الروبوتات
أداة جديدة تحسن القابض الآلي للتصنيع
طور فريق من جامعة واشنطن أداة جديدة يمكنها تصميم القابض السلبي القابل للطباعة ثلاثية الأبعاد وحساب أفضل مسار لالتقاط كائن. يمكن أن يساعد التطوير الجديد في تحسين روبوتات خط التجميع.
تم اختبار النظام على 22 كائنًا مختلفًا ، بما في ذلك إسفين على شكل حاجز للباب وكرة تنس ومثقاب ، وقد ثبت نجاحه في 20 قطعة. اثنان من الأشياء التي تم التقاطها بنجاح هما الإسفين والشكل الهرمي مع ثقب المفتاح المنحني ، والتي عادة ما تكون صعبة بالنسبة لأنواع متعددة من القابض.
• بحث من المقرر تقديمه في 11 أغسطس في SIGGRAPH 2022.
Adriana Schulz هي مؤلفة أولى وأستاذة مساعدة في UW في مدرسة Paul G. Allen لعلوم وهندسة الكمبيوتر.
إنشاء أدوات مخصصة لخطوط التصنيع
"ما زلنا ننتج معظم منتجاتنا بخطوط تجميع ، وهي رائعة حقًا ولكنها أيضًا صلبة جدًا. أوضح لنا الوباء أننا بحاجة إلى طريقة لإعادة توظيف خطوط الإنتاج هذه بسهولة. "تتمثل فكرتنا في إنشاء أدوات مخصصة لخطوط التصنيع هذه. هذا يعطينا روبوتًا بسيطًا للغاية يمكنه القيام بمهمة واحدة باستخدام أداة إمساك معينة. وبعد ذلك عندما أقوم بتغيير المهمة ، أقوم فقط باستبدال القابض ".
تم تصميم الكائنات تقليديًا لتتناسب مع قابض معين نظرًا لأن القابض السلبي لا يمكن ضبطه ليلائم الكائن الذي يلتقطه.
جيفري ليبتون مؤلف مشارك وأستاذ مساعد في جامعة واشنطن في الهندسة الميكانيكية.
"القابض السلبي الأكثر نجاحًا في العالم هو ملقط الرافعة الشوكية. لكن المفاضلة هي أن ملاقط الرافعة الشوكية تعمل بشكل جيد فقط مع أشكال محددة ، مثل المنصات ، مما يعني أن أي شيء تريد الإمساك به يجب أن يكون على منصة نقالة "، قال ليبتون. "نحن هنا نقول" حسنًا ، لا نريد تحديد هندسة القابض السلبي مسبقًا. " بدلاً من ذلك ، نريد أن نأخذ هندسة أي كائن ونصمم أداة التقاط ".
هناك العديد من الاحتمالات المختلفة للقابض ، وعادة ما يرتبط شكله بالمسار الذي يسلكه ذراع الروبوت لالتقاط الجسم. عندما يتم تصميم القابض بشكل غير صحيح ، فإنه يخاطر بالتصادم مع الكائن عند محاولة التقاطه ، وهو ما شرع الفريق في حله.
Milin Kodnongbua هو المؤلف الرئيسي وكان طالبًا جامعيًا في UW في مدرسة Allen في وقت البحث.
"تعتبر النقاط التي يلامس فيها القابض الجسم شيئًا ضروريًا للحفاظ على ثبات الجسم في الإمساك به. قال Kodnongbual ، إننا نطلق على هذه المجموعة من النقاط "تكوين الفهم". "أيضًا ، يجب أن يلامس القابض الكائن في تلك النقاط المحددة ، ويجب أن يكون القابض كائنًا صلبًا واحدًا يربط نقاط الاتصال بذراع الروبوت. يمكننا البحث عن مسار إدخال يلبي هذه المتطلبات ".
تصميم القابض والمسار الجديد
لتصميم قابض ومسار جديد ، يقوم الفريق أولاً بتزويد الكمبيوتر بنموذج ثلاثي الأبعاد للكائن واتجاهه في الفضاء.
قال Kodnongbua: "أولاً ، تولد الخوارزمية الخاصة بنا تكوينات فهم محتملة وتصنفها بناءً على الاستقرار وبعض المقاييس الأخرى". "ثم يأخذ الخيار الأفضل ويشترك في التحسين لمعرفة ما إذا كان مسار الإدخال ممكنًا. إذا لم يتمكن من العثور على واحد ، فإنه ينتقل إلى تكوين الفهم التالي في القائمة ويحاول إجراء التحسين المشترك مرة أخرى. "
يُخرج الكمبيوتر مجموعتين من التعليمات بمجرد أن يجد تطابقًا جيدًا. الأول مخصص للطابعة ثلاثية الأبعاد لإنشاء القابض ، والثاني مع مسار ذراع الروبوت بعد طباعة الماسك وإرفاقه.
اختبر الفريق الطريقة الجديدة على كائنات مختلفة.
إيان جود هو مؤلف مشارك آخر وطالب دكتوراه في جامعة واشنطن في قسم الهندسة الميكانيكية.
قال جود: "لقد صممنا أيضًا أشياء من شأنها أن تشكل تحديًا لروبوتات الإمساك التقليدية ، مثل الأشياء ذات الزوايا الضحلة جدًا أو الأشياء ذات الإمساك الداخلي - حيث يتعين عليك التقاطها بإدخال مفتاح".
أجرى الفريق 10 اختبارات بيك آب بـ 22 شكلاً. بالنسبة لـ 16 شكلاً ، نجحت جميع سيارات البيك أب العشرة. حققت معظم الأشكال نجاحًا واحدًا على الأقل ، بينما لم ينجح اثنان.
حتى بدون أي تدخل بشري ، طورت الخوارزمية نفس إستراتيجيات الإمساك بالأشياء المتشابهة الشكل. قاد هذا الباحثين إلى الاعتقاد بأنهم قادرون على إنشاء القابض السلبي الذي يلتقط فئة من الأشياء بدلاً من كائن معين.
