Применение цифрового моделирования в Visual Components при разработке роботизированных комплексов на основе коллаборативной робототехники | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 2 ноября, печатный экземпляр отправим 6 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №17 (359) апрель 2021 г.

Дата публикации: 25.04.2021

Статья просмотрена: 221 раз

Библиографическое описание:

Петренко, Д. С. Применение цифрового моделирования в Visual Components при разработке роботизированных комплексов на основе коллаборативной робототехники / Д. С. Петренко. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 17 (359). — С. 9-11. — URL: https://moluch.ru/archive/359/80362/ (дата обращения: 19.10.2024).



В статье автор рассматривает особенности коллаборативной робототехники и применимость программного пакета Visual Components для цифрового моделирования на этапе разработки коллаборативных роботизированных комплексов.

Ключевые слова: промышленная роботизация, коллаборативная робототехника, цифровые технологии.

Одним из вызовов современных производств согласно концепции Индустрия 4.0 является обеспечение возможности для людей беспрепятственно и безопасно работать совместно с промышленными роботами [1, с. 104]. В ответ на данный вызов появилось новое направление развития промышленной робототехники — инновационные высокотехнологичные коллаборативные роботы (коботы), обеспечивающие возможность безопасного взаимодействия между человеком и роботом.

На данный момент «Компоненты робототехники и сенсорика» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ» являются одной из 9 «сквозных» цифровых технологий, нацеленных на создание высокотехнологичных производств и повышения конкурентоспособности отечественной продукции на глобальном рынке к 2024 году [2]. Таким образом, тема применения цифровых технологий при разработке роботизированных комплексов на базе высокотехнологичных промышленных роботов является актуальной для России. В производстве продукции сейчас наблюдается переход от традиционной парадигмы проектирования на основе натурных испытаний к новой парадигме цифрового проектирования и моделирования [3]. Поэтому уже на стадии проектирования роботизированных комплексов, в том числе и коллаборативных, целесообразно применять различные цифровые инструменты.

Цифровые технологии и автоматизация производства позволяют адаптироваться к меняющимся требованиям рынка и значительно повысить производительность, чтобы опережать конкурентов по скорости поставки, объему и качеству продукции. Для достижения этих целей применяются промышленные роботы, которые становятся все умнее благодаря применению современных сенсоров, датчиков и элементов искусственного интеллекта.

Коллаборативные роботы относятся ко второму поколению промышленных роботов и являются адаптивными к изменениям окружающей среды. Благодаря встроенным сенсорам и датчикам силы в каждой оси, обеспечивающим контроль кинематики, а также ограниченной мощности (скорости и моментов сил), коботы работают без ограждений и настроены на предотвращение столкновений с людьми и окружающим оборудованием [4]. В отличие от традиционных промышленных роботов они не нуждаются в специальном обслуживании и профессиональном программировании. Мобильность, легкость монтажа и настройки, а также возможность оснащения необходимыми инструментами и захватами обеспечивают гибкий подход к автоматизации производственных процессов. Коботы легко встраиваются в существующую производственную среду и подходят для автоматизации небольших производственных участков, где из-за малого количества свободного пространства нет возможности установки промышленных роботов с их массивными ограждениями и контурами безопасности.

Коллаборативные роботы уже получили известность на международном рынке, но в нашей стране они только начинают развиваться. На данный момент на территории России и стран СНГ действует ГОСТ 12.2.072–98 [5], согласно которому во время производственного процесса не допускается нахождение обслуживающего персонала в рабочем пространстве, в пределах которого может находиться исполнительное устройство при функционировании робота. Для соблюдения данных мер дополнительно применяются специальные устройства для систем промышленной безопасности: световые завесы безопасности, лазерные сканеры, датчики, сенсоры и др. Несмотря на эти ограничения, коллаборативные роботы могут быть интересны российскому рынку, поскольку они обладают высокой функциональностью и при этом низкой стоимостью по сравнению с традиционными роботами [4, с. 88]. Кроме того, существует вариант взаимодействия человека и робота, помимо коллаборации, подразумевающей выполнение задачи одновременно в одном рабочем пространстве. Таким вариантом является кооперация, когда выполнение задач роботом и человеком в одном рабочем пространстве происходит последовательно. Это возможно при обеспечении следующих условий безопасности: автоматического снижения скорости робота, ограничении рабочей зоны, а также при соблюдении требований безопасности к используемым захватам и инструментам.

Коллаборативные роботы применяются для автоматизации процессов в самых разных отраслях промышленности. Они могут автоматизировать производственный участок, где есть монотонная, повторяющаяся задача — будь то обработка материалов, загрузка линии, проведение испытаний или упаковка готовой продукции. Коботы, оснащенные специальными захватами, подходят для работы с электронными компонентами и хрупкими деталями. Они могут взять на себя выполнение однообразной работы на травмоопасных участках производства. Коботы ограничены в грузоподъемности и радиусе действия, поэтому они подходят для автоматизации процессов обработки или производства легкой продукции, не требующей перемещения на большие расстояния.

Для разработки роботизированных комплексов на базе коллаборативной робототехники предлагается использовать возможности Visual Components — это программное обеспечение динамического моделирования, визуализации и анализа для инжиниринга производственных потоков, автоматизированных и роботизированных комплексов [6]. Среда Visual Components позволяет создать цифровую 3D модель производства, обеспечить реалистичную симуляцию его работы, получить схемы размещения оборудования, а также принять в рассмотрение графики выполнения работ. При проектировании коллаборативных роботизированных комплексов данный продукт обладает рядом преимуществ: широкая база готовых цифровых моделей коботов и оборудования, возможность удаленного программирования и перенесения программы из модели на реального робота, совместимость с инженерными CAD программами, а главное — возможность моделирования антропоморфных объектов. Создав цифровую модель производства, можно проанализировать все ключевые параметры технологических процессов: время такта, операционную длительность, производительность и др. Visual Components позволяет протестировать различные варианты конструкции будущего роботизированного комплекса, применяя разные алгоритмы выполнения операции или варьируя количество используемых роботов. После проведения моделирования, на собранных данных проводится технико-экономическое обоснование и выбор решения, наиболее подходящего под требования.

Возможности применения цифрового моделирования в Visual Components могут быть продемонстрированы на примере проекта разработки участка автоматизированной упаковки продукции в коллаборативном взаимодействии оператора и коботов Sawyer от Rethink Robotics. Проект выполнен совместно с сотрудниками Концерна R-Про — российского системного интегратора робототехники. Для разработки модели был проведен аудит действующего производства, в ходе которого было установлено, что вручную двое рабочих выполняют упаковку 16 флаконов за 200 сек. По результатам аудита были предложены два варианта автоматизации, для которых были разработаны цифровые модели робототехнических коллаборативных комплексов в Visual Components, учитывающие все требования к параметрам будущего производства. Первый вариант: 1 кобот и 1 оператор, загруженный 20 % времени, второй — 2 кобота и 1 оператор, загруженный на 25 %. В первом случае производительность составила 8 флаконов за 90 секунд, а во втором — 16 флаконов за 90 секунд. После технико-экономического обоснования был выбран второй вариант, иллюстрация которого представлена на рис. 1.

Модель участка упаковки в Visual Components с двумя коботами и одним оператором

Рис. 1. Модель участка упаковки в Visual Components с двумя коботами и одним оператором

Таким образом, Visual Components может применяться для проектирования, оптимизации, а также дальнейшего программирования коллаборативных комплексов. Программный пакет имеет большую базу цифровых моделей оборудования и позволяет использовать антропоморфные объекты при моделировании взаимодействия в режиме коллаборации и кооперации. Ближайшей перспективой для сферы моделирования робототехнических комплексов является использование VR-технологии для демонстрации разработанного решения и обучения сотрудников. А также расширение базы роботов и оборудования для моделирования выполнения ими различных сервисных целей (например, кобот-бариста) и разработки соответствующих робототехнических комплексов.

Литература:

  1. Середкина Е. В., Безукладников И. И., Ядова Е. Н. Взаимодействие человека и робота: социально-гуманитарная экспертиза // Социально-гуманитарные знания. 2019. — № 10. — с. 102–108.
  2. Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Компоненты робототехники и сенсорика» [Электронный источник] — URL: https://digital.gov.ru/uploaded/files/07102019robototehnika-i-sensorika.pdf (Дата обращения: 23.11.2020)
  3. Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия или продукции (SmartDesign) / Аналитический центр при правительстве РФ. [Электронный источник] — URL: https://digitech.ac.gov.ru/technologies/new_manufacturing_technologies/tsifrovoe-proektirovanie (Дата обращения: 21.11.2020)
  4. Степанов А. А. Совершенствование Российской системы подготовки кадров в условиях развития робототехнологий // Вестник ВолГУ. Серия 3: Экономика. Экология. 2019. — № 1. — c. 83–91.
  5. ГОСТ 12.2.072–98 Роботы промышленные. Роботизированные технологические комплексы. Требования безопасности и методы испытаний (с Поправкой).
  6. Visual Components / Концерн R-Про. [Электронный источник] — URL: httpshttps://www.r-p-c.ru/products/vc (Дата обращения: 24.11.2020).
Основные термины (генерируются автоматически): робот, комплекс, рабочее пространство, CAD, программный пакет, технико-экономическое обоснование, цифровое моделирование.


Ключевые слова

цифровые технологии, промышленная роботизация, коллаборативная робототехника

Похожие статьи

Внедрение 4D-моделирования при проектировании линейных объектов

Рассматривается возможность применения программ 4D программирования в архитектуре, организация и технология строительства. Изучаются перспективы использования программ, основанных на этой технологии.

Повышение эффективности размещения элементов БИС на основе алгоритмов машинного обучения

В данной статье рассматривается целесообразность применения возможностей современного искусственного интеллекта в сфере проектирования микросхем, представлен метод размещения элементов БИС с использованием глубокого обучения с подкреплением на графов...

Формализация требований для средств разработки и обучения нейронных сетей

Статья посвящена описанию требований для разработки программных средств проектирования нейронных сетей, рекомендуемые функциональные и общие системные решения, основанные на опыте использования различных библиотек моделирования для программ машинного...

Использование искусственных нейронных сетей для решения задач информационной безопасности

В статье автор исследует возможности применения искусственных нейронных сетей в решении некоторых задач информационной безопасности. В статье рассматривается модель ИНС для обнаружения вредоносного ПО на Android и потенциал методов машинного обучения...

Использование современных информационных технологий

В статье рассмотрены вопросы применения систем автоматизированного проектирования, CALS- и аддитивных технологий для создания инновационной и конкурентоспособной продукции.

Возможности Revit как программы для TIM-проектирования

В статье авторы изучают возможности программного комплекса Revit на примере моделирования железобетонной конструкции производственного здания.

Сравнение эффективности использования технологий CUDA и OpenCL при реализации нейронной сети репликации

В статье автор сравнивает эффективность технологий распараллеливания компьютерных вычислений на примере задачи реализации и обучения нейронной сети репликации.

Повышение эффективности использования программ трехмерного моделирования в проектировании

В статье приводится анализ эффективности использования программ трехмерного моделирования при эскизном проектировании объектов архитектуры, выявляется ее зависимость от степени сложности 3D-модели.

Инновационные технологии и инструменты компьютерного моделирования в обучении информатике в школе

В данной статье будет рассмотрено применение инновационных технологий и инструментов компьютерного моделирования на уроках информатики в школе. Будут представлены примеры использования данных технологий, а также проведена оценка их преимуществ и недо...

Применение нейросетевого анализа в процессах управления персоналом

В статье рассматриваются возможности применения искусственных нейронных сетей как одного из методов интеллектуального анализа данных в целях упрощения и повышения эффективности некоторых процессов управления персоналом.

Похожие статьи

Внедрение 4D-моделирования при проектировании линейных объектов

Рассматривается возможность применения программ 4D программирования в архитектуре, организация и технология строительства. Изучаются перспективы использования программ, основанных на этой технологии.

Повышение эффективности размещения элементов БИС на основе алгоритмов машинного обучения

В данной статье рассматривается целесообразность применения возможностей современного искусственного интеллекта в сфере проектирования микросхем, представлен метод размещения элементов БИС с использованием глубокого обучения с подкреплением на графов...

Формализация требований для средств разработки и обучения нейронных сетей

Статья посвящена описанию требований для разработки программных средств проектирования нейронных сетей, рекомендуемые функциональные и общие системные решения, основанные на опыте использования различных библиотек моделирования для программ машинного...

Использование искусственных нейронных сетей для решения задач информационной безопасности

В статье автор исследует возможности применения искусственных нейронных сетей в решении некоторых задач информационной безопасности. В статье рассматривается модель ИНС для обнаружения вредоносного ПО на Android и потенциал методов машинного обучения...

Использование современных информационных технологий

В статье рассмотрены вопросы применения систем автоматизированного проектирования, CALS- и аддитивных технологий для создания инновационной и конкурентоспособной продукции.

Возможности Revit как программы для TIM-проектирования

В статье авторы изучают возможности программного комплекса Revit на примере моделирования железобетонной конструкции производственного здания.

Сравнение эффективности использования технологий CUDA и OpenCL при реализации нейронной сети репликации

В статье автор сравнивает эффективность технологий распараллеливания компьютерных вычислений на примере задачи реализации и обучения нейронной сети репликации.

Повышение эффективности использования программ трехмерного моделирования в проектировании

В статье приводится анализ эффективности использования программ трехмерного моделирования при эскизном проектировании объектов архитектуры, выявляется ее зависимость от степени сложности 3D-модели.

Инновационные технологии и инструменты компьютерного моделирования в обучении информатике в школе

В данной статье будет рассмотрено применение инновационных технологий и инструментов компьютерного моделирования на уроках информатики в школе. Будут представлены примеры использования данных технологий, а также проведена оценка их преимуществ и недо...

Применение нейросетевого анализа в процессах управления персоналом

В статье рассматриваются возможности применения искусственных нейронных сетей как одного из методов интеллектуального анализа данных в целях упрощения и повышения эффективности некоторых процессов управления персоналом.

Задать вопрос