Na koniec

NAUKA KONTRA PROGRAMOWANIE

Istnieją trzy główne sposoby szkolenia robota do wykonania określonej sekwencji ruchów: panel Pendant, prowadzenie ręczne (ang. hand-guiding) i programowanie. Panel Pendant ma zastosowanie tylko w przypadku dużych robotów w klatkach, gdy operator korzysta z wiszącego panelu sterowania znajdującego się poza ogrodzeniem, aby ręcznie przeprowadzić robota przez jego zadania i zapisać tę "mapę" w jego pamięci. Maszyna jest "uczona" tego, co ma robić, przez swojego ludzkiego operatora.

Prowadzenie ręczne stosuje tę samą zasadę nauczania co Pendant, z tym wyjątkiem, że dosłownie wykorzystuje pracę rąk. Cobot funkcjonuje w trybie uczenia: silniki zostają dezaktywowane lub ich moc spada do poziomu, w którym mogą po prostu utrzymać pozycję, a następnie ramię robota przeprowadzane jest ręcznie przez żądaną sekwencję.

Czujniki ruchu na każdym wale silnika, wykorzystywane podczas normalnej pracy do zapewnienia sterowania w pętli zamkniętej, rejestrują działania potrzebne do kolejnego "powtórzenia".

Wiele robotów jest nadal programowanych za pomocą kodu generowanego w trybie offline na komputerze. Forth to język programowania opracowany wiele lat temu do celów określonych zastosowań sterowania robotem w czasie rzeczywistym. Dzięki możliwości szybkiego i zwartego kodowania jest on stosowany po dziś dzień: przykładem są przemysłowe roboty z serii R z ramieniem ST Robotics programowane za pośrednictwem RoboForth.

Współcześni hakerzy również odkryli jego uroki. W Forth zaprogramowano nawet sondy kosmiczne, takie jak ścigacz komet o nazwie Rosetta i lądownik Philae. Wspominam dużo o Forth ze względu na osobiste zainteresowanie: jestem autorem wersji do aplikacji wbudowanych w oparciu o mikrokontroler Microchip dsPIC.

W ostatnich latach FORTHdsPIC był nawet przedmiotem kilku wpisów na blogu DesignSpark! Wadą programowania jest wymagany czas i personel potrzebny do tworzenia lub modyfikowania kodu za każdym razem, gdy konieczne jest ponowne wdrożenie. A to raczej minus dla małych firm. Na razie preferowaną metodą "treningową" pozostaje prowadzenie ręczne.

W przyszłości sztuczna inteligencja stanie się prawdopodobnie dominującą cechą systemów sterowania robotami. Innymi słowy, roboty, zwłaszcza coboty, same będą zgadywać, jak osiągnąć określony cel. Koncepcja ta doprowadziła do sytuacji, w której "roboty zastępujące pracowników ludzkich" stały się ostatnio przedmiotem gorącej debaty.

Podobnie jak samochody bez kierowcy, tak i roboty z nawet podstawowymi ludzkimi umiejętnościami są nadal bardzo odległą koncepcją. Robot-asystent raczej nie pojawi się przy moim stole warsztatowym dopóki nie będę przekonany, że nie pomyli mojej ręki z obrabianym przedmiotem i nie zaatakuje jej kluczem nasadowym.

PRACA W TOKU

Prowadzi się wiele badań mających na celu stworzenie cobota idealnego. Oto wybór ostatnich artykułów na ten temat.

Określanie priorytetów robotów na podstawie interakcji z człowiekiem (Learning Robot Objectives from Physical Human Interaction). Koncepcja ta idzie o krok dalej: jeśli cobot wykona podczas pracy niewłaściwy ruch, człowiek może natychmiast fizycznie go poprawić. Robot będzie więc "uczyć się na błędach".

Spersonalizowane skóry sensorów dotyku chwytaków robotów do celów haptycznej wizualizacji obiektów (Custom Soft Robotic Gripper Sensor Skins for Haptic Object Visualization). Naukowcy pracują nad systemem czujników dotykowych dla "palców" chwytaka. Odbieranie informacji za pośrednictwem kontaktu fizycznego umożliwia robotowi wykonanie wizualizacji 3D chwytanego obiektu.

Dex-Net 2.0: Głębokie uczenie do celów optymalizacji siły chwytu w oparciu o chmury punktów i analityczne wskaźniki chwytu (Dex-Net 2.0: Deep Learning to Plan Robust Grasps with Synthetic Point Clouds and Analytic Grasp Metrics). Artykuł porusza problem identyfikacji obiektu w celu wyboru optymalnego działania chwytaka. System wizyjny wykorzystuje konwolucyjną sieć neuronową z bazą danych obrazów umożliwiającą rozpoznawanie obiektów o losowym położeniu.

WYMOGI MIĘDZYNARODOWE/SPECYFIKACJE: ISO 10218 I ISO/TS 15066

Jeśli chce się stworzyć cobota lub dodać go do swojej ekipy roboczej, musi on spełniać wymienione poniżej międzynarodowe standardy bezpieczeństwa. Norma ISO 10218 została opracowana z myślą o zamykanych w klatkach, potężnych robotach z przeszłości, ale określa ogólne standardy bezpieczeństwa, które odnoszą się również do nowej generacji cobotów.

Nowsza norma ISO/TS 15066 jest próbą określenia specyfikacji bezpieczeństwa dla cobotów. Przykładowo, zawiera ona następujący wymóg: Jeżeli dozwolony jest kontakt między robotami a ludźmi i wystąpi przypadkowy kontakt, nie może on spowodować bólu ani obrażeń.

Poziomy bólu tolerowane przez różne części ludzkiego ciała w razie kontaktu z cobotem zostały zbadane i są podane w specyfikacji. Trudno sobie wyobrazić, jak udało się je określić. Noszą nazwę "Dane o poziomie bólu" i muszą być brane pod uwagę przy każdym projekcie. Witamy w świecie robotów bezklatkowych!

NA KONIEC

Roboty-asystenci w stylu C3P0 to nadal bardzo odległa koncepcja i mimo całego szumu na temat współpracy większość dzisiejszych cobotów wydaje się wieść życie pozbawione ludzkiego towarzystwa, żmudnie przenosząc obiekty z jednego miejsca na drugie.

Różnią się od siebie wyłącznie wyglądem: wielu zdecydowało się na "muskularne" ramiona, ale ja preferuję roboty Sawyer, wyglądające jak animowany system hydrauliczny z mrugającymi oczami, które pewnego dnia mogą kryć prawdziwą inteligencję.

RS Components