Каждый день мы используем наши пять чувств, чтобы перемещаться по окружающему нас миру: взгляд, звук, обоняние, вкус и прикосновение. Если бы вы хотели купить стандартного промышленного робота от одного из трех крупных производителей роботов (ABB, Yaskawa и Kuka), он не обладает ни с одним из этих ощущений.

Обычно происходит то, что датчики, такие как камеры и реле давления, добавляются к каждому роботу по мере необходимости командой, которой поручено интегрировать робота в производственный процесс. Эти датчики обычно являются специализированными,
дорогими и часто настраиваются для каждого приложения.

Инженеры робототехники мечтали о более дешевых и лучших датчиках в течение многих лет, но всегда существовала проблема, которая их останавливала. Промышленная индустрия роботов недостаточно велика, чтобы добиться экономии за счет масштаба, необходимого для того, чтобы снизить затраты на разработку новых датчиков до разумного уровня. Однако есть один сектор, который смог это сделать: бытовая электроника. Следующее поколение роботов будет использовать передовые компьютерные алгоритмы наряду с недорогими датчиками, разработанными для бытовой электроники, чтобы значительно увеличить их способность воспринимать окружающий мир. В Отчете о технологии DHL описываются дальнейшие пути, с помощью которых недорогие датчики влияют на мир логистики.

За последние два десятилетия цифровые камеры выиграли от огромного снижения стоимости мегапикселя. Например, еще в 1992 году Apple представила одну из первых домашних цифровых камер под названием QuickTake; его начальная цена составляла 749 долларов США, и она могла хранить в общей сложности восемь фотографий в памяти с разрешением 0,3 мегапикселя.
Сравните это с новейшими iPhone Apple, и вы обнаружите, что после двадцати трех лет прогресса эти устройства имеют две встроенных камеры, стоимость которых меньше 18 долларов США.

Ключевым бенефициаром этой недорогой камеры с высоким разрешением является индустрия робототехники
— теперь можно добавить «Глаза» к следующему поколению роботов.

Камеры мобильных телефонов — это всего лишь один элемент, который перепрофилируется для мира робототехники. Робототехническая компания TakkTile разработала недорогой сенсорный датчик, основанный на барометре мобильного телефона.

Рисунок 11: Сенсорный датчик TakkTile

Прорыв TakkTile технологии может обеспечивать 1 грамм чувствительности в существующих системах, в упаковке, достаточно прочной, чтобы выдержать вес 25 фунтов. Его соратница Right Hand Robotics включила эту технологию в трехпальцевую роботизированную руку, позволяющая этой руке собирать самые разные предметы. Right Hand Robotics привлекла $ 3,3 млн. венчурного капитала для продолжения своих проектов и в настоящее время работает над разработкой системы сбора заказов для использования в распределительных центрах.

Один конкретный потребительский элемент оказал глубокое влияние на развитие робототехники, и он походит из мира видеоигр. В рождественский сезон 2011 года Microsoft выпустила на рынок своего игрового контроллера Kinect. Kinect — это недорогая система 3D- камер, которая может быть подключена к нашим домашним телевизорам. Камера может «смотреть» видеоигры и отслеживать их движение в реальном времени. Например, если человек, играющий в видеоигру, размахивает рукой, как будто они используют теннисную ракетку, соответствующий игрок в видеоигрех будет делать то же самое. Игроки дома могут прыгать, наклоняться, бить и другими способами перемещать свои экранные персонажи, фактически становясь частью игры. В то время как большая часть мира рассматривала это как продвижение для домашних развлечений, инженеры-робототехники рассматривали это как недорогой датчик, который мог позволить им делать что-то, что никогда не было возможно.

Одной из причин, по которой Kinect оказал такое влияние, является качество необработанных данных, которое может обеспечить недорогой датчик в режиме реального времени. Камера не только передает цветные изображения предметов в своем представлении, но также измеряет расстояние от передней части камеры до этих объектов.

Kinect может различать глубину объекта в пределах одного сантиметра точности и ширину или высоту в пределах трех миллиметров; и он достаточно чувствителен, чтобы видеть текстуры. С помощью расширенного программного обеспечения эта информация достаточна, чтобы позволить роботу «видеть» его среду и находить объекты, которые находятся в зоне видимости.

Из-за успеха Kinect несколько компаний разрабатывают аналогичную технологию. Одна компания, Leap Motion, разработала сопоставимый датчик для использования с ноутбуками, который в 100 раз точнее и продается всего за 70,35 долларов. Как и вся бытовая электроника, этот вид технологии, несомненно, будет продолжать увеличиваться в возможностях и снижать стоимость с течением времени. Мир робототехники может извлечь большую пользу из этой тенденции.

Одних камер недостаточно, чтобы дать «глаза» роботу. Сложное программное обеспечение также требуется для интерпретации данных с камер. Научная дисциплина, посвященная этому исследованию, называется машинным видением. Одной из классических проблем машинного зрения, которая представляет особый интерес для области логистики, является задача сортировки.

Это требует, чтобы робот использовал камеру для идентификации и сбора одной части из множества аналогичных частей, содержащихся в коробке. После того как изображение было передано компьютеру камерой, требуется предварительное программирование, чтобы сначала идентифицировать одну часть, даже если она частично скрыта. После нахождения детали компьютер должен понять свою ориентацию, убедиться, что это часть, которая может быть достигнута, а затем спланировать конкретный путь для рычага, который нуждается в вычислении правильной ориентации для роботизированной руки, чтобы, наконец, взять предмет, Все это нужно делать со скоростью, которая сделала бы ее интересной для промышленности. Несколько компаний работают над этой задачей и добиваются значительного прогресса. Одним из примеров является Universal Robotics в США.

Эта компания взяла уникальный подход, пытаясь сделать свое программное обеспечение имитирующим человеческий мозг. Используя датчик Microsoft Kinect и собственное программное обеспечение Neocortex, Universal Robotics позволила роботу «узнать», как идентифицировать и
забрать элемент из корзины. Как только один робот обучен подбирать определенный предмет, это знание может быть передано другим роботам на том же складе или на заводе.

Выйдя за пределы завода, несколько компаний использовали машинное зрение для создания роботов, работающих на фермах и в садах. Испанская компания Agrobot разработала сборщик клубники, который использует несколько роботизированных сооружений с камерами для определения и выбора спелой клубники, оставляя позади те, которые еще не готовы. Другие компании и исследовательские центры разрабатывают роботы для сбора яблок, апельсинов и даже вишни.

Нетрудно видеть, как успехи в роботах по сбору фруктов могли бы перейти в лучших логистических роботов в будущем.

Улучшение способности восприятия позволит роботам справляться с трудными задачами с более широким спектром элементов в более сложных средах. По мере улучшения восприятия мы сначала увидим больше роботов на наших заводах; мы увидим роботов в наших распределительных центрах; и, в конечном итоге, мы можем видеть роботов в рамках решения конечной точки доставки — «последней мили», доставляя пакеты непосредственно в наши дома.

Microsoft Kinect

В течение нескольких недель после выпуска Kinect на YouTube появилось множество фильмов, в которых роботы использовали 3D-камеру Kinect для навигации по комнатам и препятствиям. Сегодня несколько компаний предлагают решения для робототехники, которые включают Kinect в качестве основного датчика для поиска объектов в окружающей среде. Почему Кинект воспринялся с таким энтузиазмом?

 Первая причина — цена. Kinect продается за 150 долларов США и в нем объединены инфракрасная камера глубины, цветная видеокамера и микрофонный массив. Чтобы дать перспективу этому ценовому прорыву, всего за три года до того, как прототип

для Kinect стоил $ 30 000. Microsoft потратила более $

500 миллионов долларов на разработку этой технологии с командой из более 1000 человек. Никогда еще мир робототехники не мог получить доступ к датчику этого типа по этой цене.

 Вторая причина успеха Kinect заключается в том, что Microsoft не пыталась остановить людей от«взлома» системы и перепрофилирования ее для других целей. Фактически, увидев спрос на датчик, Microsoft выпустила простые в использовании наборы разработчика и профессиональные версии сенсора. В настоящее время университеты проводят прорывные исследования с использованием технологии Kinect, которую студенты никогда не могли использовать в прошлом.

 Желание Microsoft разрешить сотрудничество открыло большой новый рынок для Kinect за пределами видеоигр и вдохновило роботостроителей по всему миру.

Юрий ПОСУХ,  директор по маркетингу «Стандарт-ПАК»

 

 

 

 

Tags:

ТЕБЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ

Профессионализм на пользу стране

Каждый день множество волонтерских групп по Украине закупает снаряжение, лекарства, еду, бытовые предметы для ...

В Киеве состоится конференция по цифровому маркетингу UADIGITALS. Полная программа.

Открытие конференции начнется с презентации карты digital агентств, разработанной Всеукраинской рекламной коалицией (ВРК) совместно ...

Лучшие руководители — интроверты

Проанализировав поведение почти 5000 генеральных директоров различных компаний, исследователи выяснили, что руководители-интроверты способны более ...

Народное голосование. Выберите 10 самых влиятельных украинцев

  В отличие от традиционного списка, места в котором определяет редакция, в онлайн-рейтинге выбирать ...

Устройство, возвращающее речь (ВИДЕО)

Использование нейрокомпьютерных интерфейсов, подсоединенных к синтезаторам речи, могло бы помочь людям, страдающим от паралича или афазии, восстановить речь. ...

Где спрятаться от тещи?

«Покупка недвижимости в Киеве, особенно сегодня, кажется неразрешимым вопросом. Однако нашему клиенту удалось успешно ...