Нов алгоритъм за автоматично сглобяване на продукти е точен и ефективен, и може да се обобщи за широк набор от сложни сглобки от реалния свят.
Производствената индустрия (до голяма степен) приветства изкуствения интелект с отворени обятия.
Планирането на механични сглобки все още изисква нещо повече от надраскване на някои скици, разбира се – това е сложна главоблъсканица, която означава работа с най-различни 3D форми и силно ограничено движение, необходимо за сглобки в реалния свят.
Човешките инженери, разбираемо, трябва да се включат в ринга и да проектират ръчно планове и инструкции за сглобяване, преди да изпратят частите на поточните линии, и това ръчно естество се изразява във високи разходи за труд и потенциал за грешка.
В стремежа си да облекчат някои от споменатите тежести, изследователи от Лабораторията за компютърни науки и изкуствен интелект (CSAIL, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) на Масачузетския технологичен институт, Autodesk Research и Texas A&M University измислиха метод за автоматично сглобяване на продукти, който е точен, ефективен и може да се използва за широк диапазон на сложни възли от реалния свят. Техният алгоритъм ефективно определя реда за сглобяване на много части и след това търси физически реалистична траектория на движение за всяка стъпка.
Екипът изготви широкомащабен набор от данни с хиляди физически валидни индустриални възли и движения, за да тества своя метод. Предложеният метод е в състояние да реши почти всички от тях, особено превъзхождайки предишните методи с голяма разлика при ротационни възли, като винтове. Освен това е много бърз – решава сглобки от 80 части в рамките на няколко минути.
„Вместо една поточна линия, специално проектирана за един конкретен продукт, ако можем автоматично да намерим начини за последователност и движение, можем да използваме напълно адаптивна настройка. Може би една поточна линия ще може да се използва за тонове различни продукти.“
казва Юншенг Тиен, докторант в MIT CSAIL
Като се има предвид целта за сглобяване на винт, прикрепен към прът, например, алгоритъмът ще намери стратегията за сглобяване през два етапа: разглобяване и сглобяване.
За разглобяването, използвайки базирана на физика симулация, алгоритъмът прилага различни сили към винта и наблюдава движението. В резултат на това въртящ момент, въртящ се по централната ос на пръта, премества винта към края на пръта, след което права сила, насочена встрани от пръта, разделя винта и пръта. В етапа на сглобяване алгоритъмът обръща пътя на разглобяване, за да получи решение за сглобяване от отделни части.
„Помислете за мебелите на IKEA – има инструкции стъпка по стъпка в малката бяла книжка. Всички те трябва да бъдат ръчно създадени от хора днес, така че сега можем да разберем как да направим тези инструкции за сглобяване автоматични. За хората, които проектират продукти, това може да бъде полезно за изграждането на този тип инструкции. Може да послужи и на някоя роботизирана система надолу по линията.„
казва Карл Д. Д. Уилис, старши мениджър изследвания в Autodesk Research.
Танцът разглобяване/сглобяване
При текущото производство, във фабрика или поточна линия, всичко обикновено е твърдо кодирано. Ако искате да сглобите даден продукт, трябва да контролирате или програмирате точно инструкции за сглобяване или разглобяване. Коя част трябва да се сглоби първо? Коя част трябва да се сглоби след това?
Предишни опити бяха предимно ограничени до прости пътеки за сглобяване, нищо прекалено сложно. За да премине отвъд това, екипът използва базиран на физика симулатор – инструмент, който обикновено се използва за обучение на роботи и самоуправляващи се автомобили – за насочване на търсенето на пътеки за сглобяване, което прави нещата много по-лесни и по-обобщаеми.
„Да приемем, че искате да разглобите шайба от вала, която е много плътно геометрично сглобена. Статуквото просто ще се опита да изпробва куп различни начини да ги раздели и е много възможно да не можете да създадете прост път, който е напълно без сблъсък. Използвайки физиката, вие нямате това ограничение. Можете да опитате например да добавите проста сила надолу и симулаторът ще намери правилното движение, за да разглоби шайбата от вала“
казва Тиан.
Системата се справя с лекота с твърди обекти, в бъдещата работа остава да се планират меки, деформируеми възли.
Един път на работа, който екипът иска да проучи, е създаването на физическа роботизирана настройка за сглобяване на елементи. Това би изисквало повече работа по отношение на роботизиран контрол и планиране, които да бъдат интегрирани със системата на екипа, като стъпка към тяхната по-широка цел: да се направи поточна линия, която може адаптивно да сглобява всичко без хора.
„Дългосрочната визия тук е как да вземете който и да е обект в света и да сте в състояние и да го сглобите от части, като използвате автоматизация и роботика. Обратно, как да вземем който и да е предмет в света, който е съставен от много различни видове материали, и да го разделим, така че да можем да го рециклираме в правилните потоци отпадъци? Стъпката, която предприемаме, е да търсим как можем да използваме някаква усъвършенствана симулация, за да можем да започнем да разделяме тези части и в крайна сметка да стигнем до точката, в която можем да тестваме това в реалния свят.“
казва Уилис.
„Сглобяването е дългогодишно предизвикателство в общностите на роботиката, производството и графиката“,
казва Яшрадж Наранг, старши изследовател по роботика в NVIDIA.
Тази работа е важна стъпка напред в симулирането на механични възли и решаването на проблеми с планирането на сглобяването. Той предлага метод, който е умна комбинация от решаване на изчислително по-простия проблем с разглобяването, използване на базирани на сила действия в персонализиран симулатор за богата на контакт физика и използване на прогресивно задълбочаващ се алгоритъм за търсене.
Впечатляващо, методът може да открие план за сглобяване на двигател от 50 части за няколко минути. В бъдеще ще бъде вълнуващо да видим други изследователи и инженери да надграждат върху тази отлична работа.