Skip to main content
Táto stránka sa zobrazuje použitím automatického prekladu. Zobraziť namiesto toho v Angličtine?

Výber koša: Skutočná výzva pre roboty

Ines Ugalde Diaz | Vynálezcovia roka spoločnosti Siemens | Nováčik

Existujú úlohy, ktoré sú pre ľudí ľahké, ale pre roboty naozaj ťažké, a vyberanie koša je jednou z týchto úloh. Napríklad roboti musia byť schopní vybrať jednu časť z koša obsahujúceho netriedenú, chaoticky usporiadanú hromadu jednotlivých častí, ako je hromadu balíkov.

Ines Ugalde Diaz a jej tím v Berkeley (USA) vyvíjajú systémy riadenia robotov už viac ako šesť rokov a doteraz urobili viac ako 40 vynálezov. Ines bola ocenená ako vynálezca roka 2024 v kategórii Nováčikov za riešenie výberu zásobníkov, ktoré je možné flexibilne upravovať pre rôzne nástroje na uchopenie robotov. Tento konkrétny vynález bol vybraný, pretože slúži ako semeno novej generácie Siemens SIMATIC Robot Pick AI. Pick AI bol predstavený na mnohých veľtrhoch vrátane tohtoročného veľtrhu v Hannoveri v Nemecku na jar 2024.

Uchopenie vákuom

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

Mnoho robotov sa uchopí vytvorením vákua. Na konci ramena - čo sa nazýva koncový efektor - roboti používajú jednu alebo viac prísavok, aby vyvíjali vákuum na objekt, ktorý sa má uchopiť. Na tento účel musia prísavky pristáť na optimálnom, rovnom, hladkom a neporéznom povrchu. Existuje mnoho variantov prísavok v rôznych veľkostiach a tvaroch, s obdĺžnikovou alebo štvorcovou základňou a s jednou alebo viacerými prísavkami.

„Náš nový vynález uľahčuje použitie sacích uchopávačov v rôznych veľkostiach a usporiadaniach. Je na zákazníkovi, aby sa rozhodol, čo chce, „hovorí Ines. „To je vlastne veľmi jedinečný aspekt nášho produktu, ktorý nás odlišuje od všetkých konkurentov.“

Pohľad cez chaos

V chaose koša ležia jednotlivé časti navzájom v náhodných priestorových orientáciách. Robot musí najprv rozpoznať štruktúru v tomto chaose: Musí identifikovať, kde časť začína a kde končí, a pochopiť, ako je umiestnená, aby našiel miesto, kde môže získať dobrú priľnavosť. Potrebné údaje — aktuálny pohľad na skrinku — poskytuje 3D kamera. Algoritmy AI, ktoré boli vyškolené na rozlíšenie jednotlivých objektov na týchto obrázkoch, kladú základ pre ovládanie ramena robota.

Vylepšenie štandardného softvéru

Ocenený vynález stavia na základe pochopenia scény, najmä rozlišovania koša a jednotlivých predmetov. Toto sa zvyčajne označuje ako „segmentácia inštancie“, štandardný problém v strojovom učení a počítačovom videní. Existuje už veľa vopred vyškolených modelov pre túto úlohu, ktoré profitovali zo školenia na miliónoch príkladov. Sú dobré, ale príliš všeobecné a robia chyby v scenároch výberu binov. Ines a jej skupina zlepšili výkon týchto štandardných riešení na uspokojivú úroveň tým, že im poskytli ďalšie školenie o konkrétnych súboroch údajov: napríklad údaje zo skutočného sveta z existujúcich robotických buniek Pick AI.

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

Zdieľanie údajov pre lepší výkon

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

„Naše riešenie je určené na fungovanie na akejkoľvek zákazníckej stránke, pretože sme ho vyškolili na rozsiahlych súboroch údajov zo syntetických aj reálnych zdrojov,“ hovorí Ines. „Veľmi dobre sa mu darí na škatuliach, fľašiach a vreciach a tiež, ak je časť zabalená do plastovej fólie. Zákazníci by v zásade nemali vidieť žiadne zhoršenie prevádzky, ale ak tak urobia, môžu umožniť modelom poučiť sa zo svojich zlyhaní. Toto je súčasť našej stratégie pre produkt. Pripravujeme sa na zavedenie rozsiahlych dátových súborov z flotily robotov do cloudu Siemens, ktorý má schopnosť využiť prípad zlyhania na zlepšenie nášho produktu — nielen pre jedného zákazníka, ale pre všetkých zákazníkov, ktorí sa dohodnú na zdieľaní údajov.“ Vylepšenia vedú nielen k zvýšeniu výkonnosti, ale aj k odhaleniu nových prípadov použitia. „Ukázali sme, že s minimálnym úsilím môžeme softvér upraviť tak, aby prevzal úplne nové prípady použitia vrátane robotickej depaletizácie,“ vysvetľuje Ines. Pick AI je jadrom novo nasadenej robotickej depaletizačnej bunky v jednom z produktívnych skladov spoločnosti Siemens v nemeckom Erlangene. Vďaka údajom tím posúva hranice robotickej manipulácie.