Разработчики: | ИТМО (научно-образовательная корпорация) |
Дата последнего релиза: | 2023/05/31 |
Технологии: | Робототехника |
Основная статья: Роботы (робототехника)
2023: Разработка метода проектирования адаптивных и энергоэффективных роботов
Ученые ИТМО разработали универсальный метод проектирования адаптивных и энергоэффективных роботов, которые способны перемещаться в незнакомом пространстве, безопасно взаимодействуя с окружением, объектами и людьми. Предложенный метод значительно упрощает создание робототехнических устройств. Об этом университет сообщил 31 мая 2023 года.
Предложенный учеными метод — это универсальный фреймворк на основе алгоритмов. Он позволяет проектировать мобильных роботов (шагающих, прыгающих), большая часть требуемой динамики которых обеспечивается их физическим исполнением: распределением массы, эластичности, механических связей. Такие системы с «умной» механикой способны дольше работать без подзарядки, умеют адаптироваться к новым условиям и перемещаться по неровным поверхностям. Ученые уже применили метод для разработки захватного устройства, прыгающего и шагающего роботов, а также экзоскелета.
Как только появились шагающие роботы, работающие не от розетки, а батареи, перед разработчиками встала задача — повысить их энергоэффективность. Устройства, созданные по принципам индустриальной робототехники, могут внешне напоминать человека или животных. Их создают из тяжелых деталей и приводов, также они сильно зависят от технического зрения и сенсоров — из-за этого мобильные роботы потребляют слишком много энергии и не могут перемещаться по пересеченной местности. Наш метод основан на другом подходе: он позволяет конструировать, может, не такие точные и быстрые системы с высокой грузоподъемностью, но адаптивные и энергоэффективные, способные взаимодействовать со средой. Например, это адаптивные кисти, вслепую захватывающие объекты, или шагающие роботы, которые перемещаются в пространстве, даже если трехмерная карта окружения построена лишь частично или с ошибкой, – сказал Иван Борисов, доцент факультет систем управления и робототехники ИТМО. |
Метод состоит из трех этапов. На первом — фреймворк решает задачу открытой кинематики: из скольких последовательных звеньев должен состоять механизм, какой они должны быть длины, какую траекторию с их помощью нужно выстроить, чтобы добиться желаемых поведения и производительности. На втором — к конструкции добавляются дополнительные звенья, они превращают ее в более сложную замкнутую кинематику. Закрытая кинематика позволяет получить механизм с меньшей инерцией и избавиться от лишних приводов. И, наконец, на третьем этапе фреймворк внедряет в полученную систему эластичные элементы и рассчитывает, куда поместить привод, который будет приводить робота в движение. Это шаг позволяет сократить количество потребляемой энергии.
Вводя минимальное количество параметров в фреймворк, инженер получает под свои задачи проект устройства. В нем рассчитаны все параметры, оптимизирована геометрия, грамотно распределены вес и эластичность. Все это помогает добиться конструкции, где двигатели и микроконтроллеры обеспечивают не весь процесс движения, а лишь корректируют поведение. Более того, нам удалось снизить требования к количеству, мощности и, соответственно, размерам приводов — самому дорогому и тяжелому элементу. Мы протестировали метод на разных механизмах, последний наш прототип прыгающего робота показал снижение мощности приводов в 4 раза в сравнении с классическими механизмами, – отметил Кирилл Насонов, инженер факультета систем управления и робототехники ИТМО. |
По словам авторов проекта, в ближайшем будущем метод будет доработан до программного продукта, который полностью автоматизирует процесс проектирования рычажных механизмов для мехатронных и робототехнических систем.
На входе инженеру нужно будет задать минимальное количество характеристик, а на выходе алгоритма выбрать из десятка вариантов, ранжированных по эффективности, наиболее подходящий. Если вдруг ни один из них не подойдет, специалист сможет конкретизировать свой запрос, чтобы получить новую подборку: задать больше параметров или внести изменения в открытый код, – рассказал Дмитрий Иволга, инженер факультет систем управления и робототехники ИТМО. |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Promobot (Промобот) (31)
Яндекс (Yandex) (14)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
Nvidia (Нвидиа) (11)
Сбербанк (10)
Другие (507)
ABB Group (7)
Promobot (Промобот) (4)
Ростелеком (3)
АББ Россия (ABB) (3)
Softline (Софтлайн) (2)
Другие (59)
Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
Яндекс (Yandex) (2)
Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
Сириус Образовательный центр (1)
Казань-Телематика (1)
Другие (45)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Promobot (Промобот) (9, 32)
ABB Group (8, 23)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (3, 21)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
Яндекс (Yandex) (2, 11)
Другие (589, 144)
ABB Group (2, 11)
Promobot (Промобот) (2, 4)
Gaskar Group (Гаскар Интеграция) (1, 2)
Ronavi Robotics, Ронави Роботикс (ранее Ронави логистические системы) (1, 2)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 2)
Другие (10, 11)
Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
Эфко ГК (2, 1)
Транспорт будущего (2, 1)
Gaskar Group (Гаскар Интеграция) (1, 1)
Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
Другие (13, 13)
Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
Роботех (Robotech) (1, 1)
Яндекс.Маркет (1, 1)
3D Bioprinting Solutions (3Д Биопринтинг Солюшенс) (1, 1)
Другие (5, 5)
Яндекс (Yandex) (1, 2)
Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2)
Intuitive Surgical (1, 1)
Unitree Robotics (1, 1)
КиберСклад (1, 1)
Другие (1, 1)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Promobot - 26
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
ABB IRB Промышленные роботы - 19
Da Vinci (робот-хирург) - 11
Nvidia Drive AI-платформа для самоуправляемых автомобилей - 10
Другие 128
ABB IRB Промышленные роботы - 8
YuMi (Мобильный коллаборативный робот) - 4
Promobot - 4
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 2
Ronavi Robotics: H-серия Роботы для обслуживания складов - 2
Другие 11
Лаборатория знаний: Neuro Angel - 1
Роббо Класс - 1
YaCuAi Робот Unit - 1
NTR Robotics (БПЛА для закрытых пространств) - 1
Astabot Робот-палетный перевозчик - 1
Другие 9