Roboter beginnen mit der Manipulation beliebiger Objekte umzugehen.

Lernt als neue Generation von Griffen mit verbesserter dreidimensionaler Wahrnehmung und taktilen Empfindungen, Objekte aus einem weiten Bereich zu manipulieren

Die vom Autor des Artikels gegründete Aufnahme von Robotic Materials Inc. erfüllt die Aufgabe, einen Wettbewerb für Industriemontagen auf dem Tokyo World Robotics Summit zu manipulieren

Obwohl Roboter seit 1961 in der Lage sind, Frühstück zu kochen , kann die allgemeine Manipulation (MES) in der realen Welt ein komplexeres Problem sein als das automatische Autofahren. Es ist jedoch ziemlich schwierig, genau zu beschreiben, warum dies so ist. Wenn Sie sich das Video von 1961 genau ansehen, können Sie sehen, dass die parallele Erfassung mit zwei Fingern für eine relativ große Anzahl von Aufgaben geeignet ist und nur der Mangel an Empfindungen und gesundem Menschenverstand, der in den Roboter eingebettet ist, ihn daran hindert, ähnliche Aufgaben in der realen Welt auszuführen. Ein kürzlich in der Fachzeitschrift Science veröffentlichter Artikel erinnerte uns daran, dass selbst eine so berührungsreiche Aufgabe wie das Zusammenbauen von Möbeln in den Fähigkeiten bestehender Industrieroboter liegt. Das eigentliche Problem ist die große Anzahl möglicher Bewegungen und Manipulationen, und die Bewegungen, die erforderlich sind, um ein Sandwich mit Butter herzustellen, stimmen nicht unbedingt mit den Bewegungen überein, die zum Zusammenbau des Stuhls erforderlich sind.

Aus industrieller Sicht ist MES möglicherweise kein Problem, das angegangen werden sollte. Schließlich können wir eine Maschine für alles schaffen - Espresso machen, Geschirr spülen, Weizen zusammenbauen, Massenproduktion von Turnschuhen. So wird der größte Teil der Robotik in der modernen Industrie eingesetzt. Sogar Roboter, die als „Kollaborationsmaschinen“ beworben werden, werden im Grunde genommen zu Teilen einer komplexeren Maschine am Fließband (und es braucht einfach keinen Schutz, um sicher zu arbeiten). Versuche, ein wissenschaftlich interessantes MES zu entwickeln, werden in Bezug auf solche Anwendungsfälle gemessen. Aus diesem Grund werden die Vorteile einer allgemeinen Lösung eines Problems weniger offensichtlich und laufen Gefahr, in einer „Ineffizienzgasse“ zu stecken, wenn Investoren und Industrie das Interesse an ihnen verlieren. Die Produktions- und Lieferprozesse umfassen jedoch eine Vielzahl unterschiedlicher Manipulationsstufen. Selbst wenn der Wert jeder Stufe gegen Null tendiert, ist ihr Gesamtwert wirtschaftlich signifikant.

Woher wissen wir, dass die Lösung des Manipulationsproblems so verallgemeinert wird, dass dieser Wert sichtbar wird? Die Robotik-Entwicklergemeinde hat verschiedene Wettbewerbsoptionen vorgeschlagen, bei denen entweder verschiedene Probleme gelöst oder verschiedene Objekte manipuliert werden müssen. Dies sind beispielsweise Wettbewerbe wie RoboCup @ Home , IROS und Amazon Picking Challenge . Obwohl diese Wettbewerbe für allgemeine Lösungen werben, ist es immer noch schwierig, Aufgaben zu finden, die mit speziellen Lösungen nicht besser bewältigt werden können. Zum Beispiel verwendete das koreanische IROS-Team den Baxter- Roboter und ein System selbstklebender Schaumblöcke, um Gegenstände wie Teller und Löffel zu manipulieren. Ebenso können die meisten Aufgaben der Amazon Picking Challenge mit nur einer Vakuumpumpe erledigt werden. Tatsächlich brauchen wir eine einzige Lösung für Manipulationen, die all diese Aufgaben gut bewältigt.

Eine andere Sicht der Dinge wurde bei einem industriellen Wettbewerb auf dem World Robotics Summit in Tokio geboten, bei dem einem Team ein Preisgeld von 130.000 US-Dollar angeboten wurde, das eine allgemeine Lösung für mehrere industrielle Aufgaben des Ladens eines Containers und des Zusammenbaus von Gegenständen bieten konnte, zwischen denen an einem Tag gewechselt werden konnte. Die Teams mussten zunächst Objekte mit sehr unterschiedlichen Größen aus Körben (von M3-Muttern über Elektromotoren bis hin zu flexiblen Antriebsriemen) beschaffen, diese in einen Behälter legen und dann komplexe Strukturen daraus zusammensetzen. Für einen solchen Wettbewerb wird eine Manipulationslösung benötigt, die nicht nur Objekte erfassen und manipulieren kann, sondern auch am Tag des Wettbewerbs leicht neu programmiert werden kann. Im Falle der erfolgreichen Entwicklung solcher Roboter könnten sie als Assistenten bei der Montage von Möbeln, beim Umzug oder bei anderen Manipulationsaufgaben eingesetzt werden, die Menschen leicht verstehen können, moderne Roboter jedoch nicht.

Vakuumpumpen, Griffe und weiche Roboter

Welche Möglichkeiten haben wir, um MES zu erreichen? In der industriellen Automatisierung dominieren drei konkurrierende Paradigmen: Pumpen, mechanische Griffe und Arme sowie in jüngerer Zeit weiche Roboter. Pumpen stehen im Vordergrund, weil die Saugnäpfe des Bechers deformiert sind und die Form eines Objekts annehmen, auch wenn seine Position nicht genau bekannt ist. Danach können Sie Luft saugen, wodurch die Schüssel fest wird und die Bewegung des Objekts ringförmig eingeschränkt wird. Dies ist eine attraktive Option, da ein Becher-Saugnapf eine große Anzahl verschiedener Objekte erfassen kann. Der Saugnapf löst jedoch nicht alle Probleme - zum Beispiel, wenn das Objekt zu schwer oder zu porös ist, wenn es für weitere Manipulationen erforderlich ist, das Objekt genau zu bewegen oder bestimmte Effekte darauf anzuwenden.


Gegenstände mit Löchern sind mit nur einem Saugnapf schwer zu greifen

Die genaue Anwendung von Kräften kann bei Verwendung mechanischer Greifer verwendet werden, die meist in Form von parallelen Griffen oder zwei Vierlenkermechanismen ausgeführt werden . Drei-Finger-Lösungen werden viel seltener verwendet und zeigen sich bei Bedarf gut, wenn zylindrische Objekte von oben erfasst werden. Das Problem bei engen Griffen besteht darin, dass die Griffgeschwindigkeit in Kontakt mit dem Objekt Null sein sollte, um zu vermeiden, dass unnötige Impulse übertragen werden. Bei elastischen Kontakten bleibt der Impuls erhalten, wodurch kleine Objekte mit hoher Geschwindigkeit von der Aufnahme abprallen. Der Rückprall kann reduziert werden, indem ein verformbarer Griff für eine größere Kontaktplastizität angewendet wird, die Wahrnehmungsgenauigkeit erhöht wird, so dass sich der Griff rechtzeitig schließen kann, oder eine mögliche Bewegung des Objekts eingeschränkt wird.

In extremen Fällen führen diese Maßnahmen zur Verwendung vollständig weicher Griffe, deren Verformbarkeit das Abprallen des Objekts verhindert, und Weichheit verringert die erforderliche Wahrnehmungsgenauigkeit. Der Erfolg der Erfassung liegt in der großen Kontaktfläche, um die Reibung zu maximieren und die Rotationsfreiheitsgrade des Objekts zu verringern. Wenn Sie eine Vierkantstange mit einem Zwei-Finger-Greifer greifen, müssen Sie sie so positionieren, dass die Finger parallel zu den beiden Ebenen der Stange sind. Ein weicher Griff muss nicht die Ausrichtung der Stange bestimmen und den Griff planen, da er das Objekt einfach umhüllt. Die Verformbarkeit der Griffe, die die Anforderungen an Wahrnehmung und Planung verringert, erschwert jedoch die kontrollierte Anwendung von Aufwand. Die Position des Objekts in der weichen Hand ist unbekannt, und aufgrund seiner Verformbarkeit können keine kontrollierten Anstrengungen unternommen werden. Wenn Sie das Objekt erfassen und dann ablegen, ist dies möglicherweise kein Problem, erschwert jedoch die Manipulation, bei der Sie das Objekt anheben und korrekt platzieren müssen, erheblich.

Gute praktische Ergebnisse können erzielt werden, indem eine einfache Lageregelung kombiniert und das maximale Drehmoment der Motoren begrenzt wird. Wie verformbare weiche Roboterarme kann sich ein Greifer mit Widerstandskontrolle an das Objekt anpassen und so Ungenauigkeiten in der Wahrnehmung ausgleichen.

Daher sollte der ideale Griff je nach Bedarf hart oder weich werden, damit Sie Objekte mit minimaler Wahrnehmung und Planung erfassen können, die Unsicherheiten in der Position des Objekts beseitigen und strenge Manipulationen ermöglichen können. Gleichzeitig muss die Erfassungsfläche einen kontinuierlichen Kontakt mit dem Objekt aufrechterhalten. Dies kann erreicht werden, indem die obigen Techniken kombiniert werden. Beispielsweise kann ein weicher Griff mit einem körnigen Stau steif werden, oder der Saugmechanismus kann durch einen Griff ergänzt werden, um zusätzliche Einschränkungen bereitzustellen. Der mechanische Griff kann mit einem Saugnapf oder elektrostatischen Pads für zerbrechliche Haftung ergänzt werden. Die menschliche Hand kombiniert diese Eigenschaften auf erstaunliche Weise: Durch die Kombination von harten Knochen und weichen Geweben können Sie die Steifheit variieren, Objekte abdecken und gleichzeitig die Fähigkeit zur genauen Kontrolle beibehalten. Diese Möglichkeiten werden durch weiche Fingerpads, Hautreibung und die Fähigkeit zum Kleben realisiert - wie ein kleines Stück Papier, das an einem Finger haftet.

Drehmomentregelgriffe

Einige der leicht erreichbaren Funktionen ermöglichen es uns, die Vorteile von weichen und konventionellen Robotern zu kombinieren, um kommerziell attraktive MON-Lösungen zu erstellen. Eine davon ist die Widerstandskontrolle bei herkömmlichen Zweifingergriffen. Indem wir den Widerstand kontrollieren, kontrollieren wir den Widerstand gegen äußere Bewegungen, die von der Umwelt ausgeübt werden. Gute praktische Ergebnisse können erzielt werden, indem eine einfache Positionssteuerung mit einer Begrenzung des maximalen Drehmoments der Motoren kombiniert wird. Durch die Begrenzung des Drehmoments kann ein starrer Griff beliebig verformbar werden (innerhalb der Genauigkeit von Drehmomentsensoren). Wie sein vollständig verformbares Äquivalent kann sich ein Griff mit Widerstandskontrolle an das Objekt anpassen und so eine ungenaue Wahrnehmung ausgleichen. Gleichzeitig kann ein solches Schema für eine präzise Manipulation schwierig werden. Die Widerstandskontrolle zusammen mit der Wahrnehmung der Position der Finger ist eine Form der taktilen Empfindung. Die Erfassung kann das Vorhandensein von Objekten in der Umgebung, die Verfolgungsposition und das Drehmoment bestimmen. Die Bewegungen werden weich sein und die Ungenauigkeit der Wahrnehmung ausgleichen.


Oben: Erdbeeren mit Widerstandskontrolle greifen. Durch Verringern des maximal zulässigen Drehmoments können die Finger bei Kontakt mit einem Hindernis anhalten und die Beere nicht zerdrücken.

Unten: Nehmen Sie ein festes Objekt mit Widerstandskontrolle auf. Durch die Drehmomentregelung können sich die Finger bewegen, bis ein Kontakt auftritt. Wenn Sie die Position jedes Fingers kennen, können Sie die Position auf der Höhe des gesamten Arms steuern.

Drehmomentgesteuerte Griffe können als Plattform dienen, um die jüngsten Forschungsergebnisse zu weichen Manipulatoren zu verkörpern: Wir ergänzen die Fingerspitzen und die Handfläche mit einem Saugnapf und kombinieren die Vorteile einer präzisen Positionskontrolle und Anstrengung mit der Zuverlässigkeit der Saugnäpfe. Der Drehmomentsensor in den Fingergelenken kann durch taktile Sensoren ergänzt werden, die den Druck messen und strategisch am Griff angeordnet sind. Taktile Sensoren der Handfläche und der Spitzen können dabei helfen, zu erkennen, ob ein äußeres Hindernis die Bewegung der Finger verhindert oder ob die Hand das gewünschte Objekt berührt. Taktile Sensoren fügen auch direkt visuelle Sensoren hinzu, bestimmen den Kontaktzeitpunkt und verbessern die Beurteilung der Ausrichtung des Objekts und des Ortes, an dem die Hand es ergriffen hat.

Moderne Errungenschaften der dreidimensionalen Wahrnehmung machen das Ziel von MES so nah wie nie zuvor. Dreidimensionale Sensoren wie Intel RealSense können das Vorhandensein von Objekten in einem Abstand von 11 cm von der Kamera mit einer Genauigkeit erfassen, mit der Sie auch kleine Objekte wie M3-Muttern erfassen können. Auf dem Markt sind bereits komplexe Lösungen erhältlich - beispielsweise Robotic Materials Inc., basierend auf Untersuchungen aus meinem Labor. habe gerade eine Beta ihrer Hand veröffentlicht. Die gemeinsame Arbeit einer genauen dreidimensionalen Wahrnehmung, einer Widerstandskontrolle für eine sanfte Interaktion mit der Umgebung und verschiedener taktiler Empfindungsmethoden, mit denen Sie den Erfolg der Erfassung bewerten können, ermöglicht es Ihnen, eine zuverlässige Manipulation von Objekten in einer ungenauen Umgebung durchzuführen.

Zum Beispiel haben wir kürzlich das mobile Befüllen von Behältern demonstriert, bei denen der Roboter Objekte von drei verschiedenen Typen (M3-Muttern, Teil des Mechanismus und Kautschukband) aus Körben holen muss, deren Position auf dem Tisch nur ungefähr bekannt ist. Trotz des 10-cm-Fehlers, der durch den autonomen Transport entlang verschiedener Grenzpunkte des Lagers verursacht wurde, konnte der Roboter einzelne Körbe und Objekte mithilfe einer in die Hand eingebauten dreidimensionalen Wahrnehmung erkennen. Die Drehmomentbegrenzung wird verwendet, um genau mit dem Inhalt der Körbe zu interagieren und die Auswirkungen möglicher Kollisionen zu minimieren. Die taktile Wahrnehmung mittels Drehmomentmessung wird verwendet, um den Erfolg eines Griffs zu messen.


Trotz der beeindruckenden Erfolge der dreidimensionalen Wahrnehmung, Widerstandskontrolle und taktilen Wahrnehmung im MES-Fall widersprechen diese Technologien dem vorherrschenden industriellen Paradigma spezialisierter Lösungen für Manipulatoren. Jede Form der Wahrnehmung braucht Zeit und schränkt die Erfassungsgeschwindigkeit ein, die erforderlich ist, um die Energie unerwarteter Stöße zu begrenzen. An der Spitze von MES stehen daher kleine und mittlere Unternehmen, die mit einem großen Sortiment und einer kleinen Anzahl von Produkten arbeiten, sowie große Unternehmen, die ihre Produkte differenzieren, den Produktionszyklus verkürzen und die Anpassungsmöglichkeiten erweitern möchten. Gleichzeitig finden sich mobile Roboter zunehmend in Lagern, Hotels und Krankenhäusern. In solchen Situationen können bestimmte Manipulationen wie Laden, Entladen und Warten den Wert solcher Roboter erheblich steigern und die wirtschaftlichen Voraussetzungen schaffen, die zur Lösung der allgemeinen Manipulationsaufgabe erforderlich sind.