Güçten Kurtulan Otonom Robotlar için Mobil Şarj Sistemi

Rus araştırmacılar, aksi takdirde elektrik prizlerinin olmaması nedeniyle özerkliği sınırlı olan ve aynı zamanda mobil robotik sistemlere uygulanabilir bir şarj fişi/priz konfigürasyonu için önerilen bir standarda sahip olan tarımsal ve endüstriyel robotlar için geçici şarj görevlerini üstlenebilen bir prototip robot geliştirdiler.

'MobileCharger' prototipi, ortaya Moskova'daki Skolkovo Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden yakın tarihli bir makaleye göre, uçakta yakıt ikmali için tasarlanmış askeri hava taşıma sistemlerinin geniş birbirine kenetlenme yeteneklerinden farklı olmayan bir angajman mekanizması ile donatılmıştır.

MobileCharger prototip robotu. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2107.10585.pdf

MobileCharger, Volkswagen'in 'Laderoboter' mobil şarj robotu ve Samsung'un EVAR Şarj Robotu gibi son yıllardaki benzer girişimleri birkaç şekilde iyileştirmeye çalışıyor: ağırlık ve kapasite arasında daha iyi bir denge kurarak; şarj işlemleri için alan gereksinimlerini azaltarak (EVAR'ın bir zayıflığı); angajman operasyonunu optimize etmek için Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) kullanarak; ve şarj edilecek robotun göreli konumunu tahmin etmek için LiDAR ve dokunsal sensörler dahil olmak üzere bir dizi sensör kullanarak.

Bağlantı sistemi, farklı saha robot tasarımlarına uyum sağlamak ve bir fabrika zemininin düz yüzeylerinden daha engebeli araziye sahip olabilecek ortamları hesaba katmak için üç yönde göreli bir hareket özgürlüğüne sahiptir.

Şarj işlemlerinin, 22 voltluk tutarlı bir aktarımla yaklaşık dört saat sürmesi amaçlanmaktadır. İşlem sırasında, fiziksel bağlantının tutarlı kalması çok önemlidir, çünkü yatay veya dikey yanlış hizalama, topraklanmamış elektrik boşalması olasılığıyla birlikte robotlardan birinin veya her ikisinin birden hasar görmesine neden olabilir.

MobileCharger'da bulunan ters delta aktüatör, saha içi şarj senaryolarına yönelik son çözümlerden daha iyi bir çalışma hızı sunuyor ve araştırmacılar kompakt ve farklı tasarımının üretilmesinin daha kolay olacağını iddia ediyor.

Delta Aktüatörü ayrıca mıknatıs tabanlı kilitleme özelliğine sahiptir, ancak bu, yeniden şarj işlemleri sırasında güvenli teması sürdürmek için tek başına yeterli olmayacaktır ve bir kurulum halkası ve elektrotlar ve servo motorlar içeren bir uç efektör dahil olmak üzere çeşitli tamamlayıcı yaklaşımlarla desteklenmektedir.

Tasarımdan Agnostik Şarj

MobileCharger, yeniden şarj edilmesi gerekebilecek her robot hakkında eksiksiz alan bilgisine sahip olacak şekilde tasarlanmamıştır, bunun yerine robotun şasisinde herhangi bir yerde uyumlu bir şarj soketi belirlemek için bir dizi yöntem kullanır ve yakınlıkta manevra yapar. hedef robota bağlanmak için.

MobileCharger'ın kenetlenme mekanizmasındaki dokunsal basınç sensörü dizisi.

MobileCharger, meyve toplama robotlarının RGB-D (derinlik özellikli) bilgisayarlı görme sistemleri ve kapalı endüstriyel robotların basınca duyarlı dokunsal ve dokunsal geri bildirim sistemleri de dahil olmak üzere, hizalama değerlendirmesi ve tutarlı etkileşim zorluklarına etkili bir şekilde bir dizi çözüm sunar.

Görüntü Tanıma

MobileCharger'ın LiDAR tarayıcısı, Intel RealSense D435 RGB tarafından desteklenir derinlik kamerası yakınlık tahmini için, ayrıca robotun CNN tabanlı temas tahmini yetenekleri için bir besleme mekanizması görevi görür.

MobileCharger tarafından kullanılan nesne algılama sistemi, önerilen şarj yuvası tasarımına odaklanan özel olarak eğitilmiş bir veri kümesi tarafından desteklenen, 3 katmanlı etkili bir gerçek zamanlı görüntü tanıma sistemi olan YOLOv106'e dayanmaktadır.

Veri seti, eğitim için 170 ve test setlerinde 120 arasında bölünmüş, çeşitli aydınlatma koşullarında yapılmış 50 örnek ve 75 ila 105 derece arasında bir sapma varyasyonları gamı ​​içerir. Eğitim veri setindeki görüntüler 840×480 çözünürlükte olup, RGB ve derinlik verilerini içerir.

Evrişimsel Sinir Ağı

MobileCharger'da kullanılan CNN, şarj işlemi sırasında tutarlı temas sorununu ele alır ve iki ısmarlama veri seti tarafından desteklenir: ilk veri seti, dokunsal sensör mekanizmalarından türetilen 600 veri çifti ile elektrotlar arasındaki açısal yanlış hizalama verilerini içerir; ikinci veri seti, uç efektörün (yükleme düzeneği) yatay ve dikey yanlış hizalanmasıyla ilgilenir ve 500 veri çifti içerir.

Kavrama tutarlılığı için CNN mimarisi.

Veriler, hedef metrik olarak doğrulukla %67 eğitim ve %33 değerlendirme setlerine ayrıldı.

CNN/YOLO yöntemine karar vermeden önce araştırmacılar, Destek Vektör Makinesi (SVM) ile yönlendirilmiş gradyanların Histogramını (HoG) ve ayrıca Canny kenar dedektörü ile kontur algılamayı kullanmayı düşündüler. Her iki yöntemin de saha içi şarj operasyonlarının zorluklarına yeterince dirençli olduğu düşünülmedi.

sürü şarjı

MobileCharger sistemi, iç ve dış ortamlar için tasarlanmıştır ve araştırmacıların gelecekteki çalışmaları, yerelleştirmenin ve haritalama algoritmalarının geliştirilmesini ele alacaktır. 1-Dof bağlantı mekanizmasının dönme ekseninde elektrot dönüşü için ek bir tesis olarak da keşfedilecektir.

Beklenebileceği gibi, tescilli kuplaj sistemi, sonunda, makalenin SwarmCharge olarak adlandırılacağını söylediği robotlar ve otonom cihazlardan oluşan daha geniş bir eko-yapıya yöneliktir. MobileCharger'ın insansı, dört ayaklı ve İHA mekanizmaları dahil olmak üzere çok çeşitli robot türleri için bir destek sistemi olması amaçlanmıştır.