humanoidna in servisna robotika -...

Humanoidna in servisna robotika

Bojan Nemec, Leon Žlajpah

Odsek za avtomatiko, biokibernetiko in robotiko

Institut “Jožef Stefan”

Definicija robotov

RIA: "re-programmable multi-functional manipulator designed to move materials, parts, tools, or specialized devices through variable programmed motions for the performance of a variety of tasks“.

Britanska enciklopedija: "any automatically operated machine that replaces human

effort, though it may not resemble human beings in appearance or perform

functions in a humanlike manner"

INDUSTRIJSKI ROBOTI SERVISNI IN HUMANOIDNI ROBOTI

ROBOTI

Industrijski roboti

• osnova fleksibilne avtomatizacije • zagotavljajo ceneno in visokokvalitetno

proizvodnjo • izboljšanje delovnih pogojev

• osnova fleksibilne avtomatizacije • zagotavljajo ceneno in visokokvalitetno

proizvodnjo • izboljšanje delovnih pogojev

ISO : An industrial robot is an automatically

controlled, reprogrammable, multipurpose

manipulator programmable in three or more axes.

• visoka natančnost in ponovljivost • enostavno programiranje (on-line,off-line) • izvajanje vnaprej programiranih akcij ob

podpori senzorjev

• visoka natančnost in ponovljivost • enostavno programiranje (on-line,off-line) • izvajanje vnaprej programiranih akcij ob

podpori senzorjev

Iz tovarn k ljudem

• Roboti so do sedaj večinoma predstavljali tehnologijo, ki se je uporabljala v industriji, kjer je okolje determinirano, izdelki so enaki, gibaje se ponavlja, ...

Roboti v industriji Nova področja uporabe robotov

• Področje robotike se razširja na vsa področja sodobnega življenja: za profesionalne namene in za pomoč doma

Področja uporabe servisnih robotov

• Čiščenje in domača opravila

• Zabava

• Razminiranje

• Rehabilitacija

• Varovanje in nadzor

• Kmetijstvo

• Robotizirane kosilnice

• Medicinske aplikacije

• Rudarstvo

• Gradbeništvo

• Vodenje (po galerijah, .. )

• Gašenje požarov

• Prehrambena industrija

• Reševanje v nesrečah

vir : www.service-robots.org vir : www.service-robots.org

Analiza svetovnega trga

Sektor Povprečna rast

Proizvodna in servisna robotika 20%

IP firme 21%

Zdravje in skrb za starejše 62%

Zabava / igrače 6%

Mediji / Igre 14%

Gospodinjski aparati 1%

Velike naložbe 8%

Avtomobilska industrija 0%

Logistika 21%

Avtomatizacija 4%

Rast prodaje na različnih sektorji gospodarstva (podatki ameriške raziskave)

Rast po področjih robotike (vir: Japan Robotics Association)

Kaj so servisni roboti?

Servisni roboti so pomočniki, ki pomagajo ljudem opravljati razne naloge na naraven in intuitiven način:

• pomoč pri profesionalnem delu (močnejši, hitrejši, bolj natančni)

• družabniki doma (pomoč pri opravilih, mobilnost, rehabilitacija)

• služabnik in soigralec (zabava, izobraževanje)

• varnostniki (nadzor oseb, zaščita objektov, nevarna okolja)

Profesionalno uporaba servisnih robotov

• Roboti so integrirani v proizvodni proces in pomagajo delavcem izvajati naloge oziroma izvajajo naloge sami

• S pomočjo robotov-sodelavcev so delavci hitrejši, močnejši, bolj natančni

• Roboti samostojno opravljajo servisne naloge

Področja profesionalne uporabe Čiščenje in vzdrževanje

Področja profesionalne uporabe

Kmetijstvo in gozdarstvo

Področja profesionalne uporabe

• Gradbeništvo

• Podvodni

• Vesolje

Področja profesionalne uporabe

• Logistika

• Transport

• Usluge

• Medicina

Področja profesionalne uporabe Obramba in reševanje

Robot doma

Namen uvajanja servisnih robotov doma je izboljšati kvaliteto življenja. Roboti bi naj sodelovali z ljudmi v njihovem domačem okolju, jim pomagali pri vsakodnevnih opravilih ali pa naredili naloge namesto njih. Tako bi imeli ljudje več prostega časa za druge aktivnosti

“A robot in every home” Bill Gates

Scientific American, 2007

Ciljna področja:

• Izvajanje raznih opravil

• Podpora mobilnosti • Skrb za zdravje in rehabilitacija • Multimedijske usluge • Zabava • Izobraževanje • Nadzor

Pomoč invalidom in starejšim

Cilj: omogočiti neodvisnost invalidnih in starejših oseb

• Dnevna opravila doma (priprava obrokov, pomoč pri jedi in pitju)

• Opravila zunaj doma (pomoč v knjižnici)

• Profesionalno delo (enostavna opravila, sortiranje, kontrola kvalitete)

Pomoč starejšim in invalidnim osebam

• Nadzor oseb • Nega • Družabniki • Avtomatski opomniki

Osebni pomočnik doma

• Priprava hrane • Čiščenje • Pranje in likanje • Vzdrževalna dela • Samostojno • Nadzor

Zabava in izobraževanje

• Roboti igrače

• Tovariš pri igrah

• Pomočnik pri igranju (npr. invalidni otroci)

• Robot kot naprava za igro ali zabavo

• Zabavnik (pevec, igralec)

• E-učenje

Od specialista to vsestranskega

Specialisti Modularni Vsestranski

Napredne tehnologije v servisni in humanoidni robotiki

ROBOT ROBOT VODENJE VODENJE želena

naloga izvedena

naloga

• Vodenje

• Izvajanje in učenje nalog

• Navigacija v prostoru

GENERACIJA GIBOV

IZVAJANJE IN UČENJE NALOG

NAVIGACIJA V PROSTORU

ZAZNAVANJE

Vodenje mehanizmov

kinematična redundanca

podajnost

varnost

Vodenje mehanizmov

)( FFKeKeBe dfeeeeee želena impedanca sistema

hnp

))()(( ## FFKFeKeBqJxHJJJ dfddd

TT

p

en

T

nnnn eBJqJxHV )(

regulacijski zakon

fee KKB ,, parametri, ki jih izbiramo

primarna naloga

sekundarna naloga

Impedančno vodenje kinematično redundantnega mehanizma

Vodenje mehanizmov

optimizacija sekundarne naloge

• Izogibanje oviram

• Izogibanje singularnosti

• Izogibanje omejitvam v zglobih

• Minimizacija navorov

• Nastavljanje mehanske

učinkovitosti

• Energisko učinkovito gibanje

0

1 kq

fNHqn

Vodenje mehanizmov

Realni sistem Realni sistem

Kompenzacijski regulator

Povratnozančni regulator

Povratnozančni regulator -

vhod izhod

- Želeni sistem Želeni sistem

učenje parametrov

ADAPTIVNI in SAMONSTAVLJIVI SISTEM

notranji (internal) model

je nevronski proces, ki

generira vhod v sistem

glede na želen izhod

Izvajanje in učenje nalog

problem učenja in izvajanja trajektorij STROJNO UČENJE

učenje robotov nadzorovano učenje – učenje s posnemanjem

nenadzorovano učenje – vspodbujevalno učenje

Sensory-motor imitation

Goal-level imitation

Učenje s posnemanjem

učenje periode signala

učenje oblike signala

DMP – Sistem drugega reda DMP – Sistem drugega reda

Modulacija trajektorije Modulacija trajektorije

faza sistema faza sistema Regresija Regresija

{

vy

fDvygKv

))()((1

M

j j

M

j jjwf

1

1

)(

)()(

1

Zapis trajektorije z dinamičnimi primitivi gibanje (DMP)

Učenje s posnemanjem

Učenje robota smučarja z nevronsko mrežo

učenje nevronske mreže

pogled,

hitrost

nagib smuči

nevronska mreža

nagib smuči pogled,

hitrost

Smučanje robota s pomočjo nevronske mreže

Simulacija naučenega smučanja

Vzpodbujevalno učenje

Gradientna metoda strategije je vzpodbujevalno učenje, ki temelji na

optimizaciji parametrov strategije glede na pričakovano nagrado

}{)(0 k

h

k krEJ }max{J

- utež [0,1]

r - nagrada

parametre posodabljamo z gradientno metodo

hJhhh 1 - faktor učenja

Vzpodbujevalno učenje je nenadzorovano učenja glede na izbrane

kriterije in zakasnjene nagrade.

Estimacija gradienta

Metoda končnih diferenc

ihih ,Naključna varjacija parametrov ,

Eksperimentalna ocena J refihih JJJ )(,

Ocena gardientov z regresijo hhh

T

hh JJ ])[( 1

hJhkh 1Popravek parametrov

khhhh ,2,1, ...

epizoda

cikel

Učenje natakanja

potek učenja

J ocenimo s tehtanjem tekočine v kozarcu

Učenje natakanja

Učenje z upoštevanjem predznanja

učenje meta žoge – iskanje v smeri podobnih akcij

gradient J

Učenje kot adaptivni regulacijski algoritem

Realni sistem Realni sistem

Funkcijski aproksimator

Funkcijski aproksimator

Funkcijski aproksimator -

želena

naloga izvedena

naloga

- Želeni sistem Želeni sistem

učenje parametrov

ADAPTIVNI SISTEM

Navigacija - SLAM

Simultaneous localization and

mapping (SLAM) je proces, kako

zgradimo model (zemljevid) okolja,

ko je okolje vnaprej nepoznano

oziroma kako posodobimo model

znanega okolja in obenem določamo

lokacijo robota

Navigacija

)(

),(

),,(

,

1

mtt

ttt

ttt

xzp

uxxp

UZmxp

Izračunati moramo verjetnost pozicije x pri podanem zemljevidu m in

naboru predhodnih meritev hitrosti robota U in meritev senzorjev Z

Metode : • Razširjeni Kalmanov filter • Grafično optimizacijske metode • Filtri delcev

poznamo

Navigacija z EFK

kkkk

kkkk

vxHz

wBuAxx

111u z

x

Kalmanov filter je optimalni

ocenjevalec stanj x za

linearne sisteme. Za

nelinearne sisteme

uporabljamo razširjeni

Kalmanov filter (EKF)

Vektor x sestoji iz lege robota in

lokacije opornih točk

Matriki A in B izračunata nov x glede na

izmerjeno hitrost u

Matrika H podaja razdaljo med lego robota in

opornimi točkami

Navigacija robota smučarja

• Kamera (oddaljenost, kot) • GPS (hitrost) • Žiroskop (hitrost, koti)

dv

EKF

Senzorji

Sta

nja

sis

tem

a

izh

od

i

)arctan(

)(

sin

cos

22

y

x

yxd

r

v

vy

vx

Predikcija

• Predikcija pozicije

• Predikcija kovariančne

matrike

Meritev in posodobitev

• Izračunamo Kalmanovo

ojačanje

• Posodobitev predikcije z

meritvijo

• Posobitev kovariančne

matrike

Začetna ocena

10:27

Od robotske roke do humanoidnega robota

Naloge, ki jih izvajajo servisni roboti in delovanje v človekovem okolju so pogojevale razvoj robotskih mehanizmov od “enostavnih” robotskih manipulatorjev, do humanoidnih robotov.

Zakaj humanoidni roboti?

Razlogi za uporabo humanoidnih robotov je več, od tehničnih do socialnih: • ker lahko delajo v okolju s človekom brez da bi se morali

prilagajati ali spreminjati okolje • naše okolje in orodja so prilagojena človeku • človek lažje komunicira z nekom, ki mu je bolj podoben

Od robotske roke do humanoidnega robota

Montaža danes in jutri