Команда Veritasium побывала в нескольких лабораториях микроробототехники, чтобы ознакомиться с достижениями учёных в области создания миниатюрных искусственных роботов. Достижения научных команд и перспективы применения их работ - в данном видео.
По подсчетам аналитиков, на каждые 10 тыс. сотрудников там приходится по 1012 промышленных роботов. И ежегодно их число растет в среднем на 5%.
Также в десятку лидеров по роботизации предприятий попали (нажмите, чтобы развернуть):
• Сингапур — 770 роботов на 10 тыс. человек
• Китай — 470 роботов
• Германия — 429 роботов
• Япония — 419 роботов
• Швеция — 347 роботов
• Дания — 306 роботов
• Словения — 306 роботов
• Швейцария — 302 робота
• США — 295 роботов
Эти самоорганизующиеся роботы от GITAI обладают потенциалом для создания будущей инфраструктуры на Марсе и за его пределами.
В космосе скорость не играет решающей роли. Главное — это качественное выполнение задач и надежная работа.
Точно так же как и более века назад, появление на городских улицах коптящей и громоздкой машины, впоследствии названной автомобилем, вызывало ужас и панику у прохожих, применение конвейерных роботов на производстве сопровождалось протестами и массовым недовольством рабочих. Тем не менее прогресс не стоит на месте, и сегодня автоматические помощники стали необходимой обыденностью. Или нет?
Основа поточного производства
Считается, что основы производственных процессов в автомобильной промышленности были заложены Генри Фордом после внедрения им конвейерной линии на одной из своих фабрик. Конвейер действительно ускорил сборку машин, позволив автоматизировать производство и сократить число рабочих минимум в 10 раз, при этом утроив эффективность процессов.
Тем не менее начало промышленного применения робототехники было положено лишь в начале 1960-ых компанией General Motors, установившей на сборочной линии агрегат UNIMATE. Он программировался перфокартами и годился лишь для выполнения одной функции. В данном случае робот опускал раскаленные отливки деталей автомобиля в охлаждающую жидкость, после чего передавал их дальше по конвейеру.
Активное применение промышленных роботов началось в 1970-ых. Их функционал значительно расширился, что позволило устанавливать автоматонов на разных участках сборочных линий для выполнения различных задач.
Безусловно, роботы доказали свою эффективность на производстве, так как обладали высокой удельной нагрузкой, точностью и скоростью. Но недостатки при этом у них тоже были. Во-первых, такие помощники были слишком опасны для человека и требовали больших огороженных площадей, доступных лишь для обслуживающего персонала.
Во-вторых, они не являлись ни мобильными, ни многозадачными и умели выполнять лишь одну оперативную функцию. Любое переназначение таких роботов было трудоемким и дорогостоящим и требовало оборудования нового участка на производстве. В-третьих, выход из строя хотя бы одного из них останавливал весь конвейер, из-за чего предприятие несло большие убытки.
Новое поколение роботов
Огромный скачок в развитии промышленных роботов сделала компания Universal Robots, выпустив на рынок мультифункциональные автоматоны, которые получили название коллаборативные роботы (сокращенно – коботы). Они отличаются компактными размерами, высокой мобильностью и многозадачностью. Коботов можно легко перемещать по производственному цеху благодаря небольшим габаритам, а также автоматизировать с их помощью трудоемкие задачи, ранее требовавшие ручного труда. Кроме того, коботы способны работать по 20 часов без остановки и в принципе безопасны для сотрудников-людей.
В настоящее время они применяются в шести основных областях автопроизводства, таких как сборочные работы, покраска, сварка, обслуживание станков, полировка, финишные работы, и даже осуществляют контроль качества продукции. Ранее для каждой такой задачи применялся отдельно поставленный промышленный робот. В настоящий момент каждого кобота легко перепрофилировать, оснастив дополнительными захватами или подходящим концевым эффектором.
Гуманоидные роботы
Но и коботы сегодня выглядят устаревшим решением. Во всяком случае, так считают некоторые автобренды. К примеру, на заводе Mercedes-Benz в текущем году впервые был «нанят» человекоподобный робот Apollo, способный выполнять физически тяжелые и рутинные задачи, которые слишком сложны или неприемлемы для сотрудников-людей.
Данный гуманоидный робот разработан американской компанией Apptronik и своими размерами сходен со среднестатистическим мужчиной: его рост составляет 170 сантиметров, а вес – 73 килограмма. При таких данных Apollo может поднимать 25-килограммовые грузы, а среди его основных задач значатся проверка качества комплектующих и доставка их на линию сборки.
В перспективе таким роботам будут поручать физически тяжелые, повторяющиеся и рутинные задания, на которые неохотно идут даже надежные сотрудники-люди. Одним из очевидных преимуществ Apollo является отсутствие необходимости реорганизации для них особого пространство на заводах, поскольку такие роботы способны перемещаться так же, как и люди (в отличие от тех же роботизированных тележек и схожих платформ).
Любопытно, что над созданием схожего гуманоидного робота трудится и компания Илона Маска. Прототип, названный Olimpus, пока способен выполнять простые задачи, вроде полива растений и переноса коробок.
Конечно же, для создания этого робота используются компоненты электрокаров Tesla, включая батарею емкостью 2,3 кВт*ч, системы микросхем и приводы для управления конечностями. По словам самого Маска, серийный выпуск данного робота обойдется около $20 тысяч. Неизвестно, когда Optimus начнет выпускаться массово, но в планах Tesla значится реализация от 10 до 20 миллиардов таких роботов в ближайшем будущем.
Обратная сторона медали
Отметим, что при таком развитии робототехники в Mercedes-Benz отметили, что полностью заменять сотрудников-людей роботами не планируют. «Нам по-прежнему нужны первоклассные работники, которым по плечу вся сложность сопутствующих задач при производстве автомобилей», – заверил директор по производству Йорг Бурцер. Однако известно, что компания рассматривает в дальнейшем возможность применения роботов Apollo не только на сборочном конвейере, но и для других задач.
Неполный отказ от сотрудников-людей – верное решение. К примеру, у нашумевшей премьеры этой весны, электрокара Xiaomi, вскрываются все новые и новые производственные дефекты: от проблем с тормозной системой до невозможности разблокировки дверей во время поездок.
Все дело в том, что в производстве электромобилей Xiaomi на заводе в Пекине практически не задействованы люди – они задействованы лишь на сварочных и покрасочных работах, тогда как на производстве кузова заняты исключительно роботы. На первом этапе мощность завода составляет до 150 тысяч машин в год, однако в будущем годовой тираж модели достигнет 300 тысяч благодаря высокой степени автоматизации сборочных процессов.
При этом известно, что китайцы уже массово отменяют предзаказы – от приобретения машины отказывается каждый второй клиент. Видимо, переход на полностью автоматизированное производство – не самый лучший выбор для начинающего автопроизводителя.
Наверняка любой, кто в последнее время заходил в интернет, видел анонсы, обзоры, статьи или рекламу одной из самых громких игр года. Некоторые даже знают, что одним из ключевых нарративных моментов и важнейшей геймплейной особенностью игры является использование некоего “полимера” — особой гелеобразной субстанции, способной под воздействием внешних сил изменять свою форму и цвет, приобретать электропроводность и другие необычные и почти магические свойства. Но мало кто знает, что нечто подобное уже существует на самом деле, причём уже достаточно давно.
Думаю, ни для кого не секрет, что далеко не все материалы даже в современной промышленности способны полностью удовлетворить потребности людей. Так, в робототехнике стоит сразу несколько проблем: эластичность материалов, уменьшение массы, ускорение конструирования, восстановление повреждений и увеличение универсальности и функциональности конструкций. Часть из этих вопросов может решить бионика (т.е. конструирование природообразных систем), однако перед ней ещё острее встаёт вопрос материалов. И не только в робототехнике.
Одной из задач науки является разработка гибкого электропроводящего материала. Зачем? Ну, например, для экономии металла в проводах. Согласитесь, сосудоподобные трубки с жидкостью могут освободить несколько тонн металла на более важные нужды. А ещё подобные трубки более стойкие — думаю, многие сталкиваются с проблемой изнашивания и залома проводов (в том числе у зарядок и наушников), когда металлическая часть со временем приходит в негодность и разрывает цепь, а то и вовсе становится причиной короткого замыкания. Эластичные трубки же смогут выдерживать гораздо больше сгибов, а при пережатии быстро восстановят свою функцию после исчезновения давления. Как же это реализовать?
Многие учёные по всему миру разрабатывают технологии наподобие “электрогеля”. Есть несколько путей, которых можно придерживаться.
1. Добавить в плохо проводящую жидкость проводящие частицы металла. Механизм здесь схож с тем, что вы могли видеть на уроках физики и химии, посвящённых электролитической диссоциации. Растворённые в воде соли, например, поваренная, превращаются в противоположно заряженные ионы, и при подаче электрического тока на электроды эти ионы выступают в роли переносчиков заряда с одного электрода на другой, свободно передвигаясь в растворителе. Только в нашем случае вместо привычного хлорида натрия используют разнообразные сложные органические соли, азотные соединения серебра или вовсе цельные частицы чистого металла (серебряные чешуйки, микрошарики золота или бромида цинка и т.п.). Однако проводимость таких систем весьма низкая, соли могут диссоциировать и безвозвратно осесть на электродах, а частицы металлов порвать стенки трубок.
2. Гидрогель с ионами. В данном случае в качестве среды используют не воду, а гидрогель или коллоидный раствор, а в качестве переносчика электричества — чистые ионы металлов. Но обычные гидрогели под действием постоянного тока зачастую теряют свою структуру с течением времени, а наличие свободных ионов металлов может привести к порче внутренней поверхности трубок.
3. Органические гель-системы и биомолекулы. Науке давно известно, какие вещества в живых клетках отвечают за их электропроводность. И их немало: в одной только дыхательной цепи митохондрий участвует более десятка молекул, в числе которых небезызвестный убихинон (кофермент Q10). В качестве среды же используют сложные органические полимерные составы, напоминающие цитоплазму клеток.
4. Гели без жидкостей. Вот на этом мы остановимся отдельно.
Так, в Тульском государственном университете разработали гидрогелевую плёнку-сенсор на основе хитозана (органический полимер), а переносчиком в ней выступает ферроценкарбоксальдегид — сложная молекула, содержащая атом железа. Плюсом такой плёнки является дешевизна (хитозан можно получать в больших количествах из графитовой золы, а ту — из отходов производства) и простота создания, а также высокая чувствительность (авторы оригинального исследования разрабатывали глюкозный сенсор). Минусы — недолговечность и хрупкость сенсора (плёнку наносят на графитовую матрицу).
Другое исследование как раз предполагает не просто более прочный материал, но самовосстанавливающийся.
Исследование так и называется: «A self-healing electrically conductive organogel composite», то есть, «Самолечащийся электропроводный органогелевый композит». Тут мы уже видим не просто гидрогель, а органогель — то есть сложную полимерную структуру, имитирующую некоторые свойства органических тканей. Такие, например, используют в медицине для заживляющих повязок от ожогов.
Но что значит «самозаживающий» или «самолечащийся»?
Дело в том, что данный органогель состоит из тяжёлых полимерных органических молекул, которые сами по себе обладают большой адгезией. Будучи разъединёнными повреждением, при сближении фрагментов молекулы снова слипаются, диффундируют друг в друга и восстанавливают общую структуру — никакой специальной починки, склейки и спайки здесь не требуется.
При этом есть два типа самозаживающих полимеров (SHp): с активным и пассивным механизмом заживления. Активные или неавтономные требуют внешнего воздействия, чтобы начать восстанавливаться (подача тока, УФ-облучение, нагрев и т.п.). Пассивные или автономные затягиваются сами по себе или под действием непосредственно повреждений (например, уплотняющиеся при давлении).
В качестве переносчика электронов в таких гелях могут также использоваться разнообразные металлические микро- и наносферы, микрохлопья (серебро) и микрокапли (галлий) или некоторые молекулы, способные менять свою структуру под действием тока.
А как же высыхание? Гидрогели же подразумевают наличие воды в составе. Да и далеко не все органические молекулы растворяются в воде.
У этого тоже есть решение. Например, использование вместо воды этиленгликоля или аналогичного вещества решает обе проблемы.
А вот уровень электропроводности таких систем пока низкий. Хотя цифры в 7 × 10^4 см*м^–1 выглядит внушительно, современные роботы требуют в разы более мощные потоки. Впрочем, всё ещё впереди.
Ах, да. На основе таких гидрогелей уже делают небольшие электроды для бионических конечностей, элементы кардиостимуляторов и экспериментальных роботов. Например, робо-змею, вовчика и робо-улитку.
Источники:
Харькова Анна Сергеевна, Андреева Анна Дмитриевна, Арляпов Вячеслав Алексеевич Разработка электропроводящего гидрогеля на основе хитозана и медиатора электронного транспорта ферроценкарбоксальдегида // Известия ТулГУ. Естественные науки. 2018. №3.
Zhao, Y., Ohm, Y., Liao, J. et al. A self-healing electrically conductive organogel composite. Nat Electron 6, 206–215 (2023).
Seppe Terryn, Jakob Langenbach et al. A review on self-healing polymers for soft robotics. Materials Today, Volume 47, 2021, 187-205
Zhang, J.; Wang, Y.; Wei, Q.; Wang, Y.; Lei, M.; Li, M.; Li, D.; Zhang, L.; Wu, Y. Self-Healing Mechanism and Conductivity of the Hydrogel Flexible Sensors: A Review. Gels 2021, 7, 216.
Текст: #Хигерович@inbioreactor
Редактура: #li_za_ve@inbioreactor
30-летний процесс развития робототехники в одном видео от Boston Dynamics.В ролике есть все наши любимцы, включая робота Spot и Atlas.
Больше изобретий в телеграм канале GiGadgets
Роботы повсюду, они проникли во многие сферы деятельности. Это неудивительно – весь мир сейчас взял курс на автоматизацию процессов, согласно программе «Индустрия 4.0». Роботов можно увидеть в качестве автономных средств пожаротушения; на складах, послушно перетягивающих грузы; на тротуарах, везущих к вам обед или посылку.
Многие из этих работ просто невозможны без отлаженной системы навигации и ориентации в пространстве. При этом, можно однозначно сказать, что данная задача существенно отличается, в зависимости от того, в помещении ли находится место действия робота.
Если говорить о промышленных объектах, то можно заметить, что здесь наблюдается упрощение задачи. В этом случае, можно разместить некоторое количество маяков, по которым транспортное средство может ориентироваться. Это могут быть светоотражающие метки, линии, разметки на полу, а также магниты. Еще одним элегантным решением, которое может помочь в вопросах перемещения в пространстве транспортного робота является кабель, который вмонтирован в пол здания. Это может решить еще одну проблему – не только помочь сориентироваться роботу, но и подать на него заряд с помощью электромагнитной индукции (рис 1).
Рис. 1. Принцип беспроводной зарядки.
В частности, подобные системы применяются на заводах и некоторых складах в Германии. Такое решение увеличивает автономность системы в пределах помещения, так как ее маршрут можно проложить таким образом, чтобы его большой отрезок проходил вдоль силового кабеля в течении времени, достаточной для подзарядки.
В условиях помещения роботу часто не нужно знать свое точное положение относительно общего пространства, так как его работа ограничена рамками стен. То есть, глобальные координаты не требуются, нужно только положение прочих объектов, которые находятся в помещении, так как они могут являться препятствиями и помешать выполнению возложенной на робота задачи.
Хуже того, часть препятствий может изменять свое положение. Здесь и передвижение людей, и каких-либо транспортных средств, а также появление новых предметов в отсутствии робота или же в процессе прохождения им маршрута.
Наличие динамической среды существенно осложняет процессы навигации, здесь недостаточно единожды загрузить карту и позволить роботу работать по ней, так как это может привести к помехам в выполнении задания или даже несчастному случаю. По этой причине на технику приходится устанавливать дополнительное оборудование, которое могло бы эффективно распознавать препятствия, возникающие на пути, а также обучать ее находить максимально удобный способ обхода препятствия.
И здесь, опять же, нет единого подхода к решению этой проблемы – в одном случае она упрощается, когда препятствие статично. В другом случае, когда помеха не статична, сложность вычислений существенно возрастает по причине необходимости просчитывать все возможные пути передвижения помехи. Данная задача усложняется, так что часть алгоритмов предполагает решение этой проблемы следующим образом – замереть и ждать, пока препятствие само покинет поле деятельности.
По этому механизму работают, в частности, транспортные роботы на автозаводах, которые в случае с обнаружением на своем пути движение становятся на месте и издают звуковой сигнал, чтобы помеха быстрее ушла с предполагаемого маршрута. В ином случае, на базе анализа отрезка пути объекта двигающегося в поле зрения, система просчитывает возможные варианты и старается под них подстроиться.
В помещении данная задача не так критична, но вне его, когда остановка часто может создать дополнительную угрозу для прочих перемещающихся объектов, она стоит довольно остро и часто является одним из краеугольных камней навигации автопилотов и помощников водителя с разной степенью автономности. Здесь и большая скорость объектов, и их хаотичность ввиду их количества. Проблемы весьма существенны, так как прочие участники движения могут сами создать опасную ситуацию, с вовлечением автономного устройства.
И тут проблема навигации может принять не только физическую, чисто прикладную составляющую, но и морально-этическую, так как часто на дорогах может сложиться ситуация, когда выхода без потерь не будет. Тут можно будет увидеть дилемму вагонетки во всей красе, так как выбор может из следующих вариаций: врезаться в автомобиль, в котором передвигается семья, или же, избежав столкновения, влететь на остановку, на которой ждут автобуса люди. Эта проблема, в достаточной степени, замедляет существенное развитие автопилотов, так как встает вопрос, кто будет отвечать за ущерб, нанесенный транспортным средством, двигающимся автономно. Пока что не существует и развитого правового регулирования. Поэтому навигация автономных технических средств на дорогах общего пользования на постоянной основе невозможна.
В случае с роботами, которые работают в помещении, вопрос навигации является довольно хорошо изученным.
В частности, для решения этой проблемы используются лидары, которые сейчас способны не только обнаруживать объекты в зоне работы системы, но и помогать контролировать скорость объекта, для лучшего маневрирования. Кроме того, они же могут помочь выбрать оптимальное место для установки и проложить наиболее корректный маршрут, в текущих условиях.
Постепенное развитие процесса навигации позволило пройти путь от проводов, до практически полной автономности (ограниченной только мощностью батареи), обеспеченной лидарами, которые могут работать в диапазоне 360⁰. Здесь возможны различные варианты, в зависимости от сложности конструкции. Один из возможных вариантов – использование отражателей, что действительно просто и не требует значительных технических ухищрений. Но, такой подход приносит и дополнительные ограничения – отражатели должны быть видны, иначе система может потерять понимание своего положения в пространстве и сбиться с курса. Это касается и другого метода навигации, когда робот ориентируется посредством видеокамер, направленных на потолок и фиксирующих наличие источников света.
Лидары сейчас являются одним из самых распространённых компонентов для решения проблемы навигации. Они проделали действительно серьезный путь с начала века – ранее они занимали довольно большую площадь и не обладали существенным диапазоном действия, тогда как сейчас он может достигать двухсот метров, что перекрывает потребности для работы внутри помещений. Улучшилась частота испускаемого импульса и точность обработки полученных сигналов. Эти сигналы помогают составлять план местности, которая окружает автономную систему, что позволяет получить представление о положении объектов в пространстве. Они поступают неравномерно, так как встречают преграду на пути, что по их возвращении позволяет создать карту пространства в конкретный момент времени, по которой может двигаться робот. Получить представление о том, как именно робот «видит» окружающее пространство можно ниже (рис. 2).
Рис. 3. Складские роботы компании Alibaba
Естественно, количество роботов на маршруте существенно осложняет задачу навигации, но и ее сейчас удается преодолеть, при помощи развития вычислительных мощностей. Также стало возможным многоуровневое перемещение складских систем, включая перемещение по рядам и в вертикальном измерении.
Технический прогресс значительно увеличил доступность этих систем, так что их можно использовать для решения проблем во множестве ситуаций даже при несколько ограниченном бюджете.
Существующие системы часто используют метод навигации, называемый SLAM (simultaneous localization and mapping). Он предполагает одновременную локализацию и построение карты, что решает проблему перемещения даже в неизвестном пространстве, так как позволяет создать карту помещения в процессе движения, чего ранее не было достигнуто. Но метод не идеален, возможна ошибка перемещения, которая накапливается по ходы выполнения задачи. Сейчас система навигации стала доступна в значительной степени, так как многие из разработок имеют открытый статус и доступны для ознакомления.
Существуют различные библиотеки с принципиальными алгоритмами работы навигационных систем, как и движения автономных комплексов. Здесь можно увидеть, как чисто теоретические изыскания, позволяющие создать эффективные математические модели (MathLab), так и адаптированные под решение практических задач, в частности, инструментарии навигации роботов Университета Карнеги-Меллона (CARMEN) и Инструментарий программирования мобильных роботов (MRPT).
SLAM наиболее распространённый способ навигации, но не единственный. Часто его использование применяют с одометрией или же ультразвуковыми датчиками, так как можно столкнуться с рядом ошибок. В частности, если говорить о перемещении по складу, то робот может не понять, что он вернулся именно в ту точку, с которой отправился. Так же может произойти такая ситуация, когда контуры объектов не замыкаются, так что робот не может найти идеальную траекторию, чтобы их обойти. Это может быть сопряжено с задержкой при движении, а также со столкновением, особенно если объект неоднозначно отражает лазерные лучи.
Таким образом, проблема навигации до сих пор остается действительно важной и требует дальнейшего исследования и комплексного подхода, так как цена ошибки может быть довольно большой, а существующие системы не всегда могут уверенно справляться со сложными ситуациями. В частности, подобное привело к осмысленному отказу от лидаров в TESLA, где отдали предпочтение системам компьютерного зрения с помощью видеокамер. Развитие продолжается, возможно, с появлением более совершенного искусственного интеллекта и более эффективных нейросетей, а также закрытием пробелов в законодательстве, можно ожидать появление полностью автономных систем и на дорогах.
Подписывайтесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные посты!
