Робототехника инструкция по сборке роботов: Инструкции по сборке LEGO® MINDSTORMS Education EV3. Схемы сборки

Содержание

Инструкции по сборке lego роботов и других наборов робототехники:

Этот раздел сайта посвящен пошаговым инструкциям с фото и видео по сборке роботов лего. Как сделать самоделки из лего робота и схемы из наборов робототехники. Сборка lego роботов, курс программирование lego роботов mindstorms ev3 и nxt. Роботы из наборов лего миндстормс nxt и lego mindstorms ev3 своими руками. Инструкции и схемы сборки простых и сложных лего роботов, примеры программирования программ на mindstorm ev3 и lego boost. Уроки по сборке роботов из разных конструкторов робототехники, в том числе и проекты лего роботов майндстормс и буст и схемы и проекты lego wedo и mindstorms ev3 роботов. Смотреть пошаговые инструкции как собрать лего робота или другого из наборов робототехники:

library_books Подборки: schedule 27.10.2016 favorite_border

Доступно только зарегистрированным пользователям

DIY: Подталкиватель мышки на LEGO Mindstorms. Пошаговая инструкция по изготовлению

​В данной инструкции мы хотим поделиться с вами навыками построения робота на основе комплекта Mindstorm, который двигает вашу компьютерную мышь. Вам наверняка интересно узнать, зачем нужно использовать такую дорогую вещь для такой простой задачи? Цель этого робота – уберечь ваш компьютер в спящем режиме без изменения настроек. Да, кажется, это совершенно бесполезный предмет, но это весело, убедитесь сами…

schedule 23.03.2015 favorite_border

Доступно только зарегистрированным пользователям

DIY: Роботизированная рука на базе LEGO Mindstorm NXT. Пошаговая инструкция по созданию

​В данной инструкции мы расскажем вам, как можно построить самостоятельно роботизированную руку с комплектом Lego Mindstorms NXT. На самом деле, в этой инструкции автор хотел сделать штатив для своей камеры. Но это оказалось трудным заданием. После нескольких экспериментов автору удалось сделать простую роботизированную руку…

schedule 21.01.2014 favorite_border

Доступно только зарегистрированным пользователям

​Аппаратное обеспечение NXT: как им пользоваться

​Эта инструкция является руководством по использованию двигателей и датчиков из комплекта LEGO NXT с установкой Parallax Basic Stamp II или BS2. Вместо предоставления схемы и примеров кода для BS2, мы вам предоставим немного теории о том, как должны работать датчики должным образом. Так что, тот, кто использует Arduino или другой микроконтроллер, должны найти эту инструкцию, по крайней мере, полезной для себя…

schedule 29.05.2013 favorite_border

Доступно только зарегистрированным пользователям

schedule
27.05.2013 favorite_border

Доступно только зарегистрированным пользователям

schedule 21.05.2013 favorite_border

Доступно только зарегистрированным пользователям

В этом разделе вы можете найти схемы и собрать своего лего робота или другого робота из набора робототехники. Инструкции от электронных конструкторов роботов с описаниями деталей и запчастей набора роботов. Схемы конструкторов робототехники для детей и начинающих робототехников. Как сделать из лего робота? Как сделать робота из набора lego wedo, lego wedo 2, lego mindstorms ev3, lego mindstorms nxt и nxt 2, lego boost, лего миндстормс, лего виду, лего майндсторм ева 3, лего буст? Как построить робота из конструкторов и наборов робототехники. Описания деталей, пошаговые инструкции с видео и фото о том, как собрать лего робота, или робота из других конструкторов робототехники для начинающих.

Так же здесь есть курсы и уроки по программированию роботов mindstorms ev3, lego boost, лего wedo и лего nxt. Описания и примеры программ для наборов lego wedo, lego миндстормс и ev3. Как сделать робота из конструктора? Смотреть видео как сделать робота lego и примеры программ для lego wedo, lego mindstorms ev3, lego boost, и nxt 2.

Подробные описания и пошаговые инструкции по конструированию роботов из разных наборов робототехники и конструкторов для конструирования роботов. Доступные уроки по программированию лего роботов, программирование lego mindstorms, lego boost и лего wedo. А также примеры и схемы сборки роботов из аналогов лего наборов, менее популярных конструкторов робототехники.

Инструкции для сборки | robots

Инструкции для сборки роботов

из наборов Lego EV3, NXT и WeDo

Все идеи в науке роделись в драматическом конфликте между
реальностью и нашими попытками ее понять. 
Альберт Эйнштейн
 

Среди всех инструкций для сборки можно выделить два больших раздела:
 
— Инструкции для сборки базовых роботов (их можно найти на российсих и зарубежных сайтах робототехнической тематики). Сборка таких роботов и их программирование, как правило не вызавает затруднений. В настоящее время наибольшее число инструкций посвящено наборам Lego Mindstorm NXT, хотя есть и инстукции для Lego Mindstorm EV3.
 
— Инструкции для сборки сложных роботов. Такие роботы сложны не только в сборке, но и в программировании. В основном это игровые роботы, которые умеют собирать кибик Рубика, решать судоку, захватывать различные предметы, случайным образом вытаскивать лотерейный шар, отсчитывать время, перемножать числа.
 
Кроме уже готовых инструкций на занятиях по робототехнике мы пробуем реализовать свои авторские идеи, чему мы посвящаем отдельный раздел нашего сайта.

Основы робототехники на базе конструктора Lego Mindstorms NXT 

Филиппов С.А. Журнал «Компьютерные инструменты в школе», 1–6 номер, 2010 г., серия статей 

(с сайта http://www.robofinist.ru)

Кот И.В. Основы робототехники: сборник инструкций по сборке

Лего моделей — Одесса, 2011 г.

Разные книги и руководства

Lego Education EV3 Руководство пользователя

Обзор среды программирования EV3

Уроки Алексея Александровича Ушакова:

Wedo инструкция сборки животных из наборов Lego 9580 и 9585

Wedo инструкции предыдущих учебных материалов по робототехнике Lego про Космос (изучить рабочую программу) и Военную технику (ознакомиться со схемами сборки) получились интересными для детей и познавательными. Следующей рабочей программой для базовых наборов Lego 9580 и 9585 стал цикл — Животные Мира. Среди многообразия схем сборки, описания принципов работы механизмов и программных блоков, хотелось рассказать детворе еще и о необычных животных мира. Чтобы с каждым уроком робототехники интерес детей возрастал, первый урок будет посвящен Жирафу.

ВНИМАНИЕ: На сайте появился новый раздел, посвященный инструкциям lego wedo 2 из набора 45300. Уже сейчас можно ознакомиться с пауком, а совсем скоро с другими занимательными уроками. Перейти в раздел лего эдукатион веду 2.0

Проекты WeDo с рабочими программами для занятий с детьми

Урок робототехники № 1.

Из пяти видов жирафов в Мире остался только один! Длинная шея животного вовсе не такая длинная! А спит гигант всего 30 минут в день! Об этом и о многом другом узнают дети на первом уроке по робототехнике! А поможет нам в этом 7 минутный сюжет из эфира программы В мире животных:

ВНИМАНИЕ:

  1. Чтобы скачать материалы по каждой из моделей нажмите на изображение нужного животного.
  2. Каждый этап сборки представлен в виде фотографии в формате JPG.
  3. На отдельном изображении в представленном архиве будет размещен код для оживления модели животного в среде Lego Education.
  4. В некоторых случаях этих блок — кодов будет несколько штук.

После полученной информации детям раздается рабочая программа проекта Wedo — Жираф. Схема сборки простая, а программный код элементарный. За 60 минут справится даже ребенок 5 лет! Скачать инструкцию по сборке из Lego Жирафа можно нажав на изображение модели или перейдя по ссылке Жираф на базе Wedo 9580!

Видео о том, как работает собранная модель Жирафа из наборов Wedo наиболее информативно подготовлено компанией RoboCAMP:

Разбор программного кода в среде Lego Education и описание механизмов смотрите в скаченном архиве! Ну а мы движемся ДАЛЬШЕ!

Урок по робототехнике № 2.

Лошадь — главный помощник человека. Именно об этом и будет тема нового занятия!

Пока детвора смотрит мультфильм педагог сможет разложить инструкции и наборы лего для сборки лошади из ведо 9580.

Проект этот вовсе не рекламный, но от финансовой поддержки я бы не отказался! Достаточно перевести любую ненапряжную для вас сумму на карту СберБанка по номеру телефона!

Инструкции лего самоделок по сборке Лошади — скачать

Урок № 3 по Лего конструированию.

Интересный урок начнется с 10 минутного видеоролика, рассказывающего о необычных фактах и породах быка. После такой истории детворе наверняка захочется поэкспериментировать с собранной лего моделью животного — дайте им такую возможность. Инструкция проста и рассчитана на начальную школу. А для учителя робототехнике 10 минут видеосюжета дадут возможность перевести дыхание в тишине.

Скачиваем инструкцию быка, запускаем и присылаем видеоматериалы работающей модели автору курса животных из lego на почту! Инструкция по сборке Быка на родео готова для скачивания!

Урок № 4 по Lego робототехнике

Горилла официально является прародителем человека. Да есть множество споров и не все с этим согласны, но по теории эволюции все произошло именно так. О том как обычная обезьяна превратилась в гориллу и кто такие гориллы расскажет видеосюжет:

По окончанию просмотра детворе предлагается собрать модель гориллы из lego we do 9580? входящей в цикл: Животные. О том как в итоге будет выглядеть и работать мсобраная модель можно посомтреть в видеоматериале от RoboCamp:

Модель Гориллы из WeDo 9580 — скачать

Урок № 5 по сборке из Lego WeDo Стрекозы

Интересные и необычные особенности стрекозы удивят ребят на уроке по робототехнике. Как всегда запускаем видеосюжет и скорее всего смотрим его вместе с юными инженерами по робототехнике, ведь видео действительно получилось захватывающим:

Раздаем детворе инструкции и приступаем к сборке! Не забываем выделить в конце занятия немного времени на творчество и игры с собранной моделью! Инструкция по сборке Lego Стрекозы — скачать

Ну а работать модель будет следующим образом:

Урок № 6. Собираем Пеликана из Lego

 

Модель Пеликана — скачать

Самоделка Лего Попугаискачать

Инструкция по сборке Скорпиона из Lego — скачать

 

Подписывайтесь на рассылку сайта через форму в верхнем левом углу или отправив запрос на почту: [email protected] и будьте в курсе новых самодельных инструкций по робототехнике на базе Lego WeDo. Посмотрите бесплатные учебные материалы по детскому программированию в Scratch (перейти) или по более серьезному курсу для подростков в AppInventor (перейти). Все материалы выкладываются бесплатно и я очень надеюсь на поддержку, хотя бы в виде отзывов:

Ну а если вы хотите узнать как интересно и недорого провести отдых, то читайте материалы из моих экспедиций по бывшему СССР — поверьте, там очень интересно:

Экспедиционные путешествия по другим странам:

Сборка и программирование робота-пятиминутки в среде LEGO Mindstorms Education EV3.

Мастер-класс «Сборка и программирование робота-пятиминутки в среде LEGO Mindstorms Education EV3».

Разработала: учитель математики МБОУ Болгуринская СОШ  Малыгина С.И.

Цели: формирование профориентации у школьников в процессе конструирования и программирования роботов

Задачи:

1. Познакомить с конструктором Lego Mindstorms EV3 и средой программирования.

2. Собрать и запрограммировать робота на ПК.

3. Загрузка программы в робота

4. Демонстрация работы робота

Вид: практическая работа.

Оборудование: ноутбуки, наборы конструкторов Lego Mindstorms EV3, среда программирования Lego Mindstorms Education EV3, видео инструкция по сборке робота, инструкции по программированию робота, сборке ультразвукового датчика, подключения моторов и датчика к блоку.

Ход мастер-класса

Вводная часть

Само слово «робот» является существительным, обозначающим

неодушевленный предмет. Но роботы очаровательны. Идея неживой материи, которая самостоятельно выполняет сложные задания, просто поразительна! С тех пор как роботы стали такими технологически сложными и современными, можно было бы подумать, что для их конструирования и программирования необходимы большие знания и навыки. Однако серия конструкторов Lego Mindstorms EV3 делает робототехнику легкой и увлекательной как для взрослых, так и для детей. Эти наборы открывают робототехнику для всех возрастов. Это образовательная версия роботов.

Образовательная робототехника объединяет классические подходы к изучению основ техники и современные направления: информационное моделирование, программирование, информационно- коммуникационные технологии. Лего-конструирование знакомит с системой управления роботами: аппаратной частью, простым, но мощным программированием Лего-моделей. В настоящее время такая наука как робототехника приобретает все большее значение, опираясь на информатику, математику, физику, биологию и другие фундаментальные науки.

В состав набора LEGO Mindstorms EV3 входит 541 деталь.

Детали образуют 5 больших групп:

1. Электронные компоненты:

— EV3 микрокомпьютер с батарейным блоком.

-Датчики (ультразвуковой датчик, датчик касания, датчик цвета/ освещенности, гироскопический датчик).

— Сервоприводы (моторы ) и соединительные кабели.

2. Шестеренки, колеса и оси.

3. Соединительные элементы.

4. Конструкционные элементы.

5. Детали для украшения.

Основная часть.

Сегодня мы с вами создадим простейшего робота «Пятиминутку» на основе конструктора Lego Mindstorms EV3 и запрограммируем его. Это робот-тележка, его мы будем собирать с помощью приложения 1. В видео-ресурсе нет описания сборки ультразвукового датчика и подключения моторов и датчику к блоку с помощью кабелей. Поэтому датчик будем собирать, используя приложение 2. Подключать моторы и датчик будем с помощью приложения 3.Для этого нам понадобятся соединительные кабели: 3 по 25см.

Программирование в стандартной среде программирования Lego Mindstorms EV3 представляет собой перетаскивание блоков с определенными действиями. Задавая параметры для датчиков, подстраиваем робота к выполнению определенных действий.

Робот, которого мы сегодня создадим, довольно простой, чтобы сделать что-то серьезное необходимо гораздо больше времени.

Наш робот будет выполнять всего четыре действия:

1. Движение вперед

2.Остановка, когда доедет до препятствия

3.Говорит «Stop» (используя звуковые файлы)

4.Движение назад (3 оборота)

Практическая работа

Вам предстоит сконструировать по видео инструкции робота и запрограммировать его. Открываем видео, собираем робота. Далее собираем ультразвуковой датчик (приложение 2). Ну и осталось подключить датчики и моторы к блоку EV3 (приложение 3). Используя приложение 4, составим программу движения робота.

Заключительная часть

На данном мастер-классе вы познакомились с конструктором Lego Mindstorms EV3 и средой программирования. Современный мир уже невозможно представить себе без применения высоких технологий и роботов. Занятия по робототехнике помогают идти в ногу со стремительно развивающимся прогрессом и дают уникальную возможность для участия в улучшении качества жизни. Благодарность всем участникам мастер – класса.

Рефлексия

Предлагаю выразить свое мнение, обсудить полученные результаты.

(Оценивают, что получилось успешно, что вызвало наибольшее затруднения)

Я смог(ла)…

Какие трудности у меня были…

Я понял(а), что…

Было особенно интересно …

Использованные источники

1.Овсяницкая Л.Ю. Курс программирования робота Lego Mindstorms EV3 в среде EV3 / Л.Ю. Овсяницкая, Д.Н. Овсяницкий, А.Д. Овсяницкий. – М: Издательство «Перо», 2016. – 300 с.

2. С. А. Филиппов Робототехника для детей и родителей. Санкт-Петербург «Наука» , 2013

3. https://learningapps.org/display?v=pqtij535a18

4. https://robot-help.ru/lessons/lesson-4.html

5. https://www.youtube.com/watch?v=9uv7LrzJRQM

Приложения

Приложение 1

Ссылка на видео инструкцию https://www.youtube.com/watch?v=9uv7LrzJRQM

Приложение 2

Сборка ультразвукового датчика

Приложение 3

Подключение сервомоторов, ультразвукового датчика к блоку EV3 с помощью кабелей. Возьмем два соединительных кабеля длиной 25 см, левый мотор подключим к порту B, а правый  к порту C. Именно это подключение выбрано по умолчанию в блоке «Рулевое управление». Ультразвуковой датчик подключим к порту 4.



​​​​​​​Приложение 4

Инструкция по составлению и выполнению программы

1.Открыть на ноутбуке программу LEGO MINDSTORMS Education EV3.

2.Создать новый проект (значок+).

 

3. Составить программу:

        1. Движение вперед

        2.Остановка, когда доедет до препятствия

        3.Говорит «Stop» (используя звуковые файлы в папке «Информация»)

        4.Движение назад (3 оборота)

4.Соединить робота с ноутбуком с помощью кабеля.

5. Включить микрокомпьютер на роботе, удерживая центральную кнопку (загорится зеленый цвет).

6. Загрузить программу в робота.

7. Отсоединить кабель от робота.

8. Запустить робота на выполнение программы. Выбрать папку «Project», файл «Program» , нажать на центральную кнопку микрокомпьютера.

Инструкция по сборке подробная lego mindstorms. Инструкции LEGO Mindstorms EV3. Селеноход из конструктора LEGO EV3

Было объявлено о проведении в рамках областных отборочных соревнований на фестиваль «РобоМир-2014» еще одной новой номинации — «Футбол роботов». Поэтому мы открываем на нашем блоге новый цикл статей, посвященных этим состязаниям.

Итак, немного предыстории… Самым масштабным на сегодняшний день мероприятием, на котором роботы соревнуются в футболе, является RoboCup (от англ. «Robot Soccer World Cup» — Чемпионат по футболу среди роботов), который проводится ежегодно с 1993 года. Официальной целью проекта является перспектива создания к середине 21-ого века человекоподобных роботов-футболистов, способных выиграть футбольный матч у людей по правилам FIFA. Одной из номинаций этого масштабного мероприятия является RoboCup Junior Australia (RCJA) GEN II Robot Soccer — то что интересует нас, любителей собирать роботов из конструкторов Lego Mindstorms, больше всего.

Помимо RoboCup, в робо-футбол играют по тем же правилам и на World Robot Olympiad , где наши соотечественники в последние годы добиваются высоких результатов и даже заняли 1 место в старшей возрастной категории на олимпиаде в Малайзии в 2012 году.
Стоит отметить, что состязания роботов-футболистов всегда вызывают особый интерес на любых мероприятиях, где он проводится и никогда не обходится без внимания зрителей. Ведь, кому же будет безынтересно понаблюдать в действии работу самого настоящего искусственного интеллекта!

Теперь вниманию всех заинтересовавшихся! Что же нужно для того, чтобы принять участия в такого рода состязаниях?

Во-первых, конструктор Lego Mindstorms любого из поколений: RCX, NXT или EV3. Набор деталей конечно же индивидуален для каждого робота, но набор электронных компонентов обязательно должен включать в себя: программируемый блок и три двигателя — без этого никуда. Обычно для такого рода соревнований достаточным является Базовый + Ресурсный наборы Lego Mindstorms Education (у каждого из поколений существуют такие наборы).

Во-вторых, специальные датчики. Для игры в робо-футбол ОБЯЗАТЕЛЬНЫМ является использование датчика Компас и ИК-датчика. Остальные датчики можно использовать по усмотрению участников, но стоит отметить, что использовать можно только датчики официально разрешенные к использованию на соревнованиях в которых вы собрались участвовать (уточняйте в правилах). Обычно правила допускают использование любых датчиков, входящих в комплекты Lego Mindstorms NXT, RCX или EV3, а также некоторой продукции сертифицированного производителя HiTechic (например, NSK1042 — NXT IRSeeker V2 , NMC1034 — NXT Compass Sensor).

В-третьих, специальное игровое поле и мяч. Если с игровым полем все более ли менее понятно — в правилах всегда подробно указываются размеры и цвета, на основе чего Вы можете либо сами подготовить поле, либо заказать его на мебельной фабрике, то с мячом все немного сложнее. Дело в том, что для того, чтобы робот мог играть в футбол, он должен каким-либо образом «видеть» этот мяч, а иначе вся игра превратиться в беспорядочные и совершенно необоснованные движения моделей и о каком-либо «искусственном интеллекте» уже не может быть и речи. Именно поэтому правила соревнований требуют от участников использование ИК-датчика — для того чтобы он смог «увидеть» специальный

На этой странице собраны инструкции по сборке роботов или механизмов из стартового образовательного набора LEGO MINDSTORMS Education EV3 (45544) . Кроме инструкций вы найдёте здесь видео, показывающие возможности собранных моделей, и демонстрационные программы. Для некоторых моделей даны рекомендации, с помощью каких приложений можно дистанционно управлять роботами и как настраивать эти приложения.

Если вы горите желанием сделать робота с большими колёсами из образовательного набора LEGO Mindstorms EV3 (45544), но у вас нет таких колёс, не расстраивайтесь. Вы можете изготовить их самостоятельно из толстого гофрированного картона. Как сделать робота с большими картонными колёсами, чтобы колёса нормально крутились и не отваливались, я предлагаю вам прочитать в этой статье.

Мне очень понравился проект робота-художника EV3 Print3rbot, в котором, к сожалению, используются нестандартные детали, которые нужно печатать на 3D-принтере. Я решил собрать такого же робота, но используя детали только из образовательного набора LEGO Mindstorms EV3 (45544). И у меня это получилось, правда, пришлось добавить ещё резинок.

Роботом, собранным из конструктора LEGO Mindstorms EV3, вы легко можете управлять дистанционно от первого лица. Для этого вам дополнительно понадобится два смартфона, с установленным приложением RoboCam на один из них. Давайте познакомимся подробнее с приложением RoboCam и научимся им пользоваться.

Используя конструктор LEGO MINDSTORMS EV3 и веб-камеру, вы сможете провести эксперимент по обнаружению лиц в помещении. Для эксперимента подойдёт любой колёсный робот EV3, который умеет вращаться на месте, и на который вы сможете закрепить веб камеру. Робот будет сканировать помещение, поворачиваясь вокруг, а, увидев лица, будет останавливаться и дёргаться столько раз, сколько лиц увидел.

С помощью веб-камеры и образовательного набора конструктора LEGO MINDSTORMS Education EV3 (45544) вполне можно сделать робота, отслеживающего двигающийся объект. Робот сможет не только поворачивать камеру в сторону объекта, но и выдерживать определённую дистанцию до него, т.е. подъехать поближе, если объект удаляется от камеры, или отъехать подальше, если объект приближается. О том, как это сделать поговорим в этой статье.

Гимнаста выполняющего различные упражнения на турнике сделать достаточно просто, если у вас есть образовательный конструктор LEGO MINDSTORMS Education EV3 (45544). Я научил гимнаста выполнять три упражнения, а вы можете научить его и другим различным трюкам.

Гоночную машину, имитирующую болид формулы 1, можно сделать с помощью образовательного набора LEGO MINDSTORMS Education EV3 (45544). В машине сидит водитель и держится за руль. Машина дистанционно управляется с Android-смартфона.

Робот мойщик пола передвигается за счёт поворотов двух дисков параллельно полу. С помощью резинок на диски можно закрепить смоченные моющим раствором тряпки и тогда ваш пол станет немного чище.

Этот робот с клешнёй умеет не только хватать, но и приподнимать предметы. И оба эти действия он делает с помощью всего одного мотора. А за счёт резиновых кончиков клешни, робот может приподнимать даже скользкие предметы. Ну и конечно, то, что робот схватил, он может перевезти на другое место.

Селеноход – это луноход, созданный российской командой для участия в конкурсе Google Lunar X PRIZE. В настоящий момент проект закрыт, но интересная конструкция с не менее интересной системой передвижения по лунной поверхности остались. С помощью стартового образовательного набора LEGO MINDSTORMS Education EV3 (45544) возможно собрать модель Селенохода, который будет передвигаться по такому же принципу и так же поднимать и опускать «голову».

В базовом образовательном наборе LEGO Mindstorms Education EV3 (45544) оказалось достаточно шестерёнок и других деталей, чтобы собрать часы с часовой и минутной стрелками. Кроме того, что часы точно отображают время, они издают звуковой сигнал каждый час.

В образовательном наборе конструктора Mindstorms Education EV3 всё обучение робототехники в классе ведётся с помощью приводной платформы, на колёсном ходу. Мне же захотелось сделать точно такую же платформу, чтобы на неё точно также можно было установить все датчики, но только, чтобы она передвигалась с помощью гусениц.

Общие — Руководство По Сборке Робота Mindstorms

Руководство По Сборке Робота Mindstorms

Всё на русском языке о роботах LEGO MINDSTORMS EV3 и NXT: различные инструкции к конструкторам разных версий, информация о версиях, скриншоты готовых моделей, фото и видео занятий по робототехнике. Также мы выкладываем пошаговые инструкции по созданию и программированию разных видов роботов лего из конструктора версии 8547. У нас можно скачать поурочное планирование факультатива робототехники для учеников 6-8 классов. Планируем добавить всю необходимую для роботехника-любителя информацию.

  • Описание конструктора Lego Mindstorms EV3 Пошаговые инструкции по сборке разных моделей лего роботов (для конструктора версии 8547).
  • Революция роботов LEGO MINDSTORMS EV3 уже началась! руководство, описывающее все детали набора для сборки роботов LEGO MINDSTORMS.
  • Эти роботы дадут тебе возможность в полной мере познакомиться с серией EV3. С ними в комплекте идут инструкция по сборке, задания для.

Инструкциями по сборке роботов на основе набора LEGO Mindstorms NXT. собрании портфельных компаний Intel Capital Summit руководство Intel.

Прежде чем начинать сборку нужно выбрать робота. Руководство пользователя подробно описывает набор EV3 и все его части и характеристики.

LEGO MINDSTORMS WEDO Инструкции по сборке. Кран. VEX Robotics WabaFun XYZprinting Yujin Robot Амперка ЗНАТОК Лига Роботов Полиморфус.

LEGO® MINDSTORMS® EV3 уже в продаже! Раскрой творческий потенциал нового набора LEGO MINDSTORMS EV3, объединяющего универсальность подхода LEGO с самыми передовыми среди разработанных нами технологиями, и создай управляемых роботов, которые ходят, разговаривают, думают и делают всё, что захочешь. Используй трёхмерную пошаговую инструкцию по сборке, чтобы создать TRACK3R, R3PTAR, SPIK3R, EV3RSTORM и GRIPP3R, а затем оживи их при помощи простого…

Не так давно обзавелся набором LEGO MINDSTORMS EV3 (31313) и с Также вам понадобится инструкция по сборке и программное.

Руководство пользователя. СОЗДАВАЙТЕ И Создать робота MINDSTORMS не сложно. простую и легкую модель, на сборку и программирование.

Первый робот, с которого стоит начать знакомство с Mindstorms NXT описание конструкций и алгоритмов роботов, поиск удачных.

Комментарии (0)Просмотров (97)

Презентация и план мастер-класса workshop по робототехнике lego mindstorms EV3 (7-9 класс)

Workshop по робототехнике

Тема: «Сборка и программирование моделей роботов в среде LEGO Mindstorms Education EV

Цель мастер-класса: формирование профориентации у школьников в процессе конструирования и программирования роботов

Задачи:

Ноутбуки (4 шт), интерактивная LED панель , комплекты Lego Mindstorms 45544(4 шт), поля для показательных выступлений.

Вводная часть: 6 минут

Основная часть: 30 минут

  • Конструирование роботов (самостоятельное сборка роботов участниками мастер — класса) -10 мин

  • Программирование (самостоятельное программирование роботов участниками мастер — класса) -5 мин

  • Пробный запуск и отладка – 15 мин

  • Презентация готовых роботов на подготовленных полях.-5 мин

Заключительная часть: 5 минут

Применение роботов в современном мире

В современном мире, роботы – довольно востребованы. Их используют в абсолютно различных сферах жизни, о которых многие могут даже не догадываться

Таких как:

  • Медицина( протезы конечностей умеют двигать пальчиками),

  • Космос (большая часть космических исследований легла именно на плечи роботов Луноход, Марсоход и робот-аватар – наиболее известные из космороботов предназначены для работы в условиях космоса и выполняют действия, которые для человека оказались бы непосильными или крайне опасными),

  • система безопасности (обнаруживают пожароопасные ситуации и предотвращают их, имитирующим противника, длительное слежение за объектами),

  • производство и быт (робот-пылесос и газонокосильщик и т.д),

  • развлечения (мир детских игрушек)

Сегодня мы вам продемонстрируем конструктор Lego Mindstorms, а затем испытаем его на практике:

  • создадим простейших роботов

  • запрограммируем при помощи языка программирования высокого уровня LEGO MINDSTORMS EV3

Перед вами набор LEGO Mindstorms Education EV3-45544. EV3 – это третье поколение платформы LEGO Education MINDSTORMS, а собственно «EV» является сокращением от английского слова «evolution» — эволюция.

Состав набора

1. Микрокомпьютер, датчики и моторы.

  • Микрокомпьютер EV3– 1 шт. (передача данных по WiFi, графический дисплей, воспроизведение звуков, кнопки со светодиодами, возможность программирования и регистрации данных непосредственно на микрокомпьютере)

  • Большой сервомотор– 2 шт. ( точность измерения встроенного датчика угла поворота — 1 градус)

  • Средний сервомотор– 1 шт.

  • Гироскопический датчик- 1 шт. (измерение угла наклона, скорости вращения)

  • Ультразвуковой датчик– 1 шт. (измерение расстояния, поиск других активных ультразвуковых датчиков в режиме «прослушивания»)

  • Датчик касания– 2 шт. (фронтальная кнопка, автоматический подсчет количества касаний)

  • Датчик цвета– 1 шт. (различает 7 цветов,  а также отсутствие цвета, возможность использования как датчик освещенности)

  • Набор кабелей.

  • — Шестеренки, колеса и оси.
    — Соединительные элементы.
    — Конструкционные элементы: балки, блоки, пластины

Закрепляем знания на практике и создадим простейших роботов «пятиминуток». Инструкция по сборке и программированию находится на рабочих столах вашего компьютера и в распечатанном виде на столе.

Видео (фон) Сборка началась!

Программирование в стандартной среде программирования Lego Mindstorms EV3 не составляет особого труда. EV3 — это программное обеспечение для создания программ для роботов и возможность сделать их живыми. Весь процесс программирования выглядит как перетаскивание блоков с определенными действиями.

Есть широкий спектр программных блоков на выбор. Они сгруппированы в пять категорий:

Блоки действий (зеленый) — управляют действиями в рамках программы. Они контролируют вращение моторов, а также изображения, звук и подсветку модуля EV3

Блок выполнения программы (оранжевый) управляют процессом выполнения программ. Все создаваемые тобой программы будут начинаться со стартового блока

Блоки датчиков (желтый) позволяют программе считывать входящие данные с датчика цвета, ИК-датчика, датчика касания и многое другое.

Блоки операций над данными (красный)-позволяют вводить и считывать переменные величины, сравнивать характеристики и многое другое.

Блоки модернизации (синий)-позволяют работать с файлами, устанавливать связь по Bluetooth и многое другое.

Задавая параметры для датчиков, подстраиваем робота к знакомству с окружающей средой.

Каждый из ваших роботов будет выполнять определенный действия на которые вы их запрограммируете

Каждая группа говорит что будет делать их робот!

Демонстрация роботов-пятиминуток. Отладка при необходимости.

Подведение итогов: На этом мастер – классе мы узнали, что называется роботом и робототехникой, узнали область применения роботов, а самое главное мы научились самостоятельно создавать и программировать роботов.

Рефлексия (Некоторые вопросы для рефлексии):

— Какую задачу решали? Что надо было сделать? Что  делали?  Как выполняли задание? Что не получилось и почему?  Что следует делать в дальнейшем? Что может помочь в дальнейшей работе?

— Какие трудности (проблемы) возникли (испытывали)?  Почему? Как они были преодолены?

— Что хотели? Чего достигли? Как этого достигли? Что нас не устраивает? 

Заключительное слово: Как видите, современный мир уже невозможно представить себе без применения высоких технологий и роботов. Занятия по робототехнике помогают детям идти в ногу со стремительно развивающимся прогрессом и дают уникальную возможность для участия в улучшении качества жизни. За нами – будущее!

Благодарность всем участникам мастер – класса.

Протоколы эталонного тестирования для оценки систем роботизированной сборки мелких деталей

IEEE Robot Autom Lett. Авторская рукопись; доступно в PMC 2020 6 октября.

Опубликовано в окончательной отредактированной форме как:

IEEE Robot Autom Lett. 2020; 5 (2): https://doi.org/10.1109/lra.2020.2965869.

PMCID: PMC7537423

NIHMSID: NIHMS1588385

Kenneth Kimble

Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 USA

Karl Van Wyk

, NVIDIA, 45 WA 98105

Joe Falco

Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 USA

Elena Messina

Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 США

Yu Sun

Университет Южной Флориды (USF), 4202 E Fowler Ave., ENB. 118 Tampa, FL 33620 USA

Mizuho Shibata

Kindai University, 1 Takaya Umenobe, Higashi-Hiroshima City, Hiroshima, 739-2116, Japan

Wataru Uemura

Ryukoku University, 1-5 Seta Oh-e, Otsu City , Shiga 520-2194 Japan

Yasuyoshi Yokokohji

Kobe University, 1-1 Rokkodai-cho, Nada-ku, Kobe 657-8501, Japan

Kenneth Kimble, Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive , Гейтерсбург, Мэриленд 20899 США;

Abstract

В этом документе представлен набор показателей производительности, методов тестирования и связанных артефактов, которые помогут продвинуться в разработке и развертывании систем роботизированной сборки.Представлены конструкции для трех артефактов на панели задач, которые воспроизводят операции вставки и закрепления мелких деталей, такие как нарезание резьбы, защелкивание и зацепление с помощью стандартных винтов, гаек, шайб, шестерен, электрических соединителей, ременных приводов и проводки. Для поддержки оценки операций сборки и разборки роботов представлены протоколы эталонного тестирования и показатели производительности, которые используют эти доски задач. Наконец, в качестве примеров использования этих досок задач обсуждаются соревнования роботов.

I. Введение

Быстрое развитие лежащих в основе технологий может ускорить использование роботов в задачах точной манипуляции, характерных для производственных сборочных операций. Сборка — одна из самых сложных операций на производстве, но автоматизация, особенно робототехника, не получила широкого распространения. Это связано с неспособностью робототехнических технологий эффективно поддерживать жесткие допуски и вариативность компонентов, связанных со сборкой. Вместо этого используются специализированные приспособления, рабочие органы и механизмы согласования, что увеличивает стоимость и время настройки каждого нового процесса сборки.Эта стратегия становится особенно трудноразрешимой для парадигмы производства с небольшими объемами и большим количеством смесей.

Процессы сборки состоят из операций вставки и закрепления, таких как нарезание резьбы, защелкивание, создание сетки и фрезерование. Часто используются стандартные жесткие компоненты, включая винты, гайки, шайбы, шестерни и электрические разъемы, а также нежесткие компоненты, такие как ременные приводы и проводка. Двумя наиболее распространенными операциями сборки являются вставки, на которые приходится более 35% всех сборочных операций, за которыми следуют 27% операций по установке резьбовых крепежных элементов [1].Подгонка с защелкой обычно является заключительной операцией процесса вставки для фиксации компонента на месте. Сборка нежестких компонентов традиционно считалась сложной задачей сборки для роботов.

Чтобы способствовать развитию и развертыванию роботизированных систем для поддержки операций сборки, Национальный институт стандартов и технологий (NIST) разработал набор показателей производительности, методов тестирования и артефактов. Руководство по использованию этих инструментов тестирования, а также вспомогательные конструкции артефактов доступны в Интернете [2].В краткосрочной перспективе эти инструменты помогут исследователям провести сравнительный анализ для оценки прогресса в проектировании и разработке роботизированных сборочных систем. Долгосрочной целью этой работы является информирование будущих технических спецификаций робототехнических систем для выбора наилучшей системы для предполагаемой области применения [3].

II. Предыдущие исследования робототехники

Бенчмаркинг — это проверенный метод для продвижения исследовательской деятельности в области робототехники [4]. До этого не было никаких известных работ с формализованными эталонными тестами для оценки роботизированных сборочных систем.Можно найти множество экспериментов, поддерживающих исследования сборки, где основной целью был анализ сигнатуры силы, возникающей в результате реализации управления роботом. Большинство из них связано с элементарной проблемой крепления в скважине, когда силовые характеристики алгоритмов управления оцениваются вместе с успехом внедрения [5], [6], [7], иногда с изменениями в конструкции системы, такими как использование видение, чтобы свести к минимуму использование алгоритмов поиска при установлении кругового контакта между штифтом и отверстием [8].Другие примеры поддерживающих экспериментов связаны с исследованиями в области управления вставками, которые заканчиваются защелкиванием [9].

Предварительный набор показателей и соответствующие методы тестирования для оценки производительности силового управления роботом представлены в [10]. В этой работе описываются показатели для роботов с принудительным управлением, а также для операций сборки, основанных на силе. Система измерения силы используется с модульными артефактами, установленными на шестиосевом датчике силы-момента для независимых измерений производительности робота при выполнении операций вставки, защелкивания и сборки зубчатого зацепления.Специально для системного эталонного тестирования NIST разработал протокол эталонного тестирования «привязка в отверстии» для сравнения производительности вставки между роботизированной рукой, управляемой с помощью силовых манипуляций, установленной на манипуляторе робота с регулируемым положением, и такой же рукой робота, работающей под контролем импеданса вместе с обычным параллельным захват [11]. Коллекция Yale-CMU-Berkeley (YCB) включает некоторые наборы объектов и моделей, требующие сборки [12]. Авторы предлагают руководящие принципы для сравнительного анализа в исследованиях манипуляции, которые помогают создавать надежные и применимые методы для определения протоколов манипуляции.

III. Конструкции доски задач сборки

Серия досок задач была разработана для имитации операций сборки мелких деталей в поддержку оценки производительности робототехнических систем. Доски задач предназначены для включения стандартных готовых компонентов различных размеров, которые являются типичными для компонентов, обычно используемых в сборках. Поддерживаемые сборочные операции включают в себя методы вставки и крепления, такие как нарезание резьбы, защелкивание, зацепление, в которых используются стандартные компоненты, включая винты, гайки, шайбы, шестерни и электрические соединители, а также нежесткие компоненты, такие как ременные приводы и проводка.Доски задач можно размещать горизонтально или в другой ориентации, которая соответствует конкретным требованиям к сборке. Компоненты доски задач должны быть доступны у единственного международного поставщика, а пластиковые доски задач (прибл. 400 мм × 400 мм × 10 мм) можно заказать в онлайн-службе лазерной резки. 1 Для этих плат доступны онлайн-ресурсы [2], которые включают:

  1. Инструкции по копированию платы

  2. Файлы автоматизированного проектирования (CAD) и стереолитографии (STL)

  3. Макеты комплектов

  4. Инструкции по тестированию и анализу

  5. Статистическое программное обеспечение

  6. Шаблоны протоколов и эталонных тестов

Допуски для близко собранных деталей меньше допусков, которые обычно используются при промышленной сборке.Эти допуски были выбраны для облегчения сложных задач сравнительного анализа, которые повышали производительность роботов, не создавая невозможности или непрактичности для выполнения заданных текущих технологических возможностей. Конструкции рабочих досок и соответствующий выбор материалов (например, алюминия) могут обеспечивать более жесткие допуски. Для целей этого документа любые ссылки на части / объекты, используемые для выполнения задач на каждой доске, будут называться «Конкретные объекты задач». На сегодняшний день эти доски были воспроизведены несколькими университетскими исследователями.В ближайшем будущем панели задач и компоненты можно будет заказать непосредственно в Центре валидации и экспериментов New England Robotics (NERVE) при Массачусетском университете в Лоуэлле [13].

Эффективность ручной сборки учитывает время, связанное с отдельными действиями, такими как захват, ориентация, вставка и закрепление, которые выполняются человеком с многолетним опытом и практикой, используя свои руки, глаза и мозг. Одно из направлений методической разработки тестов на уровне задач в рамках производства использует факторы, выявленные при проектировании Бутройда-Дьюхерста (B-D) для исследований сборки (DFA) [14].Эти исследования уже определили и занесли в таблицу различные важные факторы, основанные на ручной работе человека при сборке. Например, размер и симметрия деталей, использование инструмента, крепление, механическое сопротивление, процессы механического крепления, визуальная окклюзия и физические препятствия — все это влияет на работу человека в зависимости от времени. Эти факторы были включены в дизайн доски задач.

A. Доска задач 1

Эта доска задач предназначена для количественной оценки способности роботизированной системы выполнять вставку штифтов, зацепление шестерен, вставку электрических соединителей и нарезание резьбы гайками (см.).К факторам конструкции относятся размер, форма, расположение и тип деталей. Объектами, относящимися к конкретной задаче, являются колышки, гайки, шестерни и соединители.

Полностью собранная доска задач 1

1) Описание задачи

Разобранная плата начинается с ряда отверстий (круглых и квадратных), четырех болтов, ввинченных в плату, пластины зубчатого зацепления с штифтами и внутренних концов каждый из разъемов. Задачи этой доски описаны ниже. Задачи не перечислены в определенном порядке.

a) Установка штифтов

Существует четыре размера каждого штифта: круглые и прямоугольные. Геометрические вариации способствуют увеличению сложности схватывания, особенно когда части представлены в определенной ориентации. Например, маленький тонкий колышек, лежащий на животе, может быть очень трудно достать для различных захватов. Штифты имеют фаску на одном конце, которая помогает центрировать штифт в отверстии во время вставки. Задача требует, чтобы вставленные объекты соприкасались с поверхностью под доской задач.

б) Резьбовые гайки

Есть также четыре размера гаек. Для навинчивания гаек необходимо знать конкретную ориентацию и выравнивание детали до начала вращательного движения. Задача потребовала бы, чтобы гайка была полностью навинчена на плату и привинчена с определенным крутящим моментом.

c) Зацепление шестерен

Эта задача представляет собой установку шестерни на вал с последующим зацеплением зубьев шестерни с соседней шестерней. Задача требует, чтобы зубья каждого зубчатого зацепления и шестерен полностью опирались на опорную пластину.

d) Присоединение соединителей

Задачи вставки, зависящие от ориентации, для которых требуется сила в направлении вставки. Разъем BNC (байонетный разъем Neill-Concelman) требует одновременного приложения силы толкания и скручивания.

2) Обоснование дизайна

Boothroyd et al. предоставляет таблицы данных ручной обработки для деталей, используемых в подсборке, в которых конкретно показано время (в секундах), которое требуется человеку для выполнения задачи вставки объекта, на основе простоты обращения, вставки и закрепления деталей [14].Детали, использованные на доске задач 1, были специально выбраны для воспроизведения данных ручной обработки в этих таблицах. Например, радиально-симметричный цилиндр с фаской на одном конце толщиной более 15 мм имеет расчетное время ручной обработки 1,13 с, в то время как квадратный стержень толщиной менее 2 мм имеет расчетное время ручной обработки 3,35 с [ 14].

показывает экспериментальное время обработки для задач с привязкой, специфичных для этой платы, с учетом значений и уравнений, полученных из экспериментов, проведенных Бутройдом и др. [14].

ТАБЛИЦА II

Экспериментальное время обработки проволоки в секундах

Проволока гибкая
Тип проволоки Длина (футы) Обращение Маршрутизация Правка Вставка Всего
3,6 5,58 7,08 7,72 1,9 22,28
Жесткая проволока 3,4 8,78 10.28 7,48 2,2 28,74
Плоский кабель 3,3 9,98 12,14 11,38 2,5 Доска 36 57 Задача доска предназначен для количественной оценки способности роботизированной системы выполнять выравнивание и вставку хомутов и шкивов, обрабатывать гибкие детали, сетчатые / резьбовые ремни, приводить в действие механизмы натяжения ремня и резьбовые болты. Факторы дизайна включают тип детали, основанный на типичных приложениях и сложности задачи.

Панель задач 2 () содержит три подузла ременного (или цепного) привода, каждый из которых состоит из ремня, механизма натяжения ремня и двух холостых шкивов. Дополнительные детали включают металлические хомуты и винты с шестигранной головкой разных размеров. Конкретными объектами для Задания 2 являются металлические хомуты, шкивы и звездочки, ремни, винты с шестигранной головкой и механизмы натяжения ремня.

Полностью собранная доска задач 2

1) Описание задачи

Задачи для этой платы основаны на задачах, выполняемых на доске задач 1.В отличие от доски задач 1, эта доска требует поэтапного подхода, вынуждающего пользователя выполнить один шаг сборки перед переходом к следующему шагу. Разобранная доска начинается с шестью пустыми колышками и механизмами натяжения ремня, которые уже установлены. Начиная с разобранной платы, ниже приведены описания задач в порядке сборки.

a) Выравнивание и установка металлических хомутов

Эта задача аналогична вставке круглого штифта в отверстие, описанной на доске задач 1, но вместо этого хомуты разного диаметра и длины (отверстия) манипулируют и устанавливают на штифт .

b) Выравнивание и установка шкивов и звездочек

Задания по установке аналогичны хомутам, но с большей сложностью из-за большего веса и геометрии. Шкивы различаются по размеру, форме и весу.

c) Завинчивание винтов с шестигранной головкой

В этой задаче инвертируется задача нарезания гайки, выполняемая на доске задач 1, требуя, чтобы робот ввинчивал винт в резьбовой конец металлического вала.

d) Установка ремней

Эта задача требует захвата, размещения, наматывания и / или натяжения, зацепления шестерен и освобождения / повторного захвата гибких частей.Используются три типа ремней: ремень с круглым поперечным сечением, который сидит в канавке шкива, ремень ГРМ с прямоугольными зубьями для зацепления и цепь для зацепления со звездочками. Ремни различаются по эластичности, форме, жесткости, материалу и весу.

e) Приведение в действие механизмов натяжения

На этой доске задач используются три различных механизма натяжения ремня (винтовые, пазовые и пружинные). В узле круглого ремня используется скользящий в боковом направлении штифт в прорези, который можно заблокировать при приложении необходимого натяжения.Узел ремня газораспределительного механизма включает в себя пружинный механизм натяжения, который необходимо разблокировать и задействовать при установке ремня. В цепи используется натяжной механизм, который приводится в действие вращением небольшой головки болта со стороны натяжного механизма, который медленно подталкивает натяжной ролик на место.

2) Обсуждение конструкции

Эта доска задач была разработана для создания рабочего узла, который в дополнение к компонентам на доске задач 1 включает гибкие компоненты. Окончательная система может быть протестирована для ручного управления, когда вращение одного вала передается через ремень, чтобы вращать другой.Ремень должен постоянно оставаться в натянутом состоянии. Выбранные узлы были основаны на имеющихся в продаже ремнях и шкивах, используемых для различных областей применения. Дизайн этой доски задач не был основан на времени обработки, указанном в [14], и поэтому таблица для оценки обработки не может быть предоставлена.

C. Доска задач 3

Доска задач 3 посвящена жгуту проводов и была разработана для количественной оценки способности роботизированной системы манипулировать гибкими проводами. Помимо манипуляций, система должна обеспечивать передачу и отключение / повторное получение кабелей.Конструктивные факторы включают толщину, форму и жесткость кабеля, а также расположение и расстояние между препятствиями.

1) Описание задачи

Task Board 3 () оценивает обращение с кабелями с различными уровнями сложности прокладки, включая прокладку кабелей вокруг колышков, через зажимы с разной ориентацией и через трубки. Каждая задача по прокладке кабеля заканчивается подключением разъема к приемнику, расположенному на доске задач в конце маршрута. Специфическими объектами для Task Board 3 являются три разных типа кабелей.У этой платы нет отдельно стоящих сборочных деталей, кабели остаются прикрепленными к плате при разборке.

Полностью собранная доска задач 3

a) Получение / обработка незакрепленных деталей

Эта задача основана на гибкости обращения с деталями, которая оценивается Системой задач 2. Задача требует способности захватывать кабель и манипулировать им по-разному для каждого из конкретных задачи на доске.

b) Прокладка кабелей

Каждый кабель проложен между двумя штифтами на панели задач.Открытость штифтов и жесткость тросов требуют постоянного поддержания натяжения при переходе к следующей задаче. Колышки различаются по высоте в зависимости от толщины кабеля.

c) Плетение / Размещение незакрепленных частей

Эта задача требует, чтобы пользователь аккуратно поместил кабель в зажимы в трех различных ориентациях. Закрытие зажима вокруг кабеля гарантирует, что кабель должен быть правильно размещен. На этой плате представлены три зажима в трех ориентациях для каждого кабеля.Зажимы различаются по размеру и форме в зависимости от кабеля.

d) Передача и / или отсоединение и повторное получение кабелей

Каждый кабель должен проходить через трубку, которая на 50% больше, чем толщина разъемов на концах кабеля. Для этого необходимо освободить и снова схватить кабель, чтобы пропустить его через трубку. Использование второго манипулятора позволяет передавать кабель через трубку. Трубки различаются по размеру в зависимости от размера кабеля.

e) Соединительные кабели

Завершение Task Board 3 — это запрессовка кабельного разъема в фитинг с внутренней резьбой (аналогично тем, что есть на Task Board 1).

2) Обсуждение конструкции

Задачи по обращению, провода / кабели и разъемы были выбраны на основе данных по обращению, представленных в [14], так что время ручной обработки для задачи, выполняемой человеком, можно напрямую сравнить с ту же задачу выполняет робот. Провода / кабели для Task Board 3 были выбраны на основе широко используемых коммерчески доступных материалов, которые соответствуют категориям, определенным Boothroyd. Например, кабель с аудиоразъемом представляет собой одиночный гибкий кабель с круглым разъемом, а последовательный кабель — это плоский ленточный кабель с прямоугольным разъемом.

показывает экспериментальное время обработки для задач, специфичных для этой платы, с учетом значений и уравнений, полученных из экспериментов, проведенных Бутройдом и др. [14].

IV. Протокол

Независимо от платы задач существует два основных режима тестирования — разборка и сборка. Тесты предназначены для оценки производительности интегрированной роботизированной системы, включая восприятие и локализацию доски задач, компонентов и места назначения или исходного бункера. Случайное размещение компонентов сборки позволяет протестировать цикл восприятие-планирование-действие.В приведенных ниже списках показаны действия, которые разрешены / запрещены во время операций на доске задач и сборки.

Разрешено: Не разрешено:
• Использование нескольких рабочих органов • Ручная смена систем
• Использование нескольких роботов в системе • Ручное или дистанционное вмешательство

В конечном итоге этот протокол следует использовать для тестирования универсальности и гибкой автономности роботизированных систем сборки с использованием различных досок задач и позиционной рандомизации.Используемый вариант протокола должен оставаться постоянным для сравнения двух разных систем или сравнения технологий, используемых в одной системе.

A. Разборка

Полностью собранная доска производственных заданий помещается на стол рядом с пустым контейнером, как показано на рис. Задача роботизированной системы — удалить все компоненты с платы и поместить их в заранее определенный контейнер. Шаги протокола следующие:

Настройка разборки до начала соревнований, используемая во время Международной конференции по интеллектуальным роботам (IROS) 2017 г. «Проблема захвата и манипулирования: производственный путь».Полностью собранная панель задач находится слева, а справа — лоток для разобранных деталей.

  1. Поместите доску задач в рабочий объем роботизированной системы (положение доски задач и расположения деталей фиксировано или произвольно в зависимости от возможностей системы).

  2. Поместите контейнер для размещения разобранных деталей в рабочем объеме роботизированной системы (положение контейнера фиксировано или произвольно в зависимости от возможностей системы).

  3. Инициализация времени, запись времени начала T start .

  4. Если используется, выполните программирование вручную.

  5. Запустить автономную работу робототехнической системы.

  6. Роботизированная система разбирает деталь с доски задач.

  7. Роботизированная система помещает снятую деталь в соответствующий контейнер.

  8. Повторите шаги 6 и 7 для всех деталей на доске задач.

  9. Запишите время финиша T финиш .

  10. Повторите этот протокол для желаемого количества попыток тестируемой панели задач.

B. Сборка

Полностью разобранная доска производственных заданий помещается на стол вместе с установкой набора (). Область комплекта и место на доске задач размещаются на поверхности. Задача роботизированной системы — захватить все компоненты из набора и вставить их в соответствующие места на доске задач. Шаги протокола следующие:

Настройка сборки до начала соревнования, используемая во время IROS 2017 Grasping and Manipulation Challenge: Manufacturing Track.Доска задач в разобранном виде находится слева. Компоновка комплекта справа используется в качестве шаблона для представления деталей роботизированной системе.

  1. Поместите доску задач в рабочий объем роботизированной системы (положение доски задач и расположения деталей фиксировано или произвольно в зависимости от возможностей системы).

  2. Поместите комплект деталей, которые необходимо собрать, в рабочий объем роботизированной системы (положение комплекта и расположение деталей фиксировано или произвольно в зависимости от возможностей системы).

  3. Инициализация времени, запись времени начала T start .

  4. Если используется, выполните программирование вручную.

  5. Запустить автономную работу робототехнической системы.

  6. Роботизированная система захватывает деталь из комплекта.

  7. Роботизированная система собирает деталь на доску задач.

  8. Повторите шаги 6 и 7 для всех деталей в комплекте.

  9. Запишите время финиша T финиш .

  10. Повторите этот протокол для желаемого количества попыток тестируемой панели задач.

V. Показатели производительности

Показатели производительности, выбранные для оценки роботизированных сборочных систем, включают скорость и надежность. Скорость измеряется как время завершения задачи или подзадачи как

Ttaskboard = Tfinish − Tstart.

(1)

Завершение доски задач должно указываться как процент от общего количества баллов, полученных за каждую доску задач за разборку и сборку.

% В разобранном виде = (ActualScore / MaxScore) x100.

(2)

% Собранный = (ActualScore / MaxScore) x100.

(3)

Для каждого набора испытаний вычислите среднее значение, стандартное отклонение и 95% доверительный интервал времени завершения.

Надежность определяется как вероятность успешного выполнения задачи или подзадачи. Теоретическая верхняя граница вероятности успешной вставки компонента (PS) рассчитывается с учетом уровня достоверности (CL), количества успешных попыток (m) и количества независимых испытаний (n). Учитывая биномиальную кумулятивную функцию распределения,

F (m − 1; n, PS) = ∑i = 0m − 1 (ni) PSi (1 − PS) n − i≥CL,

(4)

PS — это его минимальное значение, при этом удовлетворяющее вышеуказанному неравенству.Оба эти показателя интуитивно понятны и относительно недороги в измерении.

Другие показатели могут включать измерение усилий, передаваемых роботом в процессе сборки [10], рентабельность роботизированного решения и энергоэффективность. Для вышеперечисленных протоколов мы фокусируемся на показателях скорости и надежности как напрямую, так и за счет использования балльной оценки для поддержки соревнований.

Для поддержки лабораторного тестирования робототехнических систем вероятность успеха основана на количестве испытаний доски задач и количестве завершенных сборочных деталей.Аналогичным образом измеряется время, необходимое для заполнения доски задач.

Для поддержки соревнований, в которых доски задач используются для быстрой оценки возможностей соревнующейся команды, была использована балльная система. Здесь процесс доски задач разбит на этапы захват-транспортировка-сборка / разборка, где баллы начисляются в зависимости от степени выполнения, а бонусные баллы начисляются за каждый шаг за автономность. Кроме того, после успешного завершения доски задач, на которой все части должным образом закреплены или сняты, начисляется бонус времени, если время выполнения команды падает ниже назначенного времени соревнования.Примеры использования доски задач в соревнованиях можно найти в разделе «Примеры использования».

VI. Сценарии использования

Эти протоколы тестирования роботизированных сборок разрабатывались в течение последних нескольких лет. Хотя в основном они использовались для поддержки соревнований, результаты исследований, в которых эти критерии используются для оценки производительности робототехнических систем, начинают появляться в научных кругах [15]. Ниже приведены некоторые варианты использования.

A. Конкурс IROS 2019 по захвату и манипулированию

Этот конкурс включал в себя обслуживание, производство и логистику.Производственный цикл включал одну задачу, состоящую из двух подзадач, разборки и сборки доски задач. Команды соревновались с целью разобрать и собрать доску задач, содержащую множество операций вставки, зацепления, завинчивания и маршрутизации деформируемого материала с использованием автономной роботизированной системы. Меньше времени, затрачиваемого на установку и программирование системы для работы, приводит к разборке и сборке большего количества компонентов за отведенное время. Компоненты системы Teams, получившие высокие оценки, включали комбинации видеодатчиков, датчиков силы, гибких систем захвата, а также использование данных CAD для деталей и сборок.Доска задач показана на.

Доска задач, использованная в конкурсе IROS 2019 по захвату и манипуляции роботами: Manufacturing Track

B. Всемирный саммит роботов (WRS) 2018

В этом конкурсе была разработана конструкция ременного привода () для выполнения трех задач конкурса [16] . Эти задачи включали: (1) сборку доски задач, которая содержала необходимые технические элементы для сборки блока ременного привода, как показано в, (2) скорость и точность операции комплектования в качестве подзадачи к сборке блока ременного привода, где указанные детали отбираются и помещаются в определенные области в лотках для комплектования деталей, (3) скорость и точность сборки блока ременного привода с использованием деталей, размещенных в лотках для комплектования деталей, и (4) неожиданный, командный- выбранный вариант ременного привода (аналогичный вариантам, найденным на доске задач 3 NIST) для проверки способности систем адаптироваться к небольшим изменениям в компонентах, которые необходимо собрать.Эти варианты показаны в -. См. [17] с описанием, правилами и оценками для этого соревнования.

Доска задач, использованная на Всемирном саммите роботов 2018: (a) установка до начала задачи сборки (b) собранная доска задач

Сборка ременного привода (a) и увеличивающиеся варианты конструкции (b) — (f) из WRS 2018

C. Соревнование IROS 2017 по захвату и манипуляции

Этот конкурс включал в себя сервис и производство. Производство состояло из двух задач: (1) разборка и сборка рабочей доски 1 и (2) строительство узла редуктора, который также служил пробным заданием для категории промышленной робототехники на World Robot Challenge, World Саммит роботов 2018.Здесь команды соревновались, чтобы разобрать () и собрать () доску задач 1, и были протестированы возможности команд. Обзор, правила и тесты, основанные на оценках, можно найти на веб-сайте производственного трека, который использовался для поддержки этого соревнования [18].

VII. Выводы.Мы надеемся, что данные, полученные в результате экспериментов, проводимых на досках задач, начнут подталкивать производителей и ученых к более инновационным решениям в области видения и управления силами при решении задач, связанных с сборкой. Исследователи также осознают огромное количество информации, которую можно извлечь из данных САПР, ресурса, который обычно легко доступен в области производственных приложений. По мере того, как пользователи начинают применять доски задач, ценные отзывы о применении и методологии помогут проводить доски задач через итерации, которые более точно соответствуют потребностям сообщества.Подобные доски задач будут использоваться для поддержки World Robot Summit, World Robot Challenge, Industrial Category в 2020 году. В целом, места проведения соревнований помогут проинформировать робототехническое сообщество об этих инструментах для сравнительных исследований.

ТАБЛИЦА I

Время эксперимента для обработки и установки колышков

1 Некоторые коммерческие организации и объекты указаны в этом документе для содействия пониманию. Такая идентификация не подразумевает рекомендации или одобрения Национального института стандартов и технологий, а также не подразумевает, что идентифицированные материалы или оборудование обязательно являются лучшими из имеющихся для этой цели.

Информация для авторов

Кеннет Кимбл, Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 USA.

Карл Ван Вик, NVIDIA, 4545 Roosevelt Way, Seattle, WA 98105.

Джо Фалько, Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 USA.

Елена Мессина, Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 USA.

Ю Сун, Университет Южной Флориды (USF), 4202 E Fowler Ave., ENB. 118 Тампа, Флорида 33620 США.

Мидзухо Сибата, Университет Киндай, 1 Такая Уменобе, Хигаси-Хиросима, Хиросима, 739-2116, Япония.

Ватару Уэмура, Университет Рюкоку, 1-5 Seta Oh-e, Otsu City, Shiga 520-2194 Japan.

Yasuyoshi Yokokohji, Университет Кобе, 1-1 Rokkodai-cho, Nada-ku, Кобе 657-8501, Япония.

Ссылки

[1] Невинс Дж. Л. и Уитни Д. Е., «Исследование сборки роботов и их будущие приложения», в Компьютерное зрение и сенсорные роботы, 1-е изд., сер. 1. Springer, 1979, т. 1. С. 275–321. [Google Scholar] [3] Шнейер С., Мессина Э., Шленофф С., Проктор Ф., Крамер Т. и Фалько Дж. «Измерение и представление производительности сборочных роботов», Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau. Drive, Gaithersburg, MD 20899, Tech. Республика 8090, ноябрь 2015. [Google Scholar] [4] Ватанабе Т., Ямадзаки К. и Йококоджи Й., «Обзор исследований манипуляций с роботами, предполагающих практическое применение в реальных условиях — распознавание объектов, мягкая рука робота, программа задач и сравнительный анализ», Advanced Robotics, т.31, нет. 19–20, pp. 1114–1132, 2017. [Google Scholar] [5] Столт А., Линдерот М., Робертссон А. и Йоханссон Р., «Роботизированная сборка с контролем силы без датчика силы», Международная конференция по робототехнике IEEE 2012 г. и автоматизация, май 2012 г., стр. 1538–1543. [Google Scholar] [6] Пак Х., Ким П.К., Бэ Дж. Х., Парк Дж. Х., Баег М. Х. и Парк Дж. «Сборка двух рычагов с фиксацией в отверстии с запрограммированной совместимой системой», 11-я Международная конференция по повсеместным роботам в 2014 г. and Ambient Intelligence (URAI), ноябрь 2014 г., стр.431–433. [Google Scholar] [7] Тан Т., Линь Х., Чжао Ю., Чен В. и Томизука М., «Автономное выравнивание штифта и отверстия с помощью измерения силы / крутящего момента для роботизированной сборки», Международная конференция IEEE по науке и технике в 2016 году. (CASE), август 2016 г., стр. 162–167. [Google Scholar] [8] Абдулла М.В., Рот Х., Вейрих М. и Варбург Дж. «Подход к сборке штифтов в скважине с использованием интуитивно понятного алгоритма поиска, основанного на поведении человека и осуществляемого промышленным роботом, управляемым датчиками», IFAC-PapersOnLine , т.48, нет. 3, стр. 1476–1481, 2015, 15-й симпозиум МФБ по проблемам управления информацией в производстве. [Google Scholar] [9] Ковеос Й., Папагеоргиу Д., Дольцинис С. и Доулжери З, «Стратегия быстрого развертывания роботов для успешной сборки моментальных снимков», на Международном симпозиуме IEEE по робототехнике и интеллектуальным датчикам (IRIS) 2016 г., декабрь 2016 г., стр. 80–85. [Google Scholar] [10] Фалько Дж., Марвел Дж., Норкросс Р. и Ван Вик К., «Сравнительный анализ возможностей управления силой роботов: экспериментальные результаты», Национальный институт стандартов и технологий (NIST), 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899 , Тех.Республика 8097, январь 2016. [Google Scholar] [11] Ван Вик К., Каллетон М., Фалко Дж. И Келли К., «Сравнительное испытание в скважине механической руки робота, управляемой с помощью силы», IEEE Transactions on Robotics, 2018. [ Google Scholar] [12] Калли Б., Уолсман А., Сингх А., Сриниваса С., Аббил П. и Доллар А. М., «Бенчмаркинг в исследованиях манипуляции: набор объектов и моделей ycb и протоколы сравнительного анализа», препринт arXiv arXiv: 1502.03143, 2015. [Google Scholar] [14] Бутройд Г., Дьюхерст П. и Найт В. Дизайн для производства и сборки, 3-е изд.600 Broken Sound Parkway NW, Suite 300, Boca Raton, FL 33487–2742: CRC Press, Taylor and Francis Group, 2011. [Google Scholar] [15] Schoettler G, Nair A, Luo J, Bahl S, Ojea JA, Solowjow Э и Левин С. «Глубокое обучение с подкреплением для промышленных задач вставки с визуальным вводом и естественным вознаграждением», ArXiv, т. abs / 1906.05841, 2019. [Google Scholar] [16] Yokokohji Y, Kawai Y, Shibata M, Aiyama Y, Kotosaka S, Uemura W, Noda A, Dobashi H, Sakaguchi T. и Yokoi K, «Задача сборки: робот соревнования в категории «Промышленная робототехника», итоги всемирного саммита роботов по предварительным соревнованиям в 2018 году, Advanced Robotics, т.33, нет. 17, pp. 876–899, 2019. [Online]. Доступно: 10.1080 / 01691864.2019.1663609 [CrossRef] [Google Scholar]

Оборудование и сборка Romi — документация конкурса FIRST Robotics Competition

Чтобы начать работу с Romi, вам понадобится необходимое оборудование.

Сборка

Робот-комплект Romi для FIRST предварительно припаян, и его нужно только собрать, прежде чем его можно будет использовать. Собрав все материалы, можно приступать к сборке:

.
  1. Совместите зажимы двигателя с шасси, как показано, и плотно прижмите их к шасси, пока нижняя часть зажимов не будет на одном уровне с низом шасси (вы можете услышать несколько щелчков).

  1. Вставьте мини-пластиковые мотор-редукторы в зажимы двигателя, пока они не встанут на место. Обратите внимание, что двигатель блокирует освобождение зажима, поэтому, если вам понадобится снять кронштейн двигателя позже, вам сначала нужно будет снять двигатель. Мини-пластиковые мотор-редукторы, которые поставляются с комплектом, имеют удлиненные валы двигателя, позволяющие использовать квадратурные энкодеры для обратной связи по положению.

  1. Прижимайте колеса к выходным валам двигателей, пока вал двигателя не будет на одном уровне с внешней поверхностью колеса.Один из способов сделать это — установить колесо на ровную поверхность и выровнять шасси с ним так, чтобы плоская часть D-вала двигателя совпадала правильно с колесом. Затем опустите шасси, вдавливая вал двигателя в колесо до контакта с поверхностью.

  1. Переверните шасси вверх дном и поместите три ролика для заднего шарнирного ролика в прорези в шасси. Поместите пластиковый шар диаметром 1 дюйм поверх трех роликов. Затем наденьте удерживающий зажим ролика над шаром в шасси, чтобы три ножки вошли в соответствующие отверстия.

  1. Повторите то же самое для переднего ролика, чтобы он был спереди и сзади робота.

  1. Дополнительно: передний ролик для шара поддерживается гибким рычагом, который действует как система подвески. Если вы хотите сделать его жестче, вы можете обернуть резинкой два крючка, расположенные по обе стороны от шарнирного ролика на верхней стороне корпуса.

  1. Установите стойки для поддержки платы Raspberry Pi.Две стойки (резьбой вниз) устанавливаются в отверстия на стороне платы Romi, ближайшей к этикетке «Romi 32U4», как показано на рисунке. Гайки для этих стоек находятся внутри батарейного отсека. Две другие стойки входят в отверстия на противоположной стороне платы. Чтобы прикрепить их, вам понадобятся плоскогубцы, чтобы удерживать гайку, пока вы ввинчиваете стойки. Отверстия в кружках на изображении ниже показывают, куда должны идти стойки.

  1. Шасси работает от четырех или шести батареек AA (мы рекомендуем использовать никель-металлгидридные аккумуляторные батареи AA).Правильная ориентация батарей обозначается отверстиями в форме батарей в корпусе Romi, а также индикаторами + и — в самом корпусе.

  1. Присоедините плату Raspberry Pi вверх дном, аккуратно совместив разъем 2×20 контактов на Pi с разъемом 2×20 контактов на Romi. Надавите с равномерным усилием, стараясь не погнуть ни один из штифтов. После установки используйте прилагаемые винты, чтобы прикрепить плату Raspberry Pi к стойкам, которые были установлены на предыдущем шаге.

Примечание

Для двух винтов потребуется вставить гайку в шестигранное отверстие внутри аккумуляторного отсека. Расположение показано синими кружками на изображении выше.

Сборка шасси Romi завершена!

Роботизированная сборка — обзор

Можно видеть, что сборочные линии в основном подразделяются на два типа в зависимости от характера потока: прямые (традиционные) сборочные линии с одиночными и многопрофильными / смешанными продуктами и U-образные сборочные линии (также называемые U-образные) с одиночными и мульти / смешанными продуктами.Используя U-образную компоновку, производители могут увеличивать или уменьшать количество операторов в зависимости от спроса [1]. Используя U-образную компоновку, можно сократить время цикла и стоимость сборки, и эта способность привлекает различные отрасли промышленности к внедрению этой системы сборочной линии [34]. Задача RALB — это обобщенная форма традиционной задачи балансировки сборочной линии, в которой используется прямая роботизированная сборочная линия. Однако исследования U-образной сборочной линии роботов были минимальными. Мукунд Нилакантан и Поннамбалам [16] предложили оптимизацию роя частиц для решения задач балансировки роботизированной U-образной сборочной линии (RUALB) с целью минимизации времени цикла, когда количество рабочих станций фиксировано в U-образной компоновке сборочной линии.В следующих разделах представлены детали балансировки U-образной роботизированной сборочной линии и подробная информация о реализации для решения этой проблемы.

13.3.1 Допущения и математическая модель для балансировки U-образной сборочной линии роботов

Допущения, используемые для математической модели U-образной сборочной линии роботов, аналогичны предположениям, представленным в разделе 13.2.1. Представленная модель предназначена для задачи балансировки роботизированной U-образной сборочной линии (RUALB) с целью минимизации времени цикла при фиксированном количестве рабочих станций.Проблема в том, что для данного набора задач F = {g | g = 1,2, …, n} набор ограничений предшествования P = {(i, j) | задача i должна быть завершена до задачи j }, набор времен задачи T = {t (g) | g = 1,2, …, n} и время цикла C , чтобы найти набор подмножеств F , (L1, L2, …, LN), где La = {g | задача g выполняется на рабочей станции a}, а рабочие станции и задачи расположены в U-образной форме.

Переменные решения

xis = {1 если задача i назначена рабочей станции s0, в противном случае yh = {1 если робот h назначен рабочей станции s0, в противном случае

Ноль – одно целое число формулировка

(13.16) min⁡c = max1≤s≤Nw⁡ {∑i = 1Na∑i = 1Nwtih⋅xis⋅ysh

Для каждой задачи j :

(13.17) if (i, j) ∈P, i∈La, j∈Lb, то a≤b для всех i; orif (j, k) ∈P, y∈Lb, k∈Lc, то c≤b для всех k;

(13,18) ∑s = 1Nwxis = 1∀i

(13,19) ∑s = 1Nwysh = 1∀s

(13.20) xis∈ {0,1} ∀s, i

(13,21) ysh∈ { 0,1} ∀h, с

Целью модели (13.16) является минимизация времени цикла сборки роботов. Уравнение (13.17) гарантирует, что ограничения предшествования не нарушаются на U-образной сборочной линии.Уравнение (13.18) гарантирует, что каждая задача должна быть назначена одной рабочей станции, а уравнение (13.19) гарантирует, что каждая рабочая станция оснащена одним роботом. Целевая функция нелинейна. Следовательно, традиционными методами точной оптимизации трудно решить эту проблему.

13.3.2 Оптимизация роя частиц для решения проблем балансировки роботизированной U-образной сборочной линии

В этом разделе представлены подробности реализации PSO для решения проблем RUALB. Экспериментальные исследования, которые проводились для получения оптимальных параметров, объясняются в разделе 13.3.4.

(A) Начальное заполнение и начальная скорость

Та же процедура, что и в разделе 13.2.1 для решения прямой роботизированной сборочной линии, используется для решения задачи RUALB в [16]. Разработан новый метод оценки пригодности для решения задачи RUALB с целью минимизировать время цикла на U-образной сборочной линии роботов.

(B) Оценка пригодности в RUALB (распределение задач и роботов)

Эта эвристика распределяет задачи и роботов по рабочим станциям с целью минимизации времени цикла сборочной линии.Процедура начинается с начального времени цикла сборки C0. Процедура пытается распределить максимальное количество задач на каждой рабочей станции, и на U-образной сборочной линии задачи могут быть распределены на рабочую станцию ​​на U-образной сборочной линии, перемещаясь вперед и назад через диаграмму приоритета, тогда как на прямой сборочной линии это только вперед направление. Проверяется и выполняется распределение наиболее подходящего робота по рабочим местам. Если все задачи не могут быть назначены, C0 увеличивается на «единицу», и эта процедура повторяется до тех пор, пока все заданные задачи не будут распределены между рабочими станциями.Подробные шаги процедуры определения времени цикла роботизированной U-образной сборочной линии обсуждаются здесь на примере.

Шаг 1: Начальное значение времени цикла C0 — это среднее значение минимального времени работы роботов для вычисленных задач.

(13.22) Время начальной сборки C0 = [∑j = 1Namin1≤i≤Nr⁡tih / Nw]

Следующая возможная последовательность задач (1-3-2-4-5-6-7-9- 8-10-11) рассматривается для иллюстрации, а начальное время цикла рассчитывается с использованием времени работы робота, как показано в таблице 13.3. Первоначальный C0 для примера равен 109.

Шаг 2: На первой рабочей станции задачи распределяются таким образом, что процедура выбирает задачи с любой стороны заданной последовательности и проверяет, есть ли один или несколько роботов. может выполнять назначенные задачи в пределах C0. Набор назначаемых задач определяется всеми теми задачами, чьи предшественники или последователи уже были назначены. Задачи распределяются между рабочими станциями путем перемещения вперед и назад по диаграмме приоритета.Каждая рабочая станция ‘ s ‘ имеет набор предпочтительных / выделенных роботов H , который определяется следующим образом:

(13,23) r∈H, если m (r) ≥m (h), для 1≤h≤Nr

Здесь m (h) — максимальное количество задач, которое робот h может выполнить в заданной последовательности sq за время меньшее, чем C0.

(13,24) Ts (h) = ∑r = p1sp1s + m (h) th, sq (r)

Далее он определяет робот будет назначен на рабочую станцию ​​ s как:

(13.25) h (s) = r, если Ts (r)

Шаг 3: Вычисляется начальная позиция следующих станций (p1s + 1),

(13,26) p1s + 1 = prs + 1 = p1s + m (h (s)) + 1

Повторяйте шаги 2 и 3, пока все задачи не будут назначены на заданное количество рабочих станций.

Шаг 4: C0 увеличивается с на «один» , если еще остались задачи, которые нужно назначить рабочим станциям, и шаги с 2 по 3 повторяются до тех пор, пока не будут назначены все задачи.

Шаг 5: Выберите наиболее подходящего робота; Оптимальный робот выбирается на основе того робота, который может выполнять поставленные задачи за минимальное время.

Шаг 6: Максимальное время рабочей станции (сумма минимального времени работы робота для задач, назначенных станции) — это время цикла для последовательности.

Для данной последовательности процедура пытается изначально распределить задачи по рабочей станции и назначить наиболее подходящих роботов в пределах начального C0 (109), но с этим начальным циклом все задачи не могут быть распределены, как показано на рис. 13.17. Для выполнения всех задач C0 увеличивается на единицу, и когда C0 достигает 121, все задачи могут быть назначены, и роботу назначается выполнение всех задач, как показано на рис.13.18.

Рисунок 13.17. Пример процедуры присвоения начального времени цикла.

Рисунок 13.18. Решение окончательного назначения для U-образного RALB.

13.3.4 Параметры PSO для решения проблем RUALB

Параметры, используемые для решения задач RUALB, выбираются на основе проведенных экспериментов, чтобы получить удовлетворительное качество решения за приемлемое время вычислений. Чтобы найти наилучшее сочетание параметров, выбираются три набора данных разного размера.При выборе параметров важно качество решения, а не время вычислений. Ниже приведены параметры, протестированные и используемые в предлагаемом PSO для решения проблем RUALB.

Условие остановки : Предложенный алгоритм завершается, если итерация приближается к заранее определенному максимальному количеству поколений или достаточно хорошему значению пригодности. Рис. 13.21 иллюстрирует производительность алгоритма PSO на основе условия остановки для трех выбранных наборов данных.

Рисунок 13.21. Производительность ПСО по состоянию остановки.

Коэффициенты ускорения : Тот же набор различных комбинаций коэффициентов ускорения, используемых для решения PSO на прямой роботизированной сборочной линии, также тестируется для решения задач RUALB. В таблице 13.5 показаны различные протестированные комбинации c1, c2 и c3. На рис. 13.22 анализируется, что группа D (c1 = 1, c2 = 2 и c3 = 2) дала наилучшие решения, и эта комбинация коэффициентов ускорения используется для решения всех проблем.

Рисунок 13.22. Подбор коэффициентов ускорения исходя из производительности алгоритма.

Инструкции для робота-манипулятора | HEXBUG

Робот-манипулятор. Инструкции | HEXBUG

Магазин не будет работать корректно, если куки отключены.

Похоже, в вашем браузере отключен JavaScript. Для наилучшего взаимодействия с нашим сайтом обязательно включите Javascript в своем браузере.

{{/ thumbnail_url}} {{{_highlightResult.name.value}}}

{{#categories_without_path}} в {{{category_without_path}}} {{/ category_without_path}} {{# _highlightResult.color}} {{# _highlightResult.color.value}} {{#categories_without_path}} | {{/ category_without_path}} Цвет: {{{_highlightResult.isBuyNowAvailabilityHidden}}

{{price.EUR.default_formated}} {{# price.EUR.default_original_formated}} {{price.EUR.default_original_formated}} {{/price.EUR.default_original_formated}} {{# price.EUR.default_tier_formated}} Всего лишь {{price.EUR.default_tier_formated}} {{/price.EUR.default_tier_formated}}

{{/ isBuyNowAvailabilityHidden}} HEXBUG ® является зарегистрированным товарным знаком Innovation First, Inc. © Copyright 2021. Все права защищены. Все прочие товарные знаки являются собственностью соответствующих владельцев.

Руководство по сборке для SparkFun JetBot AI Kit V2.0

Добавлено в избранное Любимый 1

Введение

В нескольких предложениях Jetbot от

SparkFun сочетаются лучшие в отрасли возможности машинного обучения NVIDIA Jetson Nano с обширной экосистемой датчиков и аксессуаров SparkFun.Пакет SparkFun JetBot AI Kit v2.0, упакованный как готовая к сборке робототехническая платформа, не требует дополнительных компонентов или 3D-печати для начала работы — просто соберите робота, загрузите Jetson Nano, подключитесь к Wi-Fi и сразу же начните использовать JetBot. . Такое сочетание передовых технологий в готовом к сборке пакете делает SparkFun JetBot Kit выдающимся, предлагая одну из самых мощных робототехнических платформ на рынке. Это руководство служит инструкциями по сборке оборудования для JetBot AI Kit v2.0. SparkFun JetBot поставляется с предварительно прошитым образом карты micro SD, который включает базовый образ Nvidia JetBot с дополнительными установками библиотеки SparkFun Qwiic Python, драйвер Edimax WiFi, AWS RoboMaker, готовый с AWS IoT Greengrass, и, конечно же, JetBot ROS . Пользователям нужно только подключить SD-карту и настроить соединение Wi-Fi, чтобы начать работу.

SparkFun выпустила несколько версий Jetbot. Обратите внимание на комментарии под некоторыми фотографиями, чтобы убедиться, что они относятся к приобретенному вами комплекту Jetbot.Готовые фотографии Jetbot показаны ниже для сравнения.

JetBot V2.0 — Крепление для одной камеры и разъем GPIO Jetson Dev Kit, ориентированный сбоку от Jetbot

JetBot V2.1 4 ГБ — Крепление для стереокамеры с ориентированным ленточным разъемом камеры и разъемом GPIO Jetson 4 ГБ Dev Kit, ориентированным на задней части Jetbot

2GB JetBot V2.1 — Крепление для стереокамеры с ориентированным ленточным разъемом камеры и разъемом GPIO Jetson 2GB Dev Kit, ориентированным с задней стороны Jetbot

Примечание: Мы рекомендуем вам сначала прочитать все направлений, прежде чем строить JetBot.Тем не менее, мы сочувствуем, если вы здесь только для того, чтобы посмотреть фотографии и получить общее представление о SparkFun JetBot. Мы также являемся теми людьми, которые иногда аннулируют гарантии и утилизируют неоткрытые инструкции по эксплуатации, но учтите, что SparkFun может оказывать поддержку только по инструкциям, изложенным на следующих страницах.

Внимание: SD-карта в этом наборе поставляется с предварительно прошитой для работы с нашим оборудованием и со всеми установленными модулями (включая образцы моделей машинного обучения, необходимые для предотвращения столкновений, и следующие примеры объектов).Единственные программные процедуры, необходимые для запуска JetBot, — это шаги 2–4 из инструкций Nvidia (т. Е. Настройте соединение Wi-Fi, а затем подключитесь к JetBot с помощью браузера). Пожалуйста, НЕ форматируйте и не прошивайте новый образ на SD-карту; в противном случае вам нужно будет перезагрузить наш образ обратно на карту.

Если вы случайно допустите эту ошибку, не волнуйтесь. Вы можете найти инструкции по повторной прошивке нашего образа обратно на SD-карту в разделе «Настройка программного обеспечения» данного руководства

.

Jetson Nano Developer Kit предлагает расширяемость за счет стандартного отраслевого заголовка GPIO и связанных возможностей программирования, таких как библиотека Jetson GPIO Python.Расширяя эту возможность, в комплект SparkFun входит SparkFun Qwiic pHAT для Raspberry Pi, обеспечивающий немедленный доступ к обширной экосистеме SparkFun Qwiic из среды Jetson Nano, что позволяет легко интегрировать более 30 датчиков (без пайки и последовательного подключения ).


Система SparkFun Qwiic Connect — это экосистема датчиков, исполнительных механизмов, экранов и кабелей I 2 C, которая ускоряет создание прототипов и снижает вероятность ошибок. Все платы с поддержкой Qwiic используют общий 4-контактный разъем JST с шагом 1 мм.Это уменьшает объем необходимого места на печатной плате, а поляризованные соединения означают, что вы не сможете подключить его неправильно.

Размер стержня Обращение Установка Всего
Менее 6 мм 1.88 1,5 3,38
Между 6 и 15 мм 1,43 1,5 2,93
Более 15 мм 1,13 1,5 1,5

Материалы

Часть Кол-во
Комплект шасси JetBot 1
Мотор-редуктор Hobby (пара) входит в состав комплекта шасси JetBot 1
Крепление для камеры входит в состав комплекта шасси JetBot 1
Колеса и шины — входят в состав комплекта шасси JetBot 2
Литий-ионный аккумулятор — 10 Ач (порты USB 3A / 1A) 1
Edimax 2-в-1 WiFi и Bluetooth 4.0 Адаптер * не входит в комплект Jetbot 2 ГБ * 1
Комплект для разработки Jetson * Конкретный комплект для разработки Jetson входит только в указанные комплекты * 1
Образ SparkFun JetBot (предварительно прошитый) 1
Камера Leopard Imaging 136 FOV 1
SparkFun Micro OLED Breakout (Qwiic) 1
Драйвер двигателя SparkFun Qwiic 1
SparkFun Qwiic pHAT v2.0 для Raspberry Pi 1
Кабель Qwiic — 100 мм 1
Кабель Qwiic — 200 мм 1
Проволочные перемычки Premium 6 дюймов M / M (2 шт., Черный и красный) 1
Кабель USB Micro-B — 6 дюймов * Jetbot 2 ГБ включает кабель USB-C для питания * 1
липучка Dual Lock 1
Часть Кол-во
Стойка — нейлон (4-40; 3/8 дюйма.) 10
Винт Phillips 1/4 «с резьбой 4-40 20
Гайка крепежного винта — 4-40 10
Нейлоновая шестигранная гайка M2 4
M2 Нейлоновый винтовой шлицевой привод 4
Оборудование шасси JetBot * входит в состав комплекта шасси JetBot 1

Рекомендуемые инструменты

Мы не включали никаких инструментов в этот набор, потому что, если вы похожи на нас, вы ищете повод для использования имеющихся у вас инструментов, а не просто необходимости новых инструментов для работы над вашими проектами.Тем не менее, для сборки SparkFun JetBot потребуются следующие инструменты.

  • Маленькая крестообразная отвертка и небольшая отвертка с плоской головкой потребуются для сборки шасси и затягивания резьбовых клеммных соединений для каждого двигателя. Мы рекомендуем набор карманных отверток; ТОЛ-12268.
  • Потребуется пара ножниц, чтобы отрезать липкую ленту Dual Lock Velcro до нужного размера; рекомендуется, но не обязательно ..
  • Дополнительно — разводной ключ или плоскогубцы для удержания мелких компонентов (гаек и стоек) на месте при затягивании винтов; вашего пальца обычно достаточно, чтобы удерживать их на месте при затягивании винтов, и это помогает убедиться, что ничто не перетянуто .

Примечание о маршрутах

Когда мы говорим о «передней части» или «вперед» JetBot, мы имеем в виду направление, в котором направлена ​​камера, когда JetBot полностью собран. «Левый» и «Правый» будут с точки зрения SparkFun JetBot (то есть то, что видит камера JetBot).

Ориентация остается неизменной для всех предложений комплектов, упомянутых выше

Ориентация остается неизменной для всех предложений комплектов, упомянутых выше


Исследование

: вы полюбите своего робота больше, если соберете его самостоятельно

Способность принимать решения автономно — это не только то, что делает роботов полезными, но и то, что делает роботов роботов .Мы ценим роботов за их способность чувствовать, что происходит вокруг них, принимать решения на основе этой информации, а затем предпринимать полезные действия без нашего участия. В прошлом роботизированный процесс принятия решений следовал четко структурированным правилам — если вы чувствуете это, то делайте то. В структурированной среде, такой как фабрики, это работает достаточно хорошо. Но в хаотичных, незнакомых или плохо определенных условиях зависимость от правил делает роботов заведомо плохо справляющимися со всем, что нельзя точно спрогнозировать и спланировать заранее.

RoMan, наряду с многими другими роботами, включая домашних пылесосов , беспилотные летательные аппараты и автономные автомобили, решает проблемы слабоструктурированной среды с помощью искусственных нейронных сетей — вычислительный подход, который слабо имитирует структуру нейронов в биологическом мозге. Около десяти лет назад искусственные нейронные сети начали применяться к широкому спектру полуструктурированных данных, которые раньше было очень трудно интерпретировать компьютерам, выполняющим программирование на основе правил (обычно называемое символическим мышлением).Вместо того, чтобы распознавать конкретные структуры данных, искусственная нейронная сеть способна распознавать шаблоны данных, идентифицируя новые данные, которые похожи (но не идентичны) на данные, с которыми сеть сталкивалась ранее. Действительно, часть привлекательности искусственных нейронных сетей заключается в том, что они обучаются на собственном примере, позволяя сети принимать аннотированные данные и изучать свою собственную систему распознавания образов. Для нейронных сетей с несколькими уровнями абстракции этот метод называется глубоким обучением.

Несмотря на то, что люди обычно участвуют в процессе обучения, и хотя искусственные нейронные сети были вдохновлены нейронными сетями в человеческом мозгу, способ распознавания образов в системе глубокого обучения принципиально отличается от того, как люди видят мир. Часто почти невозможно понять взаимосвязь между данными, вводимыми в систему, и интерпретацией данных, которые система выводит. И это различие — непрозрачность «черного ящика» глубокого обучения — представляет собой потенциальную проблему для таких роботов, как RoMan, и для лаборатории армейских исследований.

В хаотических, незнакомых или плохо определенных условиях зависимость от правил делает роботов заведомо плохо справляющимися со всем, что нельзя точно спрогнозировать и спланировать заранее.

Эта непрозрачность означает, что роботов, полагающихся на глубокое обучение, нужно использовать осторожно. Система глубокого обучения хороша в распознавании закономерностей, но ей не хватает понимания мира, которое человек обычно использует для принятия решений, поэтому такие системы лучше всего работают, когда их приложения хорошо определены и имеют узкую область применения.«Когда у вас есть хорошо структурированные входы и выходы, и вы можете заключить свою проблему в такие отношения, я думаю, что глубокое обучение очень хорошо работает», — говорит Том Ховард, который руководит лабораторией робототехники и искусственного интеллекта Университета Рочестера и разработал алгоритмы взаимодействия на естественном языке для RoMan и других наземных роботов. «При программировании интеллектуального робота возникает вопрос, в каком практическом масштабе существуют эти строительные блоки для глубокого обучения?» Ховард объясняет, что когда вы применяете глубокое обучение к проблемам более высокого уровня, количество возможных входных данных становится очень большим, и решение проблем такого масштаба может быть сложной задачей.И потенциальные последствия неожиданного или необъяснимого поведения гораздо более значительны, когда это поведение проявляется через 170-килограммового двурукого военного робота.

Через пару минут Роман не двинулся с места — он все еще сидит, размышляя о ветке дерева, раскинув руки, как богомол. В течение последних 10 лет альянс Robotics Collaborative Technology Alliance (RCTA) лаборатории армейских исследований работал с робототехниками из Университета Карнеги-Меллона, Университета штата Флорида, General Dynamics Land Systems, JPL, MIT, QinetiQ North America, Университета Центральной Флориды. , Пенсильванский университет и другие ведущие исследовательские институты для разработки автономных роботов для использования в будущих наземных боевых машинах.RoMan — одна из частей этого процесса.

Задача «расчистить путь», над которой медленно обдумывает RoMan, трудна для робота, потому что задача настолько абстрактна. RoMan должен идентифицировать объекты, которые могут блокировать путь, рассуждать о физических свойствах этих объектов, выяснять, как их захватить и какую технику манипуляции лучше всего применить (например, толкать, тянуть или поднимать), а затем Сделай это. Это много шагов и много неизвестного для робота с ограниченным пониманием мира.

В этом ограниченном понимании роботы ARL начинают отличаться от других роботов, которые полагаются на глубокое обучение, — говорит Итан Стамп, главный научный сотрудник программы AI для маневра и мобильности в ARL. «Армия может быть задействована практически в любой точке мира. У нас нет механизма для сбора данных во всех различных областях, в которых мы могли бы действовать. Мы можем быть размещены в каком-то неизвестном лесу на другой стороне world, но ожидается, что мы будем работать так же хорошо, как и на собственном заднем дворе », — говорит он.Большинство систем глубокого обучения надежно работают только в тех областях и средах, в которых они прошли обучение. Даже если домен представляет собой что-то вроде «каждой дороги в Сан-Франциско», с роботом все будет в порядке, потому что это уже собранный набор данных. Но, по словам Стампа, это не вариант для военных. Если армейская система глубокого обучения не работает должным образом, они не могут просто решить проблему путем сбора дополнительных данных.

Роботы ARL также должны хорошо понимать, что они делают.«В стандартном операционном порядке для миссии у вас есть цели, ограничения, параграф о намерениях командира — в основном рассказ о цели миссии — который предоставляет контекстную информацию, которую люди могут интерпретировать, и дает им структуру, когда им нужно чтобы принимать решения и когда им нужно импровизировать », — объясняет Стамп. Другими словами, РоМану может потребоваться быстро расчистить путь, или ему может потребоваться расчистить путь тихо, в зависимости от более широких целей миссии. Это большая просьба даже для самого продвинутого робота.«Я не могу придумать подход, основанный на глубоком обучении, который мог бы работать с такой информацией», — говорит Стамп.

Пока я смотрю, RoMan сбрасывается для второй попытки удаления ветки. Подход ARL к автономности является модульным, где глубокое обучение сочетается с другими методами, а робот помогает ARL выяснить, какие задачи подходят для каких методов. В настоящее время RoMan тестирует два разных способа идентификации объектов по данным 3D-сенсора: подход UPenn основан на глубоком обучении, а Carnegie Mellon использует метод, называемый восприятием через поиск, который опирается на более традиционную базу данных 3D-моделей.Восприятие через поиск работает только в том случае, если вы заранее точно знаете, какие объекты ищете, но обучение проходит намного быстрее, поскольку вам нужна только одна модель для каждого объекта. Он также может быть более точным, когда восприятие объекта затруднено — например, если объект частично скрыт или перевернут. ARL тестирует эти стратегии, чтобы определить, какая из них наиболее универсальна и эффективна, позволяя им работать одновременно и конкурировать друг с другом.

Восприятие — одна из вещей, в которых глубокое обучение стремится преуспеть.«Сообщество компьютерного зрения добилось безумного прогресса в использовании глубокого обучения для этого», — говорит Мэгги Вигнесс , ученый-компьютерщик из ARL. «Мы добились хороших результатов с некоторыми из этих моделей, которые были обучены в одной среде, обобщенной для новой среды, и мы намерены продолжать использовать глубокое обучение для такого рода задач, потому что это современное состояние».

Модульный подход ARL может сочетать несколько методов таким образом, чтобы максимально использовать их сильные стороны.Например, система восприятия, которая использует зрение на основе глубокого обучения для классификации местности, может работать вместе с автономной системой вождения, основанной на подходе, называемом обучением с обратным подкреплением, где модель может быть быстро создана или уточнена на основе наблюдений людей-солдат. Традиционное обучение с подкреплением оптимизирует решение, основанное на установленных функциях вознаграждения, и часто применяется, когда вы не всегда уверены, как выглядит оптимальное поведение. Это меньше беспокоит армию, которая обычно может предположить, что хорошо обученные люди будут поблизости, чтобы показать роботу, как правильно действовать.«Когда мы запускаем этих роботов, все может измениться очень быстро», — говорит Вигнесс. «Поэтому нам нужна была техника, в которой мы могли бы вмешаться солдата, и с помощью всего лишь нескольких примеров от пользователя в полевых условиях, мы могли бы обновить систему, если нам понадобится новое поведение». По ее словам, метод глубокого обучения потребует «гораздо больше данных и времени».

Глубокое обучение борется не только с проблемами нехватки данных и быстрой адаптацией. Есть также вопросы надежности, объяснимости и безопасности.«Эти вопросы не являются уникальными для военных, — говорит Стамп, — но они особенно важны, когда мы говорим о системах, которые могут включать летальность». Чтобы было ясно, ARL в настоящее время не работает над летальными автономными системами оружия, но лаборатория помогает заложить основу для автономных систем в вооруженных силах США в более широком смысле, что означает рассмотрение способов использования таких систем в будущем.

Требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема.

По словам Стампа, безопасность является очевидным приоритетом, и все же нет четкого способа сделать систему глубокого обучения достоверно безопасной. «Глубокое обучение с ограничениями безопасности — это серьезное исследовательское усилие. Трудно добавить эти ограничения в систему, потому что вы не знаете, откуда взялись ограничения, уже существующие в системе. Поэтому, когда меняется миссия или меняется контекст, с этим трудно справиться. Это даже не вопрос данных, это вопрос архитектуры ». Модульная архитектура ARL, будь то модуль восприятия, использующий глубокое обучение, или автономный модуль вождения, использующий обучение с обратным подкреплением, или что-то еще, может формировать части более широкой автономной системы, которая включает в себя те виды безопасности и адаптируемости, которые требуются военным.Другие модули в системе могут работать на более высоком уровне, используя различные методы, которые более поддаются проверке или объяснению и которые могут вмешиваться для защиты всей системы от неблагоприятного непредсказуемого поведения. «Если появляется другая информация и меняет то, что нам нужно делать, существует иерархия», — говорит Стамп. «Все происходит рационально».

Николас Рой , возглавляющий группу Robust Robotics Group в Массачусетском технологическом институте и называющий себя «в некотором роде подстрекателем сброда» из-за своего скептицизма по поводу некоторых заявлений о силе глубокого обучения, соглашается с робототехниками ARL, что Подходы с глубоким обучением часто не могут справиться с проблемами, к которым должна быть готова армия.«Армия всегда входит в новую среду, и противник всегда будет пытаться изменить среду, чтобы тренировочный процесс, через который прошли роботы, просто не соответствовал тому, что они видят», — говорит Рой. «Таким образом, требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема».

Рой, который работал над абстрактными рассуждениями для наземных роботов в рамках RCTA, подчеркивает, что глубокое обучение является полезной технологией в применении к проблемам с четкими функциональными взаимосвязями, но когда вы начинаете смотреть на абстрактные концепции, неясно, подходит ли глубокое обучение. жизнеспособный подход.«Мне очень интересно узнать, как нейронные сети и глубокое обучение могут быть скомпонованы таким образом, чтобы поддерживать рассуждения более высокого уровня», — говорит Рой. «Я думаю, что все сводится к идее объединения нескольких нейронных сетей низкого уровня для выражения концепций более высокого уровня, и я не верю, что мы пока понимаем, как это сделать». Рой приводит пример использования двух отдельных нейронных сетей: одна для обнаружения объектов, которые являются автомобилями, а другая — для обнаружения объектов красного цвета. Сложнее объединить эти две сети в одну большую сеть, которая обнаруживает красные машины, чем если бы вы использовали систему символических рассуждений, основанную на структурированных правилах с логическими отношениями.«Многие люди работают над этим, но я не видел настоящего успеха, который приводил бы к абстрактным рассуждениям подобного рода».

В обозримом будущем ARL следит за тем, чтобы его автономные системы были безопасными и надежными, удерживая людей как для рассуждений более высокого уровня, так и для случайных советов на низком уровне. Люди могут не всегда быть в курсе событий, но идея состоит в том, что люди и роботы более эффективны, когда работают вместе в команде. По словам Стампа, когда в 2009 году началась последняя фаза программы Robotics Collaborative Technology Alliance, «мы уже много лет прожили в Ираке и Афганистане, где роботы часто использовались в качестве инструментов.Мы пытались выяснить, что мы можем сделать, чтобы превратить роботов от инструментов к тому, чтобы они больше действовали как товарищи по команде в отряде ».

RoMan получает небольшую помощь, когда человек-руководитель указывает на область ветви, где хватание может быть наиболее эффективным. Робот не имеет никаких фундаментальных знаний о том, что на самом деле представляет собой ветвь дерева, и это отсутствие знаний о мире (то, что мы считаем здравым смыслом) является фундаментальной проблемой для автономных систем всех видов. Если человек использует наш обширный опыт в небольшом количестве рекомендаций, это может значительно облегчить работу RoMan.И действительно, на этот раз РоМану удается успешно схватить ветку и с шумом протащить ее через комнату.

Превратить робота в хорошего товарища по команде может быть сложно, потому что бывает сложно найти нужную автономию. Слишком мало, и для управления одним роботом потребуется большая часть или все внимание одного человека, что может быть уместно в особых ситуациях, таких как обезвреживание боеприпасов, но в остальном неэффективно. Слишком большая автономия — и у вас начнутся проблемы с доверием, безопасностью и объяснимостью.

«Я думаю, что уровень, который мы здесь ищем, — это чтобы роботы работали на уровне рабочих собак», — объясняет Стамп. «Они точно понимают, что нам нужно, чтобы они делали в ограниченных обстоятельствах, у них есть небольшая гибкость и творческий подход, если они сталкиваются с новыми обстоятельствами, но мы не ожидаем, что они будут творчески решать проблемы. И если им понадобится помощь , они нападают на нас «.

RoMan вряд ли обнаружит себя в полевых условиях на миссии в ближайшее время, даже в составе команды с людьми.Это во многом исследовательская платформа. Но программное обеспечение, разрабатываемое для RoMan и других роботов в ARL, под названием Adaptive Planner Parameter Learning (APPL) , скорее всего, будет сначала использоваться в автономном вождении, а затем в более сложных роботизированных системах, которые могут включать в себя мобильные манипуляторы, такие как RoMan. APPL сочетает в себе различные методы машинного обучения (включая обучение с обратным подкреплением и глубокое обучение), иерархически организованные под классическими автономными навигационными системами. Это позволяет применять цели и ограничения высокого уровня поверх программирования более низкого уровня.Люди могут использовать дистанционно управляемые демонстрации, корректирующие вмешательства и оценочную обратную связь, чтобы помочь роботам адаптироваться к новым условиям, в то время как роботы могут использовать неконтролируемое обучение с подкреплением для корректировки параметров своего поведения на лету. Результатом является автономная система, которая может пользоваться многими преимуществами машинного обучения, а также обеспечивать безопасность и объяснимость, необходимые армии. С APPL система, основанная на обучении, такая как RoMan, может работать предсказуемым образом даже в условиях неопределенности, прибегая к настройке или демонстрации человеком, если она попадает в среду, слишком отличную от той, в которой она обучалась.

Заманчиво посмотреть на быстрый прогресс коммерческих и промышленных автономных систем (автономные автомобили — лишь один из примеров) и задаться вопросом, почему армия, кажется, несколько отстает от современного уровня техники. Но, как Стамп обнаруживает, что вынужден объяснять армейским генералам, когда дело доходит до автономных систем, «существует множество серьезных проблем, но тяжелые проблемы промышленности отличаются от серьезных проблем армии». Армия не может позволить себе роскошь управлять своими роботами в структурированной среде с большим количеством данных, поэтому ARL приложила так много усилий для APPL и сохранения места для людей.В будущем люди, вероятно, останутся ключевой частью автономной структуры, разрабатываемой ARL. «Это то, что мы пытаемся создать с помощью наших робототехнических систем», — говорит Стамп. «Это наш стикер на бампере:« От инструментов к товарищам по команде ». »

Эта статья появится в выпуске печати за октябрь 2021 года как «Deep Learning Goes to Boot Camp ».

Статьи с вашего сайта

Статьи по теме в Интернете

технологических игр и наборов для обучения детей

Обучение детей через игру может стать отличным способом помочь им освоить новые концепции и навыки.С электроникой и технологиями маленькие мастерицы могут изучить важные основы и с подходящим оборудованием работать над небольшими проектами с раннего возраста. Будь то паяльная мастерская или самодельный футбольный робот, дети могут познакомиться с забавной стороной электроники — без сложных инструкций и формул! Вот наш путеводитель по лучшим сборочным наборам для начинающих мастеров из интернет-магазина Reichelt.

Изучение основ

Дети могут построить своего собственного робота с Franziz Build and Discover Robots Construction Box .Монтажный комплект не требует использования клея или пайки. Детали легко соединяются, что упрощает сборку для маленьких рук. Все ключевые детали уже прикреплены к доске, например, два датчика движения, которые могут обнаруживать препятствия на пути робота. Дети в возрасте восьми лет и старше найдут много интересных новых идей в прилагаемом буклете, а также инструкции для различных роботов, которые можно собрать с помощью сборочного набора. Приключенческие истории позволяют младшим инженерам глубоко погрузиться в мир робототехники в раннем возрасте.

Применение знаний

Дети, у которых уже есть базовых знаний в области электроники , могут погрузиться в более сложные сборочные наборы, такие как этот футбольный робот . У этого маленького шестиногого игрока спереди есть механизм, направляющий мяч. Робот можно перемещать в любом направлении с помощью двух переключателей управления. Помимо инструкций по сборке, прилагаемый буклет также содержит интересные факты и информацию о мире технологий.

Тот, кто думает, что традиционный бег по мрамору медленный и скучный, еще не испытал на себе Fischer Dynamic XL . Шарики поднимаются транспортирующим колесом с приводом от двигателя. А еще выше — инновационный конвейер, который зигзагообразно перемещает шары один за другим до самого верха. Стартовая площадка, петли и трамплины гарантируют, что шарики прыгают с огромной скоростью, чтобы развлекать детей и взрослых.

С помощью набора Fischer Bluetooth Smart Beginner Set дети могут расширить свои знания в области робототехники , а также запрограммировать свои собственные модели. Возможные конструкции: карусель, ленточный конвейер или мобильная гусеничная машина, управляемая через Bluetooth. Контроллер BT Smart имеет четыре входа для датчиков и два выхода для двигателей или фонарей, с портом USB и портом Bluetooth 4.0. Прилагаемое программное обеспечение ROBO Pro Light позволяет быстро и всесторонне программировать.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *