Бенчмарк оценки навыков манипулирования и планирования сборочных роботов
Поскольку новые роботизированные системы появляются каждый день, разработка надежных инструментов, которые можно использовать для оценки их производительности и тестирования алгоритмов, лежащих в основе их функционирования, имеет большое значение.
Изображение среды моделирования Nvidia при выполнении базового метода. Предоставлено: Оксфордский институт робототехники
Исследователи из Оксфордского института робототехники, Центра производственных технологий (MTC) и Бирмингемского университета недавно представили RAMP (Robotic Assembly Manipulation and Planning), эталон, который можно использовать для оценки способности сборочных роботов (то есть роботов, предназначенных для сборки продуктов) манипулировать объектами и планировать свою работу. Новый тест, представленный в статье, опубликованной на сервере препринтов arXiv, может помочь расширить возможности сборочных роботов, облегчив их использование в обрабатывающей промышленности.
Предоставлено: Оксфордский институт робототехники
Познер, Коллинз и их коллеги решили создать открытый тест, который можно было бы применять к более широкому кругу задач роботизированной сборки. RAMP использует ряд базовых частей, которые могут быть перенастроены и расширены, чтобы проверить способность роботов собирать более широкий спектр объектов.
«Чтобы решить проблему изменения конфигураций целей, RAMP требует четких рассуждений и планирования, чтобы определить порядок сборки балок, без которого результат был бы неосуществимым последовательностью сборки», — пояснил Коллинз.
По сути, RAMP позволяет пользователям надежно оценить способность робота-манипулятора собирать различные балки в одну из нескольких различных целевых конфигураций. Эталон был разработан с учетом общих проблем в строительстве за пределами площадки, когда детали изготавливаются и собираются за пределами площадки, например, для формирования каркасов, составляющих внутреннюю структуру зданий.
«В тесте представлены балки, созданные из серии 3D-печатных соединений и алюминиевых профилей, цель состоит в том, чтобы как можно быстрее собрать эти балки в заданную целевую конфигурацию, обеспечивая при этом повторяемость», — сказал Коллинз. «RAMP уникально разработан для оценки задач сборки с длительным горизонтом, которые требуют четкого обоснования порядка сборки. Наш бенчмарк также снижает барьер для входа, делая все общедоступным для людей, чтобы начать работу».
Предоставлено: Центр производственных технологий / Коллинз и др.
RAMP находится в открытом доступе, поэтому исследователи и производители по всему миру теперь могут использовать его для тестирования своих собственных роботизированных систем. Пользователям предоставляется все необходимое для начала работы с бенчмарком, включая базовые детали, руководство по сборке, код для базовой реализации и код для высокореалистичной среды моделирования на основе платформы Nvidia Isaac.
«RAMP также имеет базовый метод, который способен решить простой класс сборок, мы публикуем базовый уровень публично с намерением позволить другим использовать и развивать нашу собственную работу», — сказал Коллинз. «Мы считаем, что следствием этого является измеримый прогресс в проблемной области, которая имеет непосредственное применение в промышленности, а также подталкивает прогресс в ряде открытых проблем, известных в робототехнике. Мы видим, что этот эталон превращается в усилия, инициированные сообществом, а будущие пользователи расширяют эталон, чтобы охватить новые области, такие как бимануальные манипуляции, 3D-конструкции и деформируемые манипуляции».
Новый эталон, созданный этой командой исследователей, вскоре может оказаться ценным инструментом для оценки навыков планирования и манипулирования роботами, предназначенными для сборки конструкций на строительных площадках за пределами площадки. В конечном счете, RAMP может помочь лучше оценить прогресс в области роботизированной сборки, а также выделить потенциальные проблемы с роботами и способы их преодоления.
Оригинал статьи: Jack Collins et al, RAMP: A Benchmark for Evaluating Robotic Assembly Manipulation and Planning, arXiv (2023).
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.
