Для инновационного развития всех сфер робототехники необходимы молодые специалисты, способные креативно мыслить, разрабатывать, проектировать, внедрять и эксплуатировать сложные системы интеллектуального управления и роботизированные комплексы. Курс "Инновации в промышленности: мехатроника и робототехника" рассчитан на студентов технических специальностей, а также тех, кто интересуется робототехникой. Мехатроника и робототехника охватывает очень широкий круг вопросов, и одному человеку трудно охватить и глубоко изучить все области исследования роботов. Данный курс поможет слушателям сориентироваться и выбрать для дальнейшей своей работы конкретное направление: изучение структуры и кинематики роботов, приводы роботов, управление и программирование, организация современного высокоэффективного роботизированного производства, применение систем автоматизированного проектирования изготовления деталей на станках с ЧПУ и технологической подготовки производства и др. Слушатели должны иметь знания по физике и математике в объеме школьной программы. Умение ориентироваться в математических и физических терминах, умение читать формулы, знание базовых физических единиц и их обозначений, понимание основ механики поможет слушателям успешно пройти данный курс. Курс состоит из 6 модулей. Каждая модуль курса содержит видеолекции, в конце каждой лекции – тестовые вопросы для самопроверки своих знаний. Каждый модуль заканчивается выполнением тестового задания из 10 вопросов. Это задание является важным для прохождения курса. Слушателю необходимо правильно ответить не менее чем на 7 из 10 вопросов. Сертификат получают слушатели, набравшие от 70 % и выше от максимально возможного количества баллов (100 %) за весь курс. При этом итоговый результат складывается из результатов тестовых заданий по всем модулям. Сертификат о прохождении данного курса дает дополнительные баллы при поступлении в магистратуру Национального исследовательского Томского государственного университета. Перечень магистерских программ находится по ссылке: https://pro-online.tsu.ru/edu/student/table.php The course "Innovations in industry: mechatronics and robotics" may be interesting for students of engineering specialties who will learn to apply their knowledge in a new area. Mechatronics and Robotics covers a wide range of issues, and it is difficult for one person to reach deep and explore all areas of robot research. This course will help students to navigate and choose the specific direction for their further work: the structure and kinematics of robots, robot actuators, control and programming, the organization of modern highly robotized production, the use of CAD/CAM systems, manufacturing of parts on CNC machines and technological preparation of production.
4.3. Адаптация и уровни адаптации. Программное обеспечение систем управления адаптивных роботов. Системы интеллектуального управления роботами
Loading...
來自 National Research Tomsk State University 的課程
Инновации в промышленности: мехатроника и робототехника
61 個評分
National Research Tomsk State University
61 個評分
從本節課中
Модуль 3
Модуль включает две базовые темы: кинематический анализ механизмов графо-аналитическим методом и системы программного управления. Первая дает слушателю возможность научиться быстрому и наглядному методу оценки параметров движения механической системы, а вторая рассказывает о принципах обеспечения этого движения, управления им. В конце каждой лекции модуля слушателям предлагается проверить знания, отвечая на вопросы (без оценивания), а по завершению модуля – выполнить тестовое задание из 10 вопросов.
與講師見面
Михаил Владимирович Горбенко (Mikhail V. Gorbenko)Кандидат технических наук, доцент кафедры теоретической и прикладной механики (PhD, Associate Professor of the Department of Theoretical and Applied Mechanics)
Институт Природных ресурсов Томского политехнического университета (Institute of Natural Resources of Tomsk Polytechnic University)
Татьяна Ивановна Горбенко (Tatiana I. Gorbenko)Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной газовой динамики и горения (PhD, Associate Professor of the Department of Applied Gas Dynamics and Combustion)
Физико-технический факультет Томского государственного университета (Faculty of Physics and Engineering of Tomsk State University)
[ЗАСТАВКА] Здравствуйте,
уважаемые слушатели.
Сегодня мы рассмотрим системы адаптивного управления роботами.
Роботы второго поколения — адаптивные — отличаются от роботов первого поколения
большим ассортиментом искусственных органов чувств.
Системы программного управления применимы только при полностью детерминированных
и неизменных на протяжении всего процесса управления внешних условий работы.
Но как решить задачу, например,
во взятию произвольно расположенных или подвижных предметов?
Для решения такой задачи робот должен быть оснащен сенсорными устройствами, с помощью
которых робот может адаптироваться к изменяющимся параметрам окружающей среды.
Что же такое адаптация?
Адаптация является основной реакцией живого организма,
которая обеспечивает ему выживание.
Она означает возможность приспосабливаться к изменению внешних и внутренних
параметров окружающей среды.
Реализация этого принципа в технических системах имеет много достоинств,
а иногда и просто необходима.
С помощью разомкнутого управления без обратной связи можно исключить
влияние на выходные параметры объекта некоторых предсказуемых внешних
возмущений при условии, что характеристики отдельных компонентов и
элементов системы управления достаточно просты и их свойства не изменяются.
Ликвидировать влияние непредсказуемых внешних возмущений на
поведение объекта возможно в рамках теории управления.
Для этого используется принцип обратной связи,
то есть организуется замкнутая система управления,
свойства всех элементов которой полагаются известными и не меняющимися во времени.
Однако на практике часто встречаются такие объекты управления,
амплитудные и частотные параметры которых варьируются в широких пределах
под действием внешних причин, с течением времени и в силу свойств самого объекта.
Например, в несколько раз может измениться момент инерции манипулятора
в сложенном положении по отношению к полностью вытянутому; вязкость
рабочей жидкости в полостях гидроцилиндров подводного робота,
работающего на разных глубинах моря при различных давлениях и
температуре воды; трение в опорах двигателей в процессе
загрязнения и старения смазки и многие другие характеристики.
В то же время при управлении сложными объектами,
гибкими производственными модулями, линиями, участками,
состоящими из многих единиц оборудования, количество внешних и внутренних факторов,
оказывающих возмущающее воздействие на их работу, резко возрастает.
Среди них могут быть ошибки позиционирования заготовок или отсутствие
их в нужный момент; износ обрабатывающего инструмента;
отклонение стыка свариваемых деталей от заданной траектории движения электрода
сварочного автомата и другие факторы, требующие адаптации управляющей системы,
то есть самонастройки и приспособления к реальным условиям эксплуатации.
В зависимости от цели управления адаптивные системы в
робототехнике можно условно разделить на 3 уровня адаптации.
Первый уровень характеризуется способностью самонастройки
параметров регулятора на основе информации о состоянии объекта,
находящегося под возмущающим воздействием внешней среды.
Оценка состояния объекта может осуществляться либо прямым измерением
требуемых параметров, либо путем их идентификации.
Адаптивная система управления,
идентифицирующая изменение параметров внешней среды (температуры,
давления), может обеспечить самостройку параметров регулятора — например,
устранить дрейф характеристик гидропривода подводного робота.
Для второго уровня адаптации робототехнических систем характерно
включение в состав управляющего устройства дополнительных информационных средств,
обеспечивающих сбор и обработку данных о состоянии окружающей среды.
На основании анализа изменений внешней среды осуществляется коррекция управляющей
программы робота, позволяющая в новых условиях достичь поставленной цели.
Например, сварочный робот должен уметь корректировать программную траекторию
движения электрода в соответствии с реальным положением линии стыка,
измеряемым специальными датчиками.
Третий уровень адаптации робототехнических систем обеспечивает
реализацию максимальной производительности при обеспечении отсутствия брака.
Характерны для этого уровня адаптации развитые средства для сбора
информации о внешней среде, диагностирования, а возможно,
и саморемонта компонент управляемой производственной системы.
Перейдем к рассмотрению программного обеспечения систем управления
адаптивных роботов.
Функции программного обеспечения адаптивного робота состоят в обслуживании
внешних по отношению к системе управления объектов: человека-оператора;
приводов робота; информационной системы; технологического
оборудования; и вычислительного устройства верхнего уровня управления.
Системы управления взаимодействуют с человеком-оператором в режиме
активного диалога, в процессе которого человек выполняет
следующие действия: формирует рабочую программу,
которая может быть представлена в виде набора данных или в виде набора инструкций
на проблемно-ориентированном языке; редактирует рабочую программу
с помощью программы – редактора данных или редактора текста;
создает объектный и загрузочный модули рабочей программы,
обеспечивает удаление старых файлов, включение новых,
переименование и хранение программ в библиотеке; отлаживает рабочую программу,
то есть осуществляет ее пошаговое исполнение, анализирует результаты отладки
и при удовлетвлетворительном качестве программы дает команду на ее исполнение.
Также человек-оператор реализует функции контроля, исправности оборудования,
проверяет каналы связи с технологическим оборудование, калибрует измерительные
системы робота и выполняет другие операции диагностирования.
В зависимости от уровня интеллекта робота основные функции
программного обеспечения могут включать подробный анализ задания;
разбиение его на подзадачи и элементарные действия; планирование
движения инструмента или захватного устройства; определение
последовательности точек позиционирования; преобразование
координат точек позиционирования инструмента в требуемые положения
сочленений манипулятора и формирование команд управления приводами.
Если существует канал связи адаптивного робота с ЭВМ верхнего уровня
и процесс обмена поддерживается с двух сторон программным обеспечением,
появляется возможность создания иерархии уровней управления
с четким разделением задач каждого и соответствующей унификации
программного обеспечения и языков программирования каждого.
Кроме перечисленных выше функций программное обеспечение должно выполнять
общесистемные задачи, такие как управление сигналами прерываний,
управление вводом-выводом информации и распределением вычислительных ресурсов.
Рассмотрим языки и системы программирования адаптивных роботов.
В предыдущей лекции отмечалось,
что существует два основных метода программирования робота: обучение
и программирование с помощью какого-либо алгоритмического языка.
Первый метод не требует высокой квалификации и отличается простотой,
однако он не пригоден для программирования адаптивных роботов,
так как немыслимо обучить робота правильно действовать
в непредсказуемых ситуациях при частичных изменениях внешней среды.
Для программирования адаптивных роботов применяется второй метод: составление
управляющих программ на алгоритмических или проблемно-ориентированных языках.
Использование этого метода программирования необходимо при выполнении
сложных операций, механической сборки, абразивной зачистки литья,
электродуговой сварки и многих других технологических задач.
В общем случае выделяют 4 уровня программирования роботов.
Это уровни исполнительных приводов, манипулятора, операций, заданий.
Языки программирования промышленных роботов можно объединить в две
большие группы: языки уровня манипулятора (языки низкого исполнительного
уровня и уровня манипулятора) и проблемно-ориентированные языки.
То есть языки объектного (высокого или развитого) уровня — это
языки уровня операций и заданий.
Язык низшего уровня — человек-оператор может
задавать движение отдельных степеней подвижности манипулятора в виде
фиксированных значений линейных или угловых координат.
Последовательное исполнение роботом этих команд соответствует
некоторой траектории инструмента в рабочем пространстве.
Языки уровня манипулятора позволяют программировать движение в рабочем
пространстве относительно произвольной координатной системы,
не задумываясь о состоянии отдельных степеней подвижности и
координации движения приводов, для того чтобы реализовать желаемое
перемещение захватного устройства с заданной ориентацией.
Языки уровня операций обеспечивают возможность
формирования рабочей программы путем указания последовательности операций,
которые робот должен проделать с объектом манипулирования.
Языки уровня заданий позволяют составлять программу действий робота в
терминах «что сделать» (а не «как сделать»),
то есть описать все задание в целом без детализации.
К настоящему времени разработано большое число языков программирования
промышленных роботов.
Наиболее известные из них: VAL (Unimation, Соединенные Штаты),
AML (IBM, США), HELP (General Electric) и многие другие.
Общий принцип организации адаптивной системы управления
можно проследить на примере сборочного робота, осуществляющего захват
деталей и размещение их в заданной последовательности.
При выполнении вышеуказанных операций адаптивному роботу необходимо
произвести следующие действия: определить координаты детали, рассчитать
траекторию движения схвата к детали в трехмерном пространстве рабочей зоны,
пересчитать траекторию движения в систему относительных координат приводов робота,
отработать рассчитанную траекторию, произвести взятие детали,
рассчитать траекторию движения схвата манипулятора с деталью в
заданное конечное место, пересчитать эту траекторию в систему
координат робота и отработать эту траекторию.
Решить задачу о контроле наличия детали,
ее идентификации и перемещению под силу только адаптивной системе управления.
Адаптивные промышленные роботы широко применяются на операциях в сборке,
сварке, окраске, обдирке деталей,
сортировке и укладке деталей при выполнении транспортных работ.
Перейдем к рассмотрению системы интеллектуального управления.
Интеллектуальное управление — это следующий после адаптивного
управления наивысший тип управления, находится в стадии развития.
К настоящему времени созданы адаптивные системы с некоторыми элементами
искусственного интеллекта в виде способностей воспринимать и
анализировать достаточно сложную и изменяющуюся внешнюю среду
и принимать адекватные решения по поведению.
Для качественного скачка в направлении создания
полноценных интеллектуальных систем требуется новое аппаратное
обеспечение на принципиально новой элементной базе.
Под системой искусственного интеллекта в промышленности
подразумевается программное и алгоритмическое обеспечение
адаптивных систем управления, позволяющее автоматизировать
технологические операции интеллектуального характера.
Отличительными признаками системы искусственного
интеллекта является наличие баз данных и банков знаний.
Важную роль имеют системы искусственного интеллекта, например,
для выработки рекомендаций по выбору компонентов
и компоновке автоматизированных участков и производств.
В будущем ожидается, что интеллектуальные роботизированные системы
смогут сами себя диагностировать, ремонтировать и воспроизводить.
К числу промышленных систем искусственного интеллекта относится и
интеллектуальный человекомашинный интерфейс.
Созданы и применяются в промышленности
системы автоматизированного проектирования (САПР),
системы распознавания зрительной информации и речи,
интеллектуальные автоматизированные системы подготовки производства и другие.
В настоящее время интеллектуальные системы строятся как биотехнические системы,
то есть в них творческие задачи решает человек, а необходимые при
этом четкие знания и их логическая обработка обеспечиваются компьютером.
В интеллектуальных системах используют теории нечетких множеств и
нечеткой логики, различные эвристические алгоритмы и технологии экспертных систем,
ассоциативной памяти и технических нейронных сетей.
В робототехнике искусственный интеллект может быть востребован при решении
следующих задач: обработка сенсорной информации (фильтрация, сжатие информации,
распознавание образов); планирование поведения; управление движением;
создание интеллектуального интерфейса между человеком-оператором и роботом.
Рассмотрим пример: интеллектуальный блок управления
запорно-регулирующей арматурой магистральных нефтепроводов был создан
разработчиками Томского политехнического университета и ЗАО «ТОМЗЭЛ».
В конструкции электропривода марки «ЭПЦ»
для задвижек магистрального нефтепровода диаметром 100—1200 мм была использована в
качестве передаточного механизма волновая передача с промежуточными телами качения.
Разработанный электропривод обладает рядом преимуществ: высокие
нагрузочные характеристики, заметно меньшая масса и габариты,
чем в электроприводах с классической червячной передачей,
а также точность, плавность и долговечность.
К продвинутой механике добавили продвинутый интеллект,
то есть интеллектуальный блок, который управляет электроприводом.
Блок устойчив к перепадам температур от минус 60 до плюс 50 градусов,
выполнен во взрывозащищенном корпусе,
на рабочую панель выводится служебная информация,
включая рабочие параметры и предупреждающие сообщения: «перегрузка»,
«перегрев двигателя» и тому подобное.
Блок может встраиваться в системы телеуправления и телеметрии.
Для удобства сервисных функций предусмотрен Bluetooth,
чтобы можно было считывать журнал событий.
В интеллектуальном блоке управления запорно-регулирующей арматурой
магистральных нефтепроводов использована новая концепция
человекомашинного интерфейса.
Роботы с элементами искусственного интеллекта ориентированы прежде всего
на исследование возможностей систем искусственного интеллекта,
оснащенных техническими средствами восприятия окружающей среды,
оценку ситуации и принятие решений в меняющейся обстановке.
На следующей лекции мы познакомимся с системами очувствления роботов.
До встречи!
[ЗАСТАВКА] [ЗАСТАВКА]
