Мобільна система заряджання для автономних роботів з обмеженим запасом енергії

Російські дослідники розробили прототип робота, здатного виконувати завдання заряджання для сільськогосподарських і промислових роботів, чия автономність обмежена відсутністю розеток, і який також пропонує стандарт для розетки/гнізда заряджання,適用ного до мобільних робототехнічних систем.

Прототип “MobileCharger”, опублікований у недавній роботі Інституту науки і технологій Сколково в Москві, оснащений механізмом з’єднання, не схожим на широкі міжз’єднувальні можливості військових повітряних транспортних систем, призначених для дозаправлення у повітрі.

Прототип робота MobileCharger. Джерело: https://arxiv.org/pdf/2107.10585.pdf

MobileCharger намагається покращити подібні ініціативи останніх років, такі як мобільний зарядний робот “Laderoboter” компанії Volkswagen і робот заряджання EVAR компанії Samsung, кількома способами: шляхом досягнення кращого балансу між вагою і місткістю; шляхом зменшення просторових вимог для операцій заряджання (слабкість EVAR); шляхом використання своринних нейронних мереж (CNN) для оптимізації операції з’єднання; і шляхом використання ряду сенсорів, включаючи LiDAR і тактильні сенсори для оцінки відносного положення робота, який заряджається.

Система з’єднання має відносну свободу руху в трьох напрямках, щоб забезпечити різні конструкції польових роботів, і щоб врахувати середовища, які можуть мати нерівніше рельєф, ніж плоскі поверхні заводського підлоги.

Операції заряджання призначені для тривалості близько чотирьох годин, з постійним переносом 22 вольт. Під час процесу важливо, щоб фізичний з’єднання залишалося постійним, оскільки горизонтальне або вертикальне неправильне положення дуже ймовірно призведе до пошкодження одного або обох роботів, з можливістю незаземленого електричного розряду.

Обернений дельта-актуатор, представлений у MobileCharger, пропонує кращу операційну швидкість, ніж недавні рішення для сценаріїв заряджання у полі, з твердженням дослідників, що його компактна і відмінна конструкція буде легшою у виробництві.

Дельта-актуатор також оснащений магнітним замком, хоча це сам по собі було б недостатньо для підтримання безпечного контакту під час операцій заряджання, і доповнюється кількома додатковими підходами, включаючи кільцевий механізм і кінцевий ефектор з електродами і сервомоторами.

Дизайн-агностичне заряджання

MobileCharger не призначений для повного володіння знаннями про кожного робота, якого він може заряджати, а скоріше буде використовувати ряд методів для визначення сумісного розетки заряджання десь на шасі робота, і маневруватися у близькість, яка дозволяє йому з’єднатися з цільовим роботом.

Тактильний сенсорний масив у механізмі з’єднання MobileCharger.

Ефективно MobileCharger кидає ряд рішень на виклик оцінки вирівнювання і постійного з’єднання, включаючи системи комп’ютерного зору RGB-D (з глибинною інформацією) роботів збору фруктів і тиск-чутливі тактильні та хапальні системи закритих промислових роботів.

Розпізнавання зображень

Сканер LiDAR у MobileCharger доповнюється камерою Intel RealSense D435 RGB з глибинною інформацією для оцінки близькості, також служачи механізмом живлення для можливостей оцінки контакту робота на основі CNN.

Система виявлення об’єктів, використовувана у MobileCharger, заснована на YOLOv3, ефективній системі виявлення об’єктів у реальному часі з 106 шарами, живленій навчальною базою даних, центрованою на запропонованому дизайні розетки заряджання.

База даних містить 170 зразків, розділених на 120 для навчання і 50 у тестових наборах, зроблених у різних умовах освітлення, і ряді варіацій повороту від 75 до 105 градусів. Зображення у навчальній базі даних мають роздільну здатність 840×480, і містять RGB- і глибинні дані.

Своринна нейронна мережа

Своринна нейронна мережа, використовувана у MobileCharger, вирішує питання постійного контакту під час операції заряджання, і живиться двома спеціальними базами даних: першою базою даних, яка містить дані про кутове неправильне положення між електродами, з 600 пар даних, отриманих з тактильних сенсорних механізмів; другою базою даних, яка займається горизонтальним і вертикальним неправильним положенням кінцевого ефектора (зарядної збірки), і містить 500 пар даних.

Архітектура CNN для узгодженості хватки.

Дані були розділені на 67% навчальних і 33% оціночних наборів, з точністю як мірою цілі.

До того, як зупинитися на методі CNN/YOLO, дослідники розглядали можливість використання гістограми орієнтованих градієнтів (HoG) з машиною опорних векторів (SVM), і також контурної детекції з детектором країв Кенні. жоден з цих методів не був визнаний достатньо стійким до викликів операцій заряджання у полі.

SwarmCharge

Система MobileCharger призначена для використання у внутрішніх і зовнішніх середовищах, і майбутня робота дослідників буде стосуватися розробки алгоритмів локалізації і картографування. 1-Доф також буде досліджено як додаткова можливість для обертання електродів у осі обертання механізму з’єднання.

Як можна очікувати, пропрієтарна система з’єднання призначена в кінцевому підсумку для ширшої екосистеми роботів і автономних пристроїв, яку називають SwarmCharge. MobileCharger призначений для використання як система підтримки для широкого різноманіття типів роботів, включаючи гуманоїдні, чотирикутні і безпілотні механізми.