, который чаще всего используется, — ультразвуковой датчик. То, как он работает, точно так же, как рот и уши летучей мыши.

Звуковой датчик. Обнаружение звука вокруг робота, его функция, конечно, как ухо. С помощью этой сенсорной программы можно различать громкие звуки, звуки, которые не громкие, и тихие. Интенсивность может быть установлена ​​вручную или через программу в зависимости от типа используемого звукового датчика. Даже для распознавания голоса он может быть запрограммирован на прослушивание слова (языка), используемого людьми.
Датчик баланса. Обычно используется для обеспечения сбалансированности робота. Зная склон, и помогите проснуться, когда падает робот. Одним из примеров является гироскоп, используемый также на смартфонах.

Датчик газа. Служит для обнаружения различных типов газов или паров вокруг. Как нос у людей, он может отличить, какой газ является нормальным газом, который опасен. Примерами применений газовых датчиков являются роботы-бомбардировщики бомб или роботы GreenBird.

Датчик температуры. Также как кожа, которая может чувствовать тепло и холод. С датчиком температуры можно распознать температуру вокруг него.

На самом деле есть еще много датчиков, которые вы можете использовать для роботов. Но наиболее часто используются 8 датчиков выше.

Поделиться ссылкой:

  • Нажмите, чтобы поделиться на Twitter (Открывается в новом окне)
  • Нажмите здесь, чтобы поделиться контентом на Facebook. (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться записями на Pinterest (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться записями на Tumblr (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться на LinkedIn (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться в WhatsApp (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться в Skype (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться в Telegram (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться на Reddit (Открывается в новом окне)
  • Нажмите, чтобы поделиться записями на Pocket (Открывается в новом окне)

Related

Использование датчиков при разработке робота / Хабр

Робот принимает информацию от внешней среды через датчики. По аналогии с живым организмом — это органы чувств. По аналогии с персональным компьютером — устройства ввода. Выбор датчиков для использования при разработке робота отдельный этап. Расскажу кратко о их типах и предназначении в этой статье.


Датчики соударений
Представляет из себя в основном простые кнопки на размыкание\замыкание. Очень простая реализация и легкость подключения данного типа датчика, доступны начинающим разработчикам. При использовании с микроконтроллерами требует обработки с задержкой, для фильтрации эффекта дребезга контактов(описать отдельно).

Датчики наклона
Используется в роботах, где соответственно нужно контролировать наклон, для поддержания равновесия и во избежание переворота модели на не ровной поверхности(например горы). Существуют как с аналоговыми, так и с цифровыми интерфейсами. Результат — значение градуса наклона.

Оптические датчики
В этом типе датчиков используется физические свойства полупроводника при световом влиянии. Фоторезистор меняет сопротивление, имеем результат степени освещенности. Фотодиод в отличии от фоторезистора имеет более быстрое время срабатывания. Датчик отражения(излучатель и приемник) позволяет определять белые или черные участки на поверхности, что позволяет ему двигаться по нарисованной линии или определить близость препятствия. Сюда входят пироэлектрические датчики, которые позволяют обнаружить и измерить тепло исходящие от огня, человека или животных, благодаря инфракрасному излучению.

Видеокамеры
Этот тип датчиков на сегодняшний очень хорошо начинает использоваться благодаря росту технологий в сфере обработки изображений. Можно было добавить их к оптическим датчикам, но я посчитал это отдельным типом из-за сложности и богатства возможностей. Это настоящие глаза робота. Применений ему достаточно: системы авторизации, распознавания образов, обнаружения движения и т.п.

Звуковые датчики
Это и распознавание речи(полу-решенная задача на сегодняшний день, требуется значимые ресурсы для обработки и анализа) или просто частот звука(хлопок, свист). При высокой частоте звука высока точность определения направления на его источник. Также при использовании ультразвуковых датчиков возможно измерить расстояния до препятствия от нескольких сантиметров до 11 метров.

Датчики положения
К датчикам положения относятся GPS(система глобального позиционирования), ориентиры(исполняют роль маяка), гироскопы(определение угла вращения).

Электромагнитные датчики
Всем известный геркон простейший пример такого типа датчика. Также для измерения магнитной силы используется эффект Холла.

На этом заканчиваю, но хочу заметить это далеко не все датчики, которые могут использоваться при разработке робота. Такие, датчики как температуры, давления, тока, напряжения были даже не затронуты. Например, датчик температуры можно использовать для контроля за температурой движущихся частей или полупроводниковых компонентов, требуемых принудительного охлаждения. Также, при совмещении нескольких основных типов датчиков, получаются более сложные системы или группы датчиков.

Поворот при помощи датчика |LEGO® Education

Пошаговые действия

  1. Постройте своего робота.
  2. Создайте свою программу.
  3. Далее установите робота в позицию 2 на поле 2 и запустите программу.
  4. Запишите результаты.
  5. Продолжите изучать использование гироскопического датчика для управления движениями робота.

Прежде чем вы начнете выполнять эту миссию, советуем изучить следующие разделы пособий самоучителя:
• Остановиться под углом
• Цикл

При выполнении миссии учащиеся будут изучать связь между вводом датчика и поведением робота. Приводная платформа будет вращаться под управлением гироскопического датчика.

Наблюдайте за учащимися, чтобы удостовериться, что они:
•  используют правильную терминологию;
•  понимают функционирование программируемых блоков;
•  находят подходящие способы проверки угла поворота своего робота;
• понимают, какие факторы могут повлиять на точность остановки при использовании гироскопического датчика (погрешность датчика, мертвый ход мотора и вращающий момент).

Соединение с реальным миром

(5 мин.)

Поворот с использованием колеса является не очень точным. Если вы попытаетесь повернуть своего робота на пыльной или скользкой поверхности, он может не достичь правильного угла. Гироскопический датчик поможет вам выполнить гораздо более точные движения.

Ваша задача состоит в том, чтобы запрограммировать своего робота на выполнение поворота на месте на точный угол, используя гироскопический датчик.

Создание модели

(20 мин.)

Постройте своего робота
Нажмите ссылки ниже, чтобы открыть инструкции по сборке, затем соберите модель и вернитесь к этому проекту, чтобы продолжить. Пропустите этот шаг, если модель уже собрана.

ВАЖНОЕ ЗАМЕЧАНИЕ.
Гироскопический датчик и модуль EV3 должны быть неподвижны при подсоединении кабеля и во время запуска модуля EV3.

Создайте свою программу
Воссоздайте показанную программу и загрузите ее в своего робота.

Сводка программы
Старт
Независимое управление моторами – Мощность B[10], Мощность C[-10]
Ожидание – Гироскопический датчик – Сравнить угол – Тип[3] (Больше чем или равно), Градусы [90]
Независимое управление моторами – Выкл

Устранение неполадок
Требуется корректировка угла – как правило, значение должно быть меньше 90 градусов.

Теория
При использовании гироскопического датчика значение оборотов, записанное в блоке датчика, соответствует повороту приводной платформы. Точность датчика составляет +/- 3 градуса. Мертвый ход мотора и задержка, вызванная прекращением действия вращающего момента, также могут повлиять на точность.
Такие факторы, как мощность батареи, размер колес, трение робота о поверхность, расстояние между двумя колесами, больше не влияют на точность поворота робота.

Совместное обсуждение

(20 мин.)

Запустите программу и наблюдайте.
Установите робота в исходную позицию 2 на поле 2 и запустите программу.

Записывайте свои выводы
• Опишите, что делал каждый из ваших программируемых блоков:
Мой робот поворачивался на месте до тех пор, пока гироскопический датчик не выдал значение 90 градусов, и остановился.
• Определите угол поворота робота:
Мой робот повернулся примерно на 90 градусов.
• Объясните различие между поворотом робота, сделанным с гироскопическим датчиком и без него.
Поворот под управлением гироскопического датчика связан с меньшим числом факторов неопределенности поведения робота.

Рефлексия и изменение
Измените свою программу таким образом, чтобы робот выполнил следующие повороты на месте:

  1. Выполнил поворот на месте по часовой стрелке на 45 градусов.
  2. Выполнил поворот на месте по часовой стрелке на 180 градусов.
  3. Выполнил поворот на месте по часовой стрелке на 360 градусов, а затем против часовой стрелки на 360 градусов.

На сколько повернулся робот по сравнению с тем, что требовала программа?
Он обычно поворачивался дальше из-за вращающего момента.

Задача
Поверните робота на 45 градусов по часовой стрелке.

Решение — Сводка программы
Старт
Независимое управление моторами – Мощность B[10], Мощность C[-10]
Ожидание – Гироскопический датчик – Сравнить угол – Тип[3] (Больше чем или равно), Градусы [45]
Независимое управление моторами – Выкл
Устранение неполадок
Требуется корректировка угла – как правило, значение должно быть меньше 45 градусов.

Задача
Поверните робота на 180 градусов по часовой стрелке.

Решение — Сводка программы
Старт
Независимое управление моторами – Мощность B[10], Мощность C[-10]
Ожидание – Гироскопический датчик – Сравнить угол – Тип[3] (Больше чем или равно), Градусы [180]
Независимое управление моторами – Выкл
Устранение неполадок
Требуется корректировка угла – как правило, значение должно быть меньше 180 градусов.

Задача
Поверните робота на месте по часовой стрелке на 360 градусов, а затем против часовой стрелки на 360 градусов.

Решение — Сводка программы
Старт
Независимое управление моторами – Мощность B[10], Мощность C[-10]
Ожидание – Гироскопический датчик – Сравнить угол – Тип[3] (Больше чем или равно), Градусы [360]
Независимое управление моторами – Выкл
Ожидание – Секунды[2]
Независимое управление моторами – Мощность B[10], Мощность C[-10]
Ожидание – Гироскопический датчик – Сравнить угол – Тип[5] (Меньше чем или равно), Градусы [0]
Независимое управление моторами – Выкл

Совершенствование

(15 мин.)

Переход к исследованию
Создайте новую программу, используя цикл, чтобы заставить робота ехать по периметру квадрата.

Когда вы будете готовы, испытайте свою программу в исходной позиции 4 на учебном поле 1.

Решение — Сводка программы
Старт
Цикл – Счетчик[4]
Рулевое управление – Градусы[682], Мощность[30]
Ожидание – Время [1с]
Независимое управление моторами – Вкл, Мощность B[10], Мощность C[-10]
Ожидание – Гироскопический датчик – Изменить угол – Направление[0] (Увеличение), Градусы[85]
Независимое управление моторами – Выкл
Ожидание – Время [1с]

Устранение неполадок
Требуется корректировка угла – как правило, значение должно быть меньше 90 градусов.

Объясните, для чего может использоваться цикл:
Я могу использовать циклическую структуру для повторения действий.

типов датчиков роботов — javatpoint

На выбор доступны различные типы датчиков, и характеристики датчиков используются для определения типа датчика, который будет использоваться для конкретного приложения.


1) Датчик освещенности

Датчик освещенности

представляет собой преобразователь, используемый для обнаружения света и создающий разность напряжений, эквивалентную падению интенсивности света на датчике освещенности.

Двумя основными датчиками света, используемыми в роботах, являются фотоэлектрические элементы и фоторезистор. Датчики света других типов, такие как фототранзисторы, фототрубки, используются редко.

Типы световых датчиков, используемых в робототехнике:

Фоторезистор — Это тип резистора, используемый для обнаружения света. Сопротивление фоторезистора зависит от изменения интенсивности света. Свет падает на фоторезистор обратно пропорционально сопротивлению фоторезистора. Обычно фоторезистор также называют светозависимым резистором (LDR).

Рассмотрим принципиальную схему фоторезисторного датчика:

Фотогальванические элементы — Фотогальванические элементы представляют собой устройство преобразования энергии, используемое для преобразования солнечного излучения в электрическую энергию.Он используется, если мы планируем построить солнечного робота. Отдельные фотоэлементы рассматриваются как источник энергии, реализация в сочетании с конденсаторами и транзисторами может преобразовать их в датчик.

Рассмотрим принципиальную схему фотоэлемента,


2) Датчик приближения

Датчик приближения может обнаруживать присутствие поблизости объекта без физического контакта. Работа датчика приближения проста. В датчике приближения передатчик передает электромагнитное излучение, а приемник принимает и анализирует обратный сигнал на наличие прерываний.Следовательно, количество света, получаемого приемником от окружающих, можно использовать для обнаружения присутствия близлежащего объекта.

Рассмотрим типы датчиков приближения, используемых в робототехнике:

Инфракрасные (ИК) приемопередатчики — В ИК-датчике светодиод передает луч ИК-света, и если он находит препятствие, то свет отражается обратно, который улавливается ИК-приемником.

Обратите внимание на схему печатной платы ИК-трансивера:

Ультразвуковой датчик — В ультразвуковых датчиках высокочастотные звуковые волны генерируются передатчиком, полученный эхо-импульс указывает на прерывание объекта.

Обычно ультразвуковые датчики используются для измерения расстояния в робототехнических системах.

Рассмотрим сопряжение ультразвукового датчика с блоком микроконтроллера:


3) Звуковой датчик

Звуковые датчики обычно представляют собой микрофон, используемый для обнаружения звука и возврата напряжения, эквивалентного уровню звука. Используя звуковой датчик, можно спроектировать простого робота, который будет ориентироваться на основе принимаемого звука.

Внедрить датчики звука не так просто, как датчики света, потому что они генерируют очень маленькую разность напряжений, которая будет усиливаться для создания измеримого изменения напряжения.

Рассмотрим схему включения на основе датчика звука:


4) Датчик температуры

Датчики температуры

используются для определения изменения температуры окружающей среды. Он основан на принципе изменения разности напряжений при изменении температуры, это изменение напряжения обеспечивает эквивалентное значение температуры окружающей среды.

Немногие широко используемые ИС датчиков температуры: TMP35, TMP37, LM34, LM35 и т. д.

Рассмотрим описание схемы контактов датчика температуры,


5) Датчик ускорения

Датчик ускорения используется для измерения ускорения и наклона.Акселерометр — это устройство, используемое для измерения ускорения.

На акселерометр воздействуют два вида сил:

  • Статическая сила — Это сила трения между любыми двумя объектами. Измеряя эту гравитационную силу, мы можем определить, насколько сильно наклоняется робот. Это измерение полезно при балансировке робота или для определения того, движется ли робот по ровной поверхности или в гору.
  • Динамическая сила — Это величина ускорения, необходимая для перемещения объекта.Измерение динамической силы с помощью акселерометра говорит о скорости/скорости, с которой движется робот.

Акселерометр бывает разной конфигурации. Всегда используйте тот, который наиболее подходит для вашего робота. Перед выбором акселерометра необходимо учитывать некоторые факторы:

  1. Чувствительность
  2. Полоса пропускания
  3. Тип выхода: Аналоговый или цифровой
  4. Количество осей: 1,2 или 3

Рассмотрим принципиальную схему базового акселерометра:

Типы датчиков в робототехнике

Предисловие

Технологии робототехники становятся все более заметными с каждым днем.Использование роботов в целом или их частей, таких как рука, значительно увеличилось.

И встроенные в них датчики. В этой статье мы узнаем о различных датчиках, используемых в робототехнике.

Содержание:

Датчик

Датчики роботов

Зачем нужны датчики роботов?

Типы датчиков

Заключение

Часто задаваемые вопросы

Датчик

Датчики

— это устройства со встроенными механическими, электрическими или химическими характеристиками.Их функционирование зависит главным образом от принципа трансдукции. Принцип основан на преобразовании энергии из одной формы в другую.

 

Датчики роботов

Датчик робота используется для измерения состояния робота и окружающей среды. Датчики передают электронные сигналы роботам для выполнения желаемых задач. Роботам нужны подходящие датчики, которые помогают им контролировать себя.

 

Зачем нужны датчики роботов?

Датчик робота обеспечивает бесперебойную работу робота.Эти датчики помогают роботам реагировать на полученные команды. Эти датчики помогают создать в них функцию «чувствовать и видеть», которая обеспечивает легкое выполнение различных задач. Понимание окружающей среды может помочь роботу определить температуру, близость объекта, звук или химическую реакцию и действовать соответственно.

Чтобы найти надежные решения с эффективным калибром, быстрым откликом, точностью и экономичностью, нам необходимо включить в роботов множество датчиков. Давайте взглянем на различные датчики и их использование.

 

Типы датчиков

Как уже упоминалось, в робототехнике существует множество типов датчиков. Изучение их характеристик помогает нам понять их использование.

Световые датчики:

Датчики света

используются для определения света и создания разности напряжений. В деталях роботов используются датчики света двух типов: фоторезисторы и фотогальванические элементы. Есть еще кое-что — ПЗС, фототрубки, фототранзисторы. Однако они используются очень редко.

  • Фоторезисторы изменяют свое сопротивление при изменении интенсивности света.Больше света на нем приводит к меньшему сопротивлению и наоборот. Они очень экономичны и могут быть легко реализованы в роботах.
  • Фотогальванические элементы могут преобразовывать энергию солнечного излучения в электрическую энергию. Они используются в производстве солнечных роботов.

Датчики звука:

Этот датчик используется для распознавания звука и преобразования его в электрический сигнал. Он используется в простых роботах, которые могут ориентироваться с помощью звука. Как насчет того, чтобы робот поворачивал направо после одного хлопка и налево после двух хлопков? Но реализовать датчики звука не так просто, как датчики света.Разность потенциалов, создаваемая звуком, минимальна и должна быть усилена, чтобы произвести измеримое изменение.

Датчики температуры:

Датчики температуры

широко используются в роботах, работающих в экстремальных погодных условиях, таких как пустыня или ледяной ледник. Эти датчики помогают роботам адаптироваться к температуре окружающей среды. Микросхемы крошечных датчиков создают разность напряжений, чтобы приспособиться к изменениям температуры. В настоящее время широко используются датчики температуры. Например. ТМП37, ЛМ34, ТМП35, ЛМ35, ТМП36.

Контактные датчики:

Для работы контактных датчиков требуется физический контакт. Это создает триггер для робота, чтобы действовать соответствующим образом. Контактный датчик используется в концевых выключателях, кнопочных выключателях или тактильных бамперных выключателях. Они широко используются для обхода препятствий. Когда эти сенсорные переключатели касаются препятствия, они дают роботу команду выполнять такие задачи, как поворот, движение задним ходом или просто остановка.

  • Емкостные датчики реагируют на прикосновение человека. Простым примером этого является сенсорный экран смартфона.Они просты в реализации, но имеют недостаток. Без физического контакта они не работают.

Датчики приближения:

Датчики приближения

могут обнаруживать присутствие объекта на заданном расстоянии без какого-либо физического контакта. Они используют магнитные поля для обнаружения таких объектов. На рынке представлен широкий ассортимент датчиков приближения. Давайте узнаем о популярных.

  • ИК-передатчики:
    ИК-датчики передают луч светодиода в этих датчиках, и свет отражается, если его прерывает препятствие.Ресивер фиксирует это. Эти датчики также используются для измерения расстояний.
  • Ультразвуковые:
    Создают звуковые волны высокой частоты. Эхо подтверждает наличие препятствия.
  • Фоторезистор:
    Фоторезисторы, широко используемые в качестве датчиков освещенности, могут также использоваться в качестве датчиков приближения благодаря своим характеристикам. Количество генерируемого света различается, когда он связан с препятствием в непосредственной близости.

    Датчики давления:

    Они широко используются для количественного определения давления.Tactile — это датчик робота, который используется для измерения силы и давления с помощью прикосновения. Он используется для определения силы захвата манипулятора робота и давления, необходимого для удержания объекта.

    Датчики расстояния:

    Большинство датчиков приближения широко используются в качестве датчиков расстояния. Их также обычно называют датчиками диапазона. ИК и ультразвук — отличные средства для точного расчета расстояний.

    Датчики наклона:

    Датчик наклона помогает точно определить наклон объекта.В типичном датчике наклона небольшое количество ртути находится в стеклянной колбе. При наклоне ртуть автоматически течет к одному из концов, отключая переключатель, чтобы указать наклон.

    Навигационные датчики:

    Навигационные датчики также называются датчиками позиционирования. Датчики положения в роботах используются для определения их положения. Обычно используемые датчики положения:

  •  

    GPS — это полезно для роботов на открытом воздухе. Он анализирует карты, полученные со спутников GPS.
  • Локализация — этот датчик помогает роботу распознавать элементы снаружи и обрабатывать данные для определения их положения. Для достижения поставленной задачи учитываются как естественные, так и искусственные ориентиры.
  • Компас. Как и магнитный компас, цифровая версия также помогает роботу определять направление. Они очень дешевы по сравнению с GPS.

Датчики ускорения:

Этот датчик помогает измерять наклон, а также ускорение. Двумя основными силами, которые могут повлиять на работу акселерометра, являются статические силы и динамические силы.

  • Статическая сила — это трение между двумя объектами. Эта сила используется, чтобы понять, как именно наклоняется робот.
     
  • Динамическая сила — это сила, необходимая для перемещения объекта. Следовательно, динамическая сила вычисляет требуемое ускорение.

Гироскоп:

С помощью углового момента этот датчик используется для количественной оценки ориентации. Он используется, когда мы хотим, чтобы наш робот не зависел от земного притяжения, чтобы поддерживать правильную ориентацию.

ИДУ:

Для одновременного измерения скорости, ориентации и гравитационных сил используется IMU, объединяющий все необходимые датчики для точного определения результатов.

Датчики напряжения:

Эти датчики в основном используются для преобразования более низкого напряжения в более высокое или наоборот. Например, возьмем простой операционный усилитель, который потребляет низкое напряжение, усиливает и создает более высокий выходной сигнал. Они также используются для определения разности потенциалов между двумя концами, как компаратор напряжения.

Датчики тока:

Эти датчики предназначены для контроля протекания тока в цепи. На выходе либо тот же ток, либо соответствующее напряжение. Большинство выходных напряжений датчиков тока находятся в диапазоне от 0 В до 5 В. Полученный ток при необходимости может быть изменен микроконтроллером.

Заключение

На сегодняшний день доступность датчиков, используемых в робототехнике, значительно возросла. Вы можете думать о чем угодно и включить чувства в своего робота с помощью специально изготовленных датчиков.Помимо всех упомянутых датчиков роботов, Universal Robots — правильный выбор в сфере автоматизации. У них есть несколько решений, которые могут удовлетворить вашу робототехнику. Датчики, созданные экосистемами партнеров Universal Robots из UR+, можно использовать для решения различных задач. Все зависит от типа датчика робота, который будет соответствовать вашим требованиям. Сложные роботы нуждаются в нескольких датчиках для выполнения необходимых задач, проще говоря. В то же время для одного исследования может потребоваться всего один простой датчик.Вам решать, какой датчик лучше всего подходит для выполнения вашей работы с точностью, удобными рабочими функциями, отличной функциональностью, простотой внедрения и экономичностью.

Часто задаваемые вопросы

  1. Какие датчики есть у промышленных роботов?

    Ответ: Промышленные роботы обычно используют датчики света, датчики давления и датчики температуры.

  2. Какие датчики есть у военного робота?

    Ответ: Военные роботы обычно оснащены датчиками приближения для обнаружения препятствий и датчиками местоположения.

датчиков в робототехнике — 7 распространенных датчиков, используемых в роботах

Датчик – это окно для робота в окружающую среду. Датчики позволяют роботам понимать и измерять геометрические и физические свойства объектов в окружающей их среде, такие как положение, ориентация, скорость, ускорение, расстояние, размер, сила, момент, температура, яркость, вес и т. д.

Датчики

обычно делятся на две группы: внутренние датчики и внешние датчики.Внутренние датчики, такие как датчик положения, датчик скорости, датчики ускорения, датчик крутящего момента двигателя и т. д., получают информацию о самом роботе, в то время как внешние датчики, такие как камеры, датчики дальности (ИК-датчик, лазерный дальномер и ультразвуковой датчик) контактируют и Датчики приближения (фотодиод, ИК-детектор, RFID, сенсорный и т. д.) и датчики силы собирают информацию об окружающей среде.

Сенсоры определяются различными свойствами, описывающими их возможности:

  • Чувствительность (изменение выхода и изменение входа)
  • Линейность (постоянство выхода и входа)
  • Время отклика (время, необходимое для изменения ввода, чтобы вызвать изменение вывода)
  • Измерение/динамический диапазон (разница между минимумом и максимумом)
  • Точность (разница между измеренной и фактической)
  • Повторяемость (разница между повторными измерениями)
  • Разрешение (наименьшее наблюдаемое приращение)
  • Полоса пропускания (результат высокого разрешения или времени цикла)

Датчики используются в роботах для решения различных задач.Следовательно, более широкое использование датчиков крайне важно для предотвращения неопределенности и достижения более высокой производительности. В этом посте мы кратко обсудим семь распространенных датчиков, используемых в роботах.

1. Датчик освещенности

Датчик света обнаруживает свет и создает разницу в напряжении. Система зрения робота имеет управляемую компьютером камеру, которая позволяет роботу видеть и соответствующим образом корректировать свои движения. Двумя основными датчиками света в роботах являются фоторезистор и фотогальванические элементы.Другие датчики света, такие как фотоэлементы, фототранзисторы, ПЗС-матрицы и т. д., используются редко.

а) Фоторезистор представляет собой тип резистора, сопротивление которого изменяется при изменении интенсивности света; больше света ведет к меньшему сопротивлению, а меньшее количество света ведет к большему сопротивлению. Они могут быть легко реализованы в светозависимых роботах.

b) Фотогальванические элементы преобразуют солнечное излучение в электричество. Это особенно полезно при планировании солнечного робота. В то время как фотоэлектрический элемент рассматривается как источник энергии, интеллектуальная реализация в сочетании с транзисторами и конденсаторами может превратить его в датчик.

2D и 3D Vision: Стандартное 2D-изображение машинного зрения является плоским, откалиброванным для измерения длины и ширины, но не предоставляет никакой информации о высоте. Трехмерное зрение позволяет роботу более эффективно определять ориентацию детали, требующей обработки, даже если расположение и положение компонентов различаются. Система трехмерного зрения может точно направлять манипулятор во время сборки, в то время как манипулятор может обеспечивать несколько углов обзора для критической проверки сборки.

2.Датчик звука

Звуковые датчики обычно представляют собой микрофон, используемый для обнаружения эквивалентного напряжения звука и отражения. Звук, который он получает, может управляться простым роботом. Представьте себе робота, поворачивающего направо к кафедре и поворачивающего налево на два удара сердца. Сложные роботы могут использовать один и тот же микрофон для распознавания голоса. Звуковые датчики не так просты, как датчики света, потому что звуковые датчики генерируют минимальную разность напряжений, которую необходимо усилить, чтобы произвести измеримое изменение напряжения.Голосовые системы также используют роботов с голосовыми командами. Это полезно, если тренеру приходится работать с другими объектами при обучении роботов.

3. Датчик приближения

Ближайший объект может быть обнаружен датчиком приближения без физического контакта. Передатчик передает электромагнитное излучение в соседний датчик, а также принимает и анализирует сигнал обратной связи о прерывании. Таким образом, количество света, полученного в области, можно использовать для обнаружения присутствия поблизости объектов.Датчики обеспечивают метод предотвращения столкновений для робота.

Существуют различные типы датчиков приближения, и только некоторые из них обычно используются в роботах.

Инфракрасный (ИК) приемопередатчик: ИК-светодиод излучает ИК-луч, который отражает свет, улавливаемый ИК-приемником при обнаружении препятствия.

Ультразвуковой датчик: Эти датчики генерируют звуковые волны высокой частоты; полученное эхо указывает на то, что объект прерван.Ультразвуковые датчики также могут использоваться для измерения расстояния.

Фоторезистор: Фоторезистор — это датчик освещенности, но его можно использовать и как датчик приближения. Если объект приближается к датчику, количество света меняется, что меняет сопротивление фоторезистора. Это можно обнаружить и обработать.

4. Тактильные датчики

Тактильный датчик — это устройство, определяющее контакт с объектом. Часто используемый в предметах повседневного обихода, таких как кнопки лифта и лампы, которые тускнеют или становятся ярче при прикосновении к основанию, тактильный датчик позволяет роботу касаться и чувствовать.Эти датчики используются для измерения приложений и мягкого взаимодействия с окружающей средой. Его можно разделить на два основных типа: датчик касания и датчик силы.

a) Датчик прикосновения или датчик контакта: Датчик прикосновения способен воспринимать и обнаруживать прикосновение к датчику и объекту. Некоторыми из часто используемых простых устройств являются микропереключатели, концевые выключатели и т. д. Эти датчики в основном используются роботами для обхода препятствий. Когда эти датчики сталкиваются с препятствием, они запускают задачу для робота, которую можно реверсировать, повернуть, включить, остановить и т. д.

b) Датчик силы: Датчик силы учитывается при расчете усилий нескольких функций, таких как загрузка и разгрузка машины, погрузочно-разгрузочные работы и т. д., выполняемых роботом. Этот датчик также будет лучшим процессом сборки для проверки проблем.

5. Датчик температуры Датчики температуры

используются для обнаружения изменения температуры окружающей среды. Он основан на принципе изменения разности напряжений при изменении температуры; это изменение напряжения обеспечит эквивалент окружающей температуры.Применения для измерения температуры включают температуру воздуха, температуру поверхности, температуру погружения.

6. Датчики навигации и позиционирования Датчики позиционирования

используются для приблизительного определения положения робота. Обычным датчиком позиционирования является GPS (глобальная система позиционирования). Спутники, вращающиеся вокруг нашей Земли, передают сигналы, а робот-приемник принимает и обрабатывает эти сигналы. Используйте обработанную информацию, чтобы определить приблизительное положение и скорость робота.

Цифровой магнитный компас

обеспечивает измерение направления с использованием магнитного поля Земли, которое направляет вашего робота к месту назначения. По сравнению с модулями GPS эти датчики дешевы, но компас работает лучше всего, когда вам нужна и позиционная обратная связь, и навигация. Другой метод, называемый местоположением, относится к задаче автоматического определения местоположения робота на основе внешних элементов, таких как естественные и искусственно размещенные ориентиры, такие как двери, окна, стены и т. д.

7.Датчик ускорения

Акселерометр — это устройство для измерения ускорения и наклона. На акселерометр действуют два типа сил: а) Статическая сила — сила трения между любыми двумя объектами. Измеряя эту гравитацию, мы можем определить, насколько сильно наклоняется робот. Это измерение полезно при балансировке робота или определении того, движется ли робот по ровной или подъемной поверхности. Б) Динамическая сила — ускорение, необходимое для перемещения объекта. Измерение динамической силы с помощью акселерометра сообщает скорость/скорость, с которой движется робот.

границ | Сенсорное управление коллаборативными роботами: основы, проблемы и возможности

1. Введение

Управление роботами — это зрелая область, которая уже активно коммерциализируется в промышленности. Однако методы, необходимые для регулирования взаимодействия и сотрудничества между людьми и роботами, еще не полностью установлены. Эти вопросы являются предметом исследований в области физического взаимодействия человека и робота (pHRI) (Bicchi et al., 2008) и коллаборативной робототехники (CoBots) (Colgate et al., 1996). Авторы De Luca and Flacco (2012) представили парадигму, которая определяет три вложенных уровня согласованного поведения, которым должен следовать робот для достижения безопасного значения pHRI:

.

Безопасность — первая и самая важная функция коллаборативных роботов. Хотя в последнее время предпринимались попытки стандартизировать безопасность роботов (например, ISO 13482:2014 для роботов и роботизированных устройств; ISO 13482:2014, 2014), мы все еще находимся на начальных этапах.Безопасность обычно решается за счет предотвращения столкновений (как с людьми, так и с препятствиями; Khatib, 1985), функции, которая требует высокой реактивности (широкая полоса пропускания) и надежности как на уровне восприятия, так и на уровне управления.

Сосуществование — это способность робота делить рабочее пространство с людьми. Сюда входят приложения с участием пассивного человека (например, медицинские операции, когда робот вмешивается в тело пациента; Azizian et al., 2014), а также сценарии, в которых робот и человек работают вместе над одной и той же задачей без контакта или координации. .

Сотрудничество — это способность выполнять роботизированные задачи при непосредственном взаимодействии и координации с человеком. Для этого существует два режима: физическое сотрудничество (с явным и преднамеренным контактом между человеком и роботом) и бесконтактное сотрудничество (где действия управляются обменом информацией, например, в виде жестов тела, голоса и т. д.). команды или другие модальности). Специально для второго режима крайне важно установить средства для интуитивного управления людьми-операторами, которые могут быть неопытными пользователями.Робот должен проявлять инициативу в реализации запрошенных задач и должен быть способен угадывать намерения пользователя, чтобы взаимодействовать более естественно с точки зрения человека.

Всем трем слоям мешает непредсказуемость действий человека, которые различаются в зависимости от ситуаций и людей, усложняющее моделирование (Phoha, 2014) и использование классического контроля.

В литературе по робототехнике появились два основных подхода к выполнению задач: планирование пути/движения (La Valle, 2006) и сенсорное управление (Chaumette and Hutchinson, 2006).Методы планирования основаны на априорном знании будущих состояний робота и окружающей среды во временном окне. Хотя они доказали свою эффективность в хорошо структурированных приложениях, эти методы вряд ли применимы к совместной работе человека и робота из-за непредсказуемой и динамичной природы человека. По мнению авторов, сенсорное управление является более эффективным и гибким для pHRI, поскольку оно замыкает петлю восприятия-действия на более низком уровне, чем планирование пути/движения.Обратите также внимание на то, что стратегии контроля, основанные на сенсорах, сильно напоминают процессы в нашей центральной нервной системе (Berthoz, 2002) и могут проследить свое происхождение до проблемы сервомеханизма (Davison and Goldenberg, 1975). Наиболее известным примером является визуальное сопровождение на основе изображений (Chaumette and Hutchinson, 2006), которое опирается непосредственно на визуальную обратную связь для управления движением робота, не требуя ни когнитивного уровня, ни точной модели окружающей среды.

Цель этой статьи состоит в том, чтобы проанализировать современное состояние сенсорного управления как средства, облегчающего взаимодействие между роботами, людьми и окружающей средой .Хотя мы признаем потребность в других методах в рамках полной структуры сотрудничества человека и робота (например, планирование пути, как уже упоминалось, машинное обучение и т. д.), здесь мы рассматриваем и классифицируем работы, которые используют сенсорную обратную связь для непосредственного управления движением робота.

Выбор времени и актуальность этого опроса двояки. С одной стороны, несмотря на то, что были предыдущие обзоры по таким темам, как (общее) взаимодействие человека и робота (Ajoudani et al., 2017; Villani et al., 2018) и безопасность человека и робота (Haddadin et al., 2017), нет конкретного обзора использования сенсорного управления для совместных задач человека и робота. С другой стороны, мы представляем парадигму , объединяющую , для разработки контроллеров с четырьмя режимами считывания. Эта функция придает нашему опросу ценный обучающий характер.

Остальная часть этой рукописи организована следующим образом: в разделе 2 представлена ​​основная формулировка задачи управления на основе датчиков; Раздел 3 описывает общие подходы, которые объединяют несколько датчиков на уровне управления.Раздел 4 содержит несколько классификаций рецензируемых работ. В разделе 5 представлены идеи и обсуждаются открытые проблемы и области возможностей. Выводы приведены в разделе 6.

2. Способы обнаружения для контроля

Недавние разработки в области биологических измерительных технологий сделали датчики доступными и легкими, что упростило их использование на роботах. Эти датчики включают камеры RGB-D, тактильные скины, датчики силы/момента и т. д. (см. рис. 1). Рассмотренные здесь работы полагаются на различные комбинации сенсорных модальностей, в зависимости от поставленной задачи.Мы рассматриваем следующие четыре чувства робота:

Видение . Сюда входят методы обработки и понимания изображений для получения числовой или символьной информации, воспроизводящей зрение человека. Хотя обработка изображений сложна и требует больших вычислительных ресурсов, богатство этого чувства уникально. Роботизированное зрение имеет основополагающее значение для понимания окружающей среды и человеческих намерений, чтобы реагировать соответствующим образом.

Коснитесь . В этом обзоре прикосновение включает в себя как проприоцептивную силу , так и такт , причем последний включает прямой физический контакт с внешним объектом. Проприоцептивная сила аналогична ощущению мышечной силы (Proske and Gandevia, 2012). Робот может измерять его либо по ошибкам положения сустава, либо с помощью датчиков крутящего момента, встроенных в суставы; затем он может использовать оба метода, чтобы делать выводы и адаптироваться к человеческим намерениям, полагаясь на контроль силы (Raibert and Craig, 1981; Hogan, 1985; Morel et al., 1998; Villani and De Schutter, 2008). С другой стороны, человеческий -такт (соматосенсоризация) возникает в результате активации нервных рецепторов, в основном в коже.Они вдохновили на создание искусственной тактильной кожи (Wettels et al., 2008; Schmitz et al., 2011), широко используемой для совместной работы человека и робота.

Прослушивание . У людей локализация звука осуществляется с помощью бинаурального слуха (т. е. двух ушей). Используя слуховые сигналы в виде разницы уровня/времени/фазы между левым и правым ухом, мы можем определить горизонтальное положение источника и его высоту (Rayleigh, 1907). Микрофоны искусственно имитируют это чувство и позволяют роботам «вслепую» находить источники звука.Хотя роботизированный слух обычно использует два микрофона, установленных на моторизованной голове, существуют и другие небиологические конфигурации, например, голова с одним микрофоном или набор из нескольких всенаправленных микрофонов (Nakadai et al., 2006).

Расстояние . Это единственное из четырех чувств, которое люди не могут измерить напрямую. Тем не менее, в царстве млекопитающих существует множество примеров (например, летучие мыши и киты) в форме эхолокации. Роботы измеряют расстояние с помощью оптических (т.например, инфракрасный или лидарный), ультразвуковой или емкостный (Göger et al., 2010). Актуальность этого конкретного «чувства» в сотрудничестве человека и робота мотивирована прямой зависимостью, существующей между расстоянием до препятствий (в данном случае человека) и безопасностью.

Рисунок 1 . Примеры искусственных датчиков. По часовой стрелке сверху слева: Microsoft Kinect® и Intel Realsense® (видение и расстояние), Sony D-Link DCS-5222L® и AVT GT® (видение), Syntouch BioTac® и ATI Nano 43® (касание), датчик звука LM393 ® и бинауральный микрофон 3Dio Free Space Pro II® (прослушивание), датчик приближения Sharp GP2Y0A02YK0F®, Laser SICK®, Hokuyo URG® и датчик приближения SICK CM18-08BPP-KC1® (расстояние).Обратите внимание, что Intel Realsense® и Microsoft Kinect® обеспечивают как зрение, так и чувство расстояния.

Робототехники разработали другие биосенсоры, чтобы ощущали запах (см. Kowadlo and Russell, 2008 для всестороннего исследования и Russell, 2006; Gao et al., 2016; Rahbar et al., 2017 для приложений 3D-отслеживания) и . вкус (Shimazu et al., 2007; Kobayashi et al., 2010; Ha et al., 2015). Однако, по нашему мнению, искусственные запах и вкус еще недостаточно созрели для сотрудничества человека и робота.Большая часть текущей работы над этими чувствами связана с локализацией/идентификацией опасных газов/веществ. Также стоит упомянуть о растущей популярности физиологических сигналов для управления роботами. К ним относятся, например, электромиография и интерфейсы мозг-компьютер (Ajoudani et al., 2017). Несмотря на перспективность, эти технологии обычно обеспечивают одностороннее (от человека к роботу) управление без замыкания контура обратной связи. По этим причинам в этом обзоре основное внимание будет уделено только четырем чувствам, упомянутым выше, а именно зрению, осязанию, слуху и дальности.

3. Сенсорное управление

3.1. Рецептура сенсорного контроля

Управление на основе датчиков направлено на получение входных данных управления роботом u (рабочая пространственная скорость, скорость соединения, смещение и т. д.), которые минимизируют траекторию ошибку e = e ( u ), которая может оцениваться датчиками и зависит от u . Общий способ формулировки этого контроллера [с учетом избыточности срабатывания dim( u ) > dim( e ), определения избыточности dim( u ) < dim( e ) и ограничений задачи] выглядит как квадратичная задача минимизации:

u=arg min u 12||e(u)||2в зависимости от ограничений задачи.(1)

Эта формулировка включает в себя классическую задачу обратной кинематики (Whitney, 1969) управления скоростью соединения робота (u=q∙), так что положение исполнительного органа в рабочем пространстве x сходится к желаемому значению x * . Определив желаемую скорость рабочего органа как x∙*=-λ(xx*) для λ > 0 и установив e=Jq∙-x∙* для J = ∂ x /∂ q как матрицы Якоби, легко показать, что решением (1) (при отсутствии ограничений) является q∙=J+x∙*, где Дж + является обобщенным обратным к Дж .Это ведет к контроллеру уставки:

q∙=-J+λ(х-х*). (2)

В следующих разделах мы покажем, как каждое из четырех чувств ( зрение, осязание, слух и расстояние ) использовалось для управления роботом либо с помощью (1), либо с помощью аналогичных методов. На рис. 2 показаны соответствующие переменные для четырех случаев. Для простоты мы предполагаем, что в (1) нет ограничений, хотя стандартные решатели квадратичного программирования (Nocedal and Wright, 2000) могут их учитывать.

Рисунок 2 . Примеры четырех сервоконтроллеров на основе датчиков. (A) Визуальное слежение: рука пользователя находится в центре изображения с камеры. (B) Косвенное управление силой: применяя гаечный ключ, пользователь отклоняет точку контакта от опорной траектории. (C) Управление на основе звука: установка микрофона автоматически ориентируется на источник звука (рот пользователя). (D) Дистанционное управление: пользователь действует как отталкивающая сила, связанная с его/ее расстоянием от робота.

3.2. Визуальное обслуживание

3.2.1. Состав

Визуальное слежение относится к использованию зрения для управления движением робота (Chaumette and Hutchinson, 2006). Камера может быть установлена ​​на подвижной части робота или зафиксирована в рабочем пространстве. Эти две конфигурации называются визуальным сопровождением «глаза в руку» и «глаза в руку» соответственно. Ошибка e определяется в отношении некоторых характеристик изображения, обозначенных здесь s , которые должны регулироваться до желаемой конфигурации s * ( s аналогично x в обратной кинематической формулировке выше ).Визуальная ошибка:

Схемы визуального следования называются на основе изображения , если s определено в пространстве изображения, и на основе положения , если s определено в трехмерном рабочем пространстве. Здесь мы лишь вкратце напомним подход на основе изображения (в его модальности «глаза в руку»), поскольку подход на основе положения состоит в проецировании задачи с изображения на операционное пространство для получения х и последующем применении (2) .

Простейший контроллер на основе изображения использует с = [ X, Y ] , с X и Y в качестве координат пикселя изображения, чтобы сгенерировать u , что приводит к 0 1 с. ссылка с * = [ X * , Y * ]⊤ (на рисунке 2A центр тяжести руки человека).Это делается путем определения e как:

s∙-s∙*=[Ẋ-Ẋ*Ẏ-Ẏ*],withs∙*=-λ[X-X*Y-Y*]    (4)

Если мы используем 6D-скорость камеры в качестве контрольного ввода U = V V C , изображение Jacobian Matrix [, ] и U :

Jv=[-1ζ0XζXY-1-X2Y0-1ζYζ1+Y2-XY-X],    (5)

, где ζ обозначает глубину точки по отношению к камере. При отсутствии ограничений решение (1):

vc=-Jv+λ[X-X*Y-Y*].(6)
3.2.2. Заявка на сотрудничество человека и робота

Люди обычно используют зрение, чтобы научить робота соответствующим конфигурациям для совместных задач. Например, Кай и др. (2016) демонстрируют приложение, в котором человек-оператор использовал QR-код, чтобы указать целевые позы для манипулятора робота с 6 степенями свободы (dof). В Gridseth et al. (2016) пользователь предоставлял целевые задачи через планшетный интерфейс, который отправлял роботу желаемый эталонный вид; здесь человек указал различные движения, такие как точка-точка, линия-к-линии и т. д., которые автоматически выполнялись с помощью визуальной обратной связи. Авторы Gridseth et al. (2015) представили систему захвата для телеуправляемого робота с двумя руками, где пользователь указывал объект, которым нужно манипулировать, а робот выполнял задачу, используя визуальное сопровождение.

Вспомогательная робототехника представляет собой еще одну очень распространенную область применения для визуального отслеживания. Движение роботизированных инвалидных колясок в разной степени полуавтоматизировано. Например, Нараянан и др. (2016) представили метод следования по коридору, в котором использовалась проекция параллельных линий.В этой работе пользователь задавал целевые направления с помощью тактильного интерфейса, а робот корректировал траектории с помощью визуальной обратной связи. Другие работы были сосредоточены на мобильных манипуляциях. Авторы Tsui et al. (2011) разработали контроллер на основе машинного зрения для манипулятора, установленного на инвалидной коляске; в этой работе пользователь вручную указывал объект, который должен быть схвачен и извлечен роботом. Об аналогичном подходе сообщалось в Dune et al. (2008), где желаемые позы предоставлялись «кликами» на экранном интерфейсе.

Медицинская робототехника — еще одна область, в которой используется сенсорное взаимодействие между людьми и роботами, и где у зрения есть огромный потенциал (см. подробный обзор Azizian et al., 2014). Например, авторы Agustinos et al. (2014) разработали лапароскопическую камеру, которая регулирует движения панорамирования/наклона для отслеживания инструментов, которые держит человек.

3.3. Сенсорное (или принудительное) управление

3.3.1. Состав

Сенсорный (или силовой) контроль требует измерения одного или нескольких (в случае тактильной кожи) гаечных ключей h , которые (не более) состоят из трех поступательных сил и трех крутящих моментов; h подается на контроллер, который перемещает робота так, чтобы он проявлял желаемую силу взаимодействия с человеком или окружающей средой.Стратегии управления силой можно разделить на следующие два класса (Villani and De Schutter, 2008):

Прямое управление регулирует контактный ключ для получения желаемого ключа h * . Указание h * требует явной модели задачи и среды. Широко распространенной стратегией является гибридное управление положением/силой (Raibert and Craig, 1981), которое регулирует скорость и рывок соответственно в направлениях без ограничений и с ограничениями.Ссылаясь на (1), это эквивалентно настройке

. e=S(x∙-x∙*)+(I-S)(h-h*),    (7)

с S = S ≥0 бинарная диагональная матрица выбора и I как единичная матрица. Применение движения u , обнуляющего e в (7), гарантирует, что компоненты x∙ (соответственно h ), заданные через S (соответственно I S ), сходятся к x∙* (соответственно ч * ).

Непрямое управление (показано на рис. 2B) не требует явного контура силовой обратной связи. К этой категории относятся контроля импеданса и его двойного контроля проводимости (Hogan, 1985). Он заключается в моделировании отклонения точки контакта от опорной траектории x r ( t ), связанной с желаемой ч * , посредством виртуального механического импеданса с регулируемыми параметрами (инерция М , демпфирование B и жесткость K ).Ссылаясь на (1), это эквивалентно установке:

e=M(x¨-x¨r)+B(x∙-x∙r)+K(x-xr)-(h-h*). (8)

Здесь x представляет «отклоненное» положение точки контакта с x∙ и x¨ в качестве производных по времени. При e = 0 перемещение x x r реагирует как масса-пружина-демпфирующая система под действием внешней силы В большинстве случаев x r ( t ) определяется для движения в свободном пространстве ( h * = 0 ).Общая формулировка в (1) и (8) может учитывать как управление импедансом (измерено x и u = h ), так и управление проводимостью (измерено x и u = x ).

3.3.2. Заявка на сотрудничество человека и робота

Авторы Bauzano et al. (2016) использовали прямое управление силой для совместной лапароскопической хирургии человека и робота. В их методе инструменты управляются с помощью гибридного подхода «позиция/сила».В Cortesao and Dominici (2017) робот регулировал приложенные силы к бьющемуся человеческому сердцу. Поскольку 3 линейные степени свободы рабочего органа были полностью ограничены, управление положением не могло быть выполнено, т. е. S = 0 в (7).

Недостатком прямого управления является то, что оно позволяет реализовать только те задачи, которые можно описать с помощью поверхностей ограничений. Если их местонахождение неизвестно и/или геометрия контакта сложна — как это часто бывает при сотрудничестве человека и робота — более подходит непрямое управление, поскольку: (i) оно позволяет заранее определить, как робот должен реагировать на неизвестные внешние силовые возмущения, ( ii) он может использовать опорную траекторию x r ( t ), выдаваемую другим датчиком (например,г., зрение). В следующем параграфе мы рассмотрим непрямые методы управления силой.

Определяя силу, робот может выводить команды движения (например, толкать, тянуть) от пользователя-человека. Например, Маеда и др. (2001) использовали измерение силы и оценку движения человека (на основе минимального рывка) в рамках косвенного (допускающего) контроля для совместных манипуляций. В Suphi Erden and Tomiyama (2010) и Suphi Erden and Maric (2011) робот-помощник подавлял непроизвольные вибрации человека, который контролировал направление и скорость сварочной операции.Используя кинематическую избыточность, Ficuciello et al. (2013) также рассматривали работу робота с ручным управлением. В документах (Bussy et al., 2012; Wang et al., 2015) представлены контроллеры доступа для двухруких роботов, перемещающих стол вместе с человеком. В Baumeyer et al. (2015), человек управлял медицинским роботом-манипулятором с помощью контроллера допуска. Робот для дистанционного управления — еще одно распространенное приложение для совместной работы человека и робота, в котором решающую роль играет силовая обратная связь; см. Passenberg et al.(2010) для всестороннего обзора по теме.

Все эти работы основывались на локальных измерениях силы/момента. До сих пор тактильные датчики и шкуры (измеряющие гаечный ключ вдоль тела робота, см. обзор в Argall and Billard, 2010) использовались для исследования объектов (Natale and Torres-Jara, 2006) или распознавания (Abderrahmane et al. , 2018), но не для контроля, как указано в (1). Одна из причин заключается в том, что они находятся на стадии предварительного проектирования, требующего сложной калибровки (Del Prete et al., 2011; Lin et al., 2013), что само по себе является предметом исследования. Исключение составляют Li et al. (2013), которые представили метод, использующий тактильные измерения в рамках (1). Точно так же в Zhang and Chen (2000) тактильное восприятие использовалось для регулирования взаимодействия с окружающей средой. Тем не менее, ни в одной из этих работ не рассматривался pHRI. По нашему мнению, существует огромный потенциал в использовании скинов и тактильных дисплеев для совместной работы человека и робота.

3.4. Звуковое управление

3.4.1. Состав

Цель звукового управления — найти источник звука и направить робота к нему.Для простоты мы представляем двухмерную бинауральную (т.е. с двумя микрофонами) конфигурацию на рисунке 2C с угловой скоростью установки микрофона в качестве управляющего входа: u=α∙. Настоящим мы рассматриваем два наиболее популярных метода определения ошибки e в (1): межушная разница во времени (ITD) и межушная разница уровней (ILD). Следующее основано на Magassouba et al. (2016б):

Слуховой слежение на основе ITD использует разницу τ между временем прихода звука на каждый микрофон; τ должен быть отрегулирован до желаемого τ * .Контроллер может быть представлен с помощью (1), установив e=τ∙-τ∙* с требуемой скоростью τ∙*=-λ(τ-τ*) (для получения регулирования уставки до τ * ) . Функция τ может быть получена в режиме реального времени с помощью стандартной взаимной корреляции сигналов (Youssef et al., 2012). В предположении дальнего поля:

e=τ∙-τ∙*=-((b/c)2-τ2)u-τ∙*    (9)

• с c скоростью звука и b базовой линией микрофонов. Из (9) скалярный якобиан ITD равен: Jτ=-(b/c)2-τ2.Движение, которое минимизирует e :

u=-λJτ-1(τ-τ*),    (10)

, который определен локально для α ∈ (0, π), чтобы гарантировать, что | Дж τ |≠0.

Звуковое сопровождение на основе ILD использует ρ, разницу в интенсивности между левым и правым сигналами. Это может быть получено во временном окне размером N как обозначают звуковые энергии сигналов, а γ l,r [ n ] являются интенсивностью на итерации n .Чтобы отрегулировать ρ до желаемого ρ * , можно установить e=ρ∙-ρ∙* с ρ∙*=-λ(ρ-ρ*). Предполагая сферическое распространение и медленно меняющийся сигнал:

e=ρ∙-ρ∙*=ys(ρ+1)bLr2u-ρ∙*    (11)

• где y s — фронтальная координата источника звука в подвижной слуховой рамке, а L r — расстояние между правым микрофоном и источником. Из (11) скалярный якобиан ILD равен Jρ=ys(ρ+1)b/Lr2. Движение, которое минимизирует e :

u=-λJρ-1(ρ-ρ*)    (12)

, где Jρ-1 определяется для источников, расположенных перед буровой.В отличие от ITD-обслуживания, здесь местоположение источника (т. е. y s и L r ) должно быть известно или оценено.

В то время как описанные выше методы контролируют только угловую скорость буровой установки (u=α∙), Магассуба расширил оба, чтобы также регулировать 2D-перемещения мобильной платформы (ITD в Magassouba et al., 2015, 2016c и ILD в Magassouba et al. , 2016а).

3.4.2. Заявка на сотрудничество человека и робота

Из-за характера этого чувства аудиоконтроллеры в основном используются в бесконтактных приложениях, чтобы обогатить другие чувства (например,г., сила, расстояние) со звуком или для разработки интуитивно понятных интерфейсов человек-робот.

Управление на основе звука в настоящее время (по нашему мнению) является слаборазвитой областью исследований с большим потенциалом для сотрудничества человека и робота, например, для отслеживания говорящего. Помимо цитируемых работ (Magassouba et al., 2015, 2016a,b,c), которые вплотную следовали за рамками раздела 3, другие формулировали проблему иначе. Например, авторы Kumon et al. (2003, 2005) предложили линейную модель для описания взаимосвязи между панорамированием головы робота и разницей в интенсивности двух его микрофонов.Полученные регуляторы были намного проще, чем (10) и (12). Тем не менее, их рабочий диапазон был меньше, что делало их менее надежными, чем их более аналитические аналоги.

3.5. Дистанционное управление

3.5.1. Состав

Самый простой (и самый популярный) дистанционный регулятор – это метод искусственных потенциальных полей (Хатиб, 1985). Несмотря на то, что он склонен к локальным минимумам, он был тщательно развернут как на манипуляторах, так и на автономных транспортных средствах для обхода препятствий.допустимо, что коллаборативный робот останавливается (например, из-за локальных минимумов), если он избегает пользователя-человека. Метод потенциальных полей заключается в моделировании каждого препятствия как источника сил отталкивания, связанных с расстоянием робота от препятствия (см. рис. 2D). Все силы суммируются, что дает скорость в наиболее перспективном направлении. Учитывая d , положение ближайшего препятствия в рамке робота, исходный вариант (Хатиб, 1985) состоит в применении рабочей объемной скорости

u={λ(1‖d‖−1do)d‖d‖2 если ‖d‖ Здесь d o > 0 – (произвольно настроенное) минимальное расстояние, необходимое для активации контроллера. Поскольку квадратичный знаменатель в (13) дает резкие ускорения, более поздние версии принимают линейное поведение. Ссылаясь на (1), это можно получить, установив e=x∙-x∙* с x∙*=λ(1-d0/||d||)d в качестве опорной скорости:

e=x∙-λ(1-d0||d||)d. (14)

Определив управляющий вход u=x∙, решение (1) будет следующим:

u=λ(1-d0||d||)d.(15)
3.5.2. Заявка на сотрудничество человека и робота

Многие работы использовали этот (или аналогичный) основанный на расстоянии метод для pHRI. Чтобы избежать столкновений человека и робота, авторы De Santis et al. (2007) применили контроллер (15), оценив расстояние d между головой человека и роботом со зрением. В последнее время эти подходы получили развитие благодаря появлению датчиков трехмерного зрения (например, Microsoft Kinect и Intel RealSense), которые обеспечивают как визуальное, так и дистанционное управление.Авторы Flacco et al. (2012) разработали контроллер расстояния на основе Kinect (опять же, для предотвращения столкновений с людьми) с выражением, подобным (15), но сглаженным сигмоидой.

Слежение за приближением — это аналогичная технология, которая регулирует — с помощью емкостных датчиков — расстояние между поверхностью робота и человеком. В Schlegl et al. (2013), эти датчики изменяли положение и скорость манипулятора робота, когда к нему приближался человек, чтобы избежать столкновений. Авторы Bergner et al.(2017), Leboutet et al. (2016) и Дин-Леон и др. (2017) разработали новую емкостную обшивку для робота с двумя руками. Они разработали метод предотвращения столкновений, основанный на модели допуска, аналогичной (8), которая опиралась на крутящие моменты суставов (измеряемые кожей) для управления движением робота.

4. Интеграция нескольких датчиков

В разделе 3 мы представили наиболее распространенные сенсорные методы, используемые для коллаборативных роботов. Как и естественные чувства, искусственные чувства предоставляют дополнительную информацию об окружающей среде.Следовательно, для эффективного выполнения задачи робот должен измерять (и использовать для управления) несколько модальностей обратной связи. В этом разделе мы рассмотрим различные методы интеграции нескольких датчиков в уникальный контроллер.

Вдохновленные тем, как люди объединяют свои восприятия (Ernst and Banks, 2002), исследователи традиционно объединяли разнородные датчики для оценки состояния окружающей среды. Это можно сделать в декартовых кадрах датчиков (Smits et al., 2008), полагаясь на расширенный фильтр Калмана (EKF) (Taylor and Kleeman, 2006).Тем не менее датчики должны быть связаны с одной величиной, что редко бывает при измерении различных физических явлений (Нельсон и Хосла, 1996). Альтернативой является использование воспринятой обратной связи непосредственно в (1). Эта идея, предложенная Райбертом и Крейгом (1981) для контроля положения и силы и распространенная на зрение Нельсоном и др. (1995), ставит перед проектированием управления новые задачи, например, синхронизация датчиков, совместимость задач и представление задач. Например, разработчик должен позаботиться о преобразовании скоростей 6 D или ключей в уникальную рамку.Это требует (при сопоставлении кадра A с кадром B ) умножения на

BVA=[RBA[tBA]×BRA03RBA]    (16)

для скорости и BVA⊤ для гаечного ключа. В (16)  BRA – это матрица поворота от 90 377 A 90 378 до 90 377 B 90 378, а [tBA] × кососимметричная матрица, связанная с переносом BtA.

Согласно Nelson et al. (1995), три метода объединения датчиков N в контроллере:

Обмен : датчики контролируют робота по одному.Предопределенные условия задачи вызывают срабатывание переключателей:

u={arg minu ‖e1(u)‖2if (условие 1)=истина,⋮    (17)arg minu ‖eN(u)‖2if (условие N)=true.

Общий : Все датчики контролируют робот во время работы. Распространенным способом является использование вложенных циклов управления, как показано на рис. 3 (для совместного управления зрением/сенсорным управлением). Исследователи использовали не более двух циклов, обозначенных или для внешнего и и для внутреннего цикла:

. u=arg minu ||ei(u,uo)||2    (18)    такие, что uo=arg minuo ||eo(uo)||2.

На примере рисунка 3: u = x , uo = x ∙ r, e 9 o = e v Применение (3) и E I = e t применяя (8).

Гибрид : датчики действуют одновременно, но по разным осям предопределенной декартовой системы координат (Baeten et al., 2003). Направления выбираются бинарными диагональными матрицами S j , j = 1, …, N с размерностью пространства задач и такими, что ∑j=1NS=I:

u=arg minu ||∑j=1NSjej(u)||2.(19)

Чтобы выразить все e j в одном кадре задачи, следует применить  BVA и/или  BVA⊤. Обратите внимание на аналогию между (19) и гибридной структурой управления положением/силой (7).

Рисунок 3 . Наиболее распространенная схема для общего управления зрением / касанием (допуском) , используемая в Morel et al. (1998), Аграванте и др. (2013, 2014). Цель состоит в том, чтобы получить желаемые визуальные характеристики s * и ключ h * на основе текущего изображения I и ключ h .Внешний контур визуального сервопривода , основанный на ошибке (3), выводит опорную скорость x∙r, которая затем деформируется внутренним контуром управления проводимостью на основе ошибки (8), чтобы получить желаемое положение робота x .

Мы будем использовать эту классификацию для характеристики работ, рассмотренных в оставшейся части этого раздела.

4.1. Торговый контроль

В документе (Cherubini et al., 2016) представлена ​​производственная ячейка робота-человека для совместной сборки автомобильных соединений.Подход (торгуемый зрение/осязание ) может управлять физическим контактом между роботом и человеком, а также между роботом и окружающей средой посредством контроля допуска (8). Зрение вступало в действие в опасных ситуациях, вызывая аварийные остановки. Состояние переключения определялось положением человека относительно робота.

В Okuno et al. (2001, 2004), проданный видео/аудиоконтроллер позволил мобильному роботу использовать локализацию источника звука для визуального контроля.Голова робота будет автоматически поворачиваться в предполагаемом направлении говорящего человека, а затем визуально отслеживать его/ее. Условие переключения состоит в том, что источник звука виден. Аудиозадача эквивалентна регулировке τ до 0 или ρ до 1, как обсуждалось в разделе 3.4. Пейпер (Hornstein et al., 2006) представил еще один проданный контроллер видео/аудио для головы робота iCub для локализации человека, говорящего. Этот метод строил аудио-моторные карты и интегрировал визуальную обратную связь для обновления карты.Опять же, переключение условия заключается в том, что лицо говорящего видно. В Чан и соавт. (2012), другой проданный контроллер видео/аудио был развернут на мобильном роботе, чтобы вести его к неизвестному источнику звука; переключение условия определяется порогом по фронтальной ошибке локализации.

Авторы Papageorgiou et al. (2014) представили мобильного помощника для людей с нарушениями ходьбы. Робот был оснащен: двумя датчиками-гаечными ключами для измерения физического взаимодействия с человеком, набором микрофонов для звуковых команд, лазерными датчиками для обнаружения препятствий и камерой RGB-D для оценки состояния пользователей.Его контроллер интегрировал аудио, прикосновение, зрение и расстояние условным образом, с переключением условий , определяемых уровнем, основанным на знаниях.

В работе (Navarro et al., 2014) представлена ​​стратегия манипулирования объектами, объединяющая расстояние (емкостные датчики приближения) и прикосновение (тактильные датчики). Хотя этот метод явно не учитывает людей, его можно применять для совместной работы человека и робота, поскольку датчики приближения могут обнаруживать людей, если зрение закрыто.Переключение состояния между двумя режимами представляет собой контакт с объектом.

Другим примером обмена контролем — здесь звук/расстояние — является Huang et al. (1999), в котором представлен метод направления мобильного робота к скрытым источникам звука с помощью всенаправленного массива микрофонов. Контроллер переключился на обход препятствий на основе ультразвука в присутствии людей/объектов. Обнаружение близлежащего препятствия является переключением условия .

4.2. Общий контроль

В приложениях, где робот и окружающая среда/человек находятся в постоянном контакте (например, совместная транспортировка объектов), предпочтительнее совместное управление. Давайте сначала рассмотрим контроллер-первопроходец (Morel et al., 1998), который полагался на совместное зрение/осязание , как показано на рисунке 3; Морель и др. (1998) рассмотрели дистанционно управляемую сборку штифта в отверстии, поместив визуальную петлю вне силовой петли. Эталонная траектория x∙r, выдаваемая визуальным сервоприводом, была деформирована при наличии контакта контроллером допуска, чтобы получить команду положения робота x .Человеческое взаимодействие в данной работе не рассматривалось.

Авторы Natale et al. (2002) оценили сенсомоторные реакции на управление головкой робота с функцией панорамирования и наклона с общей визуальной/аудио обратной связью от людей. Они предполагали локальные линейные отношения между движениями робота и показателями ITD/ILD. В результате получился более простой контроллер, чем представленный в разделе 3.4. Схема аналогична рис. 3, с внешним контуром видения , генерирующим эталонное движение, и звуком , модифицирующим его.

4.3. Гибридное управление

Помарес и др. (2011) предложили гибридный контроллер зрения/сенсорного управления для захвата объектов с помощью манипулятора робота, оснащенного рукой. Визуальная обратная связь заставляет активную камеру (установленную на наконечнике робота) наблюдать за объектом и обнаруживать людей, которых следует избегать, в то время как сенсорная обратная связь перемещает пальцы, чтобы схватить объект. Авторы определили матрицу S в (7) для независимого управления рукой и пальцами с помощью соответствующего датчика.

В Chatelain et al.(2017) гибридная схема управляла ультразвуковым датчиком при контакте с животом пациента. Цель состояла в том, чтобы центрировать поражения на ультразвуковом изображении, наблюдаемом хирургом. Зонд перемещали, проецируя через S , касание и зрение (из ультразвукового изображения) задачи в ортогональных направлениях.

4.4. Другие схемы управления

Некоторые работы строго не соответствуют приведенной выше классификации. Они рассмотрены ниже.

Авторы Agravante et al.(2013, 2014) объединили зрение и осязание для решения проблемы совместной переноски стола человеком и гуманоидом. Стол должен оставаться ровным, чтобы предметы с него не упали. Зрение управляло наклоном стола, а обмен силами с человеком заставлял робота следовать его намерениям. Подход совместно используется с визуальным сервоприводом во внешнем контуре управления допуском (рис. 3), чтобы сделать все степенями свободы совместимыми. Однако это также гибрид , так как некоторые степени свободы контролируются только с допуском.В частности, зрение регулировало только высоту стола у Agravante et al. (2013), а высота стола и угол наклона у Agravante et al. (2014).

Работы (Cherubini and Chaumette, 2013; Cherubini et al., 2014) объединили зрение и расстояние , чтобы гарантировать обход препятствий на основе лидара во время навигации с помощью камеры. Следуя заранее заданному пути, робот должен избегать препятствий, которых раньше не было. Между тем, он перемещает угол панорамирования камеры, чтобы сохранить видимость сцены.Здесь матрица выбора в (19) представляла собой скалярную функцию S ∈ [0, 1], зависящую от времени до столкновения. В безопасном контексте ( S = 0) робот следовал заданному пути, а камера смотрела вперед. В небезопасном контексте ( S = 1) робот обошел препятствия. Следовательно, схема представляет собой гибрид , когда S = 0 или S = 1 (т. е. зрение и расстояние действуют на независимые компоненты вектора задачи), и разделяет , когда S ∈ (0, 1) .

В Dean-Leon et al. (2016), измерения близости ( расстояние ) и тактильные ( касание ) измерения контролировали руку робота в сценарии pHRI, чтобы избежать препятствий или — когда контакт неизбежен — для создания податливого поведения. Структура линейно объединила два датчика и подала этот сигнал на внутренний контур управления, подобный проводимости (как в общей схеме на рис. 3). Поскольку принцип работы обоих органов чувств был взаимодополняющим (одно требует контакта, а другое нет), интеграцию также можно рассматривать как обмен на .

Авторы Cherubini et al. (2015) позволили роботу адаптироваться к изменениям в поведении человека во время совместной задачи по завинчиванию человека и робота. В отличие от классического гибридного управления зрением, касанием и положением, их схема обеспечивала плавные переходы за счет взвешенных комбинаций задач. Робот может выполнять задачи Vision и Force либо исключительно с разной глубиной резкости (гибридный подход ), либо одновременно (подход с общим ).

5. Классификация работ и обсуждение

В этом разделе мы используем пять критериев для классификации всех рассмотренных статей, в которых применяется сенсорное управление для совместных роботов. Затем эта таксономия служит источником вдохновения для последующего обсуждения вариантов дизайна, ограничений и будущих проблем.

Всего мы ссылаемся на 45 пересмотренных выше статей. К ним относятся работы только с одним датчиком, рассмотренные в разделе 3 (Maeda et al., 2001; Kumon et al., 2003, 2005; Де Сантис и др., 2007 г.; Дюна и др., 2008 г.; Суфи Эрден и Томияма, 2010 г.; Суфи Эрден и Марич, 2011 г.; Цуй и др., 2011; Басси и др., 2012 г.; Флакко и др., 2012; Юссеф и др., 2012 г.; Фикучелло и др., 2013 г.; Шлегл и др., 2013; Агустинос и др., 2014; Баумейер и др., 2015 г.; Гридсет и др., 2015, 2016; Magassouba et al., 2015, 2016a,b,c; Ван и др., 2015 г.; Баузано и др., 2016; Кай и др., 2016; Лебуте и др., 2016; Нараянан и др., 2016; Бергнер и др., 2017; Кортезао и Доминики, 2017 г.; Дин-Леон и др., 2017) и те, которые объединяют несколько датчиков, обсуждаемых в разделе 4 (Huang et al., 1999; Okuno et al., 2001, 2004; Natale et al., 2002; Hornstein et al., 2006; Pomares et al., 2011; Chan et al., 2012; Cherubini and Chaumette, 2013; Cherubini et al., 2014, 2015, 2016; Navarro et al., 2014; Papageorgiou et al., 2014; Dean-Leon et al., 2016; Chatelain и др., 2017). Пять критериев: датчик(и), метод интеграции (при использовании нескольких датчиков), цель управления, целевой сектор и платформа робота.В табл. 1 мы указываем эти характеристики для каждой бумаги. Затем мы сосредоточимся на каждой характеристике в таблицах 2–5.

Таблица 1 . Классификация всех документов по четырем критериям: смысл(ы), используемые роботом, цель контроллера, целевой сектор и тип робота.

Таблица 2 . Классификация по датчикам.

Таблица 2 классифицирует бумагу в соответствии с датчиком/датчиками. Столбец моно указывает бумаги, полагающиеся только на один датчик.Для остальных мы указываем интеграционный подход (см. раздел 4). Обратите внимание, что зрение (само по себе или нет) на сегодняшний день является самым популярным чувством, используемым в 22 статьях. Это неудивительно, поскольку даже для людей зрение обеспечивает богатейшую перцептивную информацию для структурирования мира и выполнения движений (Хоффман, 1998). Прикосновение является вторым наиболее часто используемым датчиком (18 статей) и основным в pHRI, поскольку это единственный из четырех, который можно использовать непосредственно для модуляции контакта.

Также обратите внимание, что, кроме Papageorgiou et al.(2014), ни одна статья не содержит более двух датчиков. Учитывая широкую доступность датчиков и недавний прогресс в вычислительной мощности, это, вероятно, связано со сложностью разработки структуры, способной управлять такими разнообразными и обширными данными. Другой причиной может быть предполагаемая (но спорная) избыточность трех бесконтактных органов чувств, которая смещается в сторону зрения, учитывая его распространение и популярность (также с точки зрения программного обеспечения). Прикосновение — единственный измерительный контакт датчика — незаменимо.Это также может быть причиной того, что при объединении двух сенсоров исследователи обычно выбирают зрение + осязание (7 из 17 статей). Наиболее популярным среди трех методов интеграции является traded control , вероятно, потому, что его проще всего настроить. Однако в последние годы наблюдается растущий интерес к комбинации совместно используемого и гибридного , которая гарантирует хорошие свойства с точки зрения плавности управления.

Неэксплуатируемое приложение общего управления представляет собой комбинацию зрения и расстояния (датчики приближения) для предотвращения столкновений с людьми.Это можно сформулировать, как показано на рисунке 3, заменив ошибку управления касанием e t на ошибку управления расстоянием, подобную адмиттансу:

ed=-(d-d*)+M(x¨-x∙r)+B(x∙-x∙r)+K(x-xr),    (20)

, где d и d * представляют собой измеренное и желаемое расстояние до препятствий. При таком подходе робот может стабилизироваться на заданном «безопасном» расстоянии от препятствия, либо уйти от него.

По мнению авторов, ни один датчик(и) или (при необходимости) метод интеграции не являются лучшими, и разработчик должен выбирать в соответствии с поставленной задачей.Для этого природа и эволюция могут быть чрезвычайно вдохновляющими, но технологические ограничения (например, доступность аппаратного и программного обеспечения) также должны учитываться в соответствии с золотым правилом инженерии: «Чем проще, тем лучше».

В таблице 3 бумаги классифицируются в соответствии с контрольной задачей . В таблице мы также применяем таксономию слоев pHRI, введенную De Luca and Flacco (2012) и упомянутую во введении: безопасность, сосуществование, сотрудничество . Работы, посвященные предотвращению столкновений, адресуют , безопасность , и работы, в которых робот воздействует на пассивных людей, адресуют сосуществование .Для слоя сотрудничества мы выделяем два основных класса работ. Во-первых, те, в которых человек руководил роботом (бесконтактно, с прямым контактом или с дистанционным физическим контактом, как при дистанционном управлении), затем те, где они сотрудничали (например, при сборке деталей или переноске предметов). Идея (также в соответствии с De Luca and Flacco, 2012) заключается в том, что нижние строки в таблице обычно требуют более высоких когнитивных способностей (например, лучшего моделирования окружающей среды и задач). Некоторые работы, особенно в области медицинской робототехники (Agustinos et al., 2014; Баузано и др., 2016; Chatelain et al., 2017) охватывают как сосуществование, так и сотрудничество, поскольку человек направляет робота на другого человека. Интересно, что чувства появляются в таблице с тенденцией, аналогичной биологии. Расстояние является основополагающим для предотвращения столкновений, когда человек находится далеко, и его роль во взаимодействии является основной (он воспринимается в основном как препятствие). Затем аудио используется для бесконтактного управления. Поскольку человек и робот становятся ближе, touch берет на себя роль audio .Как упоминалось выше, зрение представляет собой поперечное чувство, способное охватывать большинство диапазонов расстояний. Тем не менее, когда контакт присутствует (т. е. в четырех нижних строках), он систематически дополняется прикосновением — популярное сочетание, которое также показано в таблице 2 и обсуждалось выше.

Таблица 3 . Классификация на основе цели контроля с соответствующим уровнем pHRI, предложенная De Luca and Flacco (2012) (в скобках).

Таблица 4 классифицирует бумаги по целевому (или потенциальному ) сектору.Мы предлагаем три сектора: Производство, Медицина и Сервис . Производство — историческая отрасль робототехники; приложения включают в себя: производство (сборка, сварка, сборка), транспорт (автономные управляемые транспортные средства, логистика) и строительство (перевозка материалов и кирпичей). Медицинская категория стала очень популярной в последние годы, с приложениями, охватывающими роботизированную хирургию (хирургические захваты и манипуляции с иглами), диагностику (позиционирование ультразвуковых датчиков; Tirindelli et al., 2020 или эндоскопы), и помощь (интеллектуальные инвалидные коляски, приспособления для кормления и ходьбы). Сектор услуг, по мнению авторов, имеет наибольший потенциал для роста в ближайшие годы. Приложения включают общение (уход за пожилыми людьми и детьми), домашнее хозяйство (уборка, извлечение предметов), личное (партнеры по чату, телеприсутствие). Таблица показывает, что все четыре сенсора были развернуты во всех трех секторах. Единственным исключением является прослушивание , которое не используется в приложениях production , вероятно, из-за шума, характерного для промышленных сред.

Таблица 4 . Классификация по целевым/потенциальным секторам.

Наконец, в Таблице 5 представлена ​​классификация на основе роботизированной платформы. Мы можем видеть, что (что неудивительно) в большинстве работ используется фиксированная база и рычаги . Вторыми по используемости платформами здесь являются колесные роботы . Затем следует категория гуманоидов , которая относится к роботам с антропоморфным дизайном (двумя руками и двуногими способностями к передвижению). Наконец, мы рассматриваем головы роботов , которые используются исключительно для управления на основе звука.В то время как головы роботов обычно используются для отслеживания лица в Социальное взаимодействие человека и робота , такие работы не рассматриваются в этом обзоре, поскольку они обычно не связаны с контактом.

Таблица 5 . Классификация по типу платформы робота.

6. Выводы

В этой работе представлен систематический обзор сенсорных контроллеров, которые обеспечивают сотрудничество и/или взаимодействие между людьми и роботами. Мы рассмотрели четыре чувства: зрение, осязание, слух и расстояние.Во-первых, мы представляем аналогичную учебному пособию общую формулировку управления на основе датчиков (Navarro-Alarcon et al., 2020), которую мы реализуем для визуального следящего, сенсорного управления, слухового следящего управления и управления на основе расстояния при рассмотрении репрезентативных статей. Далее, с той же формулировкой, мы моделируем методы, объединяющие несколько датчиков, снова обсуждая связанные работы. Наконец, мы классифицируем изученную литературу в соответствии с: используемым смыслом (-ами), методом интеграции, целью управления, целевым приложением и платформой.

Хотя зрение и осязание ( проприоцептивная сила , а не такт ) в настоящее время становятся наиболее популярными чувствами коллаборативных роботов, появление дешевых, точных и легко интегрируемых тактильных, дистанционных и звуковых датчиков открывает большие возможности для будущее. Как правило, мы считаем, что шкуры роботов (например, на руках и кистях, Guadarrama-Olvera et al., 2019; Navarro et al., 2020) упростят взаимодействие, расширив возможности для сотрудничества человека и робота.Крайне важно, чтобы исследователи разработали соответствующие инструменты для этого. Обратная связь расстояние/близость обещает полностью воспринимать человека, работающего рядом с роботом (чего не может сделать монокулярное зрение). Звуковая обратная связь является ключом к разработке роботизированных голов, которые могут естественным образом взаимодействовать с человеческими динамиками.

Наконец, необходимо решить некоторые открытые проблемы, чтобы разработать надежные контроллеры для реальных приложений. Например, использование ограничений задачи недостаточно изучено при интеграции нескольких датчиков.Кроме того, трудности с получением моделей, описывающих и прогнозирующих поведение человека, затрудняют выполнение совместных задач человека и робота. Использование мультимодальных данных, таких как камеры RGB-D с несколькими датчиками приближения, может быть интересным решением этой проблемы обнаружения и оценки движения человека. Необходимо провести дополнительные исследования в этом направлении.

Заявление о доступности данных

Оригинальные вклады, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительные материалы, дальнейшие запросы можно направлять соответствующим авторам.

Вклад авторов

AC задумал исследование и подготовил рукопись. DN-A пересмотрел статью. Оба автора внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Исследование, представленное в этой статье, было проведено в рамках проекта SOPHIA, который получил финансирование от исследовательской и инновационной программы Horizon 2020 Европейского Союза в соответствии с Соглашением о гранте № 871237.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

Ссылки

Абдеррахман З., Ганеш Г., Кронье А. и Черубини А. (2018). Тактильное обучение с нулевым выстрелом: распознавание объектов, к которым раньше никто не прикасался. Робот. Автон. Сист . 105, 11–25. doi: 10.1016/j.robot.2018.03.002

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аграванте, Д. Дж., Черубини, А., Бюсси, А., Гергондет, П., и Хеддар, А. (2014). «Совместное ношение человека и гуманоида с использованием зрения и тактильных ощущений», в IEEE Int.конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA . doi: 10.1109/ICRA.2014.67

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аграванте, Д. Дж., Черубини, А., Бюсси, А., и Хеддар, А. (2013). «Совместный тактильный стол человека и гуманоида, несущий задачу со стабилизацией высоты с помощью зрения», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS . doi: 10.1109/IROS.2013.6697019

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Агустинос А., Вольф Р., Лонг, Дж. А., Синкин, П., и Ворос, С. (2014). «Визуальное слежение за держателем роботизированного эндоскопа на основе отслеживания хирургического инструмента», в IEEE RAS/EMBS Int. конф. по биомедицинской робототехнике и биомехатронике , 13–18. doi: 10.1109/BIOROB.2014.6

4

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аджудани А., Занчеттин А. М., Ивальди С., Альбу-Шеффер А., Косуге К. и Хатиб О. (2017). Прогресс и перспективы сотрудничества человека и робота. Автон. Роботы 42, 957–975.doi: 10.1007/s10514-017-9677-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аргалл, Б.Д., и Биллард, А.Г. (2010). Обзор тактильных взаимодействий человека и робота. Робот. Автон. Сист . 58, 1159–1176. doi: 10.1016/j.robot.2010.07.002

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Азизян М., Хошнам М., Наджмаи Н. и Патель Р. В. (2014). Визуальное обслуживание в медицинской робототехнике: обзор. Часть I: методы и приложения эндоскопической и прямой визуализации. Междунар. Дж. Мед. Робот . 10, 263–274. doi: 10.1002/rcs.1531

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Баетен, Дж., Бруйнинкс, Х., и Де Шуттер, Дж. (2003). Интегрированное роботизированное обслуживание зрения/силы в формализме рамки задачи. Междунар. Дж. Робот. Рез . 22, 941–954. дои: 10.1177/0278364

210010

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Баумейер, Дж., Вейрес, П., Миоссек, С., Новалес, К., Пуассон, Г. и Пино, С.(2015). «Роботизированная совместная манипуляция с контролем доступа с 6 степенями свободы: применение для позиционирования пациента в протонной терапии», в IEEE Int. Работа. по передовой робототехнике и ее социальному влиянию , 1–6. doi: 10.1109/ARSO.2015.7428220

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Баузано, Э., Эстебанес, Б., Гарсия-Моралес, И., и Муньос, В.Ф. (2016). Совместная система человек-робот для шовных процедур HALS. IEEE сист. Дж . 10, 957–966. doi: 10.1109/JSYST.2014.2299559

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бергнер, Ф., Дин-Леон, Э., и Ченг, Г. (2017). «Эффективное управляемое событиями реактивное управление для крупномасштабной оболочки робота», в IEEE Int. конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA , 394–400. doi: 10.1109/ICRA.2017.7989051

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бертоз, А. (2002). Чувство движения мозга . Издательство Гарвардского университета.

Академия Google

Бикки, А., Пешкин, М., и Колгейт, Дж. (2008). Безопасность физического взаимодействия человека с роботом .Справочник Springer по робототехнике. дои: 10.1007/978-3-540-30301-5_58

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бюсси, А., Хеддар, А., Кронье, А., и Кит, Ф. (2012). «Пример транспортировки тактильных совместных объектов человека и гуманоида», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 3633–3638. doi: 10.1109/IROS.2012.6385921

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кай, К., Сомани, Н., и Нолл, А. (2016). Ортогональные функции изображения для визуального отслеживания манипулятора с 6 степенями свободы с некалиброванными стереокамерами. IEEE Trans. Робот . 32, 452–461. doi: 10.1109/TRO.2016.2535443

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шателен, П., Крупа, А., и Наваб, Н. (2017). Уверенное управление ультразвуковым датчиком. IEEE Trans. Робот . 33, 1410–1424. doi: 10.1109/TRO.2017.2723618

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шометт, Ф., и Хатчинсон, С. (2006). Визуальное сервоуправление, часть I: основные подходы. Робот IEEE. автомат.Маг . 13, 82–90. doi: 10.1109/MRA.2006.250573

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Керубини, А., и Шометт, Ф. (2013). Визуальная навигация мобильного робота с лазерным предотвращением столкновений. Междунар. Дж. Робот. Рез . 32, 189–209. дои: 10.1177/0278364

0413

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Керубини, А., Пассама, Р., Кронье, А., Ласниер, А., и Фрайсс, П. (2016). Совместное производство с физическим взаимодействием человека и робота. Робот. вычисл. интегр. Производство . 40, 1–13. doi: 10.1016/j.rcim.2015.12.007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Керубини, А., Пассама, Р., Фрайсс, П., и Кронье, А. (2015). Единая мультимодальная структура управления взаимодействием человека и робота. Робот. Автон. Сист . 70, 106–115. doi: 10.1016/j.robot.2015.03.002

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Керубини А., Шпиндлер Ф. и Шометт Ф. (2014). Автономная визуальная навигация и обход движущихся препятствий с помощью лазера. IEEE Trans. Междунар. Транспорт. Сист . 15, 2101–2110. doi: 10.1109/TITS.2014.2308977

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Колгейт Дж., Ваннасуфпразит В. и Пешкин М. (1996). «Коботы: роботы для совместной работы с людьми-операторами», в Proc ASME Dynamic Systems and Control Division, Vol. 58 , 433–439.

Академия Google

Кортезао, Р., и Доминичи, М. (2017). Управление силой робота на бьющемся сердце. IEEE/ASME Trans.Мехатрон . 22, 1736–1743 гг. doi: 10.1109/ТМЕЧ.2017.2696259

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дэвисон, Э., и Голденберг, А. (1975). Надежное управление общей проблемой сервомеханизма: сервокомпенсатор. Протокол МФБ . 8, 231–239. дои: 10.1016/S1474-6670(17)67744-9

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Де Лука, А., и Флакко, Ф. (2012). «Интегрированный контроль для pHRI: предотвращение столкновений, обнаружение, реакция и сотрудничество», в IEEE RAS/EMBS Int.конф. по биомедицинской робототехнике и биомехатронике, BIOROB . doi: 10.1109/BioRob.2012.62

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Де Сантис, А., Липпиелло, В., Сицилиано, Б., и Виллани, Л. (2007). Управление взаимодействием человека и робота с помощью силы и зрения. Доп. Теория управления. Заявка . 353, 51–70. дои: 10.1007/978-3-540-70701-1_3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дин-Леон, Э., Бергнер, Ф., Рамирес-Амаро, К., и Ченг, Г.(2016). «От мультимодальных тактильных сигналов к совместимому управлению», в IEEE-RAS Int. конф. о роботах-гуманоидах , 892–898. дои: 10.1109/ГУМАНОИДЫ.2016.7803378

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дин-Леон, Э., Пирс, Б., Бергнер, Ф., Миттендорфер, П., Рамирес-Амаро, К., Бургер, В., и другие. (2017). «TOMM: Тактильный всенаправленный мобильный манипулятор», в IEEE Int. конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA , 2441–2447. doi: 10.1109/ICRA.2017.7989284

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дель Прете, А., Denei, S., Natale, L., Mastrogiovanni, F., Nori, F., Cannata, G., et al. (2011). «Пространственная калибровка кожи с использованием измерений силы/крутящего момента», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам . doi: 10.1109/IROS.2011.6094896

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дюна, К., Ремазейль, А., Маршан, Э., и Леру, К. (2008). «Захватывание неизвестных объектов на основе зрения для повышения автономности людей с ограниченными возможностями», в Robotics: Science and Systems .

Академия Google

Фикучелло Ф., Романо А., Виллани Л. и Сицилиано Б. (2013). «Декартово управление импедансом дублирующих манипуляторов для совместного манипулирования человеком и роботом», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS . doi: 10.1109/IROS.2014.6942847

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Флакко Ф., Крогер Т., Де Лука А. и Хатиб О. (2012). «Космический подход к предотвращению столкновений человека и робота», в IEEE Int.конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA . doi: 10.1109/ICRA.2012.6225245

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гао, Б., Ли, Х., Ли, В., и Сунь, Ф. (2016). Трехмерное отслеживание химического шлейфа в стиле мотылька и стратегия адаптивного управления шагами. Адаптировать. Поведение . 24, 52–65. дои: 10.1177/1059712315623998

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гёгер, Д., Бланкерц, М., и Верн, Х. (2010). Тактильный датчик приближения. Датчики IEEE 589–594.

Академия Google

Гридсет, М., Херткорн, К., и Ягерсанд, М. (2015). «Визуальное слежение для повышения производительности роботизированного захвата», в Conf. на Computer and Robot Vision , 245–252. doi: 10.1109/CRV.2015.39

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гридсет, М., Рамирес, О., Кинтеро, К.П., и Ягерсанд, М. (2016). «Vita: интерфейс спецификации визуальных задач для управления неоткалиброванным визуальным сервоприводом», в IEEE Int.конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA . doi: 10.1109/ICRA.2016.7487521

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гвадаррама-Ольвера, Дж. Р., Дин-Леон, Э., Бергнер, Ф., и Ченг, Г. (2019). Податливость тела под давлением с использованием кожи робота. Робот IEEE. автомат. Письмо . 4, 4418–4423. doi: 10.1109/LRA.2019.2

4

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ха, Д., Сунь, К., Су, К., Ван, Х., Ли, Х., Сюй, Н., и др. (2015). Последние достижения в области электронного языка и биоэлектронного языка как датчиков вкуса. Датчики Актив. Часть B 207, 1136–1146. doi: 10.1016/j.snb.2014.09.077

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хаддадин, С., Де Лука, А., и Альбу-Шеффер, А. (2017). Столкновения роботов: обзор обнаружения, изоляции и идентификации. IEEE Trans. Робот . 33, 1292–1312. doi: 10.1109/TRO.2017.2723903

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хоффман, Д. (1998). Визуальный интеллект: как мы создаем то, что видим .WW Нортон и компания.

Академия Google

Хоган, Н. (1985). Контроль импеданса: подход к манипуляции: части I-III. ASME J. Дин. Сист. Мера. Контроль 107, 1–24. дои: 10.1115/1.3140701

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хорнштейн, Дж., Лопес, М., Сантос-Виктор, Дж., и Ласерда, Ф. (2006). «Локализация звука для роботов-гуманоидов — построение аудио-моторных карт на основе HRTF», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 1170–1176.doi: 10.1109/IROS.2006.281849

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хуанг Дж., Супаонгпрапа Т., Теракура И., Ван Ф., Ониши Н. и Суги Н. (1999). Система локализации звука на основе моделей и ее применение для навигации роботов. Робот. Автон. Сист . 27, 199–209. дои: 10.1016/S0921-8890(99)00002-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ИСО 13482:2014 (2014). Роботы и робототехнические устройства. Требования безопасности к роботам для личной гигиены .Технический отчет, Международная организация по стандартизации, Женева.

Реферат PubMed | Академия Google

Хатиб, О. (1985). «Обход препятствий в реальном времени для манипуляторов и мобильных роботов», в IEEE Int. конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA . doi: 10.1109/РОБОТ.1985.1087247

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кобаяши Ю., Хабара М., Икезазки Х., Чен Р., Найто Ю. и Токо К. (2010). Усовершенствованные датчики вкуса на основе искусственных липидов с глобальной селективностью к основным вкусовым качествам и высокой корреляцией с сенсорными оценками. Датчики 10, 3411–3443. doi: 10.3390/s100403411

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ковадло Г. и Рассел Р. А. (2008). Локализация запаха робота: таксономия и обзор. Междунар. Дж. Робот. Рез . 27, 869–894. дои: 10.1177/02783645118

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кумон М., Симода Т., Козава Р., Мизумото И. и Иваи З. (2005). «Аудио сервопривод для роботизированных систем с ушными раковинами», в IEEE/RSJ Int.конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 1881–1886. doi: 10.1109/IROS.2005.1545092

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кумон М., Сугавара Т., Миике К., Мизумото И. и Иваи З. (2003). «Адаптивный звуковой сервопривод для многоскоростных роботизированных систем», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам , IROS, Vol. 1, 182–187. doi: 10.1109/IROS.2003.1250625

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ла Валле, С. М. (2006). Алгоритмы планирования . Издательство Кембриджского университета.

Академия Google

Лебуте, К., Дин-Леон, Э., и Ченг, Г. (2016). «Тактильное соответствие иерархическому распространению силы для всенаправленных мобильных манипуляторов», в IEEE-RAS Int. конф. на роботах-гуманоидах . дои: 10.1109/ГУМАНОИДЫ.2016.7803383

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ли, К., Шурман, К., Хашке, Р., и Риттер, Х. (2013). «Структура управления для тактильного сервопривода», в Robotics: Science and Systems (RSS) .doi: 10.15607/RSS.2013.IX.045

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Лин, Ч. Х., Фишел, Дж. А., и Леб, Г. Э. (2013). Оценка точки контакта, силы и крутящего момента в биомиметическом тактильном датчике с деформируемой кожей . Технический отчет, ООО «СинТач».

Академия Google

Маеда Ю., Хара Т. и Араи Т. (2001). «Совместная работа человека и робота с оценкой движения», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , Vol.4, 2240–2245. doi: 10.1109/IROS.2001.976403

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Магассуба, А., Бертен, Н., и Шометт, Ф. (2015). «Управление на основе звука с двумя микрофонами», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 5568–5573. doi: 10.1109/IROS.2015.7354166

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Магассуба, А., Бертен, Н., и Шометт, Ф. (2016a). «Управление роботом на основе звука по межканальной разнице уровней и абсолютной звуковой энергии», в IEEE/RSJ Int.конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 1992–1999 гг. doi: 10.1109/IROS.2016.7759314

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Магассуба, А., Бертен, Н., и Шометт, Ф. (2016b). «Бинауральное слуховое взаимодействие без HRTF для роботов-гуманоидов: подход к управлению на основе датчиков», в See, Touch, and Hear: 2nd Workshop on Multimodal Sensor-based Robot Control for HRI and Soft Manipulation, IROS .

Академия Google

Магассуба, А., Бертин Н. и Шометт Ф. (2016c). «Первые применения звукового управления мобильным роботом, оснащенным двумя микрофонами», в IEEE Int. конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA , 2557–2562. doi: 10.1109/ICRA.2016.7487411

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Морель Г., Малис Э. и Буде С. (1998). «Комбинация визуального и силового контроля на основе импеданса», в IEEE Int. конф. по робототехнике и автоматизации, ICRA, Vol. 2 , 1743–1748 гг. дои: 10.1109/РОБОТ.1998.677418

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Накадай К., Накадзима Х., Мурасе М., Кайдзири С., Ямада К., Накамура Т. и др. (2006). «Надежное отслеживание нескольких источников звука за счет пространственной интеграции массивов комнатных и роботизированных микрофонов», в IEEE Int. конф. по акустике обработки речи и сигналов . doi: 10.1109/ICASSP.2006.1661122

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Нараянан К.В., Пасто Ф., Маршал М., Крупа, А., и Бабель, М. (2016). Адаптивная помощь на основе зрения и тактильные подсказки для безопасного следования по коридору для инвалидных колясок. Вычисл. Вис. Изображение Понимание. 149, 171–185. doi: 10.1016/j.cviu.2016.02.008

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Натале Л., Метта Г. и Сандини Г. (2002). Развитие слухо-вызванных рефлексов: интеграция зрительно-акустических сигналов в бинокулярную голову. Робот. Автон. Сист . 39, 87–106. doi: 10.1016/S0921-8890(02)00174-4

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Натале, Л.и Торрес-Хара, Э. (2006). «Чувствительный подход к схватыванию», в Proc. 6-го межд. Семинар по эпигенетической робототехнике .

Академия Google

Наварро, С.Э., Нагельс, С., Алаги, Х., Фаллер, Л., Гоури, О., Моралес-Бизе, Т., и соавт. (2020). Основанный на модели подход слияния датчиков для оценки силы и формы в мягкой робототехнике. Робот IEEE. автомат. Письмо . 5, 5621–5628. doi: 10.1109/LRA.2020.3008120

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Наварро, С.Э., Шонерт М., Хайн Б. и Вёрн Х. (2014). «6D сервопривод приближения для предварительного формирования и тактильного исследования с использованием емкостных тактильных датчиков приближения», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS .

Академия Google

Наварро-Аларкон, Д., Ци, Дж., Чжу, Дж., и Черубини, А. (2020). Устойчивый по Ляпунову адаптивный метод аппроксимации сенсомоторных моделей для сенсорного управления. Фронт. Нейроробот . 14:59. doi: 10.3389/fnbot.2020.00059

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Нельсон, Б.Дж., и Хосла, П.К. (1996). Разрешимость силы и зрения для ассимиляции разрозненной сенсорной обратной связи. IEEE Trans. Робот. Автомат . 12, 714–731. дои: 10.1109/70.538976

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Нельсон, Б.Дж., Морроу, Дж.Д., и Хосла, П.К. (1995). «Улучшенный контроль силы за счет визуального следящего управления», в Proc. Американской контрольной конференции, Vol.1 , 380–386. doi: 10.1109/ACC.1995.529274

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Нокедал, Дж., и Райт, С. (2000). Численная оптимизация . Серия Springer по исследованию операций и финансовому инжинирингу. дои: 10.1007/b98874

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Окуно Х.Г., Накадай К., Хидай К.И., Мидзогути Х. и Китано Х. (2001). «Взаимодействие человека и робота посредством слухового и визуального отслеживания нескольких говорящих в режиме реального времени», в IEEE/RSJ Int.конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS, Vol. 3, 1402–1409. doi: 10.1109/IROS.2001.977177

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Окуно Х.Г., Накадай К., Лоренс Т. и Китано Х. (2004). Звуковое и визуальное сопровождение робота-гуманоида. Заяв. Интел . 20, 253–266. doi: 10.1023/B:APIN.0000021417.62541.e0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Папагеоргиу, С. С., Цафестас, К. С., Марагос, П., Павлакос, Г., Чалвацаки, Г., Moustris, G., et al. (2014). «Достижения в области интеллектуального робота, помогающего передвижению, интегрирующего мультимодальную сенсорную обработку», в Universal Access in Human-Computer Interaction. Старение и вспомогательные среды (Springer International Publishing), 692–703. дои: 10.1007/978-3-319-07446-7_66

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Пассенберг, К., Пир, А., и Басс, М. (2010). Обзор контроллеров, адаптированных к среде, оператору и задачам, для систем телеуправления. Мехатроника 20, 787–801. doi: 10.1016/j.mechatronics.2010.04.005

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Фоха, С. (2014). Машинное восприятие и обучение: грандиозная задача: ситуационный интеллект с использованием кросс-сенсорного слияния. Фронт. Робот . ИИ 1:7. doi: 10.3389/frobt.2014.00007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Помарес, Дж., Переа, И., Гарсия, Г.Дж., Хара, К.А., Корралес, Дж.А., и Торрес, Ф. (2011). Мультисенсорное гибридное управление для роботизированных манипуляций в рабочих пространствах человека и робота. Датчики 11, 9839–9862. doi: 10.3390/s111009839

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Проске, У., и Гандевиа, С.К. (2012). Проприоцептивные чувства: их роль в передаче сигналов о форме тела, положении тела и движении, а также мышечной силе. Физиол. Версия . 92, 1651–1697. doi: 10.1152/physrev.00048.2011

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Рахбар Ф., Марджови А., Киблер П. и Мартиноли А.(2017). «Трехмерная биотехнологическая локализация источника запаха и ее проверка в реальных условиях окружающей среды», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 3983–3989. doi: 10.1109/IROS.2017.8206252

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Райберт, М. Х., и Крейг, Дж. Дж. (1981). Гибридное управление положением/силой манипуляторов. ASME J. Дин. Сист. Изм. Контроль 126–133. дои: 10.1115/1.3139652

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рэлей, Л.(1907). О нашем восприятии направления звука. Лонд. Эдинбург Дублин Филос. Маг. J. Sci . 13, 214–232. дои: 10.1080/14786440709463595

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рассел, Р. А. (2006). «Отслеживание химических шлейфов в трех измерениях», в IEEE Int. конф. по робототехнике и биомиметике , 31–36. doi: 10.1109/ROBIO.2006.340274

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шлегл, Т., Крегер, Т., Гашлер, А., Хатиб, О. и Зангль, Х.(2013). «Виртуальные усы — высокочувствительный робот для предотвращения столкновений», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам , IROS. doi: 10.1109/IROS.2013.6697134

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шмитц А., Майолино П., Маджиали М., Натале Л., Канната Г. и Метта Г. (2011). Методы и технологии реализации тактильных сенсоров крупногабаритных роботов. IEEE Trans. Робот . 27, 389–400. doi: 10.1109/TRO.2011.2132930

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Симадзу, Х., Кобаяши, К., Хашимото, А., и Камеока, Т. (2007). «Дегустационный робот с оптическим языком: изучение еды и питья в режиме реального времени и предоставление рекомендаций», в Человеческий интерфейс и управление информацией. Methods, Techniques and Tools in Information Design , eds MJ Smith and G. Salvendy (Берлин; Гейдельберг: Springer). дои: 10.1007/978-3-540-73345-4_107

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Смитс, Р., Де Лаэт, Т., Клас, К., Брюйнинкс, Х., и Де Шуттер, Дж.(2008). «iTASC: инструмент для мультисенсорной интеграции в манипулировании роботами», в IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems , 426–433. doi: 10.1109/MFI.2008.4648032

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Суфи Эрден, М., и Томияма, Т. (2010). Обнаружение намерений человека и физически интерактивное управление роботом без датчиков силы. IEEE Trans. Робот . 26, 370–382. doi: 10.1109/TRO.2010.2040202

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Тейлор, Г.и Климан, Л. (2006). Визуальное восприятие и роботизированные манипуляции: распознавание трехмерных объектов, отслеживание и зрительно-моторная координация . Springer Tracts в продвинутой робототехнике. Спрингер. дои: 10.1007/978-3-540-33455-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Тиринделли, М., Викторова, М., Эстебан, Дж., Ким, С.Т., Наварро-Аларкон, Д., Чжэн, Ю.П., и соавт. (2020). Слияние силы и ультразвука: перевод роботизированного позвоночника на новый «уровень». Робот IEEE. автомат. Письмо .5, 5661–5668. doi: 10.1109/LRA.2020.3009069

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Цуй, К.М., Ким, Д.-Дж., Бехал, А., Контак, Д. и Янко, Х.А. (2011). Я хочу этого: управление роботом-манипулятором, установленным на инвалидной коляске, в режиме реального времени. Заяв. Бионикс Биомех . 8, 127–147. дои: 10.1155/2011/698079

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Виллани, Л., и Де Шуттер, Дж. (2008). «Глава 7: Управление силой», в Springer Handbook of Robotics , под редакцией Б.Сицилиано и О. Хатиб (Спрингер), 161–185. дои: 10.1007/978-3-540-30301-5_8

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Виллани В., Пини Ф., Леали Ф. и Секки К. (2018). Обзор взаимодействия человека и робота в промышленных условиях: безопасность, интуитивно понятные интерфейсы и приложения. Мехатроника 55, 248–266. doi: 10.1016/j.mechatronics.2018.02.009

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ван, Ю., Смит, К., Караяннидис, Ю., и Огрен, П.(2015). «Совместное управление последовательно-параллельной структурой с использованием виртуальной кинематической цепи в мобильном приложении для манипулирования двумя руками», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 2372–2379. doi: 10.1109/IROS.2015.7353698

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Wettels, N., Santos, VJ, Johansson, R.S., and Loeb, G. (2008). Массив биомиметических тактильных датчиков. Доп. Робот . 22, 829–849. дои: 10.1163/156855308X314533

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Уитни, Д.(1969). Решено управление скоростью движения манипуляторов и человеческих протезов. IEEE Trans. Человек-Мах. Сист . 10, 47–53. doi: 10.1109/TMMS.1969.299896

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Юссеф, К., Арджентьери, С., и Зарадер, Дж. Л. (2012). «На пути к систематическому изучению бинауральных сигналов», в IEEE/RSJ Int. конф. по роботам и интеллектуальным системам, IROS , 1004–1009. doi: 10.1109/IROS.2012.6385554

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Чжан, Х.и Чен, Н. Н. (2000). Контроль контакта с помощью тактильного восприятия. IEEE Trans. Робот. Автомат . 16, 482–495. дои: 10.1109/70.880799

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

7 типов датчиков промышленных роботов

В мире промышленности и автоматизации машинам нужны датчики, чтобы обеспечить их необходимой информацией для выполнения надлежащей операции. К разным роботам можно добавить множество датчиков, чтобы повысить их адаптивность. Мы видим множество коллаборативных роботов со встроенными датчиками силы и крутящего момента и камерами, чтобы иметь лучшее представление об их операциях, а также обеспечить максимально безопасное рабочее пространство.Это заставило нас подумать, что было бы неплохо перечислить различные датчики, которые можно интегрировать в роботизированную ячейку.

2D зрение

2D is vision — это, по сути, видеокамера, которая может выполнять множество разных задач. От обнаружения движения до локализации детали на конвейере. 2D Vision уже давно присутствует на рынке и останется здесь. Многие интеллектуальные камеры могут обнаруживать детали и координировать положение деталей для робота, чтобы затем он мог адаптировать свои действия к полученной информации.

3Д Вижен

Трехмерное зрение — явление гораздо более новое, чем двухмерное. Система трехмерного зрения должна иметь 2 камеры под разными углами или использовать лазерные сканеры. Таким образом, можно обнаружить третье измерение объекта. Опять же, во многих приложениях используется трехмерное зрение. Например, при сборе контейнеров можно использовать 3D-видение для обнаружения объектов в контейнере и воссоздания детали в 3D, ее анализа и подбора наилучшим образом.

 

Датчик силы крутящего момента

В то время как зрение позволяет роботу видеть, датчики силы и крутящего момента обеспечивают прикосновение к запястью робота.Здесь робот использует датчик силы крутящего момента (датчик FT), чтобы узнать силу, которую робот прикладывает к инструменту на конце руки. В большинстве случаев датчик FT располагается между роботом и инструментом. Таким образом контролируются все силы, действующие на инструмент.

С помощью этого устройства можно выполнять такие приложения, как сборка, ручное управление, обучение и ограничение усилия. Мы разработали технологию обучения Kinetiq, которая позволяет обучать промышленных сварочных роботов с помощью ручного управления.Все это с использованием датчика момента силы для отслеживания движений «учителя». У нас также есть датчик FT, который продается отдельно для выполнения любого количества приложений, которые могут потребовать измерения силы.

Что делать, если вы хотите определить силу, приложенную к манипулятору робота? Например, вы хотите знать, сталкивается ли робот с чем-то или с кем-то? Что ж, следующий тип датчика отвечает на все эти вопросы.

Датчик обнаружения столкновения

Этот тип датчика может иметь различные формы.Поскольку основное применение этих датчиков — обеспечение безопасной рабочей среды для работников, коллаборативные роботы, скорее всего, будут их использовать. Некоторые датчики могут быть своего рода тактильными системами распознавания, где, если ощущается давление на мягкую поверхность, роботу будет отправлен сигнал, чтобы ограничить или остановить его движения.

Вы также можете увидеть такой датчик, встроенный непосредственно в робота. Некоторые компании используют акселерометры, некоторые используют текущую обратную связь. В любом случае, когда робот воспринимает ненормальную силу, аварийная остановка срабатывает.Это обеспечивает более безопасную среду. Хотя до того, как робот остановится, он все равно ударит вас ногой, верно? Самая безопасная среда — это среда, в которой отсутствует риск столкновения. Это то, что касается следующего датчика.

Датчики безопасности

С внедрением промышленных роботов в режиме совместной работы промышленность должна отреагировать способом защиты своих работников. Эти датчики действительно могут появляться в самых разных формах. Датчики безопасности, от камер до лазеров, предназначены для того, чтобы сообщить роботу, что вокруг него кто-то есть.Некоторые системы безопасности настроены на замедление робота, когда рабочий находится в определенной области/пространстве, и на его остановку, когда рабочий подходит слишком близко.

Простым примером датчиков безопасности может быть лазер на воротах вашего гаража. Если лазер обнаруживает препятствие, дверь немедленно останавливается и движется назад, чтобы избежать столкновения. Это может быть хорошим сравнением с датчиками безопасности в робототехнике.

Датчики обнаружения деталей

Для приложений, требующих подбора деталей, вы, вероятно, понятия не имеете, находится ли деталь в захвате или вы просто пропустили ее (при условии, что у вас еще нет системы машинного зрения!).Что ж, приложение для обнаружения деталей дает вам обратную связь о положении вашего захвата. Например, если захват пропускает деталь при захвате, система обнаружит ошибку и повторит операцию еще раз, чтобы убедиться, что деталь хорошо захвачена.

Наши адаптивные захваты оснащены системами обнаружения деталей, которым не нужны датчики. Фактически, наши захваты предназначены для захвата деталей с заданной силой. Таким образом, захвату не нужно знать, есть деталь или нет, он приложит усилие, достаточное только для того, чтобы лучше захватить объект.Как только необходимое усилие достигнуто, вы знаете, что объект находится в захвате и что он готов к следующему этапу операции.

Другие

Конечно, в вашу роботизированную ячейку можно установить множество других датчиков, которые очень специфичны для вашего приложения. Датчики, способные отслеживать швы при сварочных работах, являются хорошим примером, когда необходим специальный датчик.

Тактильные датчики

в наши дни также становятся все более популярными. Датчик такого типа в большинстве случаев устанавливается на захват, чтобы обнаруживать и чувствовать, что в нем находится.Датчики обычно способны обнаруживать силы и рисовать массив векторов с распределением силы. Это показывает точное положение объекта и позволяет контролировать положение и силу захвата концевого эффектора. Некоторые тактильные датчики также могут обнаруживать изменение температуры.

Наконец, датчики являются ключевыми компонентами для использования программного интеллекта. Без таких датчиков продвинутые операции были бы невозможны. Они усложняют операцию, но также обеспечивают хороший контроль во время процесса.

Датчики роботов

— все концепции, которые вам нужно знать, и более 5 важных часто задаваемых вопросов обсуждения: Датчики роботов и их характеристики

Что такое датчики роботов? | Робототехника, управляемая датчиком

Датчики роботов — это датчики, которые робот использует для связи с окружающей средой путем расчета физических величин вокруг себя.Датчики работают по теории преобразования, которая включает преобразование энергии из одной формы в другую, а полученные данные обрабатываются контроллером, что позволяет роботу действовать. Датчики роботов также отслеживают состояние робота и окружающую его обстановку.

Как упоминалось ранее, датчики роботов используются для оценки состояния робота и его окружения. Чтобы обеспечить приемлемое поведение, эти сигналы передаются на контроллер. Роботизированные датчики смоделированы по образцу органов чувств человека.Чтобы работать должным образом, роботам нужно много знать об их окружении.

Почему датчики важны для роботов?

Роботизированные датчики могут быть механическими, химическими или электрическими по своей природе, и работа каждого датчика основана на принципе преобразования, который передает энергию от одного типа к другому. Датчики робота позволяют роботу гибко реагировать на окружающую среду. Роботы могут видеть и чувствовать с помощью датчиков, что позволит им выполнять более сложные задачи.

Датчики роботов отслеживают состояние роботов и их окружение, отправляя электронные сигналы на контроллеры роботов. Датчики нужны роботам для самоконтроля. Роботам нужны знания о расположении и движении их тел и частей, чтобы следить за их поведением.

Характеристики датчиков в робототехнике

Характеристики датчиков роботов помогают нам определить подходящий датчик для робота в различных ситуациях. Некоторые из основных характеристик датчиков роботов описаны ниже:

Точность

Точность датчика относится к близости записанного значения датчика к фактическому значению.Это часто выражается в виде диапазона значений. Например +/-1мм. Изучив раздел калибровки ниже, мы часто можем повысить точность датчиков роботов. Следовательно, точность — это разница между выходным сигналом датчика и фактическим значением, т. е. ошибка = измеренное значение — истинное значение.

Калибровка

Точность и разрешение датчиков робота также можно повысить путем калибровки. Отдельный раздел был посвящен разрешению. Калибровка — это метод сравнения характеристик датчика с некоторыми известными величинами, который может быть выполнен поставщиком или вами, и эта информация может быть дополнительно использована для создания уравнения, которое связывает эти два параметра.

Это уравнение даст лучшие результаты, чем значения по умолчанию, при обработке данных датчика. Вы также должны понимать, когда датчик перегружается (когда вы выходите за пределы того, что он может измерить), и данные становятся менее надежными или бессмысленными.

Разрешение

Крайне важно знать, насколько незначительное приращение могут обнаружить датчики робота, пока мы не узнаем, насколько оно точное. Датчик температуры с разрешением 5 градусов, например, не может различить 30 и 32 градуса.В результате под разрешением понимается наименьшее изменение входных данных, которое датчик может обнаружить и надежно указать. Например, каково разрешение обычной линейки или штангенциркуля?

Линейность

Независимо от того, является ли работа датчиков робота линейной или нет, эта информация становится полезной при передаче выходных данных датчика на низкоуровневый компьютер, который не может выполнять много вычислений и разрабатывать уравнение калибровки. Калибровочная кривая определяет линейность.В статических условиях фиксированная эталонная кривая отображает зависимость амплитуды o/p от амплитуды i/p и сходство с прямой линией или линейностью.

Повторяемость

Важной особенностью датчиков роботов является то, что они должны давать один и тот же результат каждый раз, когда вы измеряете одни и те же условия. Это обеспечивает повторяемость датчиков.

Мертвая зона и гистерезис

В механических системах, таких как роботы, некоторый люфт в шестернях всегда вызывает различное значение в зависимости от направления движения (гистерезис) или мертвую зону, когда датчики робота не обнаруживают какое-либо движение.

Дрейф

Расчет конкретных датчиков робота имеет собственный дрейф. Это особенно верно для гироскопов скорости. Вам понадобится модель с низким дрейфом (чем ниже дрейф, тем дороже она стоит), а также с возможностью фильтрации выходных данных датчиков. Например, робот неподвижен; понятно, что датчик не вращается, поэтому вы можете игнорировать гироскоп и делать причудливые вещи, такие как игнорировать датчик и/или определять скорости дрейфа и применять их для повышения производительности датчика.

Температура

Температура состоит из двух компонентов, которые определяют характеристики датчиков робота. Во-первых, это способность поддерживать температурный режим. Распространенной проблемой многих датчиков является дрейф/изменение значения датчика при изменении температуры или нет. Вторая спецификация температуры также состоит из двух разделов:

  1. Полезная температура — каковы минимальный и максимальный диапазоны температур датчика?
  2. Температура хранения — при какой минимальной/максимальной температуре могут находиться датчики, пока они не будут повреждены?

Поле зрения (FOV)

FOV (поле зрения) — это важная характеристика, указывающая, какую область (обычно угловую) могут видеть датчики робота.Часто упоминаются горизонтальные (hFOV) и вертикальные (vFOV) компоненты. Например, 70×30 градусов представляют hFOV x vFOV соответственно.

Размер пятна

В основном речь идет о лазерах, но важно знать, насколько велик размер пятна на заданном расстоянии (пятно увеличивается с расстоянием). Этот размер пятна имеет решающее значение для определения размера предметов, которые можно увидеть. Для наблюдения сквозь пыль, дождь и снег необходим небольшой размер пятна. Для этого можно использовать как горизонтальную, так и вертикальную точечную шкалу.Обычно производители датчиков роботов публикуют только одно из двух значений, потому что другое больше.

Форма вывода

Необходимо понимать форму вывода датчика. Например, для аналогового выхода вам может понадобиться узнать диапазон напряжения или сопротивления. Если производство находится на более высокой стадии, убедитесь, что у вас есть соответствующие входные данные. 4–20 мА, напряжение, USB, Ethernet, последовательный порт и CAN — все это распространенные типы выходов. Имейте в виду, что гигабитные сетевые камеры часто используют большие пакеты (большой MTU), которые несовместимы со стандартом 802.11 беспроводных стандартов и требует проводного соединения.

Мощность

Необходимо знать, сколько энергии потребляют датчики робота и какой диапазон напряжения они могут принять, чтобы правильно питать систему. Некоторые датчики роботов будут иметь широкий диапазон, в то время как другим потребуется только один DC-DC для жестко контролируемого входного напряжения.

Надежность

Надежность — это сложный параметр для оценки датчиков роботов. На надежность влияют несколько факторов.Является ли программа хорошо разработанной и надежной? Является ли датчик надежным с точки зрения физической прочности? Хорошо ли он построен? Есть ли электробезопасность (защитные диоды, предохранители и т.п.)? Разъемы в хорошем состоянии? Разъемы не выпадут? Является ли он водостойким? Есть ли у него пыленепроницаемое уплотнение? Список таких вопросов никогда не может быть коротким.

Как классифицируются датчики? | Типы датчиков роботов

Проприоцептивные и экстероцептивные датчики в робототехнике

Первичная классификация датчиков роботов основана на расположении стимулов-

Проприоцептивные датчики | Внутренние датчики в робототехнике

Проприоцептивные (ПК) датчики обеспечивают роботу чувство собственного достоинства.Они рассчитывают внутренние значения робототехнической системы, такие как угол шарнира, положение колеса, уровень заряда батареи и т. д.

Экстероцептивные датчики | Внешние датчики в робототехнике

Датчики, которые предоставляют знания о внешнем состоянии, такие как наблюдения за окружающей средой и ее объектами, известны как экстероцептивные (ЭК).

Активные и пассивные датчики в робототехнике

Другая группа классификаций основана на способе рассеивания энергии- А).

Пассивные датчики в робототехнике

Пассивные датчики — это датчики, пассивно получающие энергию, такие как камера (P).

Различные типы датчиков, используемых в роботах | Датчики и преобразователи роботов

Некоторые стандартные датчики роботов можно разделить на проприоцептивные и экстероцептивные, а также активные и пассивные соответственно, как указано в следующей таблице:

9207 92 070
PC / EC

9209

Тактильный датчик (физический контакт Обнаружение) контактные выключатели EC P
Оптический барьеры A
бесконтактные датчики бесконтактные A

Датчик движения (скорость и определение положения) Щетка Encoder PC P
Оптический Encoder A
Синхронизаторы, револьвер A
Потенциометр Р
Индуктивный кодировщика
емкостный кодировщика
Магнитный кодировщик
Заголовок датчика (Робот Ориентация относительно справочной рамы) Gyroscope PC P
EC P P
Eclinometer EC P / A
Наземный маяк (Локализация в фиксированной справочной системе) EC EC A
Active Ultsonic Beacon
Active Optical / RF Beach
Активный диапазон 90 011 Ультразвуковые датчики EC
Отражательная Датчики
Лазерный дальномер
Движение / Датчик скорости доплеровский радар EC
Doppler Sound

EC P P
Visual Ranging Package

Как роботы используют датчики ? | Какие проблемы могут решить роботы с помощью датчиков ?

Применение датчиков в робототехнике

У роботов, в отличие от людей и животных, отсутствуют естественные чувства.Инженерам предстоит разработать их как датчики для роботов. Роботы используют датчики для создания представления о мире, в котором они находятся. Лидар является примером датчика, используемого в некоторых роботах (Light Detection And Ranging).

LiDAR — это устройство для измерения расстояния, в котором используется лазер. Лазеры освещают объекты в атмосфере, а затем отражают их обратно. Робот использует эти отражения для построения карты своего окружения. LiDAR сообщает роботам, что происходит в их среде и где она находится.

Какие датчики используются в роботах?

Типы датчиков технического зрения, используемых в робототехнике | Визуальные датчики Robotics

Датчики зрения используют изображения для оценки присутствия, ориентации и точности ближайших объектов.Получение и обработка изображений объединены в датчиках технического зрения, и многоточечные проверки могут выполняться только одним датчиком. Обмен данными между видеокамерой и компьютерным процессором осуществляется также через датчики зрения. Монохромные и цветные датчики зрения представляют собой две формы датчиков зрения.

Камеры необходимы роботам, чтобы перемещаться по окружающей среде и избегать столкновений с близлежащими объектами, поскольку они представляют собой датчики, собирающие и анализирующие данные. 2D-изображение, 3D-датчик, ультразвук и инфракрасное излучение — все это примеры технологии камеры.

2D-изображение

Цифровые камеры внешне напоминают пленочные, но основаны на совсем других научных концепциях. Цифровая камера, в отличие от телевизора, создающего изображения по пикселям, улавливает фотоны и преобразует их в электрический сигнал, который можно обрабатывать как число. ПЗС и КМОП — это два типа двумерных цифровых камер.

Трехмерное зондирование

Трехмерное зондирование — эффективный инструмент для навигации роботов, поскольку он предоставляет данные об объеме, форме, местоположении, ориентации и расстоянии объекта.Различные процессы, такие как стереозрение, организованный свет и лазерная триангуляция, могут создавать трехмерные данные.

Ультразвуковые

Ультразвуковые камеры, также известные как сонарные камеры, рассчитывают промежуток времени между передачей и обнаружением звуковых волн для определения расстояния между камерой и объектом. Другие ультразвуковые датчики или роботы с ультразвуковыми датчиками также могут быть обнаружены с помощью ультразвуковых камер.

Ультразвуковой датчик робота; Авторы изображения: изображение beear с сайта Pixabay

Инфракрасный датчик робота

Инфракрасные датчики робота обнаруживают инфракрасные (ИК) лучи, излучаемые объектом.Они также могут использовать инфракрасный свет для проецирования на целевой объект и получать отраженный свет, чтобы определить его расстояние или близость. Инфракрасные датчики экономичны и могут отслеживать инфракрасный свет на большой площади. Они также работают в режиме реального времени. Они лучше ультразвуковых датчиков описывают края объекта и отличают одно от другого.

ИК-датчик, работающий в роботе-следопыте

Навигационные датчики робота

В системе технического зрения или оптической навигации используется алгоритм компьютерного зрения и оптические датчики роботов, такие как лазерные дальномеры и фотометрические камеры с ПЗС массивы используются для извлечения визуальных характеристик, необходимых для локализации в окружающем мире, хотя существуют и другие разновидности систем навигации и методов локализации, основанных на зрении.Ниже перечислены важные компоненты каждого метода:

  • Представления мира природы
  • Модели для восприятия
  • Алгоритмы локализации

Самый простой способ заставить робота отправиться в определенное место — просто направить его. Этого можно добиться разными способами, в том числе закопать в пол индукционную петлю или магниты, нарисовать линии на полу или вставить маяки, маркеры или штрих-коды в окружающую среду. В промышленных сценариях такие автоматизированные управляемые транспортные средства (AGV) используются для транспортных задач.Роботы могут перемещаться внутри помещений, используя системы внутреннего позиционирования на основе IMU.

Также были разработаны навигационные системы на основе гидролокатора. Роботы также могут использовать радионавигацию для определения своего местоположения. Бортовой контроллер полета использовал GPS для навигации и стабилизации, а спутниковые системы дополнений (SBAS) и датчики высоты, такие как датчики барометрического давления, часто используются для измерений, а инерционные датчики используются в некоторых бортовых системах навигации роботов. Системы подводного акустического позиционирования могут управлять автономными подводными аппаратами.

Датчики силы в робототехнике

Датчик силы руки робота

Датчики силы используются для измерения сил между основанием датчика и чувствительным слоем. Датчики FT, или датчики силы-крутящего момента, воспринимают как силы, так и крутящие моменты. Обычно они устанавливаются непосредственно перед конечным рабочим органом на манипуляторе робота . Датчики можно использовать в самых разных приложениях, и существуют недорогие аналоговые датчики давления вплоть до самых популярных 6-осевых датчиков Фурье-Ферометра.

Поскольку они не являются тактильными датчиками, их нельзя использовать для определения сил скольжения. Однако их можно использовать для определения мощности. Учитывая разнообразие доступных датчиков силы, как указано ниже, решить, какой из них вам нужен, может быть сложно.

  • Простой датчик давления.
  • Пьезоэлектрический датчик.
  • Датчик на основе тензодатчика.
  • Емкостные датчики FT.
  • Емкостные и резистивные гибкие датчики силы.

Датчик температуры в робототехнике

Датчики температуры используются для обнаружения изменений температуры окружающей среды и основаны на идее, что изменение напряжения будет иметь то же значение температуры, что и окружающая среда при изменении температуры. TMP35, TMP37, LM34, LM35 и другие являются одними из наиболее часто используемых ИС датчиков температуры.

Какие датчики есть у промышленного робота?

2D визуальные датчики, 3D визуальные датчики, датчик силы или крутящего момента и датчики обнаружения столкновений являются наиболее широко используемыми датчиками для промышленных роботов.Некоторые из них объясняются следующим образом:

Двумерный датчик технического зрения

Двумерный датчик технического зрения представляет собой камеру, которая, среди прочего, может отслеживать движущиеся объекты и находить детали на конвейерной ленте. Это способно обнаруживать и помогать роботу в определении их местоположения, а затем робот может соответствующим образом изменить свое движение на основе полученной информации.

Датчик трехмерного зрения

Для определения третьего измерения объекта устройство трехмерного зрения должно иметь две камеры или лазерные сканеры под разными углами.Например, для подбора и размещения деталей требуется использование технологии трехмерного зрения для идентификации объектов и создания трехмерных изображений, а также анализа и выбора наилучшего процесса комплектования.

Датчик силы | Датчики крутящего момента в робототехнике

Если визуальный датчик дает роботу глаза, то датчик силы/крутящего момента обеспечивает роботу осязание. Робот воспринимает усилие на концевом эффекторе с помощью датчиков силы/крутящего момента. В большинстве случаев датчик силы/крутящего момента размещается между роботом и приспособлением, что позволяет роботу отслеживать все силы, передаваемые обратно на приспособление.

Датчик обнаружения столкновений

Этот датчик доступен в различных формах и размерах, и его основная цель — обеспечить безопасную рабочую среду для операторов, в которой коллаборативные роботы нуждаются больше всего.

Какие датчики есть у вспомогательных роботов?

Вспомогательный робот — это компьютер, который может чувствовать, обрабатывать и выполнять действия в повседневной жизни людей с ограниченными возможностями и пожилых людей. Наиболее популярным применением датчиков роботов является использование ультразвукового сонара для помощи слепым людям.В течение многих лет роботы использовали ультразвуковые гидролокаторы в качестве системы измерения дальности.

Датчик диапазона в робототехнике | Датчик приближения Робот

Датчики расстояния используются для определения расстояния между объектом и стороной робота. Диапазон его действия ограничен. Визуальная обработка используется для расчета расстояния. Роботы используют датчики дальности для навигации и обхода препятствий на своем пути. Специальные приложения для датчиков дальности предназначены для определения положения и общих характеристик формы компонента в рабочей зоне робота.Источником освещения в этих ситуациях может быть источник света, лазерный луч или ультразвук.

Датчики положения в робототехнике

Любой датчик, который измеряет местоположение объекта для использования в приложениях управления, называется датчиком положения. Они имеют широкий спектр датчиков и множество приложений, начиная от робототехники и заканчивая аппаратами МРТ. Это один из самых мощных датчиков, и он используется почти во всех движущихся автономных транспортных средствах.

Как вращательное, так и прямолинейное движение можно измерять с помощью датчиков положения.Их можно использовать для вычисления абсолютного или относительного местоположения. Бесщеточные двигатели управляются поворотными датчиками, которые часто отслеживают угловые области различных механических устройств в системе. Датчики двигателя — это датчики, используемые в робототехнике для отслеживания местоположения на круглом диске, преобразуя положение в электрические импульсы, которые может использовать управляющий объект.

Управление положением руки робота

Шесть отдельных серводвигателей способны перемещать каждое сочленение в типичном шестиосевом роботе.Датчик двигателя используется на задней части этих серводвигателей для сохранения положения. Чтобы отслеживать вращения, производимые серводвигателем, кодировщик двигателя использует вырезы в диске. Эти вырезы производят световые импульсы, которые затем преобразуются в электрические импульсы.

Оптический датчик положения в робототехнике

Оптические датчики используются для отслеживания, подсчета и позиционирования деталей без использования прикосновения. Доступны внутренние или внешние оптические датчики. Внутренние датчики обычно используются для измерения изгибов и других незначительных изменений направления, в то время как внешние датчики собирают и передают определенное количество света.

Датчики скорости в робототехнике

Датчик скорости или скорости выполняет несколько измерений положения через равные промежутки времени и вычисляет скорость изменения значений положения во времени. Одним из основных датчиков скорости, используемых в робототехнике, является тахометр.

Тахометр

Тахометр является одним из наиболее важных устройств для обеспечения обратной связи по скорости. Он также используется в качестве счетчика оборотов и датчика оборотов. В двигателе тахометр используется для измерения скорости вращения вала.В аналоговом блоке выход отображается как RPM (оборотов в минуту).

Датчики ускорения в робототехнике

Ускорение и наклон измеряются с помощью датчика ускорения. Устройство, измеряющее ускорение, известно как акселерометр. Статическая сила и динамическая сила — это два типа сил, влияющих на акселерометр.

  • Статическая сила- Это сила трения, которая существует между двумя предметами. Мы можем рассчитать, насколько робот наклоняется, рассчитав силу гравитации.Этот расчет помогает сбалансировать робота или решить, движется ли он в гору или по ровной поверхности.
  • Динамическая сила — Относится к величине силы, необходимой для перемещения объекта. Скорость/скорость робота можно определить путем измерения динамической силы с помощью акселерометра.

Датчики робота-пылесоса

Роботы-пылесосы используют различные датчики для обнаружения препятствий, отслеживания их продвижения и открытия новых областей для исследования. Эти датчики роботов-пылесосов вызывают запрограммированные реакции, которые определяют, как робот должен реагировать, если он сталкивается некоторые препятствия.

Датчики препятствий

Для работы в домашних условиях существуют различные препятствия, такие как ножки стульев и столов, диваны, подставки для другой бытовой техники, бездомные игрушки и т. д. В Пылесосе это позволяют датчики, установленные в амортизирующих бамперах. чтобы эффективно перемещаться по этим препятствиям без замедления, и этот датчик будет активирован, когда бампер сталкивается с барьером, и робот автоматически получает указание повернуться и уйти.

Датчики перепада высоты

Лестницы, пожалуй, самое опасное препятствие для роботов-пылесосов; падение может повредить пылесос, а также все, что на его пути.В результате все роботы-пылесосы в целях безопасности должны иметь датчики перепада высоты. Они используют инфракрасные сигналы для непрерывного расчета расстояния до поверхности пола.

Настенные датчики

Они фактически помогают им обнаруживать стены с помощью инфракрасного света, чтобы они могли следовать за ними. Это позволяет им очищать края стены там, где она соприкасается с полом. Самое приятное то, что они могут делать это, не царапая стену, как мы иногда делаем с вертикальными пылесосами.

Датчики колес

Вращение колес робота-пылесоса измеряется с помощью световых датчиков.Он оценит, как далеко он проехал, используя это число и окружность колеса.

Что такое датчик касания в робототехнике?

Датчик касания, используемый в робототехнике, также называется тактильным датчиком. Чтобы узнать об этом подробнее, нажмите здесь .

Датчики, используемые в роботизированной сварке

Чтобы узнать о датчиках роботов, используемых в роботизированной сварке , нажмите здесь .

Sensor Fusion Robotics

Во многих отраслях и средах наблюдается рост спроса на жесткие многоцелевые роботы, которые легко настроить.Датчики для контекстуальной осведомленности и интуитивно понятные интерфейсы для простоты использования теперь необходимы для роботов. Некоторые приложения, например, могут использовать распознавание жестов для управления физическим устройством.

В то же время защита IoT, низкое энергопотребление, безопасность и надежность являются строгими требованиями. Это часто влечет за собой использование датчиков для контроля электрического тока, температуры и других переменных, чтобы обеспечить эффективную и безопасную работу системы. В ближайшем будущем робототехника увеличит количество двигателей и универсальность окружающей среды, и во всем мире появится больше роботов для совместной работы.Количество датчиков, используемых роботами, будет увеличиваться по мере разработки большего количества систем управления и настроек.

Об Эше Чакраборти

У меня есть опыт работы в аэрокосмической технике, в настоящее время я работаю над применением робототехники в оборонной и космической промышленности. Я постоянно учусь, и моя страсть к творчеству заставляет меня склоняться к разработке новых инженерных концепций.
В связи с тем, что в будущем роботы заменят почти все человеческие действия, мне нравится знакомить моих читателей с основополагающими аспектами предмета в простой, но информативной форме.Мне также нравится одновременно быть в курсе достижений аэрокосмической отрасли.

Свяжитесь со мной через LinkedIn — http://linkedin.com/in/eshachakraborty93

Умный захват робота с помощью датчиков, программного обеспечения, облака

В робототехнике конечные исполнительные органы — это то место, где резина соприкасается с дорогой. «Рука» робота — это конечная точка соприкосновения с каждым продуктом или деталью, которые выходят за дверь. Умные фабрики и склады могут создать только гибкие, сверхсвязанные и совместные среды, предусмотренные Индустрией 4.0, если все системы являются интеллектуальными и повышают ценность предприятия в целом. Роботизированные захваты должны быть умнее среднего.

Новые системы захвата вышли на первое место в своем классе. Усовершенствования аппаратного и программного обеспечения обеспечивают более безопасное и тесное взаимодействие человека и робота, простоту использования и гибкость при работе с самыми разнообразными формами и размерами. Функции plug-and-play упрощают их интеграцию и внедрение, особенно для малых и средних предприятий (МСП) с повседневными изменениями.Встроенные датчики обеспечивают трехмерное зрение, тактильное и силовое восприятие у нас на ладони. Алгоритмы превращают этот мультимодальный концерт в интеллектуальное решение, которое обучается по мере роста. Облачные роботы с искусственным интеллектом учатся понимать не просто лучше, а умнее.

Интеллектуальные захваты для совместной работы
Один из способов, которым роботы-захватчики становятся умнее, заключается в том, чтобы научиться ладить с людьми. Автоматизация стала меньше заменять людей.Теперь речь идет больше о людях, разделяющих производственные обязанности со своими коллегами-роботами. Коллаборативные роботы, или коботы, находятся в центре движения. При этом больше внимания уделяется решениям для совместного захвата.

SCHUNK GmbH & Co. KG является одним из ведущих мировых поставщиков захватных систем. Основанная в 1945 году семейная компания со штаб-квартирой в Германии занимается разработкой и производством роботизированных захватов с начала 1980-х годов. Они видят большой потенциал в совместных захватах, которые обеспечивают прямое взаимодействие и общение с людьми.

Захват, разработанный специально для совместной работы человека и робота, имеет ограниченную силу и не имеет острых краев или точек защемления для более безопасного взаимодействия оператора. (любезно предоставлено SCHUNK Inc.)

Co-act, что означает коллаборативный привод, представляет собой семейство коллаборативных захватов производства SCHUNK. Серия основана на проверенной технологии захвата компании с модификациями для ограничения силы и предотвращения других потенциальных опасностей при работе в тесном контакте с людьми.Компания взяла свой стандартный электрический двухпальцевый параллельный захват и построила вокруг него защитный кожух с закругленными углами, чтобы исключить острые края и точки защемления.

Сила захвата Co-act EGP ограничена в соответствии с Технической спецификацией ISO/TS 15066:2016 «Роботы и робототехнические устройства — коллаборативные роботы». Выпущенная в 2016 году техническая спецификация содержит основанные на данных рекомендации для разработчиков, интеграторов и пользователей систем совместной работы человека и робота для оценки и снижения рисков.Приложение А стандарта ISO/TS 15066 содержит данные исследования болевых порогов для различных частей человеческого тела, включая руки и пальцы. Он обеспечивает пороги для максимально допустимого давления и силы.

Ознакомьтесь с коллаборативными роботами и безопасностью рука об руку для получения дополнительной информации о ISO/TS 15066.

«Самая большая разница между стандартным захватом EGP и EGP, который мы используем на коллаборативном роботе, заключается в том, что мы безопасно ограничили усилие до 140 ньютонов», — говорит Маркус Вальдерих, менеджер группы автоматизации в SCHUNK Inc.в Моррисвилле, Северная Каролина. «Мы также позаботились о том, чтобы, если что-то пойдет не так с блоком питания, пиковая сила никоим образом не могла превысить 140 ньютонов».

Поддержка Plug-and-Play
Серия захватов Co-act совместима с различными коботами, представленными на рынке. К ним относятся KUKA LBR iiwa (на фото), FANUC compact CR-4iA и CR-7iA, Rethink Robotics Sawyer, Techman TM5, серия Universal Robots UR и Yaskawa HC10. Co-act MPG-plus был специально адаптирован для двустороннего кобота ABB YuMi.

«Наши захваты работают по принципу «подключи и работай», — говорит Вальдерих. «Вам не нужна переходная пластина, а электрическое соединение уже предусмотрено, поэтому вы можете подключить его прямо на запястье. Вам не нужно прокладывать кабель вдоль руки, чтобы подключить его к контроллеру».

Компания SCHUNK предлагает захваты Co-act с различными механическими и электрическими соединениями, что делает их готовыми к работе по принципу plug-and-play для роботов различных марок. Уолдерих говорит, что захват легко интегрировать и контролировать.

«Для управления мы используем дискретные сигналы, простые сигналы 24 В», — говорит он, объясняя, что при использовании дискретных сигналов нет необходимости в программных драйверах. «Вам нужен только один сигнал, чтобы открыть захват, и один сигнал, чтобы закрыть. Каждый робот уже оснащен цифровым выходом, который может открывать и закрывать наш захват».

Этим летом Co-act EGP-C начнет поставляться со встроенным светодиодным кольцом состояния, которое обеспечит визуальную индикацию состояния захвата.Различные цвета будут обозначать правильное сцепление или состояние ошибки.

«Визуально вы сможете сразу увидеть, если что-то не так», — говорит Вальдерих. «Есть встроенная обратная связь датчика, которая сообщает вам, открыт или закрыт захват»

Захваты Co-act лучше всего подходят для погрузочно-разгрузочных работ, обслуживания машин и выполнения простых задач по сборке. Производитель использует их на собственном заводе, чтобы увеличить производительность и избежать травм рабочих. В процессе преимущественно ручной сборки своих захватов торговой марки SCHUNK использует коллаборативного робота, оснащенного захватом Co-act, для соскабливания компонентов через извлекающую пластину с острыми краями для удаления остаточного материала герметика.

Посмотрите, как захват Co-act работает в цеху SCHUNK.

Вальдерих говорит, что основным ограничением захвата является работа с ограничением усилия. Но что, если вы в первую очередь устраните вероятность случайного контакта человека с захватом? Это открывает совершенно новый мир возможностей.

Больше датчиков, больше сотрудничества
Возможно, вы уже видели будущее на выставочной площадке. Сложные датчики выведут семейство захватов SCHUNK Co-act на совершенно новый уровень интеллекта.Прототип Co-act JL1 является «технологическим носителем» для демонстрации функций, которые могут быть использованы в будущих совместных захватах. Прототип получил престижную награду Hermes Award за инновационные промышленные технологии на выставке Hannover Messe в 2017 году. 

Прототип захвата для совместной работы использует несколько сенсорных систем, визуальную обратную связь, встроенный интерфейс с сенсорным экраном и другие дополнительные функции для обеспечения более высокого уровня взаимодействия человека и робота. (любезно предоставлено SCHUNK Inc.)

«В этот прототип мы включили множество возможных технологий, о которых мы знаем сегодня, что делает его безопасным захватным устройством для совместной работы», — говорит Вальдерих. «Мы будем использовать полученные знания для создания будущих захватов Co-act с более высокой полезной нагрузкой. Следующей эволюцией совместных захватов будут захваты с более высоким усилием, которые обнаруживают, есть ли человеческий палец или рука в области захвата, и затем не будут прикладывать усилие выше 140 ньютонов.

Прототип захвата Co-act JL1 оснащен набором сложных датчиков для отслеживания близости людей и запуска уклоняющихся движений, чтобы избежать прямого контакта с людьми. Емкостный датчик создает электрическое поле вокруг захвата, чтобы определить, когда что-либо, содержащее много воды, входит в это поле. Таким образом, он может отличить заготовку от части человеческого тела. И может это делать в узком радиусе 20 см. При приближении руки человека захват автоматически переходит в безопасный режим работы.

Датчик силы-момента обнаруживает неожиданные силовые эффекты, такие как столкновение или неисправность. Он также позволяет осуществлять ручное управление, позиционирование и обучение. Тактильные датчики на кончиках пальцев дают захватчику ощущение осязания. Затем он может определить точное усилие захвата, действующее на объект, что позволяет применить соответствующее усилие к хрупким предметам.

Прототип захвата оснащен встроенными 3D-камерами для обнаружения заготовок. Встроенный сенсорный экран обеспечивает прямую связь с захватом для обучения или переключения режимов работы.Два разных типа захвата, параллельный и угловой, позволяют JL1 работать с объектами различной геометрии.

В этом видеоролике показаны перспективные технологии прототипа захвата SCHUNK Co-act JL1.

Эти расширенные возможности помогут создать гибкие производственные среды, необходимые для Индустрии 4.0 и выше, где люди и роботы работают совместно.

Простота использования, гибкость для малого и среднего бизнеса
Захваты On Robot были разработаны для совместной работы.Стартап любит говорить, что его захваты созданы для автоматизации по принципу «подключи и производи». Это особенно выгодно для малых и средних предприятий с небольшим объемом производства с большим ассортиментом, которым необходимо оставаться гибкими по мере изменения потребностей.

Электрические параллельные захваты с двумя пальцами имеют встроенные интеллектуальные функции, активируемые программным обеспечением. Это не только ограничивает силу для использования в приложениях для совместной работы человека и робота, но также упрощает интеграцию и внедрение сервозахватов.

«Помимо безопасности, есть еще и простота использования», — говорит Кристиан Халгард, вице-президент по продажам в Северной Америке компании On Robot A/S со штаб-квартирой в Оденсе, Дания.«Когда мы выходим и демонстрируем продукт, он готов к выбору и размещению предметов через 5–10 минут. Мы сократили много времени на разработку и программирование установки. Это огромная часть того, что делает его совместным».

Роботизированные захваты, предназначенные для совместной работы человека и робота при загрузке и разгрузке металлических деталей при обслуживании станков с ЧПУ. (любезно предоставлено On Robot A/S)

Халгард говорит, что станки с ЧПУ — это огромный рынок для коллаборативных роботов, где коботы часто используются для загрузки и разгрузки станков.Большинство из этих компаний представляют собой небольшие и средние семейные магазины с производственными графиками, которые часто меняются ежедневно.

«Они производят 200 деталей в один день, а затем 300 деталей на следующий день, — объясняет Халгард. «Благодаря нашему интеллектуальному захвату гибкость достигается за счет возможности захватывать объекты разных размеров с разной силой. Вы просто вводите размер предмета, который хотите схватить, и силу, которую хотите приложить, и все готово. Возможность изменить функциональность захвата меняет правила игры.Окупаемость инвестиций составляет около 3-4 месяцев. В этом легко увидеть ценность».

Созданная в 2015 году соучредителями Бильге Якобом Кристиансеном и Эббе Овергаардом Фульсангом, компания On Robot является новой веткой в ​​череде историй успеха, возникших в быстро развивающемся робототехническом кластере Дании. Исполняющий обязанности генерального директора стартапа и один из первоначальных инвесторов Энрико Крог Иверсен — бывший генеральный директор Universal Robots, одного из ведущих производителей совместных роботов в мире.Еще одним крупным инвестором и выпускником Universal Robots является Томас Висти, генеральный директор Mobile Industrial Robots (MiR). И Universal Robots, и MiR быстро росли и были приобретены Teradyne.

По словам Халгарда, компания On Robot, пьющая из того же счастливого фонтана, ежегодно растет почти на 300% и с нетерпением ждет новых продуктов и глобального расширения. В июне On Robot откроет свой первый региональный офис в Северной Америке в Далласе, штат Техас.

Интеллектуальный захват с программным обеспечением
В настоящее время интуитивно понятный программный интерфейс On Robot доступен для использования с коботами Universal Robots серии UR.Захваты On Robot являются частью программы UR+ Solutions для концевых эффекторов и других продуктов, сертифицированных для совместимости с коботами UR по принципу plug-and-play.

«Вы можете установить наш захват на любого робота, и он будет работать. Но в чем мы видим ценность, так это в том, как вы управляете захватом в программном обеспечении», — говорит Халгард. «В настоящее время это программное обеспечение предназначено только для Universal Robots, но в будущем мы представим это программное обеспечение для других брендов роботов».

Операторы используют планшет с сенсорным экраном, который поставляется с коботом UR, для ввода команд.

«Когда вы устанавливаете наше программное обеспечение в робота, вы не можете сказать, что это стороннее программное обеспечение», — говорит Халгард. «Он становится неотъемлемой частью программного обеспечения Universal Robots PolyScope. Точно так же, как вы обучаете кобота, вы можете обучать и захват. Он сделает большую часть работы за вас. Как только вы показываете захвату деталь, которую нужно взять, нажав кнопку «закрыть» на экране, он измеряет эту деталь. Одним нажатием кнопки вы затем применяете этот размер в своей программе.В том же процессе программирования вы вставляете усилие, которое хотите применить к детали».

Халгард объясняет, как вы можете установить различные значения силы в зависимости от характера предметов, с которыми вы работаете. Если это приложение для обслуживания станка с ЧПУ, вы можете приложить полную силу, чтобы обеспечить надежный захват металлической детали. Для упаковки хрупких предметов, когда вам нужно быть осторожным, чтобы не раздавить продукт, вы должны приложить небольшое усилие.

Посмотрите пример использования захватов On Robot, упаковывающих нежные травы в теплице.

«Вот где действительно проявляется гибкость захвата. Вы можете захватывать объекты разных типов и размеров одним и тем же захватом».

Захват On Robot выпускается с грузоподъемностью 2 кг (RG2) и 6 кг (RG6). Электрическое подключение осуществляется непосредственно к фланцу инструмента, поэтому по всей длине манипулятора робота к контроллеру не проходит кабель. Прямое соединение также позволяет коботу UR совершать бесконечные вращения, не запутываясь в кабеле.

Двойной захват позволяет манипулятору коллаборативного робота обрабатывать больше деталей за раз, повышая производительность при обслуживании станков с ЧПУ. (любезно предоставлено On Robot A/S)

Конфигурация с двумя захватами доступна для обеих моделей полезной нагрузки. С помощью двойного захвата деталь может быть выгружена из станка с ЧПУ за тот же проход, что и новая деталь, загруженная в станок для обработки.Это повышает производительность за счет сокращения времени цикла.

Посмотрите, как двойной захват On Robot работает в этом приложении для обслуживания станков с ЧПУ.

«Мы сократили время проекта с 29 секунд в том же цикле с одним захватом до 17 секунд с двойным захватом. Это почти половина времени», — говорит Халгард. «Если мы говорим об огромных партиях, где время — деньги, для дополнительных инвестиций в двойную установку это имеет большой смысл».

Установив кобот на мобильное основание, клиент может легко перемещать станцию ​​обслуживания станка с одного станка с ЧПУ на другой и обрабатывать широкий спектр компонентов различных форм и размеров.Важно отметить, что в этом приложении для обслуживания станков с ЧПУ не использовалось машинное зрение. Захват On Robot может определить, захватывает ли он деталь A, B или C, определяя различную ширину деталей. Посмотрите, как работает эта интеллектуальная функция захвата.

Hulgard говорит, что они приветствуют отзывы пользователей об их оборудовании, программном обеспечении и любых аспектах его применения с целью дальнейшего улучшения и повышения ценности продуктов компании.

«Мы добавили компенсацию глубины в ответ на предложения клиентов.Поскольку наши пальцы сжимаются по дуге, нам нужно компенсировать высоту, на которой пальцы образуют дугу. Если вам нужно прижать к столу что-то очень плоское, например монету, вам нужно переместить робота вверх, пока вы держите, чтобы пальцы не ударялись о стол».

Благодаря большому количеству разработок и небольших доработок программное обеспечение делает захваты более умными и эффективными.

Надежный сбор поштучно
Недалеко от залов Лиги плюща Гарвардского университета другой стартап может быть замечен благодаря своим инновационным захватам.Но, опять же, заслуживает внимания мозг, стоящий за мускулами.

RightHand Robotics использует несколько передовых технологий для автоматизации комплектования отдельных товаров на складах и в центрах электронной коммерции. Они предлагают программно-аппаратное решение, сочетающее в себе инновационные захваты, передовые датчики и искусственный интеллект, чтобы увеличить диапазон и надежность автоматизированного «подбора предметов» во внутренней логистике.

Роботизированное решение для внутренней логистики сочетает в себе инновационные технологии захвата, интеллектуальные датчики, компьютерное зрение и машинное обучение для автоматизации комплектования отдельных предметов на складах и в центрах обработки заказов. (любезно предоставлено компанией RightHand Robotics, Inc.)

Впервые мы увидели решение RightPick на прошлогодней выставке Automate. Роботизированная рука любопытного дизайна с тремя пальцами и присоской, выступающей из ладони, умело собирала предметы из корзин в кабине Honeywell Intelligrated. Позже мы прошли через холл на расположенное рядом шоу ProMat. Там мы обнаружили трех коботов, оснащенных этими руками, которые собирали случайные предметы из корзин в собственном стенде стартапа.

Может быть, они и были спрятаны в дальнем углу выставочного зала, но дебют RightHand Robotics по сбору предметов остановил сотни очарованных зрителей. Еще более заманчиво, как они это делали? Как эти роботы собирали сотни предметов разных форм и размеров с точностью и скоростью?

Посмотрите, как работает RightPick. От бутылок, тюбиков и даже банок из-под супа до коробок, пакетов и упакованных в термоусадочную пленку мультиупаковок — разнообразие выбираемых предметов ошеломляет.

Перенесемся на год вперед: RightHand Robotics побила мировой рекорд по сбору деталей на мероприятии цепочки поставок MODEX в апреле. Рабочие ячейки RightPick, работающие на пяти стендах экспонентов, собрали и разместили 131 072 товара за время выставки. В сочетании с коботами UR системы RightPick достигли скорости отбора до 1000 единиц в час по ассортименту товаров, включая продукты, которые система никогда раньше не видела.

Настоящая история здесь? Речь идет о надежности со скоростью, почти невообразимой всего несколько лет назад.

«Во время выставки мы можем запустить столько отмычек, сколько вы бы сделали на небольшом складе в течение дня», — говорит Лейф Джентофт, один из соучредителей RightHand Robotics, Inc. в Сомервилле, штат Массачусетс. «Для нас это действительно было связано с надежностью системы. Наши системы готовы к работе в прайм-тайм».

Инвесторы, такие как Playground Global Энди Рубина, рассчитывают на это. RightHand Robotics привлекла более 11 миллионов долларов в рамках финансирования Серии А.

Умный захват через облако
Решение RightPick для штучного комплектования основано на множестве интеллектуальных аппаратных и программных технологий. Податливая рука с резиновыми шарнирами и присоской (изготовленная членом RIA Piab) захватывает различные предметы с помощью 3D-камер глубины и других датчиков. Пальцы помогают стабилизировать предмет, поэтому вы можете сократить время цикла и подобрать более тяжелые предметы. Компьютерное зрение помогает системе понять, как схватить предмет.Искусственный интеллект, в частности машинное обучение, применяется для улучшения понимания с течением времени. Данные передаются другим роботам через облако.

«Наш основной продукт — программное обеспечение RightPick.AI, а затем — захват, работающий вместе. Мозг и рука», — говорит Джентофт. «Мозг получает обратную связь от захвата о том, что работает, а что нет, и может стать лучше. Сейчас мы находимся на этапе, когда у нас есть системы на складах в Японии, Европе, Канаде и США.S., и мы используем все это для объединения в набор данных через облако.

«Вот где действительно волшебство. Речь идет о наборах данных. Мы не считаем выигрышным предложение обучать робота каждому отдельному предмету. Мы думаем, что ценность заключается в обучении более общему набору способностей. Мы можем взять то, чего никогда раньше не видели, и, основываясь на нашем опыте, эффективно использовать это».

Чтобы понять, как далеко продвинулась эта технология, стоит оглянуться назад.Как компания, RightHand Robotics активно работает над решением этой задачи с момента своего основания в 2014 году. Однако исследование соучредителей началось гораздо раньше. Более пристальный взгляд дает представление о некоторых менее разрекламированных инновациях, лежащих в основе решения.

Технологическая группа RightHand Robotics работает в Гарвардской лаборатории биоробототехники, лаборатории GRAB Йельского университета и Массачусетского технологического института. Многие из них имеют докторские степени в области машиностроения, информатики или робототехники.Джентофт познакомился со своими коллегами-соучредителями, Яро Тензером и Лаэлем Однером, когда все трое еще учились в аспирантуре.

«Яро и я были в Гарвардской лаборатории, а Лаэль была в Йельской лаборатории, пытаясь создать более совершенные роботизированные руки, чтобы обращаться с вещами за пределами тщательно контролируемых фабрик. На фабрике одна и та же деталь представлена ​​одним и тем же образом миллион раз. Мы пытались понять, как вы делаете что-то, когда у вас нет такой предсказуемости».

В итоге трое университетских исследователей стали работать над совместным проектом с iRobot Corporation по разработке концевого эффектора для DARPA Robotics Challenge.Результатом этой работы стала рука iRobot iHY с недостаточным приводом, которая позже выиграла конкурс. Чтобы узнать больше о раннем предшественнике руки RightPick, ознакомьтесь с этой статьей.

«У нас были эти мягкие, податливые пальцы с механизмами, облегчающими захват предметов. Мы изучали их с начала 2000-х годов в лаборатории Роба Хоу в Гарварде», — говорит Джентофт. «Мы использовали тактильное восприятие. Каждый раз, когда вы выбираете предмет, вы получаете сенсорную обратную связь о том, что работает, а что нет».

Джентофт и Тензер также стали соучредителями TakkTile LLC, которая производит тактильные датчики.Их запатентованная технология использует микроэлектромеханические системы (MEMS) для обеспечения недорогого измерения на уровне граммов в надежном форм-факторе.

Роботизированная система сбора предметов способна брать предметы, которые она никогда раньше не видела, и делиться полученными знаниями с другими роботами в облаке. (любезно предоставлено компанией RightHand Robotics, Inc.)

Мультимодальные интралогистические решения
Со времен постдока Джентофт и его соратники переработали механизм захвата, чтобы сделать его более промышленным.Они также урезали его, чтобы сделать его более воспроизводимым и доступным.

«Важно отметить, что мы — компания, занимающаяся программным обеспечением, — говорит Джентофт. «Вам нужно правильное оборудование, чтобы хватать, даже если вы строите мозг.

«За последние пять лет, благодаря 3D-печати и всем этим серийным датчикам, которые были разработаны для индустрии мобильных телефонов, стало намного дешевле создавать оборудование промышленного уровня. Аппаратное обеспечение всегда тяжелое.Но становится легче».

То же самое и с технологиями зрения. «В последние несколько лет на рынке появились хорошие датчики глубины. Мы используем готовые датчики, но весь стек машинного зрения является внутренним. Мы можем использовать эти 3D-изображения, чтобы выяснить, как подобрать предметы, которые мы никогда раньше не видели. Когда я поступил в аспирантуру, это была проблема на 10 000 долларов. Когда вышел Kinect», имея в виду датчик глубины Microsoft, «это стало проблемой на 150 долларов».

Джентофт подчеркивает важность поиска баланса между точностью и скоростью.Их цель не в том, чтобы быть идеальным за счет времени цикла. Они называют это 3R — диапазон, скорость и надежность.

«Поскольку Amazon дышит всем в затылок, дело не только в том, правильно ли вы поступили? Это ты быстро сделал? Можете ли вы сделать это в масштабе? И сможете ли вы сделать это при огромном дефиците рабочей силы на рынке? Истории о 20-процентном прогуле очень распространены. Мы разговаривали со складом с 300-процентным годовым оборотом, что также не является чем-то необычным».

RightHand Robotics сосредоточена на предоставлении своего решения RightPick для интеграции в существующие складские технологии и рабочие процессы, включая обслуживание автоматизированной системы хранения и поиска (AS/RS), индукцию сортировщика, индукцию автоматической упаковки и комплектацию.Они сотрудничают с другими поставщиками систем внутренней логистики и электронной коммерции, чтобы предоставить комплексное решение. Примеры включают интеллектуальную робототехнику Honeywell для каждого комплектования, Tompkins Robotics t-Sort и Perfect Pick от OPEX Corporation. К конечным пользователям относятся склады электронной коммерции, склады розничных продавцов и сторонние поставщики логистических услуг.

Программное обеспечение RightPick.AI не зависит от роботов. Хотя мы обычно видим захватное устройство RightHand Robotics в сочетании с коботом UR, аппаратно-программное решение можно использовать с другими коллаборативными роботами или традиционными промышленными роботами.Система захвата предназначена для захвата предметов весом до 2 кг, что типично для типов продуктов, используемых в этих приложениях электронной коммерции и внутренней логистики.

Понимание нашего совместного будущего
Захват интеллектуальных роботов стал междисциплинарным делом. Решения приходят из всех уголков инструментария инженера. Мехатроника, мягкая робототехника, сенсорные технологии, интуитивно понятное программное обеспечение, а теперь и искусственный интеллект и облачная робототехника — все это оказывает влияние.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.