Robot Control Meta Language (RCML)

Продукт
Разработчики: Robot Control Technologies
Технологии: Робототехника

Содержание

Российские предприниматели из компании Robot Control Technologies создали инновационную среду Robot Control Meta Language (RCML), которая позволит роботам и роботизированным системам различных производителей взаимодействовать между собой. В перспективе разработка даст возможность существенно расширить сферу использования промышленных роботов на российских производственных предприятиях.

Сегодня ни одно крупное современное производство не обходится без помощи промышленных роботов, которые широко применяются для процессов сварки, перемещения изделий, обработки, окраски, сборки и т.д. Совокупное число промышленных роботов в мире уже превышает 1,3 млн единиц. Согласно прогнозу Boston Consulting Group, к 2025 г. доля задач, решаемых с помощью роботов, достигнет 26%. Российская доля в мировом объеме потребления роботов на данный момент составляет менее 1%, а плотность роботизации — 2 робота на 10 тыс. рабочих. Это обусловлено, в том числе и тем, что технологические процессы на отечественных производствах устарели и нуждаются в модернизации. Среди основных проблем: недостаток знаний о возможностях роботизации, сложность стыковки и координации компонентов роботизированного комплекса, необходимость каждого робота программировать отдельно, нехватка ПО для проектирования, слабая учебная инфраструктура и др.

RCML-язык, разработанный новаторами из Перми, позволит специалисту настроить взаимодействие роботов по заданному алгоритму вне зависимости от технических навыков. Для этого был подготовлен специальный учебник, в котором описаны основные элементы нового языка программирования, примеры использования и решения задач по программированию робототехники. Сами роботы программируются автоматически на основе текущего набора поставленных задач, их приоритетов и ситуации в производственной ячейке.

«Как ни банально звучит, но все началось с идеи. Мы хотели создать универсальное решение для всех типов роботов без исключения. Первоисточником идеи был Дмитрий Сутормин — со-основатель проекта RCML, и он заразил этой идеей меня. Так, в 2014 году у нас получился творческий R&D, и мы начали разработку, — рассказал Михаил Тюлькин, со-основатель проекта Robot Control Meta Language. — Однако с осени 2015 мы поняли, что нужно сузить направление, и сфокусировались на промышленном секторе робототехники. Мы облекли идею в форму: от архитектуры программных компонентов до встраивания в существующую экосистему решений в промышленной робототехнике — по сути первого MVP. Сейчас всю разработку ведет команда программистов в Перми, все они — выпускники пермских университетов».

Основная цель, которую ставят перед собой разработчики — максимально облегчить установку и наладку работы программного обеспечения на крупных промышленных производствах и «подружить» между собой роботов, выполняющих разные задачи. Это позволит бизнесу снизить издержки на внедрение нового аппаратного и программного обеспечения, поскольку на высокоточных производствах и проектах, предусматривающих внедрение роботов, стоимость ПО может достигать 60% стоимости проекта.

Проект находится на стадии готовности: подтверждено ценностное предложение и доказана пригодность языка в эксплуатации. Разработкой уже заинтересовались японские производители промышленных роботов FANUC и немецкие партнеры в области автоматизации сборки и кооперации группы роботов. Игорь Лейпи, ГК Softline: Объем поставок российских операционных систем в ближайшие годы увеличится как минимум вдвое 2.6 т


Традиционный метод программирования промышленных роботов — это программирование обучением. Робота берут за хобот и показывают серию положений: надо встать так, тут захват должен быть зажат, тут разжат, — а робот это запоминает и повторяет.

RCML позволяет объединять в одной производственной цепочке роботов разных производителей: общие параметры задачи вносятся в систему на языке RCML. Система знает внутренние коды роботов наиболее популярных производителей и вычисляет, что должен сделать каждый робот — перенести заготовку, проварить, проклеить, просверлить отверстие, — чтобы получить готовое изделие.

RCML позволяет объединять в одной производственной цепочке роботов разных производителей: общие параметры задачи вносятся в систему на языке RCML. Система знает внутренние коды роботов наиболее популярных производителей и вычисляет, что должен сделать каждый робот — перенести заготовку, проварить, проклеить, просверлить отверстие, — чтобы получить готовое изделие.

Партнёрская сеть

Чтобы увеличить продажи, основатели RCML развивают сеть партнерств, так как в секторе промышленной робототехники предприятие чаще покупает комплекс из различных решений, а не отдельные компоненты. Сейчас среди партнеров пермской компании RCML крупные производителей промышленных роботов — такие как Kuka, ABB и FANUC[1].

Формат продаж

Компания RCML из Перми продает годовую подписку на универсальный контроллер для промышленных роботов за $1,5 тыс., который позволяет собирать производственные цепочки из роботов разных производителей, экономить на их настройке и тем самым снижать себестоимость производства. На сентябрь 2017 года такие лицензии купили всего полтора десятка компаний (хотя в планах было 300 продаж до конца этого года).

Робототехника





СМ. ТАКЖЕ (521)
27.04.24Беспилотный летательный аппарат (дрон, БПЛА)
27.04.24Цифровизация в агропромышленном комплексе России
26.04.24Нейросети (нейронные сети)
25.04.24Цифровой двойник (Digital Twin of Organization, DTO)
23.04.24Tesla Motors
18.04.24Искусственный интеллект в банках
15.04.24Пожарные роботы
08.04.24Генеративный искусственный интеллект
02.04.24Беспилотные автомобили в России
29.03.24Искусственный интеллект (рынок России)
27.03.24Дипфейки (DeepFake)
26.03.24Искусственный интеллект (рынок Китая)
21.03.24Neuralink
21.03.24Робототехника (рынок России)
21.03.24РОББО (ранее ScratchDuino, СкретчДуино)
12.03.24Soul Machines
07.03.24Ronavi Robotics: H-серия Роботы для обслуживания складов
06.03.24Роботы в Китае
28.02.24Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
19.02.24Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
15.02.24Waymo
14.02.24Промышленные роботы
05.02.24Искусственный интеллект в образовании
24.01.24Беспилотные поезда в РЖД
23.01.24Avride (ранее Yandex Self-Driving Group)
23.01.24Искусственный интеллект в медицине
16.01.24Исследования в сфере искусственного интеллекта
10.01.24Промышленная робототехника (ранее КУКА Роботикс)
26.12.23Promobot (Промобот)
13.12.23Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 > >>


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Promobot (Промобот) (31)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
  Яндекс (Yandex) (11)
  Nvidia (Нвидиа) (11)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (10)
  Другие (461)

  ABB Group (7)
  Promobot (Промобот) (4)
  АББ Россия (ABB) (3)
  Ростелеком (3)
  Сбербанк (2)
  Другие (59)

  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
  СофтТелематика (1)
  Лаборатория знаний (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)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1)
  КиберСклад (1)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1)
  Моделирование и цифровые двойники (МЦД) (ранее CADFEM CIS, КАДФЕМ Си-Ай-Эс) (1)
  Другие (15)

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)
  YaCuAi (1, 1)
  Лаборатория знаний (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
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 2
  Ronavi Robotics: H-серия Роботы для обслуживания складов - 2
  Другие 11

  Роббо Класс - 1
  Эфко: Hi-Fly Taxi Аэротакси - 1
  Лаборатория знаний: Neuro Angel - 1
  YaCuAi Робот Unit - 1
  Gaskar Group Hive Автономные дронопорты - 1
  Другие 9

  For-1 Антропоморфный робот - 2
  Aripix A1 Робот-манипулятор - 1
  МИСиС и 3D Bioprinting Solutions: 3D-биопринтер в виде роборуки для применения в операционной in situ - 1
  Dobot CR-серия Коллаборативные роботы - 1
  Robotech: RP-серия Роботы-паллетайзеры - 1
  Другие 2

  Роботы КиберСклад - 1
  Другие 0