Исследователи из научно-исследовательского отделения компании Baidu Research и Университета Мэриленда разработали систему роботизированного экскаватора, которая объединяет возможности восприятия, планирования и управления, чтобы обеспечить погрузку материала в течение длительного времени без вмешательства человека.
Исследователи из лаборатории Robotics and Auto-Driving Lab научно-исследовательского отделения компании Baidu и Университета Мэриленда в Колледж-Парке представили систему автономного экскаватора (autonomous excavator system, AES), которая может выполнять задачи по погрузке материалов в течение длительного времени без какого-либо вмешательства человека, предлагая производительность, близкую к производительности опытного человека-оператора.
AES - одна из первых в мире систем выемки грунта без экипажа, которая была развернута в реальных условиях и непрерывно работала более 24 часов, что принесло передовые в отрасли преимущества с точки зрения повышения безопасности и производительности.
Исследователи описали свою методологию в исследовательской статье, опубликованной 30 июня 2021 года в журнале Science Robotics.
LiDAR, камеры и проприоцептивные датчики установлены на экскаваторе для восприятия трехмерной среды. Фото: Baidu Research
«Эта работа представляет собой эффективную, надежную и общую архитектуру автономной системы, которая позволяет экскаваторам различных размеров автономно выполнять задачи по погрузке материалов в реальном мире», - сказал доктор Лянцзюнь Чжан, автор-корреспондент и глава научно-исследовательской лаборатории Robotics and Auto-Driving Lab.
Экскаваторы жизненно важны для строительства инфраструктуры, добычи полезных ископаемых и спасательных работ. Объем мирового рынка экскаваторов в 2018 году составил 44,12 миллиарда долларов, а к 2026 году ожидается его рост до 63,14 миллиарда долларов.
Учитывая прогнозируемый рост рынка, строительные компании во всем мире сталкиваются с нехваткой квалифицированных операторов тяжелой техники, особенно экскаваторов. Кроме того, COVID-19 продолжает усугублять кризис нехватки рабочей силы. Еще одним фактором, способствующим этому, является опасная и токсичная рабочая среда, которая может повлиять на здоровье и безопасность людей, работающих на объекте, включая обрушения, обвалы, провалы земли или другие несчастные случаи при земляных работах, которые приводят примерно к 200 несчастным случаям в год только в США.
Поэтому отрасль применяет научный подход и стремится создать роботов-экскаваторов, которые могут предоставить новаторские решения для удовлетворения этих потребностей, что делает разработку таких систем, как AES, растущей тенденцией наряду с внедрением других роботов на производстве, на складах и в автономных транспортных средствах.
В то время как большинство промышленных роботов сравнительно меньше по размеру и работают в более предсказуемых условиях, роботы-экскаваторы должны работать в широком диапазоне опасных условий окружающей среды. Они должны уметь идентифицировать целевые материалы, избегать препятствий, работать в неконтролируемой среде и продолжать работу в сложных погодных условиях.
Система AES использует точные алгоритмы реального времени для восприятия, планирования и управления наряду с новой архитектурой, чтобы включить эти возможности для автономной работы. Множественные датчики, в том числе LiDAR, камеры и проприоцептивные датчики, интегрированы в модуль восприятия, чтобы воспринимать 3D среду и идентифицировать целевые материалы, наряду с продвинутыми алгоритмами, такими как нейронная сеть для удаления пыли, для создания чистых изображений.
Различные сценарии на тестовом поле, чтобы увидеть, как система AES выполняет множество реальных задач. Фото: Baidu Research
Благодаря этой модульной конструкции архитектура AES может эффективно использоваться экскаваторами всех размеров, включая компактные экскаваторы на 6,5 и 7,5 тонн, стандартные экскаваторы на 33,5 тонны и большие экскаваторы на 49 тонн, и подходит для различных применений.
Чтобы оценить эффективность и надежность AES, исследователи объединились с ведущей компанией по производству оборудования для развертывания системы на свалке отходов - токсичном и опасном сценарии реального мира, где автоматизация пользуется большим спросом. Несмотря на сложную задачу, AES смогла непрерывно работать более 24 часов без какого-либо вмешательства человека. AES также была протестирован в зимних погодных условиях, когда испарение может представлять угрозу для чувствительности LiDAR. Объем извлеченных материалов, как в мокром, так и в сухом виде, составил 67,1 куб. метров в час для компактного экскаватора, что соответствует производительности традиционного человека-оператора. «AES работает стабильно и надежно в течение длительного времени, в то время как эффективность работы людей-операторов может быть неопределенной», - сказал д-р Чжан.
Baidu Research RAL фокусируется на исследованиях робототехники и компьютерного зрения, применяя инновационные исследования к автономному вождению, промышленности и сервисным роботам. Объединив опыт в робототехнике, компьютерном зрении, машинном обучении, моделировании и системах, а также изучая комплексные робототехнические решения, RAL стремится быть первой, кто выводит на рынок результаты исследовательских лабораторий, как внутри страны, так и за ее пределами. Фото: Baidu Research
Исследователи также создали десять различных сценариев на закрытом тестовом поле, чтобы увидеть, как система выполняет множество реальных задач. После тестирования различных больших, средних и компактных экскаваторов было в конечном итоге доказано, что AES соответствует средней эффективности человека-оператора с точки зрения количества материалов, выкапываемых за час.
«Это важный шаг на пути к развертыванию роботов с длительными периодами эксплуатации даже в неконтролируемых помещениях и на открытом воздухе», - сказал доктор Динеш Маноча, заслуженный профессор компьютерных наук, электротехники и вычислительной техники Университета Мэриленда в Колледж-Парке.
В дальнейшем лаборатория Robotics and Auto-Driving Lab продолжит совершенствование основных модулей AES и дальнейшее изучение сценариев, в которых могут присутствовать экстремальные погодные или экологические условия.
Baidu Research сотрудничает с несколькими ведущими мировыми производителями строительной техники для автоматизации традиционной тяжелой строительной техники с помощью AES. «Мы стремимся использовать нашу надежную и безопасную платформу, объединенную с нашим мощным искусственным интеллектом и облачными возможностями, чтобы преобразовать строительную отрасль», - сказал д-р Хайфэн Ван, технический директор Baidu Research.
Источник: EurekAlert!
