или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Роботы адаптируются к людям на производстве благодаря новым алгоритмам

schedule 15.06.2012 в 11:24 link взаимодействие людей и роботов MIT
​На современном производстве совершенно понятно разделение труда между людьми и роботами: большие, автоматизированные машины, как правило, направлены в металлические клетки для управления тяжелой техникой и выполнения повторяющихся задач, в то время как люди работают в менее опасных рабочих зонах, изготавливая более тонкие детали.



Но по словам Джулии Шах (Julie Shah), доцента Аэронавтики и астронавтики в Массачусетском технологическом институте, в заводских цехах будущего могут работать много людей и роботов, работающих бок о бок, помогая друг другу в выполнение общих задач. Шах предусматривает роботов-помощников для выполнения задач, которые могли бы препятствовать эффективности человека, особенно в производстве самолетов.

"Если робот может управлять инструментами и материалами, так чтобы человек вообще не участвовал в процессе поднятия частей и снятия деталей на самолете, можно значительно сократить время работы человека," - говорит Шах, которая ведет интерактивную группу робототехники в области компьютерных наук Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта (CSAIL). - "Это очень трудно запрограммировать роботов на выполнение таких сложных задач, как лакокрасочное покрытие, которое люди выполняют очень хорошо. Но обеспечение роботов-помощников для этих работ может реально увеличить производительность завода в целом".

Робот работает в изоляции и должен просто следовать набору запрограммированных инструкций для выполнения повторяющихся задач. Но работа с людьми, это совсем другое дело: например, каждый механик работает на той же станции на заводе по сборке самолетов и предпочитает определенный стиль работы, и робот помощник должен легко адаптироваться к определенному стилю человека для любого практического применения.

В настоящее время Шах и ее коллеги из Массачусетского технологического института разработали алгоритм, который позволяет роботу быстро узнать предпочтения человека для выполнения определенной задачи, и соответственно адаптироваться, чтобы её выполнить. Группа исследователей использует алгоритм моделирования для обучения роботов и людей, чтобы работать вместе, и представит свои выводы на конференции Наука и системы (Science and Systems Conference) в Сиднее в июле.

"Машинное обучение человеческому поведению – это очень интересно", - говорит Шах. - "Используя этот алгоритм, мы можем значительно улучшить понимание робота о следующих вероятных действиях человека".

В качестве проверки алгоритма команда Шах исследовала шпат сборки, процесс создания основных структурных элементов крыла самолета. В типичном процессе производства, две части крыла выровнены. Механик использует герметические отверстия, забивая болты в отверстия для обеспечения двух деталей, затем вытирает лишний герметик. Весь процесс может быть индивидуализирован: например, один механик может по своему усмотрению применять герметик на каждое отверстие, забивая болты, а другой может полностью закончить одно отверстие, прежде чем перейти к следующему. Единственным ограничением является герметик, который высыхает в течение трех минут.

Исследователи говорят, что роботы, такие как FRIDA, построенные по проекту швейцарской компании робототехники ABB, могут быть запрограммированы, чтобы помочь в процессе сборки. FRIDA - гибкий робот с двумя руками-манипуляторами, способными выполнять широкий диапазон движений, которыми можно манипулировать, чтобы либо закрепить болты или нанести герметик в отверстия, в зависимости от предпочтений человека.

Для того чтобы робот предвидел действия человека, группа впервые разработала расчетную модель в виде дерева решений. Каждая ветвь дерева представляет собой выбор, который может сделать механик, например, продолжать забивать болт после нанесения герметика, или применить герметик к следующему отверстию.

Используя данную модель, группа проводила эксперименты с людьми, подготавливая лабораторных роботов наблюдать цепочку предпочтений человека. Как только робот научился порядку предпочтения задач, он быстро адаптировался к любой задачи в соответствии с определенным стилем работы человека.

Шах говорит, что в реальной производственный настройке роботы и люди проходят начальный тренинг от заводского цеха. После того, робот учится привычным действиям человека, свой завод коллега может быть запрограммирован признать, что то же лицо, и инициализировать соответствующий план задач. Шах добавляет, что многие работники в существующих заводах носят радиочастотную идентификацию (RFID) - потенциальный способ для роботов распознавать лица.

"Эволюция роботов была слишком медленной во всех отраслях, будь то механическая конструкция, или программирование интерфейса," - говорит Стив Дерби (Steve Derby), директор производственного центра Flexible Manufacturing Center. - "Я думаю, что эта статья важна - она описывает весь спектр вещей, которые должны произойти, чтобы люди и роботы работали рядом друг с другом".

Комментарии: