Чему машины должны еще учиться у людей

25 февраля 2018 г.

Рука робота с навыками человека в комплексе с автономными системами открывает перед промышленным производством огромные перспективы.

Роботы в промышленности играют все более важную роль. Однако процесс взаимодействия с людьми не всегда протекает гладко, так как техническим помощникам по-прежнему не хватает некоторых важных навыков. В настоящее время ведутся разработки по оптимизации сотрудничества.

Мехатроника – основа для развития новых навыков роботов. Это сочетание механики, электроники и информационных технологий, которое позволяет разрабатывать новые решения для приводов и расширять область их применения. «Образец для нас – это человек со всем многообразием его навыков», – объясняет Рольф Хеллингер из подразделения корпоративных технологий Siemens. Его исследовательская группа занимается оптимизацией роботизированных технологий для использования в промышленности.

Рост числа задач

Нет сомнений, что в будущем автономно взаимодействующие машины смогут решать все больше производственных задач в промышленности. Палитра здесь широка: от простых сборочных операций до полной автономии и способности самообучения. «Мы хотим интегрировать технологии мехатроники и робототехники в сферу бизнес-интересов Siemens», – говорит Георг Бахмайер, руководитель исследовательской группы мехатронных систем.

«Требуются роботы, движения которых будут сочетать в себе мощность, скорость и гибкость», – рассказывает Маркус Клопциг, руководитель исследовательской группы электромагнитных систем. При этом они должны совершать действия с большой осторожностью и быть надежными, как двигательный аппарат человека. «Подумайте о диапазоне использования руки человека, которая может справиться с отбойным молотком и может удержать сырое яйцо», – говорит Бахмайер

У машин появляются все новые способности. Это требует разработки новых исполнительных механизмов, то есть технологий, позволяющих преобразовывать сигналы в механическое движение или другие физические величины – например, в давление. Кроме того, для разработки и внедрения новых навыков в робототехнике необходимы эффективные высокоинтегрированные приводы. Ниже приведены примеры таких разработок.

Специалисты подразделения корпоративных технологий разрабатывают гибкие функциональные мехатронные модули малого веса. Пример – моторколесные электроприводы. Они являются исходным элементом для автоматизации мобильных автономных машин. Такие решения дают надежду, что в будущем люди будут управлять машинами при помощи жестов или голосовых команд. Но на первом месте всегда будет требование обоюдной безопасности.

Специалисты исследуют влияние интеллектуальных методов охлаждения на срок службы и эффективность работы приводов.

Мышцы как модель для приводов

Мышцы человека также могут служить моделью для приводов с новыми свойствами. Группы мышц могут преобразовывать множество мелких кратковременных действий в большую силу или сложное движение. Специалисты подразделения корпоративных технологий приняли это свойство за наглядную модель: в частности, они используют пьезоактуаторы, которые в восемь раз мощнее электроприводов, а их удельная мощность сопоставима с усилием мышц человека. Объединив пьезоактуатор с микрогидравлической системой, исследователи смогли научить машину выполнять мелкие движения, воспроизводя, таким образом, свойства человеческих мышц.

Преимущества пьезопривода наглядно видны, когда необходимо получить большое усилие при малых мощностях. После 30 ватт больше подходят классические электромагнитные приводы. Требуется высокая производительность в комбинации с малым весом и компактностью. Недостаток: такие модули быстро нагреваются, что плохо сказывается на сроке службы и эффективности работы приводов. Поэтому специалисты исследуют, в частности, как масляное охлаждение головок обмотки электродвигателя и всей обмотки в целом влияет на производительность привода. В круг интересов исследователей Siemens входят также высокоскоростные приводы со встроенной силовой электроникой и сенсорные сети.

Эффективное охлаждение и функциональная интеграция позволят существенно увеличить плотность усилия по сравнению со стандартными приводами. Интегрированные концепции машин уменьшают количество интерфейсов и позволяют создавать децентрализованные промышленные системы. «Сенсорные сети являются тем ключевым элементом, который позволит приводам и роботам стать в будущем ещё более производительными и интеллектуальными и соответствовать требованиям корректного взаимодействия, – считает Клопциг. – Мы создаем предпосылки для технологий промышленных приводных систем будущего».