제조용 로봇

ME 연구원들은 로봇 공학과 AI가 제조 작업자의 안전을 개선하고 프로세스를 표준화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하고 있습니다.

작성자: Lyra Fontaine사진: Dennis Wise / University of Washington상위 이미지: ME 연구원들은 2D 스테레오 카메라와 압력 센서가 있는 평행 그리퍼(위 참조)가 장착된 로봇을 사용하고 있습니다. 그들은 물체가 집게에서 미끄러지는 시기를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다.

ME 연구원들은 업계 파트너들과 협력하여 제조 작업자의 안전을 개선하고, 검사를 자동화하고, 주변 물체와 상호 작용하는 로봇의 능력을 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다.

UW 메카트로닉스, 자동화 및 제어 시스템 연구소(MACS Lab)의 연구원들은 기계와 자동화 프로세스가 사람들의 삶에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 연구합니다. 이 연구실은 기계 공학 분야의 Bryan T. McMinn 연구 교수인 Xu Chen이 이끌고 있습니다.

Chen은 “인공지능은 중요한 새로운 기회를 창출하고 있습니다.”라고 말합니다. “로봇이 물체를 지능적으로 조작할 수 있게 하면 작업자가 제조 작업을 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 분야의 과제를 해결하게 되어 정말 기쁩니다.”

Boeing Advanced Research Center의 ME 조교수 Krithika Manohar는 시간이 지남에 따라 조건이 변화하는 예측할 수 없는 상황인 복잡한 동적 시스템을 예측하고 제어하는 ​​알고리즘을 개발합니다. 그녀의 업무에는 항공기 제조 시 의사 결정을 위한 센서 최적화가 포함됩니다.

“엔지니어링 프로세스가 엄격하게 규제되기 때문에 AI와 머신러닝은 이 분야에서 매우 강력합니다.”라고 그녀는 말합니다. “비행 테스트는 매우 정확해야 합니다. 비행기 날개가 제대로 작동하려면 엄격한 측정 범위 내에 있어야 합니다. 이렇게 잘 제어되는 프로세스에 AI 모델을 적용하면 패턴을 훨씬 쉽게 학습할 수 있습니다. 이러한 부품의 결함에 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있습니다.”

Manohar는 자신의 작업이 항공기의 심 간격 예측과 같은 실제 제조 공정에 적용되는 방식을 즐깁니다.

"나는 그것이 적용되고 그것이 실제 엔지니어링 결정에 어떤 영향을 미치는지 볼 수 있습니다"라고 그녀는 말합니다. “실제 날개에서 볼 수 있어요.”

로봇이 물체를 잡고 물체가 미끄러지는 시기를 감지하도록 어떻게 가르치나요? MACS 연구소의 새로운 프로젝트는 인간 작업자와 함께 작업을 수행하는 산업용 로봇에 시각 및 촉각 피드백을 결합합니다. 이전 연구에서는 물체를 파악하기 위해 시각적 또는 촉각적 피드백 알고리즘만 제안했습니다. UW + Amazon Science Hub에서 자금을 지원하는 이 프로젝트는 인간이 물체를 잡기 위해 시각과 촉각을 모두 사용하는 방식을 모방합니다.

연구원 – ME Ph.D. 학생 Xiaohai Hu와 석사 학생 Apra Venkatesh 및 Guiliang Zheng은 2D 스테레오 카메라와 압력 센서가 있는 평행 그리퍼가 장착된 로봇을 사용하여 실험하고 있습니다. 그들은 물체가 로봇 집게에서 미끄러지는 시기를 99% 이상 감지하는 알고리즘을 개발했습니다.

팀은 스펀지, 상자, 테니스 공, 드라이버 등 10가지 일반적인 개체를 사용하여 접근 방식을 테스트했습니다. 그들은 또한 선반에서 책을 집어내는 모습을 보여주었습니다.

Chen은 "이 과정은 직관적인 것처럼 보이지만 실제로는 로봇 파악자에게는 매우 역동적이고 어렵습니다."라고 말했습니다. “로봇 파악은 까다로운 인식 문제, 정확한 상호 작용 계획 및 실행, 고급 추론 활용을 포함하는 복잡한 작업입니다. 우리 데모에서는 프로세스 중에 마찰도 변합니다.”

로봇 집진기에서 물체가 미끄러지는 것을 감지하고 방지하는 것은 창고나 제조 시설과 같은 환경에서 작업자와 함께 작업하는 로봇에 유용한 기능이 될 수 있습니다. 예를 들어, 미끄러짐 감지 기능이 있는 그래퍼는 기계 부품이나 자동차 부품과 같은 무거운 물체를 잡고 이동할 수 있으며, 깨지기 쉬운 품목을 손상시키지 않고 집고, 포장과 같은 품목을 분류하고, 젖거나 미끄러운 농산물과 같은 품목을 처리할 수 있습니다.

이제 쥐는 방법을 더 잘 이해하고 물체가 미끄러지는 시기를 감지할 수 있게 되었기 때문에 팀은 그리퍼의 힘을 높이고 물체를 잡는 위치를 변경하여 물체가 떨어지는 것을 방지할 수 있기를 바라고 있습니다.