Un sistem de încărcare mobil pentru roboți autonomi lipsiți de energie

Cercetătorii ruși au dezvoltat un prototip de robot capabil să efectueze misiuni de încărcare ad-hoc pentru roboții agricoli și industriali a căror autonomie este limitată de lipsa de prize de curent și care prezintă, de asemenea, un standard propus pentru o configurație de conectori de încărcare aplicabilă sistemelor de roboți mobili.

Prototipul pentru “MobileCharger”, prezentat într-un articol recent de la Institutul de Știință și Tehnologie Skolkovo din Moscova, este echipat cu un mecanism de cuplare care nu este foarte diferit de capacitățile de interblocare largi ale sistemelor de transport aerian militar proiectate pentru realimentare în zbor.

Prototipul robotului MobileCharger. Sursă: https://arxiv.org/pdf/2107.10585.pdf

MobileCharger încearcă să îmbunătățească inițiativele similare din ultimii ani, cum ar fi robotul de încărcare mobil “Laderoboter” al companiei Volkswagen și robotul de realimentare EVAR al companiei Samsung, în mai multe moduri: prin realizarea unui compromis mai bun între greutate și capacitate; prin reducerea cerințelor de spațiu pentru operațiunile de încărcare (o slăbiciune a lui EVAR); prin utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pentru optimizarea operațiunii de cuplare; și prin utilizarea unei game de senzori, inclusiv LiDAR și senzori tactili, pentru a estima poziția relativă a robotului care urmează a fi reîncărcat.

Sistemul de cuplare prezintă o libertate relativă de mișcare în trei direcții, pentru a se adapta la diferite proiecte de roboți de teren și pentru a ține cont de medii care pot avea un teren mai accidentat decât suprafețele plane ale unei hale de fabrică.

Operațiunile de reîncărcare sunt destinate să dureze aproximativ patru ore, cu o transferare constantă de 22 de volți. În timpul procesului, este esențial ca conexiunea fizică să rămână consistentă, deoarece o aliniere orizontală sau verticală incorectă poate duce la deteriorarea unuia sau ambelor roboți, cu posibilitatea unui descărcări electrice neînchise.

Actuatorul delta inversat prezent în MobileCharger oferă o viteză de operare mai bună decât soluțiile recente pentru scenariile de reîncărcare în teren, cercetătorii afirmând că proiectul său compact și distinct va fi mai ușor de fabricat.

Actuatorul delta inversat prezintă și un blocare magnetică, deși aceasta nu ar fi suficientă singură pentru a menține contactul sigur în timpul operațiunilor de reîncărcare și este susținută de mai multe abordări complementare, inclusiv un inel de configurare și un efector final cu electrozi și servomotoare.

Încărcare independentă de proiectare

MobileCharger nu este proiectat pentru a avea cunoștințe complete despre fiecare robot pe care ar putea fi necesar să îl reîncarce, ci va utiliza o gamă de metode pentru a identifica un conector de încărcare compatibil undeva pe șasiul robotului și pentru a se manevra într-o proximitate care să îi permită să se conecteze la robotul țintă.

Matrice de senzori de presiune tactilă în mecanismul de acostare al lui MobileCharger.

În esență, MobileCharger aruncă o gamă de soluții la provocarea evaluării alinierii și a angajamentului consistent, inclusiv sistemele de viziune computerizate RGB-D (cu adâncime) ale roboților de cules fructe și sistemele de feedback tactil și haptic presensibile ale roboților industriali închise.

Recunoașterea imaginilor

Scannerul LiDAR al lui MobileCharger este susținut de o cameră de adâncime Intel RealSense D435 RGB pentru estimarea proximității, care servește și ca mecanism de alimentare pentru capacitățile de estimare a contactului bazate pe CNN ale robotului.

Sistemul de detectare a obiectelor utilizat de MobileCharger se bazează pe YOLOv3, un sistem eficient de recunoaștere a imaginilor în timp real, cu 106 straturi, alimentat de un set de date personalizat, axat pe proiectul propus de doc de reîncărcare.

Setul de date conține 170 de exemple, împărțite între 120 pentru antrenament și 50 în seturi de test, realizate în diferite condiții de iluminare și o gamă de variații de yaw de la 75 la 105 grade. Imaginile din setul de antrenament sunt la rezoluția 840×480, și prezintă date RGB și adâncime.

Rețea neuronală convoluțională

CNN-ul utilizat în MobileCharger abordează problema contactului consistent în timpul operațiunii de încărcare și este alimentat de două seturi de date personalizate: primul set de date prezintă informații despre alinierea unghiulară între electrozi, cu 600 de perechi de date derivate din mecanismele de senzori tactili; al doilea set de date se ocupă de alinierea orizontală și verticală a efectorului final (ansamblul de încărcare), și conține 500 de perechi de date.

Arhitectura CNN pentru consistența apucării.

Datele au fost împărțite în 67% seturi de antrenament și 33% seturi de evaluare, cu acuratețea ca metrică țintă.

Înainte de a se decide asupra metodei CNN/YOLO, cercetătorii au luat în considerare utilizarea histogramelor de gradient orientat (HoG) cu mașini de suport vectorial (SVM) și, de asemenea, detectarea conturului cu detectorul de margini Canny. Niciuna dintre aceste metode nu a fost considerată suficient de robustă pentru a face față provocărilor operațiunilor de încărcare în teren.

SwarmCharge

Sistemul MobileCharger este destinat pentru medii interioare și exterioare, iar viitoarele lucrări ale cercetătorilor vor aborda dezvoltarea algoritmilor de localizare și de cartografiere. 1-Dof va fi explorat și ca o facilitate suplimentară pentru rotația electrozilor în axa de rotație a mecanismului de conexiune.

Pe măsură ce se poate aștepta, sistemul de cuplare proprietar este destinat în cele din urmă pentru o ecostructură mai largă de roboți și dispozitive autonome, care, conform articolului, va fi numită SwarmCharge. MobileCharger este destinat să fie un sistem de suport pentru o gamă largă de tipuri de roboți, inclusiv mecanisme humanoid, cvadruped și UAV.