ДВФУ: Программная надстройка для управления интеллектуальными промышленными роботами

Продукт
Разработчики: Дальневосточный Федеральный Университет (ДВФУ), Вычислительный центр ДВО РАН (ВЦ ДВО РАН)
Дата премьеры системы: 2019/07/18
Технологии: Робототехника

*2019: Анонс программной надстройки для управления интеллектуальными промышленными роботами

18 июля 2019 года компания Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) сообщила, что совместно с коллегами из Дальневосточного отделения Российской академии наук (ДВО РАН) разработали методы управления интеллектуальными промышленными роботами, которые реализовали в специальной программной надстройке. ПО позволяет роботам быстро, точно и полностью в автоматическом режиме строить трехмерные компьютерные модели деталей и осуществлять последующие действия, заданные их управляющими программами.

В ДВФУ перешли на новый уровень управления интеллектуальными промышленными роботами. Фото:upload.wikimedia.org

По информации компании, таким образом, учёные ДВФУ решили проблему жесткого программирования промышленных роботов, которые не умеют самостоятельно адаптироваться к меняющимся условиям производства. На июль 2019 года роботов больше не надо будет переучивать вручную, что ранее приводило к большим временным затратам на подготовку к запуску производства.

Благодаря обновленному ПО детали можно закреплять для обработки на универсальной, а не специальной оснастке. Такая фиксация допускает погрешность и даже определённую деформацию, но обеспечивает значительную экономию времени. Робот сам учтёт все текущие особенности положения детали, автоматически исправит недочёты сканирования и получит качественную модель для последующей корректной обработки. При этом ошибки фиксации не имеют значения.

«
В условиях производственного цеха при сканировании деталей очень часто возникают значимые дефекты в облаках точек, из которых машина строит 3D-модели. Причин может быть много — например, блики и искажения. В результате машина не может корректно распознать и обработать деталь. Мы предложили решение этой задачи, позволяющее роботу автоматически обнаруживать такие дефекты и проводить повторное сканирование участков детали, которые плохо отобразились. Нам также удалось уйти от ресурсоёмкого процесса обработки больших массивов информации, из которых состоят 3D-образы.

рассказал Александр Зуев, доцент кафедры автоматизации и управления Инженерной школы ДВФУ
»

Учёный объяснил, что скорость обработки информации достигается за счёт специального набора математических методов, который и был реализован в компьютерной программе. Математический аппарат работает с объёмным массивом точек, из которых состоит 3D-образ, раскладывает его на плоскости, после чего быстро проводит вычисление возможных недочётов сканирования.

Рынок ИТ-услуг в России: оценки, тренды, крупнейшие участники. Обзор и рейтинг TAdviser 298.4 т

На июль 2019 года в ДВФУ вводят в эксплуатацию робот-демонстратор, работающий по обновленной технологии, чтобы показать заинтересованным представителям промышленности возможности обработки деталей интеллектуальными роботами.

Робототехника





Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Promobot (Промобот) (31)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
  Nvidia (Нвидиа) (11)
  Яндекс (Yandex) (11)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (10)
  Другие (460)

  ABB Group (7)
  Promobot (Промобот) (4)
  Ростелеком (3)
  АББ Россия (ABB) (3)
  Ronavi Robotics, Ронави Роботикс (ранее Ронави логистические системы) (2)
  Другие (59)

  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
  Сбербанк (1)
  Гриндата (GreenData) (1)
  Другие (46)

  Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (3)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Инфосистемы Джет (2)
  Fora Robotics (Фора Роботикс) (2)
  Яндекс.Облако (Yandex.Cloud) (2)
  Другие (46)

  Университет Иннополис (2)
  VizorLabs (Визорлабс) (1)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1)
  Геоскан (Geoscan) (1)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1)
  Другие (14)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Promobot (Промобот) (9, 32)
  ABB Group (8, 23)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (2, 21)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
  Nvidia (Нвидиа) (3, 10)
  Другие (521, 133)

  ABB Group (2, 11)
  Promobot (Промобот) (2, 4)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (1, 2)
  Gaskar Group (Гаскар Интеграция) (1, 2)
  Ronavi Robotics, Ронави Роботикс (ранее Ронави логистические системы) (1, 2)
  Другие (10, 11)

  Транспорт будущего (2, 1)
  Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
  Эфко ГК (2, 1)
  Лаборатория знаний (1, 1)
  НТР, НТР Томск (NTR Lab) (1, 1)
  Другие (13, 13)

  Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
  Aripix Robotics (Арипикс Роботикс) (1, 1)
  Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
  Роботех (Robotech) (1, 1)
  Яндекс.Маркет (1, 1)
  Другие (5, 5)

  КиберСклад (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Promobot - 26
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
  ABB IRB Промышленные роботы - 19
  Nvidia Drive AI-платформа для самоуправляемых автомобилей - 10
  Da Vinci (робот-хирург) - 9
  Другие 119

  ABB IRB Промышленные роботы - 8
  YuMi (Мобильный коллаборативный робот) - 4
  Promobot - 4
  Ronavi Robotics: H-серия Роботы для обслуживания складов - 2
  Gaskar Group Hive Автономные дронопорты - 2
  Другие 11

  ABB IRB Промышленные роботы - 1
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 1
  Эфко: Hi-Fly Taxi Аэротакси - 1
  Роббо Класс - 1
  YaCuAi Робот Unit - 1
  Другие 9

  For-1 Антропоморфный робот - 2
  Dobot CR-серия Коллаборативные роботы - 1
  Aripix A1 Робот-манипулятор - 1
  Robotech: RP-серия Роботы-паллетайзеры - 1
  Яндекс: Складские роботы - 1
  Другие 2

  Роботы КиберСклад - 1
  Другие 0