Skip to main content

Kutu toplama: Robotlar için aşılması gereken zorlu bir süreç

Ines Ugalde Diaz | Siemens Yılın Mucitleri | Yeni Başlayanlar

İnsanlar için kolay ama robotlar için gerçekten zor olan görevler var ve kutu toplama bu görevlerden biri. Örneğin, robotların, bir parsel yığını gibi sıralanmamış, düzensiz bir şekilde düzenlenmiş bir parça yığını içeren kutulardan tek bir parçayı seçebilmeleri gerekir.

Ines Ugalde Diaz ve Berkeley'deki (ABD) ekibi altı yıldan fazla bir süredir robot kontrol sistemleri geliştiriyor ve bugüne kadar 40'tan fazla icat yaptı. Ines, farklı robot kavrama aletleri için esnek bir şekilde değiştirilebilen çöp toplama çözümü için Yeni Gelenler kategorisinde 2024 Yılın Mucidi olarak onurlandırıldı. Bu özel buluş, yeni nesil Siemens SIMATIC Robot Pick AI'nin hizmet ettiği için seçildi. Pick AI, 2024 baharında Almanya'daki bu yılki Hannover fuarı da dahil olmak üzere çok sayıda fuarda yer aldı.

Vakumla kavrama

Bir kişi, 3D nesne tanıma ve sıralama ile ilgili diyagramlar ve el yazısı notlarla kaplı bir beyaz tahtanın önünde duruyor.

Birçok robot bir vakum yaratarak kavrar. Uç efektör olarak adlandırılan kollarının ucunda, robotlar kavranacak nesneye bir vakum uygulamak için bir veya daha fazla vantuz kullanır. Bunu yapmak için vantuzların optimal, düz, pürüzsüz ve gözeneksiz bir yüzeye inmesi gerekir. Dikdörtgen veya kare tabanlı ve bir veya daha fazla vantuzlu, farklı boyut ve şekillerde birçok vantuz çeşidi vardır.

“Yeni buluşumuz, değişken boyut ve düzenlemelerde emme tutucularının kullanımını kolaylaştırıyor. Ne istediğine karar vermek müşteriye kalmış,” diyor Ines. “Bu aslında bizi tüm rakiplerden ayıran şey ürünümüzün bu çok benzersiz özelliği.”

Kaosu Görmek

Bir kutunun kaosunda, tek tek parçalar rastgele uzaysal yönelimlerde üst üste uzanır. Robot önce bu kaostaki yapıyı tanımalıdır: Bir parçanın nerede başladığını ve nerede bittiğini belirlemesi ve iyi kavrayabileceği bir yer bulmak için nasıl konumlandırıldığını anlaması gerekir. Gerekli veriler, kutunun mevcut görünümü, bir 3D kamera tarafından sağlanır. Bu görüntülerdeki tek tek nesneleri ayırt etmek için eğitilmiş AI algoritmaları, robot kolunu kontrol etmenin temelini oluşturur.

Standart yazılımın geliştirilmesi

Ödüllü buluş, özellikle çöp kutusunu ve bireysel nesneleri ayırt eden sahne anlayışı temelinde inşa edilir. Bu genellikle makine öğrenimi ve bilgisayar görüşünde standart bir problem olan “örnek segmentasyonu” olarak adlandırılır. Milyonlarca örnek üzerinde eğitimden yararlanan bu görev için önceden eğitilmiş birçok model zaten var. İyiler ama çok geneldirler ve kutu toplama senaryolarında hata yapıyorlar. Ines ve grubu, belirli veri setleri hakkında ekstra bir eğitim vererek bu standart çözümlerin performansını tatmin edici seviyelere çıkardı: örneğin, mevcut Pick AI robot hücrelerinden elde edilen gerçek dünya verileri.

Bir kişi, kod gösteren iki bilgisayar monitörünün ve ön planda görünen robotik kolun bulunduğu bir masada çalışıyor.

Daha iyi performans için veri paylaşımı

Bir el, başarılı işlemeyi gösteren yeşil bir onay işareti ile renkli bir dijital görüntü gösteren bir bilgisayar ekranını işaret ediyor.

Ines, “Çözümümüz herhangi bir müşteri sitesinde çalışmayı amaçlıyor, çünkü onu hem sentetik hem de gerçek dünya kaynaklarından gelen geniş veri setleri üzerinde eğittik” diyor. “Kutularda, şişelerde ve torbalarda ve ayrıca parça plastik folyoya sarılmışsa gerçekten iyi sonuç veriyor. Prensip olarak, müşteriler herhangi bir operasyonel bozulma görmemelidir, ancak görürlerse, modellerin başarısızlıklarından ders almalarına izin verebilirler. Bu, ürün için stratejimizin bir parçasıdır. Robot filolarından büyük ölçekli veri setlerini Siemens bulutuna aktarmaya hazırlanıyoruz; bu, ürünümüzü daha iyi hale getirmek için bir arıza durumundan yararlanma yeteneğine sahip, yalnızca bir müşteri için değil, aynı zamanda veri paylaşımı konusunda hemfikir olan tüm müşteriler için.” İyileştirmeler sadece performans kazanımlarına değil, aynı zamanda yeni kullanım durumlarını ortaya çıkarmaya da yol açıyor. Ines, “En az çabayla, robotik paletleme de dahil olmak üzere tamamen yeni kullanım durumlarını üstlenecek şekilde yazılımı değiştirebileceğimizi gösterdik” diye açıklıyor. Pick AI, Almanya'nın Erlangen kentindeki Siemens'in üretken depolarından birinde yeni kurulan robotik paletleme hücresinin merkezinde yer alıyor. Veriler sayesinde ekip robotik manipülasyonun sınırlarını zorluyor.