Robotics Channel

Внимание на контекст

Коботы, которые работают рядом с людьми, распространяются всё больше. И всё сильнее раздражает их медлительность.

По требованиям ISO, коботы должны постоянно оценивать расстояние до человека, замедляться при приближении и полностью останавливаться, если дистанция сократилась до критической. В переполненном людьми цеху, где работники снуют туда-сюда непрерывно, такой подход хотя и гарантирует безопасность, но оказывается неэффективным — дорогая машина простаивает непростительно долго.

Исследователи из шведского Королевского института технологий (KTH), разработали систему, которая призвана решить эту проблему. Их алгоритмы позволяют коботам понимать контекст и предугадывать траекторию движения человека. Они запоминают людей, которые работают с ними рядом, способны их идентифицировать. Алгоритм создаёт модель скелета человека в виде абстракции объёма тела, что даёт возможность предсказать, где окажется конечность в момент движения.

В одном из экспериментов, которые проводила группа учёных, работающих над проектом, на пути манипулятора внезапно оказалась человеческая рука. Робот не прекратил движение, а скорректировал его так, чтобы избежать контакта, предсказав траекторию объекта.

Соавтор исследования, профессор KTH Лихуи Ванг, рассказывает, что система основана на трансферном обучении, которое требует меньшей вычислительной мощности и использует наборы данных меньшего объема, чем традиционные методы машинного обучения.

Такая контекстно-зависимая роботизированная система действует подобно тому, как «мыслит» беспилотный автомобиль, оценивая как долго горит красный сигнал светофора. Вместо того, чтобы резко затормозить, машина корректирует скорость, приближаясь к перекрёстку, снижая тем самым нагрузку на тормозную систему и трансмиссию.

Эксперименты с системой, разработанной в KTH, показали, что робот, учитывающий контекст, может работать более безопасно и эффективно, не замедляя производство.

Профессор Ванг также добавляет: «Речь идёт не только о безопасности с технической точки зрения, которая означает, что система умеет избегать столкновений. Возможность распознавать контекст при работе на сборочной линии создаёт дополнительный уровень безопасности».

Источник

ScienceDaily

Robots can be more aware of human co-workers, with system that provides context

A new context-aware system for robots is ready for implementation on the factory floor. A recent study shows the system is more efficient because it can recognize co-workers and their body shapes, and even predict their movements.

www.tgoop.com/robotics_channel/2324

4.35K viewsApr 8, 2021 at 06:55

Внимание на контекст

Коботы, которые работают рядом с людьми, распространяются всё больше. И всё сильнее раздражает их медлительность.

По требованиям ISO, коботы должны постоянно оценивать расстояние до человека, замедляться при приближении и полностью останавливаться, если дистанция сократилась до критической. В переполненном людьми цеху, где работники снуют туда-сюда непрерывно, такой подход хотя и гарантирует безопасность, но оказывается неэффективным — дорогая машина простаивает непростительно долго.

Исследователи из шведского Королевского института технологий (KTH), разработали систему, которая призвана решить эту проблему. Их алгоритмы позволяют коботам понимать контекст и предугадывать траекторию движения человека. Они запоминают людей, которые работают с ними рядом, способны их идентифицировать. Алгоритм создаёт модель скелета человека в виде абстракции объёма тела, что даёт возможность предсказать, где окажется конечность в момент движения.

В одном из экспериментов, которые проводила группа учёных, работающих над проектом, на пути манипулятора внезапно оказалась человеческая рука. Робот не прекратил движение, а скорректировал его так, чтобы избежать контакта, предсказав траекторию объекта.

Соавтор исследования, профессор KTH Лихуи Ванг, рассказывает, что система основана на трансферном обучении, которое требует меньшей вычислительной мощности и использует наборы данных меньшего объема, чем традиционные методы машинного обучения.

Такая контекстно-зависимая роботизированная система действует подобно тому, как «мыслит» беспилотный автомобиль, оценивая как долго горит красный сигнал светофора. Вместо того, чтобы резко затормозить, машина корректирует скорость, приближаясь к перекрёстку, снижая тем самым нагрузку на тормозную систему и трансмиссию.

Эксперименты с системой, разработанной в KTH, показали, что робот, учитывающий контекст, может работать более безопасно и эффективно, не замедляя производство.

Профессор Ванг также добавляет: «Речь идёт не только о безопасности с технической точки зрения, которая означает, что система умеет избегать столкновений. Возможность распознавать контекст при работе на сборочной линии создаёт дополнительный уровень безопасности».

Источник

BY Robotics Channel