Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Učenje in avtonomna adaptacija dvoročnih montažnih in servisnih nalog

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.10.04  Tehnika  Proizvodne tehnologije in sistemi  Robotika 

Koda Veda Področje
T125  Tehnološke vede  Avtomatizacija, robotika, nadzorno inženirstvo 

Koda Veda Področje
2.03  Tehniške in tehnološke vede  Mehanika 
Ključne besede
Dvoročna manipulacija, dinamični generatorji gibov, robotsko učenje, avtomatična montaža, absolutno in relativno gibanje
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (17)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  25638  dr. Andrej Gams  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2016 - 2018  235 
2.  37512  dr. Blaž Jakopin  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2018  10 
3.  50489  dr. David Kraljić  Računalniško intenzivne metode in aplikacije  Raziskovalec  2017  25 
4.  36333  dr. Aljaž Kramberger  Proizvodne tehnologije in sistemi  Mladi raziskovalec  2016 - 2017  22 
5.  32769  dr. Nejc Likar  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2016 - 2018  25 
6.  07134  dr. Marko Munih  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  724 
7.  00118  dr. Bojan Nemec  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  289 
8.  39154  dr. Rok Pahič  Proizvodne tehnologije in sistemi  Mladi raziskovalec  2018  36 
9.  34505  dr. Janez Pavčič  Gozdarstvo,  lesarstvo in papirništvo  Raziskovalec  2017  10 
10.  30885  dr. Tadej Petrič  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2016 - 2018  196 
11.  51579  Jožica Piškur  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2018  7 
12.  39071  Blaž Potočnik  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2016 - 2017  8 
13.  39258  Simon Reberšek    Tehnični sodelavec  2016 - 2018  6 
14.  34534  dr. Sebastjan Šlajpah  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  71 
15.  11772  dr. Aleš Ude  Proizvodne tehnologije in sistemi  Vodja  2016 - 2018  472 
16.  34457  dr. Rok Vuga  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016  19 
17.  03332  dr. Leon Žlajpah  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  266 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  90.695 
2.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  27.762 
Povzetek
Večina nalog, ki jih opravlja človek, zahteva koordinirano gibanje obeh rok. Zato potrebujemo dvoročne robote povsod tam v industriji, kjer želimo nadomestiti delavca z robotom in kjer robot sodeluje s človekom v proizvodnem procesu. Dvoročna manipulacija je pomembna tudi za področje humanoidne in servisne robotike, saj na ta način delujejo ljudje. Dvoročni roboti zato lažje sodeluje s človekom kot klasične robotske roke. V zadnjem času je več proizvajalcev industrijskih robotov začelo razvijati dvoročne sisteme (Yaskawa, ABB, Rethink Robotics itd.) z namenom, da bi omogočili prodor robotike na nova področja uporabe. Vendar pa potrebujemo za uspešno uporabo dvoročnih robotskih sistemov nove postopke za robotsko učenje in vodenje, za kar v industriji in v tudi sicer v robotiki še ne obstajajo ustrezne rešitve. Glavni cilji raziskave so naslednji : Razviti učinkovite postopke učenja dvoročnih nalog na osnovi človekove demonstracije. Pri tem bomo za demonstracijo gibanja uporabili kinestetično vodenje in vodenje s haptičnimi vmesniki. Poleg trajektorij gibanja bomo zajemali tudi časovne poteke sil in navorov, ki pri tem nastanejo. Razviti postopke, ki omogočajo učinkovito in avtonomno prilagajanje dvoročnega koordiniranega gibanja glede na odstopanja, ki so lahko posledica nenatančnega prijemanja, odstopanja v geometriji predmetov ali nepopolno naučenih trajektorij gibanja. Znano je, da lahko že zelo majhne napake pri koordiniranem gibanju obeh rok privedejo do zelo velikih medsebojnih sil. Zato bomo razvili postopke, ki bodo prilagajali trajektorije na tak način, da bodo minimizirana odstopanja med izmerjenimi in želenimi silami. V ta namen bomo uporabljali iterativne učeče regulatorje (ILC, angl. "iterative learning control") in spodujevano učenje (RL, angl. "reinforcement learning"). Da bi pospešili konvergenco adaptacije in hkrati izkoristili prednosti brezmodelskih pristopov, bomo raziskali tudi kombinacijo obeh pristopov.   Razvite postopke dvoročne manipulacije preizkusiti na praktičnih nalogah s področja avtomatizirane proizvodnje in na tipičnih opravilih v domačih okoljih. Razvite metode bomo preizkusili na večih industrijskih in servisnih nalogah, med njimi dvoročno vstavljanje čepa v odprtino, dvoročno sestavljanje avtomobilskega žarometa in nalogo dvoročnega brisanja kozarcev. Na osnovi rezultatov praktičnih eksperimentov bomo dopolnjevali algoritme učenja, vodenja in adaptacije. Naš glavni cilj bo: 1. zagotoviti učinkovito in uporabniku prijazno učenje nalog s pomočjo človekovih demonstracij, 2. zagotoviti varnost pri izvajanju nalog v sodelovanju s človekom tako za človeka kot tudi za robota in 3. optimizirati hitrost in učinkovitost avtonomne adaptacije dvoročnih gibanj. Pričakujemo, da bodo rezultati raziskave bistveno pripomogli k hitrejšemu uvajanju dvoročnih robotskih sistemov tudi v maloserijsko in obrtniško proizvodnjo, kjer je izrazita potreba po hitrem in enostavnem učenju dvoročnih robotov oziroma prilagajanju izvedbe naučenih nalog spremenjenim vendar podobnim pogojem v prostoru. Prav tako bodo razviti algoritmi pripomogli k hitrejšemu uvajanju robotov kot pomočnikov v naših vsakdanjih okoljih ter k bolj učinkoviti uporabi tako imenovanih servisnih robotov pri nadomeščanju človeka v nevarnih operacijah v naravnih okoljih. Pri takšnih problemih je ključno, kako enostavno in učinkovito se lahko robot nauči nove dvoročne naloge. Z uspešno izvedbo predlaganega projekta bomo prispevali k rešitvi enega od najbolj aktualnih problemov moderne robotike z velikim ekonomskim potencialom: vpeljava dvoročnih robotov in vodenja po sili v industrijske procese in v servisne robote.
Pomen za razvoj znanosti
Dvoročna manipulacija postaja vse bolj zanimiva za svetovne proizvajalce robotov, saj ponuja možnosti za širjenje robotike na nova področja v industriji in v servisnih dejavnostih. Kot že omenjeno v pregledu literature, danes še vedno ne obstajajo učinkoviti pristopi za učenje in adaptacijo dvoročnih manipulacijskih nalog. V tem projektu bomo predlagane postopke in algoritme za učenje in adaptacijo dvoročnih nalog integrirali v enovit sistem, ki bo omogočal enostavno in učinkovito učenje in izvajanje dvoročnih nalog ob upoštevanju interakcijskih sil in navorov. Tak sistem bo novost pri nas in v svetu, originalni prispevki k znanosti pa bodo naslednji: Novi postopki učenja z demonstracijo za dvoročne naloge, ki vključujejo tudi interakcijske sile in navore. Novi postopki za optimalno adaptacijo dvoročnih nalog glede na želene profile sil in navorov z uporabo ILC regulatorjev in spodbujevanega učenja. Za razliko od prejšnjih pristopov za enoročne mehanizme, bo tokratno prilagajanje potekalo na nivoju absolutnih in relativnih koordinat in omogočalo optimalno izkoriščanje lastnega gibanja kinematično redundantnega dvoročnega sistema. Novi postopki za a) samonastavitvene ILC regulatorje, b) statistično posploševanje dvoročnih nalog z uporabo predhodnega znanja in c) optimizacijo hitrosti izvajanja dvoročnih nalog in izogibanje oviram. Pričakujemo, da bodo rezultati raziskave bistveno pripomogli k hitrejšemu uvajanje robotike tudi v maloserijsko in obrtniško proizvodnjo, kjer je izrazita potreba po hitrem in enostavnem učenju dvoročnih robotov oziroma prilagajanju izvedbe neke že naučene naloge v drugačnih a podobnih pogojih. Prav tako bodo razviti algoritmi pripomogli k hitrejšemu uvajanju robotov kot pomočnikov v naših vsakdanjih okoljih ter k bolj učinkoviti uporabi tako imenovanih servisnih robotov pri nadomeščanju človeka v nevarnih okoljih. Rezultate projekta bomo objavili na znanstvenih konferencah (IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots) in v člankih v mednarodnih revijah s faktorjem vpliva (ciljne revije so IEEE Transactions on Robotics, The International Journal of Robotics Research, Robotics and Autonomous Systems, Autonomous Robots, Robotica).
Pomen za razvoj Slovenije
V zadnjem času se v industriji kaže potreba po bolj učinkovitih dvoročnih robotih, zato so nekateri od vodilni proizvajalcev industrijskih robotov že ponujajo dvoročne sisteme, kot sta na primer petnajststopenjski dvoročni robot Yaskawa Motoman SDA10D, štirinajststopenjski ABB Dual ARM Concept Robot in Baxter firme Rethink Robotics. Cilj teh podjetij je razširiti področje uporabe robotov v industriji in na drugih področjih. Gibanje teh robotov se še vedno programira kot za dva ločena sistema, pri čemer krmilnik robotov poskrbi za časovno koordinacijo gibov, medtem ko fizična interakcija ni možna. Na osnovi rezultatov našega projekta lahko pričakujemo bolj učinkovito programiranje dvoročnih sistemov in s tem neposredno korist za gospodarstvo, saj se bo na ta način lahko povečala avtomatizacija industrijske proizvodnje. V Sloveniji imamo več deset večjih in manjših podjetij, ki sestavljajo robotske celice in kompleksne proizvodne linije za domači trg in za izvoz. Poleg tega v Sloveniji obstaja veliko podjetij, večinoma izvozno usmerjenih, ki v svoje proizvodne procese že uvajajo robotske tehnologije. Predlagani projekt lahko prispeva k povečani avtomatizaciji industrijske proizvodnje v Sloveniji, kar je pomembno saj postaja proizvodnja v Sloveniji zaradi sorazmerno visokih stroškov dela vse bolj nerentabilna in jo lahko ohranimo le z bistveno večjo avtomatizacijo. Že obstoječa podjetja v Sloveniji, ki se ukvarjajo z robotiko, so zagotovilo, da bodo naša podjetja znala uporabiti rezultate predlaganega projekta. Raziskovalna skupina na IJS že sedaj pogodbeno sodeluje na področju učenja z demonstracijo z enim od vodilnih svetovnih proizvajalcev robotov, Yaskawa. To podjetje ima tudi oddelek za razvoj aplikacij v Ribnici, Slovenija, s katerim že sodelujeta tako IJS kot FE. Do sedaj smo uspešno realizirali že dve pogodbi za prenos raziskovalnih dosežkov v prakso, kjer je bil nosilec pogodbe predlagatelj tega projekta, dr. Ude. Yaskawo zelo zanimajo rezultati predlaganega projekta in namerava podpreti prenos tehnologij, ki bodo razvite v tem projektu, na industrijske krmilnike v skupnih industrijskih projektih. Kot smo že omenili, ima Yaskawa več prototipov dvoročnih robotskih sistemov, nima pa še učinkovite rešitve za enostavno programiranje le-teh. Zato je ta projekt odlična priložnost za prodor slovenske znanosti in slovenske industrije v sam svetovni vrh industrijske robotike.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno