Skip to main content
Seda lehte kuvatakse automaatse tõlke abil. Vaata hoopis inglise keeles?
Iminappidega robothaarja hoiab inimese reguleerimise ajal väikest pappkarpi.

Prügikasti korjamine: tõeline väljakutse robotitele

Ines Ugalde Diaz | Siemens aasta leiutajad | Uustulnuk

On ülesandeid, mis on inimestele lihtsad, kuid robotitele tõesti rasked, ja prügikasti korjamine on üks neist ülesannetest. Näiteks peavad robotid suutma prügikast välja korjata ühe osa, mis sisaldab sorteerimata, kaootiliselt paigutatud üksikute osade hunnikut nagu pakkide hunnik.

Ines Ugalde Diaz ja tema meeskond Berkeley's (USA) on robotite juhtimissüsteeme arendanud rohkem kui kuus aastat ja on seni teinud üle 40 leiutise. Ines pälvis 2024. aasta leiutajana kategoorias uustulnukate kogumislahenduse eest, mida saab paindlikult muuta erinevate robotite haardustööriistade jaoks. See konkreetne leiutis valiti, kuna see on Siemensi SIMATIC Robot Pick AI järgmise põlvkonna seemne. Pick AI-d on näidatud arvukatel messidel, sealhulgas tänavusel Hannoveri messil Saksamaal 2024. aasta kevadel.

Haaramine vaakumi abil

A person is standing in front of a whiteboard covered with diagrams and handwritten notes related to 3D object recognition and ranking.

Paljud robotid haaravad vaakumi tekitades. Käe otsas - mida nimetatakse lõppefektoriks - kasutavad robotid ühte või mitut iminappi, et avaldada haaratavale objektile vaakumi. Selleks peavad iminapad maanduma optimaalsele, tasasele, siledale ja mittepoorsele pinnale. Erineva suuruse ja kujuga imepadjade variante on palju, ristkülikukujulise või ruudukujulise alusega ja ühe või mitme iminapsaga.

„Meie uus leiutis hõlbustab erineva suurusega ja paigutusega imemishaarite kasutamist. Kliendi ülesanne on otsustada, mida nad tahavad,” ütleb Ines. „See on tegelikult meie toote väga ainulaadne aspekt, mis eristab meid kõigist konkurentidest.”

Läbi kaose nägemine

Prügikasti kaoses asuvad üksikud osad juhuslikes ruumilistes suundumustes üksteise peal. Robot peab kõigepealt ära tundma selles kaoses struktuuri: Ta peab tuvastama, kust osa algab ja kus see lõpeb, ning mõistma, kuidas see on paigutatud, et leida koht, kus ta saaks hea haarde. Vajalikud andmed - kasti praegune vaade - annab 3D-kaamera. Tehisintellekti algoritmid, mis on koolitatud nendel piltidel olevate üksikute objektide eristamiseks, panevad aluse roboti käe juhtimiseks.

Standardtarkvara täiustamine

Auhinnatud leiutis põhineb stseeni mõistmisel, eriti prügikasti ja üksikute objektide eristamisel. Seda nimetatakse tavaliselt „eksemplari segmenteerimiseks”, mis on masinõppe ja arvutinägemise standardne probleem. Selle ülesande jaoks on juba palju eelkoolitatud mudeleid, mis on miljonite näidete koolitamisest kasu saanud. Nad on head, kuid liiga üldised, ja nad teevad vigu bin-valimise stsenaariumides. Ines ja tema rühm parandasid nende standardlahenduste jõudlust rahuldavale tasemele, andes neile täiendava koolituse konkreetsete andmekogumite kohta: näiteks olemasolevate Pick AI robotrakkude reaalmaailma andmed.

A person is working at a desk with two computer monitors displaying code and a robotic arm visible in the foreground.

Andmete jagamine parema jõudluse tagamiseks

A hand is pointing at a computer screen showing a colorful digital image with a green checkmark indicating successful processing.

„Meie lahendus on mõeldud töötama mis tahes kliendi saidil, sest koolitasime seda tohutute andmekogumite põhjal nii sünteetilistest kui ka reaalsetest allikatest,” ütleb Ines. „See sobib tõesti hästi kastidel, pudelitel ja kottidel ning ka siis, kui osa on pakitud kilefooliumisse. Põhimõtteliselt ei peaks kliendid nägema tegevuse halvenemist, kuid kui nad seda teevad, võivad nad lubada mudelitel oma ebaõnnestumistest õppida. See on osa meie toote strateegiast. Valmistume sissevõtma Siemensi pilve robotite laevastikest suuremahulisi andmekogumeid, mis suudab kasutada rikke juhtumit, et muuta meie toode paremaks - mitte ainult ühele kliendile, vaid kõigile klientidele, kes on andmejagamises nõus.” Parandused ei too kaasa mitte ainult jõudluse kasvu, vaid ka uute kasutusjuhtumite paljastamist. „Oleme näidanud, et minimaalsete jõupingutustega saame tarkvara muuta, et võtta vastu täiesti uudsed kasutusjuhtumid, sealhulgas robotiline depalletiseerimine,” selgitab Ines. Pick AI on äsja kasutusele võetud robotdepalletiseeriva raku keskmes ühes Siemensi tootlikus laos Erlangenis Saksamaal. Tänu andmetele nihutab meeskond robotimanipulatsiooni piire.