ระบบชาร์จแบตเตอรี่แบบเคลื่อนที่สำหรับหุ่นยนต์อัตโนมัติที่ขาดแคลนพลังงาน

นักวิจัยชาวรัสเซียได้พัฒนาโพรโทไทป์หุ่นยนต์ที่สามารถทำภารกิจชาร์จแบตเตอรี่แบบ ad hoc สำหรับหุ่นยนต์เกษตรกรรมและอุตสาหกรรมที่มีอัตลักษณ์จำกัดโดยการขาดแคลนปลั๊กชาร์จ และยังมีมาตรฐานที่เสนอสำหรับการกำหนดค่าปลั๊ก/ซ็อกเก็ตสำหรับระบบหุ่นยนต์เคลื่อนที่

โพรโทไทป์ของ ‘MobileCharger’ เปิดเผย ในเอกสารวิจัยล่าสุดจาก Skolkovo Institute of Science and Technology ที่มอสโก ซึ่งมีกลไกการเชื่อมต่อที่ไม่แตกต่างจากความสามารถในการล็อกที่กว้างของระบบการบินขนส่งทหารที่ออกแบบมาเพื่อการเติมเชื้อเพลิงระหว่างการบิน

โพรโทไทป์หุ่นยนต์ MobileCharger Source: https://arxiv.org/pdf/2107.10585.pdf

MobileCharger พยายามที่จะปรับปรุงความพยายามที่คล้ายกันในหลายปีที่ผ่านมา เช่น หุ่นยนต์ชาร์จแบตเตอรี่แบบเคลื่อนที่ ‘Laderoboter’ ของ Volkswagen และหุ่นยนต์ชาร์จแบตเตอรี่ EVAR ของ Samsung ในหลายด้าน เช่น การทำการซื้อขายที่ดีขึ้นระหว่างน้ำหนักและความจุ การลดพื้นที่ที่จำเป็นสำหรับการชาร์จแบตเตอรี่ (จุดอ่อนของ EVAR) การใช้ Convolutional Neural Networks (CNNs) เพื่อปรับกระบวนการเชื่อมต่อ และการใช้เซ็นเซอร์ต่างๆ รวมถึง LiDAR และเซ็นเซอร์สัมผัสเพื่อประมาณตำแหน่งสัมพัทธ์ของหุ่นยนต์ที่จะชาร์จแบตเตอรี่

ระบบคู่มือมีเสรีภาพในการเคลื่อนที่ในสามทิศทาง เพื่อให้สามารถรองรับการออกแบบหุ่นยนต์ภาคสนามที่แตกต่างกัน และเพื่อพิจารณาสภาพแวดล้อมที่อาจมีพื้นที่ไม่เรียบมากกว่าพื้นโรงงาน

การชาร์จแบตเตอรี่มีเป้าหมายที่จะใช้เวลาประมาณสี่ชั่วโมง โดยมีการถ่ายโอนกระแสไฟฟ้า 22 โวลต์อย่างต่อเนื่อง ในระหว่างกระบวนการนี้ มันจำเป็นที่จะต้องมีการเชื่อมต่อทางกายภาพที่สม่ำเสมอ เนื่องจากการไม่สอดคล้องกันในแนวนอนหรือแนวตั้งอาจทำให้เกิดความเสียหายต่อหุ่นยนต์ทั้งสองหรือทั้งสองอย่าง และมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดการปล่อยกระแสไฟฟ้าโดยไม่มีการเชื่อมต่อดิน

แอคชูเอเตอร์แบบดельต้าผันกลับใน MobileCharger มีความเร็วในการทำงานที่ดีกว่าโซลูชันล่าสุดสำหรับสถานการณ์การชาร์จแบตเตอรี่ในสนาม โดยนักวิจัยยืนยันว่าดีไซน์ที่กะทัดรัดและแตกต่างจะทำให้ง่ายต่อการผลิต

แอคชูเอเตอร์แบบดельต้าผันกลับยังมีการล็อกโดยใช้แม่เหล็ก แต่นี่ไม่เพียงพอโดยตัวมันเองในการรักษาการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยระหว่างการชาร์จแบตเตอรี่ และได้รับการสนับสนุนจากแนวทางเสริมหลายอย่าง รวมถึงวงจรตั้งค่าและอุปกรณ์ปลายทางที่มีแม่เหล็กและเซอร์โวมอเตอร์

การชาร์จแบตเตอรี่แบบไม่ขึ้นกับการออกแบบ

MobileCharger ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้ความรู้ด้านโดเมนอย่างสมบูรณ์เกี่ยวกับหุ่นยนต์ทุกตัวที่มันอาจต้องชาร์จแบตเตอรี่ แต่จะใช้วิธีการต่างๆ เพื่อระบุปลั๊กชาร์จแบตเตอรี่ที่เข้ากันได้บนทรัพยากรของหุ่นยนต์ และเคลื่อนที่เข้าใกล้เพื่อให้สามารถเชื่อมต่อกับหุ่นยนต์ได้
 

แอร์เรย์ เซ็นเซอร์สัมผัสในกลไกการเชื่อมต่อของ MobileCharger

โดยพื้นฐานแล้ว MobileCharger ใช้วิธีการต่างๆ เพื่อประเมินและรักษาการเชื่อมต่อที่สม่ำเสมอ รวมถึงระบบการมองเห็นแบบ RGB-D (มีความลึก) ของหุ่นยนต์เก็บเกี่ยวผลไม้ และระบบสัมผัสและฟีดแบ็คแบบปิดของหุ่นยนต์ภาคสนาม

การรู้จำภาพ

LiDAR สแกนเนอร์ของ MobileCharger มีการสนับสนุนจากกล้อง Intel RealSense D435 RGB ความลึก สำหรับการประมาณค่าระยะห่าง และยังใช้เป็นกลไกการให้อาหารสำหรับการประมาณการการสัมผัสของหุ่นยนต์ที่ใช้ CNN

ระบบการตรวจจับวัตถุของ MobileCharger ใช้ YOLOv3 ซึ่งเป็นระบบการรู้จำภาพแบบเรียลไทม์ที่มี 106 เลเยอร์ โดยได้รับการสนับสนุนจากชุดข้อมูลที่ฝึกอบรมเองซึ่งมีศูนย์กลางอยู่ที่การออกแบบที่เสนอสำหรับการชาร์จแบตเตอรี่

ชุดข้อมูลประกอบด้วย 170 ตัวอย่าง โดยแบ่งออกเป็น 120 สำหรับการฝึกอบรมและ 50 สำหรับการทดสอบ ซึ่งทำในหลายสภาพแสงและหลายมุมจาก 75 ถึง 105 องศา ภาพในเซตข้อมูลการฝึกอบรมมีความละเอียด 840×480 และมีข้อมูล RGB และความลึก

โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน

CNN ที่ใช้ใน MobileCharger มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาการสัมผัสที่สม่ำเสมอระหว่างการชาร์จแบตเตอรี่ และได้รับการสนับสนุนจากชุดข้อมูลสองชุดพิเศษ ชุดข้อมูลแรกมีข้อมูลเกี่ยวกับการไม่สอดคล้องกันในมุมระหว่างอิเล็กโทรด โดยมี 600 คู่ข้อมูลที่ได้รับจากกลไกการตรวจจับเซ็นเซอร์สัมผัส ชุดข้อมูลที่สองเกี่ยวข้องกับการไม่สอดคล้องกันในแนวนอนและแนวตั้งของอุปกรณ์ปลายทาง (ชุดชาร์จแบตเตอรี่) และมี 500 คู่ข้อมูล

โครงสร้าง CNN สำหรับการสัมผัสที่สม่ำเสมอ

ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็น 67% สำหรับการฝึกอบรมและ 33% สำหรับการประเมิน โดยมีค่าความแม่นยำเป็นเป้าหมาย

ก่อนที่จะเลือกใช้ CNN/YOLO นักวิจัยได้พิจารณาใช้ Histogram of oriented gradients (HoG) พร้อมด้วย Support Vector Machine (SVM) และการตรวจจับขอบด้วย Canny edge detector แต่ไม่ถือว่าวิธีการเหล่านี้มีความทนทานต่อความท้าทายของการชาร์จแบตเตอรี่ในสนามเพียงพอ

SwarmCharge

ระบบ MobileCharger มีเป้าหมายสำหรับสภาพแวดล้อมในและนอกอาคาร และงานวิจัยในอนาคตของนักวิจัยจะพัฒนาเกี่ยวกับการสร้างการกำหนดตำแหน่งและการสร้างแผนที่ 1-Dof จะถูกสำรวจเป็นสิ่งอำนวยความสะดวกเพิ่มเติมสำหรับการหมุนอิเล็กโทรดในแกนหมุนของกลไกการเชื่อมต่อ

ตามที่คาดไว้ ระบบคู่มือที่เป็นกรรมสิทธิ์มีเป้าหมายที่จะใช้ในระบบนิเวศที่กว้างขึ้นของหุ่นยนต์และอุปกรณ์อัตโนมัติ ซึ่งเอกสารวิจัยกล่าวว่าจะเรียกว่า SwarmCharge MobileCharger มีเป้าหมายที่จะเป็นระบบสนับสนุนสำหรับหลายประเภทของหุ่นยนต์ รวมถึงหุ่นยนต์แบบมนุษย์ หุ่นยนต์แบบสี่ขา และเครื่องบินอัตโนมัติ