Робот-отделочник под контролем: Новый взгляд на программирование

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали интуитивно понятный интерфейс, позволяющий программировать роботов для обработки поверхностей с помощью смешанной реальности и планшетного управления.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанный интерфейс взаимодействия человека и робота для программирования задач обработки поверхности позволяет пользователям концентрироваться непосредственно на желаемом результате обработки детали, а не на пошаговом определении траектории движения робота.

В статье представлена новая система взаимодействия человека и робота для задач поверхностной обработки, основанная на задаче-ориентированном программировании с использованием смешанной реальности и обработки облаков точек.

Несмотря на прогресс в области робототехники, программирование роботов для задач с высокой вариативностью и малыми сериями остаётся сложной задачей, требующей специализированных знаний. В данной работе, ‘Interactive Robot Programming for Surface Finishing via Task-Centric Mixed Reality Interfaces’, предложен новый подход к программированию роботов, основанный на интуитивно понятном, ориентированном на задачу интерфейсе с использованием смешанной реальности. Разработанная система позволяет неспециалистам эффективно обучать роботов выполнению операций финишной обработки поверхности, значительно снижая когнитивную нагрузку и повышая удобство использования. Может ли подобный подход стать ключевым фактором для широкого внедрения коллаборативных роботов в мелкосерийном производстве и ремесленных мастерских?

Проблема Автоматизации Финишной Обработки: От Точности к Адаптивности

Роботизированные операции финишной обработки, такие как подготовка поверхностей перед покраской или полировкой, предъявляют повышенные требования к точности и адаптивности. В отличие от простых операций сборки, где робот выполняет повторяющиеся движения, финишная обработка часто включает в себя работу со сложными, нерегулярными формами и поверхностями, требующими постоянной коррекции траектории. Это создает значительные трудности при программировании роботов, поскольку стандартные методы, основанные на жестком задании траектории, оказываются недостаточно эффективными. Необходимость точного следования контуру детали и учета даже незначительных неровностей требует разработки новых алгоритмов и стратегий управления, способных обеспечить необходимую гибкость и надежность процесса.

Традиционное программирование роботов, основанное на точном определении траектории, сталкивается с серьезными трудностями при обработке сложных, произвольных поверхностей. Каждая точка пути должна быть задана вручную, что требует значительных временных затрат и высокой квалификации оператора. При малейших изменениях геометрии детали или возникновении необходимости в коррекции траектории, программист вынужден вносить существенные изменения в код, что делает процесс негибким и малоэффективным. Данный подход особенно проблематичен в задачах финишной обработки, где требуется высокая точность и адаптивность к вариациям формы, препятствуя полной автоматизации и ограничивая возможности повышения производительности.

Возникновение данного узкого места в автоматизации процессов отделки значительно снижает общую эффективность производства. Традиционные методы программирования роботов, требующие точного определения траектории, оказываются непрактичными при работе со сложными, нерегулярными поверхностями. Даже незначительные корректировки, такие как изменение угла шлифовки или адаптация к дефектам материала, требуют вмешательства высококвалифицированных специалистов, что увеличивает затраты и замедляет производственный цикл. Это приводит к тому, что потенциал полной автоматизации остается нереализованным, а предприятия вынуждены полагаться на ручной труд для выполнения финальных этапов обработки, что снижает конкурентоспособность и увеличивает вероятность ошибок.

Новые пользовательские интерфейсы T-T и R-T позволяют операторам выбирать точки контакта и демонстрировать стратегию шлифовки роботу через планшет, при этом информация о модели и возможность редактирования финальной поверхности и траектории робота отображаются как на планшете, так и проецируются непосредственно на обрабатываемую деталь.

Интуитивное Взаимодействие: Подход Смешанной Реальности

Предлагаемая система использует интерфейс смешанной реальности для установления прямой связи между намерениями оператора и действиями робота. Данный подход предполагает визуальное наложение цифровой информации на реальный объект, что позволяет оператору интуитивно передавать инструкции роботу без необходимости использования сложных процедур программирования или специализированных языков. Система обеспечивает двустороннюю коммуникацию: оператор видит виртуальные элементы, отражающие состояние и планируемые действия робота, а робот получает точные указания, основанные на взаимодействии оператора с дополненной реальностью. Это значительно сокращает время настройки и повышает эффективность выполнения задач, требующих точного позиционирования и управления роботом.

Интерфейс обеспечивает интуитивное разделение поверхности обрабатываемой детали посредством методов направленной контактной индикации и тактильного исследования. Направленная контактная индикация позволяет оператору выделять области для обработки, указывая на ключевые точки контакта на детали. Тактильное исследование, в свою очередь, использует обратную связь, имитирующую физическое прикосновение, для более точного определения границ обрабатываемой поверхности. Комбинация этих методов снижает сложность программирования робота, поскольку оператору не требуется создавать сложные геометрические модели или использовать специализированные инструменты программирования. Вместо этого, определение областей обработки происходит непосредственно на реальном объекте, а система автоматически интерпретирует действия оператора для формирования необходимых инструкций для робота.

Система использует наложение виртуальных элементов на реальную обрабатываемую деталь, что позволяет операторам эффективно определять области для роботизированной обработки. Визуальная обратная связь в режиме реального времени обеспечивает точное позиционирование и выделение участков, требующих обработки, без необходимости сложного программирования или использования традиционных методов разметки. Это достигается путем проецирования контуров и границ непосредственно на деталь, что упрощает процесс определения целевых зон и снижает вероятность ошибок при выполнении роботизированных операций.

В исследовании шлифовки ящиков сравнивались пять пользовательских интерфейсов, различающихся наличием обратной связи и возможностью редактирования сегментации, при этом интерфейс R-X не предоставлял обратной связи и не позволял редактировать результаты, а остальные выделяли внутренние области объекта синим и точки контакта розовым, позволяя пользователям исключать области обработки через HMD.

Автоматизированная Реконструкция Поверхности и Планирование Траектории

В системе используется алгоритм сегментации поверхности, основанный на RANSAC (Random Sample Consensus). Этот алгоритм обеспечивает надежное выделение участков поверхности даже при наличии зашумленных данных, полученных от сенсоров. RANSAC итеративно оценивает модель поверхности, используя случайные подмножества данных, и отбрасывает выбросы, что позволяет точно идентифицировать и сегментировать поверхности, несмотря на шум и неполноту данных. Алгоритм эффективно справляется с данными, содержащими значительный процент аномальных точек, что критически важно для автоматической обработки поверхностей в реальных условиях.

Для создания гладкой поверхностной модели из облака точек, полученного с датчиков, используется алгоритм Poisson Surface Reconstruction. Данный метод основан на решении уравнения Пуассона, которое позволяет восстановить неявную функцию поверхности, описывающую геометрию объекта. Алгоритм эффективно обрабатывает данные с шумами и неполными данными, создавая непрерывную и детализированную модель поверхности. В процессе реконструкции происходит анализ плотности точек в облаке и определение нормалей, что позволяет точно воссоздать форму объекта и обеспечить высокую точность последующего планирования траектории.

Генерация траекторий движения робота-манипулятора для финишной обработки поверхности осуществляется посредством применения NURBS-кривых (Non-Uniform Rational B-Splines) для обеспечения гладкости и точности траектории. Для оптимизации и уменьшения вычислительной нагрузки, алгоритм Дугласа-Пойкера используется для упрощения NURBS-кривых путем удаления избыточных точек, не оказывающих существенного влияния на общую форму траектории. Данный подход позволяет создавать эффективные и согласованные траектории, минимизируя время обработки и повышая качество финишной обработки поверхности.

Автоматизация процесса построения траекторий позволяет существенно снизить потребность в ручном программировании, что приводит к повышению общей эффективности системы. Традиционно, создание траекторий для роботизированной обработки поверхности требовало значительных временных затрат на определение точных координат и последовательности движений. Внедрение алгоритмов автоматической реконструкции поверхности и генерации траекторий позволяет системе самостоятельно создавать оптимальные пути движения инструмента, минимизируя необходимость вмешательства оператора и сокращая время подготовки к выполнению задач. Это особенно важно в задачах, требующих высокой точности и повторяемости, где ручное программирование может приводить к ошибкам и снижению производительности.

Робот выполняет задачу шлифовки стула, ориентируясь на выделенную зелёным цветом область, используя 3D-облако точек, полученное с камеры, и дополнительную информацию, проецируемую непосредственно на поверхность стула.

Подтверждение Удобства Использования и Эффективности

Исследования с участием пользователей, проведенные с использованием опросников QUESI и UEQ, однозначно демонстрируют высокую степень удобства использования и удовлетворенность предложенным интерфейсом смешанной реальности. Анализ полученных данных свидетельствует о том, что взаимодействие с системой интуитивно понятно и не вызывает затруднений у операторов. Особенно отмечается легкость освоения и быстрота выполнения задач, что подтверждается высокими оценками по шкалам, оценивающим субъективное восприятие удобства и эффективности интерфейса. Результаты указывают на то, что данный интерфейс способен значительно улучшить пользовательский опыт и повысить производительность труда благодаря своей эргономичности и простоте в использовании.

Данные, полученные с использованием NASA TLX (NASA Task Load Index), подтверждают значительное снижение когнитивной и физической нагрузки на операторов при использовании разработанного интерфейса T-T по сравнению с традиционными методами программирования. Исследование показало, что интерфейс T-T обеспечивает существенное облегчение рабочей нагрузки, что выражается в более низких показателях по всем шести подшкалам NASA TLX — умственные усилия, физические усилия, временное давление, производительность, уровень стресса и уровень разочарования. Такой результат указывает на то, что данная система позволяет операторам выполнять задачи более эффективно и с меньшим утомлением, потенциально снижая вероятность ошибок и повышая общую производительность труда.

Система демонстрирует высокую эффективность в реконструкции сложных поверхностей и генерации оптимальных траекторий инструмента, что приводит к существенной экономии времени при обработке и улучшению качества финишной обработки. Благодаря точному моделированию геометрии детали и интеллектуальному планированию маршрута, программное обеспечение минимизирует количество ненужных перемещений инструмента и обеспечивает равномерное удаление материала. Это позволяет не только сократить общее время выполнения задачи, но и добиться более гладкой и точной поверхности, снижая необходимость в дополнительной доработке и повышая общую производительность производственного процесса. Особенно заметен эффект при обработке деталей со сложной геометрией, где традиционные методы требуют значительных усилий и времени для создания оптимальной траектории.

Интеграция проекционной накладки и графического интерфейса на базе планшета значительно улучшает пользовательский опыт и обеспечивает эффективное управление процессом. Данная комбинация позволяет операторам получать мгновенную визуальную обратную связь и вносить корректировки в реальном времени, что положительно сказывается на точности и скорости работы. В ходе сравнительного анализа, интерфейс T-T продемонстрировал исключительные результаты, войдя в топ-10% из 452 протестированных интерфейсов по показателям эффективности UEQ, и превзойдя все остальные системы как по шкале QUESI, так и по данным NASA TLX, подтверждая его превосходство в эргономике и снижении рабочей нагрузки.

Результаты исследования пользовательского опыта показали, что интерфейс T-T значительно превосходит все остальные по показателям QUESI и NASA TLX (уровень значимости <span class="katex-eq" data-katex-display="false">p < 0.05</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">p < 0.001</span>), что подтверждается 95% доверительными интервалами. — Результаты исследования пользовательского опыта показали, что интерфейс T-T значительно превосходит все остальные по показателям QUESI и NASA TLX (уровень значимости $p < 0.05$ и $p < 0.001$ ), что подтверждается 95% доверительными интервалами.

Представленная работа демонстрирует, что создание эффективного взаимодействия человека и робота требует не жесткого программирования, а скорее взращивания системы, способной адаптироваться к задачам обработки поверхности. Авторы предлагают интерфейс, который позволяет пользователю направлять робота, а не диктовать ему последовательность действий. Это напоминает о словах Давида Гильберта: «В математике нет знаков препинания, только новые начала». Подобно тому, как математик исследует пространство возможностей, данное исследование предлагает гибкий подход к программированию роботов, где смешанная реальность выступает не просто инструментом, а средой для развития интуитивного управления. Ведь порядок — это лишь временный кеш между неизбежными ошибками, и важно, чтобы система была способна быстро восстанавливаться и адаптироваться к новым условиям.

Что впереди?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует возможность создания более интуитивных интерфейсов взаимодействия человека и робота. Однако, следует помнить: система — это не машина, это сад. Просто предоставить человеку возможность «нарисовать» траекторию недостаточно. Более глубокая проблема заключается в понимании того, как робот может адаптироваться к неточностям, к изменениям в окружающей среде, к неизбежным ошибкам восприятия. Идеальный интерфейс не тот, который исключает ошибки, а тот, который позволяет системе прощать их.

Представленные методы сегментации поверхности и управления роботом — это лишь отдельные инструменты. Настоящий прогресс требует перехода к системам, способным к обучению и самооптимизации. Важно не просто снизить нагрузку на оператора, а создать условия, в которых робот сможет самостоятельно определять оптимальную стратегию обработки, учитывая свойства материала и требуемое качество поверхности. Если не поливать этот сад, вырастет техдолг.

Будущие исследования должны быть направлены на создание более гибких и адаптивных систем, способных к взаимодействию в реальном времени и к самокоррекции. Устойчивость не в изоляции компонентов, а в их способности прощать ошибки друг друга. В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы создать идеальный интерфейс, а в том, чтобы создать экосистему, в которой человек и робот могут совместно решать сложные задачи.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23616.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-30 07:07