Robots Bereiken Precieze Hand-Oog Coördinatie voor Complexe Taken

Hoewel Modern Machine Shop zich richt op CNC-bewerking, is de hier afgebeelde toepassing de aandacht waard. Overweeg voor een moment de moeilijkheden die inherent zijn aan het automatiseren van een taak zoals het invoegen van Ethernet-kabels. Een hoop variabelen, van verschillende socketposities tot de onvoorspelbare buiging van de kabel tot het niveau van kracht dat nodig is om de connector "in te klikken", zouden zelfs de meest zorgvuldig geprogrammeerde robot in de war kunnen brengen. Deze robot is anders in dat het zorgvuldige programmeren volledig vermijdt ten gunste van zichzelf te controleren. Het is in staat om zijn benadering aan te passen zoals nodig om een strakke pasvorm te waarborgen ongeacht de oriëntatie of positie van de socket.

Breder Perspectief

Kabel invoegen apart, de bredere implicaties van robots wat eigenlijk hand-oog coördinatie geven zijn niet moeilijk te verbeelden. Als onze gemotoriseerde collega's dit kunnen, zouden ze een dag misschien CNC machinebedrijven helpen een mix van verschillende delen om actieve afgratingsgereedschappen te manipuleren, of misschien werkstukken willekeurig uit dozen te pikken zonder roosters of andere fixaties? Inspectie, oppervlakteafwerking, machine tending en misschien zelfs applicaties die nog niet verkend zijn, zouden allemaal kunnen profiteren van zo'n systeem.

Ontwikkeld in Duitsland door Micropsi Industries, heet dit robot's auxiliaire besturingssysteem MIRAI (Micropsi Industries Robotic Artificial Intelligence). Het gebruikt camera's, krachtsensoren en een neuraal netwerk om menselijke zintuigen te benaderen en te reageren op dynamische omgevingen in realtime. Rick Schoonover, die het bedrijf in Noord-Amerika vertegenwoordigt, zegt dat sommige vroege toepassingen al goede redenen tonen om ambities uit te breiden buiten de elektronica industrie.

Toepassingsvoorbeelden

Bijvoorbeeld, een vroege use case is het laden van tandwielen in een waelmachine voldoende delicaat om de levensduur van de as te verlengen, zegt hij. Een ander gebruikt het systeem om grote composiet luchtvaartstructuren te trimmen met een constant krachtniveau, ongeacht de robot's oriëntatie of locatie ten opzichte van het deeloppervlak. Actieve onderzoeken in het pikken en precies plaatsen van een verscheidenheid aan verschillende 3D-geprinte delen illustreren ook de technologie's brede potentieel voor het automatiseren van laag-volume, hoge-mix werk.

Training in plaats van Programmeren

Programmeurs "leren" een MIRAI-gedreven cobot niet; ze trainen het met vaardigheden. Het proces lijkt erop in die een mens de robotarm herhaaldelijk door de bewegingen van de gekozen taak leidt. Echter, de arm moet het doel van zoveel mogelijke richtingen en hoeken benaderen. Dit is omdat de focus van deze machine learning algoritmes niet de middelen is naar het gewenste einde, maar het einde zelf - kabel in socket, bijvoorbeeld. Terwijl de robot beweegt, verwerkt het cloud-gebaseerde neuraal netwerk de continue stroom sensordata om een begrip te krijgen van zijn omgeving en wat vereist is om de taak te voltooien.

"Als je een pin in een gat wilt steken, ga je niet wiskundig een reeks bewegingen berekenen en uitvoeren," legt de heer Schoonover uit. "Als je het kunt zien, kun je het doen - er is geen pad. Je kijkt naar de pin, kijkt naar het gat, en steekt de pin in het gat. Als het gat beweegt, kun je daar aanpassen en de pin toch in steken."

Voor nu controleert MIRAI de robot alleen voor kritieke delen van een traditioneel geprogrammeerd pad - op het moment van kabelinvoeging, of misschien grijpen of nesten van een deel. Op dit punt begint de robot zich op eigen initiatief te bewegen gebaseerd op zijn eigen "perceptie" alsook wat het "geleerd" heeft over zijn doelen en de natuurlijke variatie in zijn omgeving.

Of dergelijke technologie ooit uw shopvloer bereikt, of of het ooit voor meer dan alleen micro-bewegingen ingezet wordt, blijft abwachten. Ongeacht, technologie als MIRAI verandert ons begrip van wat automatisering kan zijn: flexibel, gemakkelijk te implementeren, en nu blijkbaar toleranter voor variatie variërend van omgevingsstoringen tot verschillen in deelsvorm, positie en geometrie.