Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: XXVIII Международной научно-практической конференции «Вопросы технических и физико-математических наук в свете современных исследований» (Россия, г. Новосибирск, 24 июня 2020 г.)

Наука: Технические науки

Секция: Машиностроение и машиноведение

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Соснин Р.Р. РОБОТИЗИРОВАННЫЙ ПОГРУЗЧИК ДЛЯ МАНИПУЛИРОВАНИЯ ГРУЗОМ // Вопросы технических и физико-математических наук в свете современных исследований: сб. ст. по матер. XXVIII междунар. науч.-практ. конф. № 6(22). – Новосибирск: СибАК, 2020. – С. 66-77.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

РОБОТИЗИРОВАННЫЙ ПОГРУЗЧИК ДЛЯ МАНИПУЛИРОВАНИЯ ГРУЗОМ

Соснин Руслан Рустамович

магистрант, кафедра информационных технологий и энергетических систем, группа: Мехатроника и робототехника, Казанский (Приволжский) федеральный университет,

РФ, г. Набережные Челны

ROBOTIC LOADER FOR MANIPULATING LOADS

 

Ruslan Sosnin

 

АННОТАЦИЯ

«Роботизированный погрузчик для манипулирования грузом» даст  возможность переместить организацию в новейшую научно техническую степень. С одной стороны, результат автоматизации и роботизации изготовления дает существенное снижение трудозатрат, сжата взаимозависимость человеческого ресурса, также повышено свойство передвижения. С иной- рекомендованная форма дает возможность быстро отвечать по требованию, разделять задачи между собой, также осуществлять их. Данный вариант наиболее популярный в фирмах. Характерной чертой послужило применение погрузчика на заводах, с применением системы прогноза моделирования в цехах, технологические процессы, 3D зрения с целью контроля и технического обслуживания.

ABSTRACT

“Robotic loader for handling cargo” will make it possible to move the organization to the latest scientific and technical degree. On the one hand, a significant reduction in labor costs has been won as a result of automation of manufacturing robotics as well, the interdependence on the human resource has been compressed, and the property of movement has been improved. On the other hand, the recommended form makes it possible to quickly respond on demand, share tasks among themselves, and also carry them out. This option is the most popular in firms. A characteristic feature was the use of a loader in factories, using a forecasting and modeling system in workshops, and 3D vision processes for the purpose of control and maintenance.

 

Ключевые слова: роботокомплекс, робокар, робот- наблюдатель, система перемещения.

Keywords: robotocomplex, robocar, robot - observer, movement system.

 

Анализ технологии разработки программно-аппаратного комплекса.

Имеется 3 ключевых сферы применения информационных технологий в  данной сфере - синтез, анализ и управления РТС.

Синтез РТС. Цель синтеза заключается в том, чтобы опираясь в этом комплекте ограничений, представить конструктору комплект планов, которые удовлетворяют установленным условиям. В общем случае цель синтеза механизма зависит от, нахождения подобных характеристик синтезированного механизма, с целью соблюдения принятых ограничений, а целевая функция имеет особое значение.

С целью синтеза пространственных элементов, равно как принцип, применяется способ многопараметрической оптимизации. Один из вероятных способов решения, который способен существенно уменьшить число альтернатив востребованных вариантов, является применение модульного подхода. Сочетание элементов контролируемой автоматической концепций агрегатно – модульного вида обладает соответствующими характерными чертами:

1. Синтезированные механизмы - это пространственные механизмы.

2. Синтез механизмов осуществляется на основе заданного набора модулей.

3. Ограничения, накладываемые на синтез механизма, кроме ограничений, налагаемых на выполняемую технологическую операцию, содержат в себе природоохранные ограничения в варианте преград в рабочей области РТС.

4. Знания часто являются эвристическими и нечеткими и представляются в декларативной или процедурной форме.

Таким образом, задача проектирования РТС может быть решена либо путем поиска готового прототипа в соответствии с заданными значениями ключа поиска, либо путем синтеза структуры РТС в соответствии с заданными характеристиками.

В первом случае, поиск готового прототипа выполняется с использованием предварительно подготовленной базы данных РТС. Поиск выполняется на основе набора ключевых значений, для которых может быть установлен критерий поиска.

Во втором случае ,проблема решается экспертной системой (ЭС). Преимущество использования ЭС заключается в том, что его можно использовать в уникальных ситуациях, для которых алгоритм не известен заранее и основан на исходных данных в виде ряда соображений из базы знаний и в условиях неполноты, неопределенности и неоднозначности исходных данных. Экспертная система позволяет быстро выделить множество вариантов структуры РТС, которые соответствуют заданным ограничениям.

Экспертная система проектирования РТС содержит: базу данных (БД), базу данных знаний (БЗ), интерфейс, модуль вывода, правила для определения неопределенности.

Одним из компонентов ЭС является база знаний (БЗ) - формализованное представление знаний, описание объектов в предметной области и их взаимосвязи, влияние на объекты и неопределенности.

Использование механизма загрузки базы данных представляет собой особый алгоритм для решения проблемы. Объектно-ориентированное представление знаний характеризуется использованием механизма наследования атрибутов, при котором знания атрибутов передаются иерархически от более высоких классов к более низким классам. Основными факторами, которые учитываются при синтезе РТС, являются выполняемая операция, количество и тип соединений, грузоподъемность, точность позиционирования, типы приводов, зона обслуживания и т. д. Изображения будут структурами данных из фактов в рабочей памяти, образцы будут производственными правилами.

Результатом экспертной системы является синтезированный контролер, отвечающий заданным ограничениям.

Чтобы убедиться, что синтезированная версия соответствует требованиям дизайнера, часто необходимо использовать методы математического моделирования.

Как манипулируют объектами на заводе Кировец.

ЗАО «Петербургский тракторный завод» - старейшая тракторная компания в стране, где тяжелая сельскохозяйственная техника собирается с 1960-х годов.

Здесь в 1962 году был запущен в серийное производство трактор К-700, известный многим жителям СССР. 13-тонный автомобиль, обладающий высокими внедорожными возможностями и характеристиками, был награжден в регионах с большими полями.

Главная особенность конструкции Kirovets заключается в том, что она основана не на обычной простой раме с управляемыми передними колесами, а на двух шарнирных полурамах, оснащенных гидравлической системой рулевого управления. Такая схема позволяет разместить двигатель большего размера на тех же габаритах машины, чтобы повысить маневренность трактора. В течение 50 лет трактор неоднократно разрабатывался и совершенствовался. К-700 и его более поздние модификации эксплуатировались не только в СССР, но и в странах ближнего и дальнего зарубежья. Всего было выпущено более 480 000 тракторов этой марки.

Процесс производства трактора в Санкт-Петербурге начинается с нуля. Металл от десятков поставщиков поступает на склад: профиль, трубы, листы. Уровень локализации производства очень высок: из 3700 комплектующих для тракторов более 2100 являются собственными. Это лучший показатель в отрасли.

В мастерской №225. Для Кировца изготовляют коробки передач. Здесь представлены шестерни и валы из полуфабрикатов. Тут детали подвергаются шлифованию и термообработке.

Автомобильные и электрические погрузчики используются для перемещения деталей и узлов в мастерские и между ними, а также электромобили, которые рабочие называют « головастиками».

На каждом этапе выполняются четко определенные манипуляции: прокладка кабеля, установка кресел, установка крышки и т. д.

Рациональная работа на транспорте достигается за счет:

Снижение количества транспортных операций до минимума (путем изменения компоновки оборудования): сокращение транспортных расстояний; использование универсальных транспортных средств, которые обеспечивают не только быстрое перемещение заготовок (деталей), но и удобство их использования при установке заготовки на станок.

Многие заводы уже используют роботизированные мобильные грузовики и роботизированные автомобили. Роботизированные системы используются индивидуально или в сочетании друг с другом (система МАС). РТМ, соединенные в системе МАС, во много раз повышают производительность, скорость, функциональность и т. д.

Многоагентная система, используется при разработке программно-аппаратного комплекса для манипулирования объектами. Многоагентная система - это система, состоящая из нескольких взаимодействующих интеллектуальных агентов. Многоагентные системы могут использоваться для решения проблем, которые трудно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Примерами таких задач являются онлайн-коммерция, реагирование на чрезвычайные ситуации и моделирование социальных структур.

В многореагентной системе агенты имеют несколько важных характеристик:

Автономность: агенты хотя бы частично независимы.

Ограниченное представление: ни один из агентов не имеет представления о всей системе, или система слишком сложна, чтобы ее можно было использовать на практике для агента.

Децентрализация: нет агентов, которые контролируют всю систему.

Многоагентные системы обычно проверяют программные агенты. Однако роботы, люди или группы людей могут быть частью системы с несколькими агентами. Мультиагентные системы могут также включать смешанные команды.

В многоагентных системах может происходить самоорганизация и сложное поведение, хотя стратегия поведения каждого агента относительно проста. Это основа так называемого «интеллект Роя».

Агенты могут делиться своими знаниями, используя специальный язык и следуя установленным правилам общения (протоколов) в системе. Примерами таких языков являются язык обработки знаний запросов (KQML) и язык общения FIPA (ACL).

Изучение многоагентных систем связано с решением задач искусственного интеллекта.

МАС также относятся к самоорганизующимся системам, так как они ищут оптимальное решение проблемы без внешнего вмешательства. Оптимальное решение - это решение, для которого наименьшее количество энергии было потрачено в условиях ограниченных ресурсов.

Основным преимуществом MAC является гибкость. Многоагентная система может быть дополнена и модифицирована без переписывания значительной части программы. Эти системы также обладают способностью к самовосстановлению и являются отказоустойчивыми благодаря достаточному запасу компонентов и самоорганизации.

Многоагентные системы используются в нашей жизни в графических приложениях, таких как компьютерные игры. Агентские системы также используются в фильмах. Теория МАС используется в сложных защитных системах. МАС также используются в транспорте, логистике, графике, географических информационных системах, робототехнике и многих других. Многоагентные системы хорошо зарекомендовали себя в области сетевых и мобильных технологий для обеспечения автоматического и динамического баланса нагрузки, масштабируемости и возможностей самовосстановления.

В области информатики интеллектуальный агент - это программа, которая самостоятельно выполняет задачу, назначенную пользователю компьютера в течение длительного времени. Интеллектуальные агенты используются, чтобы помочь оператору или собрать информацию. Одним из примеров задач, которые выполняют агенты, является задача постоянного поиска и сбора необходимой информации в Интернете. Компьютерные вирусы, роботы, поисковые системы - все это можно отнести к «умным» агентам. Такие агенты, как и все остальные, имеют сложный алгоритм, часто реализуемый нейронными сетями, такими как поисковая система Google (экспериментальный поиск видео). «Интеллект» в этом контексте понимается как возможность обратной связи в соответствии, например, с результатами анализа поисковых запросов и их выдачи.

В искусственном интеллекте интеллектуальный агент - это объект, который получает через систему датчиков информацию о состоянии процессов, которыми он управляет, и влияет на него через систему контролеров, в то время как его реакция рациональна в том смысле, что процессы, которые они выполняют, вносят вклад в определенные параметры. Ближайшим аналогом в дикой природе является примитивное инстинктивное поведение насекомых. Термин «интеллектуальный» не означает наличие какого-либо интеллекта, но подчеркивает более высокий уровень технологии управления по сравнению с примитивными (бесшумными) системами автоматического запуска. Такими средствами могут быть либо программная система, либо комплексная автоматизированная система, например, станок с ЧПУ, или комплекс для управления технологическими, логистическими, финансовыми или любыми другими процессами. Вы можете говорить об «интеллекте» агента, если его взаимодействие со средой соответствует той или иной системе требований. Такая функциональность не имеет ничего общего с интеллектом высших животных, и тем более с людьми.

Эти два использования термина «интеллектуальный агент» не имеют ничего общего друг с другом, и между ними нет никакой связи. В первом смысле интеллектуальный агент является частью развития операционных технологих систем, и хотя алгоритмы, используемые в нем, могут основываться на более сложных моделях, чем даже алгоритмы многих систем SCADA, объем и методология его воздействия на состояние системы очень строги. «Умный агент» во втором смысле также не может быть полностью независимым при выполнении своих задач, но методы его разработки значительно усложняются из-за совершенно другого уровня сложности и сложности задач.

Мы рассмотрим роботизированную систему из нескольких агентов для манипулирования объектами. Возьмем, к примеру, роботизированную руку, такую ​​как ROBOT-40-Synchronous Lifting и Robocar DEMAG 9 (который принят для использования на заводе CHETRA).

Программно-аппаратный комплексный робот для манипулирования объектами, который я предлагаю более продвинутый, более эффективный, быстродейственный и превосходный по своей производительности.

Передача сигнала с пульта управления координатору агента путем передачи через радиомодуль (беспроводной), после чего координатор агента посылает роботам сигнал по беспроводной связи (радиомодулем), (задача зависит от принятого сигнала от координационного агента). Роботы будут выполнять эту задачу с использованием искусственного зрение, установленные в них датчики и план (карта) цеха ( место выполнения задачи) заложены в его программе. Робот распознает груз по штрих-коду, а также распознает изображения и контуры деталей. Место для доставки товаров осуществляется через координатора (агент координатор, который узнал позицию робота с помощью GPS-трекера или нашел местоположение на карте через беспроводную сеть, отправляет точки ближайшего к нему пункта задания. После завершения задачи, робот возвращается к отправной точке.

Описание формирования задачи.

Действие (сигнал):

См. Рисунок 1.

 

Рисунок 1. План участка (по расположению станков, рабочих мест, роботизированного погрузчика для манипулирования грузом и т.д.)

 

- Рабочий подходит к рабочему месту.

- Отправляет сигнал с пульта агенту-координатору (транспортировка тар с заготовками к месту работы).

- Агент-координатор отправляет сигнал роботам для транспортировки заготовок.

- Агент-координатор распределяет поддоны и тары между роботами (распределения задачи между роботами зависит от расстояния расположения робота до места задачи).

- Роботы захватывают каждый определённо назначенный, агентом-координатором, груз.

- Роботы перевозят груз к станкам.

- В зависимости от груза, роботы выбирают станок, к которому он будет подвозить.

- На определённом месте оставляет поддон или тару. ( выполняет задачу по транспортировке груза, пока все задачи поступившие от станков к агенту координатору не будут выполнены).

- Роботы встают на свои начальные позиции и ждут сигнала о выполнении задания от агента-координатора.

- К агенту-координатору поступает сигнал от рабочего для доставки к станкам пустых поддонов или тар для готовых деталей.

- Агент-координатор оправляет сигнал роботам.

- Агент-координатор распределяет между роботами тары и поддоны.

- Роботы транспортируют тары и поддоны к станкам (выбирают станок в зависимости от перевозимой тары или поддона)

- Роботы выполняют задачу до тех пор, пока она не будет выполнена.

- Роботы возвращаются на свои первоначальные места до тех пор, пока от агента-координатора не поступит новый сигнал.

- Рабочий отправляет сигнал с пульта агенту-координатору, для транспортировки тар и поддонов с готовыми деталями на склад.

- Агент координатор отправляет сигнал роботам.

- Агент-координатор назначает каждому свой определённый груз.

- Роботы захватывают , перемещают и ставят груз на свободное место назначенное именно для этого груза.

- Роботы выполняют задачу до тех пор, пока она не будет закончена.

- После завершения задачи роботы встают на свои первоначальные места и ожидают сигнала от агента-координатора.

Описание предлагаемой оснащенности робота.

Робот оснащен различными датчиками и программами, чтобы лучше выполнять действия во внешней среде и перемещаться по рабочему месту.

Робот оснащён:

См. Рисунок 2.

- Датчик кооперация и координация во внешней среде.

- Программа коммуникации.

- Программой надёжности и устойчивости к сбоям.

- Датчик скорости.

- Датчик оптимального безопасного хода движения.

- датчик распознавания груза.

- датчики закрепления и фиксации груза.

- датчик распознавания препятствий.

- датчик направления движения.

- датчик дальномер.

- искусственное 3 D зрение.

- GPS модуль и т.д.

Также установлен агент-координатор который связан со всеми роботами. Он позволяет оптимально распределить задачи между роботами , составить варианты маршрутов, выбора транспортируемого груза, связь между другими роботами, оптимального решения задач, выбора и распределения между роботами, мест для складирования грузов, обработка большого количества данных (информации) также и обработка большого количество информации от всех роботов и т.д.

 

Рисунок 2. Роботизированный погрузчик для манипулирования грузом

 

Заключение

Колоссально научно‑ технические свершения ХХ столетия стали возможны благодаря тому, что эксперты и инженеры научились выполнять математическое моделирование огромного числа физико- химического действия (процессов). Интенсивное применение математического моделирования, а в минувшее десятилетия - информативных технологий, поменяло нашу действительность. Формирование новейших робототехнических систем (РТС)

Происходит при уменьшении времени, необходимого на их исследование. В тоже время трудность проектируемых концепций увеличивается. Все данное приводит к потребности обширного применения информативных технологий в данном процессе.

КАМАЗ внедряет новую систему управления технологическим процессом. MES - это глобальный опыт, система управления процессами или производственная операционная система (система управления производством). На «КАМАЗе» была создана необходимая база для его реализации: бережливое мышление сформировалось за счет бережливого проектирования, систем SAP ERP, автоматизируют планирование и обеспечение. MES построен на непрерывном онлайн-мониторинге прогресса производства, начиная с закладки машины и заканчивая выпуском готовой продукции. Это позволит вам быстро и надежно записывать каждый шаг, управлять процессом сборки и избегать ошибок. Поскольку каждая операция потребует подтверждения, легко определить, кто, где и на каком этапе ее завершил, и кто подтвердил качество. Фактически MES возьмет на себя принцип «три» НЕ, блокируя ход бракованной продукции.

Это будет выглядеть примерно так. Рабочий прибыл в смену, прикрепил карточку к терминалу - электроника на контрольно-пропускном пункте записала это. Затем он входит в систему на своем рабочем месте, система «видит» его, скажем, в первом положении, когда автомобиль идет на сборку, в то время как в форме рамы, которая имеет собственный VIN-код, и благодаря датчикам она автоматически распознает изменения в нем. Рабочий немедленно получает электронную инструкцию на терминал, и он больше не действует по прихоти, а в строгом соответствии с процессом, подтверждающим работу на дисплее. И так - в течение всей смены и во всех положениях: рама заросла аксессуарами, все фиксируется в системе, где в процессе сборки формируется электронный паспорт на каждую машину, сходящую с конвейера.

После рассмотрения существующих в настоящее время многих необходимых инструментов и многочисленных вспомогательных инструментов для подъема товаров и поддержки,я пришел к выводу: с каждым годом совершенствуются устройства, все улучшается, автоматизируется, ручной труд заменяется автоматизированными способами перемещения компонентов. Следовательно, нет предела совершенству; вместо установленных на стойке манипуляторов на конвейере будут работать установленные. Они более маневренны, удобны.

С внедрением новых технологий это увеличивает скорость работы, качество и безопасность. Таким образом, стоимость обслуживания и изготовления комплекта машины снижается.

Таким образом, формально описываются основные задачи, связанные с проектированием, моделированием и управлением программно-аппаратным комплексом для манипулирования объектами. Реализация этих задач позволит значительно сократить время проектирования, оптимизировать работу алгоритмов управления, управляемых путем оптимизации моделей, и сократить время простоя при изменении процесса из-за использования автономного программирования.

 

Список литературы:

  1. Горитов А.Н. Синтез и анализ агрегатно- модульных управляемых механических систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2005. - № 10. - С. 10–14.
  2. Горитов А.Н. Синтез управляемых механических устройств с использованием экспертной системы / А.Н. Горитов И.В. Колотаев // ТУСУР сообщает. - 2009. - № 1 (19), часть 1. - С. 72–76.
  3. Горитов А.Н. Построение траектории движения промышленного робота в условиях неполной информации о внешней среде // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2009. - № 10. - С. 25–29.
  4. Горитов А.Н. Определение столкновений в задаче математического моделирования управляемых механических систем / А.Н. Горитов С.М. Алферов // Информационные системы и мониторинг окружающей среды. - Томск: Том. государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2003. -Том 2. - С. 99–105.
  5. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. - Минск: ТетраСистемс, 1997.-- 368 с.
  6. Хайтмурадова Г.Р. Индустрия 5.0: причины и преимущества //Теоретические и практические аспекты исследования, материалы Международная (заочная) научно-практическая конференция. Нефтекамск 2019 г., Издательство: Научно-издательский центр "Мир науки" (И.П. Вострецов Александр Ильич). С. 291-296.
  7. Юрьевич Е.И. Основы робототехники. - 2й. редактор - СПб.: БХВ-Петербург, 2005 .-- 416 с.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.