Ein Open-Source-Benchmark zur Bewertung der Manipulations- und Planungsfähigkeiten von Montagerobotern

Die Forschung auf dem Gebiet der Robotik hat im letzten Jahrzehnt einen Boom erlebt, um Herausforderungen zu bewältigen, die für die Industrie und die Öffentlichkeit von echtem Wert sind. Da jeden zweiten Tag neue Robotersysteme auf den Markt kommen, ist die Entwicklung zuverlässiger Tools, mit denen sich ihre Leistung bewerten und Algorithmen testen lässt, die ihrer Funktionsweise zugrunde liegen, von entscheidender Bedeutung.

Forscher des Oxford Robotics Institute, des Manufacturing Technology Centre (MTC) und der University of Birmingham haben kürzlich RAMP (Robotic Assembly Manipulation and Planning) eingeführt, einen Benchmark, der zur Bewertung der Fähigkeiten von Montagerobotern (d. h. Robotern, die dazu entwickelt wurden) verwendet werden kann Produkte zusammenbauen), Objekte manipulieren und ihre Arbeit planen. Der neue Benchmark wurde in einem am veröffentlichten Artikel vorgestellt arXiv Ein Pre-Print-Server könnte dazu beitragen, die Fähigkeiten von Montagerobotern zu verbessern und ihren Einsatz in der Fertigungsindustrie zu erleichtern.

„Das Papier entstand durch eine Zusammenarbeit mit dem Manufacturing Technology Centre (MTC) in Coventry, Großbritannien, das eine Reihe von Partnern in der Industrie hat, die alle mit ähnlichen Problemen im Bereich der langfristigen Planung für die Montage konfrontiert sind“, sagte Jack Collins, einer der Forscher, die die Studie durchgeführt haben, sagten gegenüber Tech Xplore.

„Dieser Problembereich weist viele Herausforderungen und offene Fragen innerhalb der Robotik auf. Deshalb haben wir in Zusammenarbeit mit dem MTC einen Benchmark entwickelt, der den Bereich und die Herausforderungen widerspiegelt und gleichzeitig sicherstellt, dass er für Forscher zugänglich ist, damit sie Beiträge zur Lösung abgestimmter Probleme leisten können.“

Die Arbeit wird im Rahmen eines EPSRC-Programmstipendiums für verkörperte Intelligenz unter der Leitung von Prof. Ingmar Posner in Oxford durchgeführt. „Das Ziel unseres Benchmarks besteht darin, herausforderungsorientiert, zugänglich und ergebnisoffen zu sein. Unsere Vision ist es, eine Plattform anzubieten, die sich zu einer von der Gemeinschaft getragenen Anstrengung weiterentwickeln wird, um die Robotikforschung mit einem spezifischen Anwendungsschwerpunkt in der Fertigung und Montage voranzutreiben.“ ”

Posner, Collins und ihre Kollegen machten sich daran, einen unbefristeten Benchmark zu erstellen, der auf ein breiteres Spektrum von Robotermontageaufgaben angewendet werden könnte. RAMP nutzt eine Reihe von Basisteilen, die neu konfiguriert und erweitert werden können, um die Fähigkeit von Robotern zu testen, eine breitere Palette von Objekten zusammenzubauen.

„Um die Variation in den Zielkonfigurationen zu lösen, erfordert RAMP explizite Überlegungen und Planung, um die Reihenfolge für die Montage der Balken zu bestimmen, ohne die das Ergebnis undurchführbare Montagesequenzen wären“, erklärte Collins.

Im Wesentlichen ermöglicht RAMP Benutzern die zuverlässige Beurteilung der Fähigkeit eines Robotermanipulators, verschiedene Balken in einer von mehreren unterschiedlichen Zielkonfigurationen zusammenzusetzen. Der Benchmark wurde im Hinblick auf häufige Herausforderungen im Offsite-Bau entwickelt, bei dem Teile vorgefertigt und extern zusammengebaut werden, um beispielsweise die Rahmen zu bilden, aus denen die Innenstruktur von Gebäuden besteht.

„Der Benchmark besteht aus Trägern, die aus einer Reihe von 3D-gedruckten Verbindungen und Aluminiumprofilen erstellt werden. Ziel ist es, diese Träger so schnell wie möglich in die vorgegebene Zielkonfiguration zusammenzusetzen und gleichzeitig die Wiederholbarkeit sicherzustellen“, sagte Collins. „RAMP ist speziell für die Bewertung von Montageaufgaben über einen längeren Zeitraum konzipiert, die eine explizite Begründung hinsichtlich der Reihenfolge der Montage erfordern. Unser Benchmark senkt außerdem die Eintrittsbarriere, indem er alles öffentlich zugänglich macht, damit die Leute loslegen können.“

RAMP ist öffentlich verfügbar, sodass Forscher und Hersteller weltweit damit nun ihre eigenen Robotersysteme testen können. Benutzern wird alles zur Verfügung gestellt, was sie benötigen, um mit der Nutzung des Benchmarks zu beginnen, einschließlich der Basisteile, einer Montageanleitung, Code für eine Basisimplementierung und Code für eine äußerst realistische Simulationsumgebung auf Basis der Nvidia Isaac-Plattform.

„RAMP verfügt außerdem über eine Baseline-Methode, die in der Lage ist, die einfache Klasse von Assemblies zu lösen. Wir veröffentlichen die Baseline öffentlich mit der Absicht, anderen die Nutzung unserer eigenen Arbeit zu ermöglichen und darauf aufzubauen“, sagte Collins. „Wir glauben, dass dies einen messbaren Fortschritt in einem Problembereich zur Folge hat, der direkten Nutzen in der Industrie hat, und gleichzeitig Fortschritte bei einer Reihe offener Herausforderungen in der Robotik vorantreibt. Wir sehen, dass sich dieser Benchmark zu einer von der Gemeinschaft getragenen Anstrengung entwickelt, bei der künftige Benutzer die Ergebnisse erweitern.“ Maßstab, um neue Bereiche wie bimanuelle Manipulation, 3D-Konstruktion und verformbare Manipulation einzubeziehen.

Der von diesem Forscherteam erstellte neue Benchmark könnte sich bald als wertvolles Instrument zur Bewertung der Planungs- und Manipulationsfähigkeiten von Robotern erweisen, die für die Montage von Strukturen auf Baustellen außerhalb des Geländes konzipiert sind. Letztendlich könnte RAMP dazu beitragen, die Fortschritte im Bereich der Robotermontage besser einzuschätzen und gleichzeitig potenzielle Probleme mit Robotern und Möglichkeiten zu deren Überwindung aufzuzeigen.

„In unserer zukünftigen Forschung werden wir versuchen, die zugehörige Simulationsumgebung zu nutzen, um lernbasierte Ansätze anzuwenden, um robustere Methoden zur Lösung der Baugruppen zu entwickeln“, fügte Collins hinzu. „Wir werden auch untersuchen, wie wir die Montagereihenfolge lösen können, ohne dass ein Experte zunächst eine Abstraktion der Domäne schreiben muss, die von einem symbolischen Planer gelöst werden kann.“