Регистрация / Вход
Прислать материал

14.586.21.0029

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.586.21.0029
Тематическое направление
Информационно-телекоммуникационные системы
Исполнитель проекта
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ)"
Название доклада
Исследование и разработка научно-технических решений в области проведения сортировочных операций в режиме реального времени, с объектами, имеющими сложные характеристики, с использованием высокоэффективных робототехнических средств автоматизации
Докладчик
Посельский Иван Александрович
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Цель исследований:
Разработка новых конструкторских и программно-технических решений в области создания универсального экспериментального образца роботизированного сортировочного узла (ЭО РСУ), с целью формирования научно-технического задела для дальнейшего применения в задачах проведения сортировочных операций с объектами, имеющими несколько (более одной) характеристик (свойств объектов, значимых для их классификации и/или проведения сортировочной операции).

Задачи исследований:
1. Захват объектов, движущихся на конвейерной ленте
1.1. Выделение отдельных объектов в видеопотоке
1.2 Позиционирование исполнительного органа манипулятора
1.3 Поиск контактных плоскостей на поверхности объекта и захват предмета с учетом движения предмета, находящегося на конвейерной ленте
1.4 Планирование заданий и согласованная работа манипуляторов в составе конвейерной ленты
1.5 Распознавание материала и цвета объекта
Актуальность и новизна исследования
Возьмем, для примера, задачу сортировки твердых бытовых отходов (ТБО) как наиболее характерную (показательную, модельную) задачу, имеющую наиболее широкий комплекс не решенных на данный момент научно-технических проблем.
Проблема утилизации, захоронения, рециклинга твердых бытовых отходов в нашей стране стоит очень остро, и с ней связано множество известных проблем в области экологии, выделения земель под захоронения, вторичного использования отходов, накопления вредных веществ. С ежегодным увеличением количества твердых бытовых отходов встает вопрос о более углубленной переработке, так чтобы процент отходов, подлежащих захоронению, свести к минимуму. Для этого необходимо максимально расширить вторичное использование отходов - рециклинг. Самым «узким местом» в технологической цепочке рециклинга является именно сортировка отходов, так как этот процесс сложнее всего поддается автоматизации из-за различных свойств мусора. На настоящем этапе развития нашей страны главным обстоятельством, мотивирующим открывать производства по сортировке отходов, как с государственным, так и участием частного бизнеса, является экономическая целесообразность, так как правильно отсортированные категории отходов – пластик, стекло, картон и бумага, металлы – имеют свою рыночную стоимость.
В рамках данного проекта предлагается по сути решение, не имеющее зарубежных аналогов. Возможность высокоэффективного использования средств роботизации возникла лишь в самое последнее время, благодаря техническому прогрессу во многих необходимых для этого научно-технических областях. Из ближайших аналогов можно привести сортировочный комплекс Финской компании ZEN ROBOTICS для сортировки строительного мусора.
Описание исследования

Процесс сортировки по сути можно разделить на 2 части: первая – распознавание параметров объекта, и соотнесение его с заранее занесенными в базу данных характеристиками. Вторая -  проведение сортировочной операции – физическая манипуляция с объектом с целью перемещения его в емкость с подобными ему. Сортировка ТБО в настоящий момент производится либо вручную, людьми, стоящими на отдельных постах, либо автоматизированно. Автоматизированная сортировка в настоящий момент развивается, как отдельное направление сортировки на Западе. В нашей стране применяется почти исключительно ручная сортировка ТБО.  Здесь проблемы можно также разделить на 2 класса: характерные для России и характерные для Запада. 
Дело в том, что на Западе применяется почти исключительно везде раздельный сбор ТБО и привозимые на сортировку ТБО уже частично детерминированы по размерам, типу материала, однокомпонентности. С подобным типом мусора автоматизированные комплексы справляются в целом очень неплохо, по крайней мере гораздо лучше чем при ручной сортировке, но все равно имеются определенные проблемы: во-первых высокая стоимость комплекса, во-вторых пневматические «пушки» (пневмодюзы), которые должны «отстреливать» отдельные компоненты в нужные емкости, работают с погрешностями. Здесь играют роль центр масс объекта, его форма, масса, деформируемые размеры, степень отделенности от прилежащих компонентов мусора. Таким образом, часть объектов ТБО не отсортировывается и не попадает на вторичную переработку. Кроме того, многое зависит от системы распознавания химического состава/цвета материала. В автоматизированных сортировочных комплексах используется система оптической VIS/NIR-спектрофотометрии, основанной на облучении поверхности отходов либо светом c длиной волны, соответствующей видимому спектру (датчик VIS), либо светом c длиной волны в инфракрасном диапазоне, ближе к видимому спектру (датчик NIR). Технология VIS обеспечивает распознавание цвета облучаемого материала, технология NIR определяет химический состав. Распознавание производится с помощью сравнения спектра отраженного от поверхности отхода светового сигнала с уже имеющимся спектром в базе данных. При проведении данной корреляции происходит множество ошибок из-за характерных артефактов и отсутствия в базе данных подходящего класса предметов, неправильной настройки алгоритмов распознавания и аппроксимации отраженных сигналов. Для уменьшения  фактора ошибок создаются перечни характеристик отдельных типов мусора, характерных для какой-либо территории, по сути - базы данных. Данные проблемы имеют место быть даже при ограниченном потоке объектов ТБО в условиях раздельного сбора мусора и не решены полностью. 
В Российских реалиях входящий поток ТБО крайне разнообразен и содержит в себе огромное количество объектов с различными характеристиками: цветом, габаритами, формой, типом материала, токсичностью, многокомпонентностью, степенью влажности. В данных условиях существующие автоматизированные сортировочные комплексы имеют значительный фактор ошибки и по сути не в состоянии адекватно отсортировать ТБО.
В предлагаемом к выполнению проекте предлагается комбинированный подход. Для распознавания характеристик объектов будут использованы стандартные VIS/NIR технологии совместно с системой стереореконструкции, позволяющей дать информацию о форме и пространственном положении предметов. Обе системы будут объединены в единую систему технического зрения. Такие характеристики как положение и форма объекта крайне полезны не только для дальнейшей манипуляции с ними, но и при классификации и отнесении к той или иной категории. Для увязки обоих систем в единую будут созданы алгоритмы комплексирования данных об объектах. Для захвата и манипуляций по сортировке объектов предлагается использовать манипуляторы на основе т.н. дельта-роботов, обладающих прецизионной точностью и высокой скоростью работы, оснащенные двупальцевыми и вакуумными захватными головками. Использование подобного подхода должно помочь в решении проблем классически используемых для таких целей пневмопушек и снять проблемы, связанные с неопределенностью центра масс объекта, его формы, общей массы, деформируемых размеров, степени отделенности от прилежащих компонентов мусора, недостаточного количества и надежности пневмопушек.

Результаты исследования

1) Принципы построения программно-аппаратного комплекса ЭО РСУ для выполнения сортировочных операций. (Разрабатываются Участником конкурса за бюджетные средства) 
2) Алгоритмы управления кинематическими звеньями манипулятора в составе ЭО РСУ, реализующие принципы инверсной кинематики и динамики. (Разрабатываются Участником конкурса за бюджетные средства)
3) Алгоритмы управления захватной головкой манипулятора при захвате движущихся объектов, имеющих сложные характеристики. (Разрабатываются Участником конкурса за бюджетные средства)
4) Алгоритмы комплексирования данных, полученных от системы трехмерного машинного зрения видимого диапазона и спектрометра в ближней инфракрасной области. (Разрабатываются Иностранным партнером за внебюджетные средства)      
5) Алгоритмы планирования заданий роботизированного сортировочного узла для выполнения операций над несколькими объектами. (Разрабатываются Участником конкурса за бюджетные средства)
6) Алгоритмы распознавания типа материала и формы объекта. (Разрабатываются Иностранным партнером за внебюджетные средства)     
7) Конструкторские и программно-технические технические решения в составе экспериментального образца роботизированного сортировочного узла (ЭО РСУ). (Разрабатываются Участником конкурса за бюджетные средства)

Практическая значимость исследования
В рамках проекта будет разработан экспериментальный образец роботизированного сортировочного узла (ЭО РСУ), предназначенный для дальнейшего применения в задачах автоматизации процессов проведения сортировочных операций с объектами, имеющими несколько (более одной) характеристик (свойств объектов, значимых для их классификации и/или проведения сортировочной операции). В дальнейшем (по окончании проекта), разработанные решения должны найти свое применение, прежде всего, при проведении сортировочных операций с компонентами твердых бытовых отходов на стадии технологического цикла мусоросортировки по отбору полезных фракций, как наиболее характерной (показательной, модельной) задачи, решение которой позволит сформировать подходы к автоматизации целого класса близких задач (сортировка объектов по группе признаков и манипуляции с ними: сортировка овощей/фруктов, отбраковка деталей, и т.д.)
Постер

Постер 0029.ppt