רובוט עבודה עם הפצה בלייב-קו מרחוק המבוסס על בקרה משותפת בין אדם לרובוט

סיכום

פותח רובוט עבודה בהפצה חי בטלפון, המבוסס על שליטה משותפת בין אדם לרובוט. ניסויים במעבדה הראו כי משקל בשליטה משותפת שיפר את יעילות המסלול תוך הפחתת זמן השלמת המשימה ותת-תנועות. אלגוריתם זיהוי התנהגות טלאופרציית פתאומית הפחית תנועות פתאומיות של מפעילים ואומת בהצלחה בפעולות האזנה בשטח.

תקציר

העבודה המסורתית בקו חי על קווי חשמל מתבססת על עבודה ידנית, המאופיינת בסיכון גבוה, עוצמת עבודה גבוהה ועלויות הכשרה גבוהות; לכן, פיתוח רובוטים עובדים בלייב-קו הפצה הוא דרך חיונית להחלפת פעולות ידניות. עם זאת, סביבת העבודה מאוד לא מובנית ודינמית, עם אתגרים כמו תאורה חיצונית מורכבת ותנאי רוח בלתי צפויים. רובוטים קיימים משתמשים בעיקר במצב טלאופרציה של מאסטר-סלייב או במצבים אוטונומיים מלאים, שמטילים עומס מנטלי כבד על המפעילים, רגישים מאוד להפעלה לקויה ומפגינים גמישות סביבתית מוגבלת.

כדי להתמודד עם סוגיות אלו, מחקר זה מציג רובוט עבודה חי עם הפצה מרחוק, המבוסס על בקרה משותפת בין אדם לרובוט. מסלול המניפולטור הסופי מתקבל על ידי שילוב משוקלל ליניארי של שני מסלולי ייחוס המסופקים בנפרד על ידי המפעיל האנושי ומודול התכנון האוטומטי של הרובוט. גישה זו מפחיתה את תלות הרובוט במפעיל, מפחיתה את העומס המנטלי של המפעיל, משפרת את היעילות ומונעת פעולות לא מדויקות של המפעיל האנושי. לבסוף, המאמר מציג את עיצוב המערכת ומאמת את יעילותו באמצעות יישום בפעולות האזנת קו חי בעולם האמיתי.

מבוא

עבודה בקו חי היא שיטה קריטית לבדיקה, בדיקה ותחזוקה של ציוד מתח גבוה. נפח העבודה בלייביין בסין גדל במהירות. מנקודת מבט של הביקוש בתעשייה, פתרון סוגיית בטיחות הצוות בעבודה בקו חי הוא משימה ארוכת טווח ומפרכת. חדשנות ושיפור עדיין נדרשים בשיטות, בטכנולוגיות, בציוד ובקונספטים.

הפצה עבודה בקו חי היא אחד הסוגים הנפוצים ביותר של עבודה בקו חי, המיועדת לתחזוקת קו חי בהפצת חשמל. עקב סביבת התאורה המורכבת, פריסת הציוד הצפופה והמרחקים הקטנים מפאזה לפאזה ופאזה לקרקע בקווי ההפצה, פעולות אלו התבססו בעיקר על שיטות ידניות מסורתיות. עם זאת, גישה מסורתית זו מתמודדת עם בעיות כמו סיכון גבוה, אינטנסיביות עבודה גבוהה ועלויות הכשרה גבוהות¹. לכן, פיתוח רובוטים עם יכולות עבודה בקו חי שיחליפו את העבודה הידנית הפך למגמה בלתי נמנעת להפעלה ותחזוקה עתידית של רשת הפצה.

מאז שנות ה-80, מדינות כמו יפן וארצות הברית ערכו מחקר וניסויים בתחום זה (כפי שמוצג באיור 1). המערכות המוקדמות ביותר היו רובוטים טלפעולים במעקב מאסטר-סלייב. לדוגמה, רובוט העבודה החי 2 של יפן^{שלב II} התקין על הפלטפורמה מניפולטור עזר בעל שלוש דרגות חופש (DOF), בנוסף למניפולטור חשמלי כפול DOF. המפעיל האנושי שלט בזה באמצעות מוט הפעלה מטווח קרוב.

דגם ה-TOMCAT³ האמריקאי השתמש במניפולטור הידראולי שנשלט על ידי מפעיל אנושי בתוך דלי פעיל. באופן דומה, רשת החשמל של שאנדונג⁴ בסין אימצה מניפולטורים הידראוליים הנשלטים על ידי מפעילים העומדים בדלי פעיל. יתרה מזאת, כדי להגדיל את המרחק המותר בין קצה הראשי לקצה העבד, ה-ROBTET ^5,6 הספרדי השתמש בכבלי סיבים אופטיים לתקשורת מרחוק, מה שאפשר למפעילים לבצע טלאופרציה מהקרקע. מצבי טלאופרציה רובוטיים אלו ניתנים לסכם כמצב מעקב מאסטר-סלייב. הם סובלים מחוסר אינטליגנציה אוטונומית מספקת, מה שמחייב את הצוות לצפות בסביבה ולשלוט ברובוט מטווח קצר, ונושאים עומס מנטלי משמעותי, ולכן אינם מצליחים להחליף בני אדם בסביבות מתח גבוהות ומסוכנות.

כדי להתמודד עם המחסור באינטליגנציה רובוטית, נדרש מחקר בטכנולוגיות חכמות כגון ראיית מחשב, תכנון מסלול ואינטראקציה מרחוק בין אדם לרובוט כדי לשפר את יכולות האוטונומיות של הרובוט.

בעבודה בלייב-קו הפצה, משימת ההאזנה מהווה כ-20%⁷ מהעומס הכולל (חוטי ההפצה מוצגים באיור 2). לכן, שימוש בחיישני ראייה לזיהוי ואיתור החוט ואזור הבידוד שלו, שהוא אזור הבידוד שהוסר, הוא קריטי להכוונת הרובוט. בשנת 2020, State Grid Ruijia⁸ פיתחה רובוט הפצה לעבודה בקו חי, המסוגל לאינטראקציה מרחוק, הממזג מידע על LiDAR ומצלמות משקפת לזיהוי ומיקום מטרות. בנוסף, אלגוריתמים המשלבים פעולות מורפולוגיות וטרנספורמציית האף משמשים להקלה על חילוץ קווי חשמל ^9,10. טרנספורמציית האף משמשת לזיהוי קווי חשמל, ואחריה אלגוריתמים של ראיית סטריאו שממירים את נתוני הפיקסלים הדו-ממדיים שזוהו לקואורדינטות מרחביות תלת-ממדיות¹¹. מכון המחקר לחשמל של חוביי¹² הציע מסנן המבוסס על מיזוג מפת צבע-עומק. שיטה זו מסננת רקעים מורכבים סביב קווי החשמל, ואז מחלקת קווי מתאר ברורים של קווי חשמל על ידי ניתוח הבדלים בערכי פיקסלים בשכונה. בנוסף, אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של סין¹³ הציעה אלגוריתם זיהוי קווי חשמל מבוסס למידה עמוקה, המשיג זיהוי מהיר ומיקום של קווי חשמל מרובים.

למרות ההתפתחות המהירה של אלגוריתמים לראיית מחשב, פעולות חיצוניות נותרות אתגר. תנאי תאורה מורכבים ומשטחי חוטים מחזירי אור גורמים לעיתים לאובדן מידע עומק, מה שמוביל לשיעורי זיהוי נמוכים ולשגיאות מיקום גדולות בשיטות התלויות במידה רבה בנתוני עומק¹³. במקביל, בשל עיוותים לא סדירים שונים הקיימים בחוטי הפצה, סדרת שיטות זיהוי בקו ישר כבר אינה רלוונטית, כפי שמוצג באיור 3. יתרה מזאת, שינויים בכיוון הרוח בגבהים גבוהים גורמים לתנועה אנכית של הקווים, מה שמוביל לטעויות ברמת סנטימטר בתוצאות האלגוריתמים הקיימים מחוץ לקו.

בסביבות מסוכנות, לא מובנות ודינמיות כאלה, שניתן לכנות סביבות מבצעים מיוחדים, הראייה של הרובוט ויכולות קבלת ההחלטות הדינמיות שלו מוגבלות, מה שמקשה על ביצוע משימות מורכבות באופן עצמאי.

לכן, עדיין יש צורך להכניס יכולות קבלת החלטות חכמות אנושיות ולשלב אותן עם בקרת התנועה המדויקת של הרובוט. טכנולוגיות טלאופרציה מוקדמות שהוזכרו לעיל סיפקו ערוץ להתערבות אנושית. על ידי שילוב אלה עם טכנולוגיות אינטראקציה מרחוק וטלפאורציה מתפתחות במהירות, צץ גוף מחקר על רובוטים עובדים בקו חי עם הפצה מרחוק חכמה.

אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של סין¹⁴ יישמה מיפוי מיקום הדרגתי בין צד הראשי לצד העבד והשתמשה בשיטת שדה פוטנציאל מלאכותי (APF) למניעת מכשולים של רובוטים. בהמשך, טלאופרציה מבוססת כניסה יושמה ברובוטים פועלים בלייב-ליין הפצה. בהתבסס על מעקב אדון-עבד, גישה זו מאפשרת לרובוט להתאים את תנוחתו באופן דינמי בתגובה לשינויים בכוחות המגע הסביבתיים. אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה האלקטרונית של סין¹⁵ יישמה כוחות מגבלות וירטואליים בצד המאסטר כדי לשפר את תחושת הנוכחות מרחוק של המפעיל. בנוסף, אוניברסיטת מניטובה¹⁶ הקימה סדרה של גופים וירטואליים במהלך תהליך הטלאופרציה כדי לחזק את החוויה הסוחפת של התפיסה הפטית של המפעיל.

עם זאת, הרובוטים המפעילים מרחוק שהוזכרו לעיל עדיין מתמודדים עם מספר אתגרים. המשימה של צד העבד היא לעקוב אחרי מסלול התנועה של המאסטר, מה שהופך אותו לתלוי מאוד במסלול הייחוס שנוצר על ידי המפעיל האנושי. עקב דרישות כמו זמני עבודה קצרים והימנעות ממכשולים, הדבר מטיל נטל מנטלי משמעותי על המפעיל הראשי, שפוגע במשימות תפעוליות ארוכות טווח ומורכבות. המפעיל עלול לבצע פעולות לא נכונות או לא נכונות, ולגרום לתנועה פתאומית במסלול המניפולטור בפועל. דבר זה עלול להוביל לבעיות בטיחות כמו התנגשויות בסביבה או קצר פאזה-לפאזה.

שליטה משותפת היא שיטה שמשלבת ביעילות יכולות קבלת החלטות של אדם ורובוט^17,18. באופן כללי, הוא דורש מהאדם והרובוט ליצור מסלולים או נקודות מסלול רצויים בו-זמנית, ואז מחשב מסלול משותף חדש באמצעות שילוב משוקלל ליניארי. גישה זו מאפשרת למערכת להתאים את העדפת המסלול המשותף על ידי שינוי משקלי קבלת ההחלטות של האדם והרובוט.

לכן, מאמר זה מעצב רובוט עבודה חי עם הפצה מרחוק, המבוסס על בקרה משותפת בין אדם לרובוט. התרומות העיקריות הן כדלקמן: ראשית, בהתמודדות עם סוגיית הזנת מסלול ההתייחסות הגבוה של תדירות גבוהה על ידי המפעיל האנושי במהלך טלאופרציה, נחקרת שיטת בקרה משותפת בין אדם לרובוט. על ידי הקצאת משקלי בקרה למפעיל האנושי ולרובוט וביצוע שילוב משוקלל ליניארי על מסלולי ההתייחסות שלהם, המערכת מפחיתה את התלות של מסלול ההתייחסות למפעיל האנושי, ובכך מפחיתה את העומס של המפעיל. בנוסף, ההשפעה של משקלים שונים של מפעילים אנושיים מאומתת באמצעות ניסויים בשטח של פעולות האזנות חוט בהפצה. שנית, בהתמודדות עם ההתנהגויות המסוכנות במסלול הראשי, שיטת זיהוי התנהגות פעולה פתאומית נועדה להבטיח את חלקות ובטיחות המסלול האמיתי של המניפולטור. שלישית, ניסויים פיזיקליים מתבצעים בסביבת הפעלה מיוחדת (עבודה בקו חי) כדי לאמת את יעילות אלגוריתם הבקרה המשותפת ומערכת הטלאופרציה.

שאר המאמר מציג תחילה את שיטת הבקרה המשותפת לרובוט המופעל מרחוק, לאחר מכן מציג את חומרת המערכת וההגדרות, ולבסוף מאשר את הגישה באמצעות ניסויים במעבדה ופריסה בשטח על רשת הפצה חיה של 10 קילו-וולט.

פרוטוקול

כל הניסויים עם מפעילים בוצעו בהתאם להנחיות הבטיחות. ניסויי הטלאופרציה בוצעו על ידי שלושה מפעילים מיומנים (כולם ימניים, עם לפחות שעה של אימון) שהם חברי צוות המחקר. לא גויסו משתתפים אנושיים חיצוניים, ומחקר זה לא דרש סקירת אתיקה מוסדית. המתנדבים קיבלו מידע על ההליכים הניסיוניים, ולא נאספו נתונים אישיים או רגישים במהלך המחקר.

מסגרת בקרה משותפת

בתרחישי עבודה בקו חי, גורמים כמו כיפוף לא סדיר של קווי חשמל, אובדן מידע עומק הנגרם מתאורה חיצונית מורכבת, ותזוזה אקראית של קווי חשמל יוצרים סביבה דינמית ולא מובנית במיוחד. גורמים אלה מקשים על הרובוט לזהות ולאתר במדויק קווי חשמל בסביבה. כתוצאה מכך, הסתמכות מלאה על הפעלת רובוטים אוטונומיים תוביל לכישלון במשימה.

כדי להתמודד עם הגמישות המוגבלת של פעולות רובוטים אוטונומיות לחלוטין, מפעילים אנושיים מתערבים בתהליך קבלת ההחלטות של הרובוט באמצעות טלאופרציה, ומנצלים את הניסיון האנושי כדי לסייע לרובוט להסתגל לסביבה. יתרה מזאת, כדי להתמודד עם בעיית תדירות גבוהה של קלט מסלול ייחוס על ידי המפעיל האנושי במהלך טלאופרציה, נחקרת שיטת בקרה משותפת בין אדם לרובוט. שיטה זו מפחיתה את התלות של המסלול בפועל במפעיל האנושי, ובכך מפחיתה את העומס המנטלי של המפעיל ומשיגה שילוב יעיל של יכולות קבלת החלטות חכמות אנושיות לבין יכולות השליטה המדויקות של הרובוט.

המבנה של רובוט ההפעלה החי בהפצה מרחוק, המבוסס על בקרה משותפת שהוצע במאמר זה מוצג באיור 4. כאשר x_h היא נקודת המסלול המוצאת על ידי מכשיר הטלא-אופרציה, r_h היא נקודת המסלול הייחוס שמספק האופרטור האנושי (ממופה למרחב הקרטזי של המניפולטור), r_r היא נקודת מסלול הייחוס המתוכננת באופן אוטונומי על ידי הרובוט, וממלאת תפקיד עזר. r הוא נקודת מסלול ההתייחסות המשולבת שנשלחת למניפולטור העבד (המכונה מסלול משותף בטקסט הבא), f_o הוא הנתונים הגולמיים שנאספו על ידי חיישן הכוח בקצה המניפולטור, f_e הוא כוח המגע בין קבוצת הכלים בקצה המניפולטור לסביבה לאחר פיצוי הכבידה, ו-x הוא תנוחת המניפולטור הנוכחית.

הרובוט הפועל בקו חי בהפצה מחולק לשני חלקים: צד הראשי וצד העבד. הצד הראשי ממוקם על הקרקע, שם המפעיל האנושי שולט בתנועת מכשיר הטלאופרציה. על ידי קבלת משוב כוח מהמכשיר שמועבר ליד המפעיל, ומידע שמוחזר על ידי מערכת הראייה, המפעיל משיג פעולה סוחפת. צד העבד הוא הרובוט הממוקם בגובה מוגבה. לאחר קבלת התנוחה x_h מהצד הראשי, הרובוט מבצע מיפוי מרחבי כדי לקבל r_h, ומזין את הנתונים הוויזואליים וההפטיים שנאספו חזרה לצד הראשי.

עקב יישור לא מלא של התפיסה בין הרובוט למפעיל בנוגע לכוחות מגע, מטרות ומכשולים בסביבה האמיתית, המפעיל חייב לשמור על ריכוז אינטנסיבי כדי למזער את הסיכונים של _rh. כדי להפחית את התלות של r ב-r_h ולהקל על העומס המנטלי על המפעיל במהלך פעולות ארוכות טווח, הרובוט צריך לתכנן באופן אוטונומי מסלול עזר r r שהוא בערך המסלול הקצר ביותר ובטוח בהתבסס על מידע תפיסה המכיל שגיאות מהעולם האמיתי. r זה משוקלל ליניארית עם r_h כדי לקבל את r, שמקבל פקודה למניפולטור בתנוחת המטרה.

מיפוי מרחבי בתנועה

השיטה האינקרמנטרית שימשה לחישוב תוספת המסלול Δx_h הניתנת על ידי האופרטור האנושי:

Δx_h = x_h - x^′_h (1)
כאשר x^′_h היא התנוחה בנקודת ההתחלה של הטלאופרציה. ברובוטים עובדים בקו חי שבהם מרחבי התנועה בצד הראשי ובצד העבד יש הבדלים משמעותיים, מיפוי הדרגתי מאפשר למפעיל לבחור תנוחה נוחה נוחה ולהגדיר אותה כתנוחת פתיחת הטלאופרציה.

תוספת המסלול, Δx_h, מופה אז למרחב הקרטזי של רובוט צד העבד כדי לקבל סוף סוף את r_h. הביטוי המתמטי של מיפוי זה הוא כדלקמן:

Δr_h = Δx_h * k, r_h = x^′ + Δr_h       (2)
כאשר k הוא פרמטר המיפוי הליניארי ו-x' היא תנוחת המניפולטור בנקודת ההתחלה של הטלאופרציה.

תכנון מסלול אוטונומי
תהליך תכנון המסלול האוטונומי משתמש באינטרפולציה ליניארית כדי לחשב את המסלול הקצר ביותר r מהתנוחה הנוכחית לתנוחת המטרה P. תהליך החישוב הוא כדלקמן:

(3)

כאשר P היא נקודת המטרה מחושבת על ידי מערכת הראייה, הכוללת מצלמת בינוקולר ולייזר סטריאו-LiDAR. החישוב ניתן לבצע על ידי בחירת נקודות עם העכבר והמרת הקואורדינטות באמצעות מטריצת כיול עין-יד. N הוא מספר נקודות האינטרפולציה, ו-i הוא מספר הרצף של נקודת האינטרפולציה. יש לציין שבתנאי תאורה מורכבים, P שמחושבת על ידי מערכת הראייה מכילה שגיאות, מה שמונע מ-r להשלים את המשימה באופן עצמאי.

שיטת בקרה משותפת

כדי לשלב את ההתאמה של r_h לסביבה ואת היעילות של r_r, יש צורך לעצב בקר משותף שמשלב שני מסלולים. הבקר המשותף משתמש במשקלי בוררות פרמטרים קבועים α, ותהליך היישום הוא כדלקמן:

r = (1 - α) * r_r + α * r_h (4)

שיטת זיהוי התנהגות פעולה פתאומית

במהלך תהליך ההפעלה מרחוק, עלולה להתרחש התנהגות שגויה על ידי המפעיל, מה שמוביל לשינויים פתאומיים במסלול, שיכולים אף לגרום להתנגשות בסביבה. כדי להבטיח תנועה בטוחה וחלקה של המניפולטור בצד העבד, יש לזהות ולטפל בהתנהגות טלאופרציית מופרזת כזו בצד הראשי. זרימת אלגוריתם הבקרה המשותפת, כולל זיהוי התנהגות פתאומית, מוצגת באיור 5.

בניית מערכת טלאופרציה

סביבת העבודה בלייב-ליין מאופיינת בחוסר מבנה ודינמי מאוד. כתוצאה מכך, רובוטים אינם יכולים להסתמך רק על יכולות התפיסה וקבלת ההחלטות האוטונומיות שלהם כדי להשלים משימות; הם חייבים להיות מוגברים על ידי אינטליגנציה אנושית. טלאופרציה מציגה טכניקה יעילה לשילוב התערבות אנושית בתהליך תכנון המסלול של הרובוט. במערכת כזו, הצד הראשי כולל מפעיל ששולט במכשיר טלאופרטור על הקרקע, בעוד שהצד המשני בגובה מורכב ממספר תת-מערכות.

מחקר זה מפרט את פיתוח מערכת רובוטית טלאופרציונית שתוכננה במיוחד לתפעול רשת הפצה, במטרה לבצע משימות האזנה חיה.

הכנסת מערכת הרובוטים המופעלת מרחוק

מערכת הטלאופראציה כוללת את תת-מערכת התפיסה, תת-מערכת הבקרה, תת-מערכת המניפולטור, תת-מערכת הכלים, תת-מערכת נשאי הבידוד ומכשירי אינטראקציה בין אדם לרובוט בצד הראשי. השימוש המפורט בכל תת-מערכת הנושאת הרובוט במערכת מוצג בטבלה 1, ומערכת החומרה מוצגת באיור 6.

תת-מערכת תפיסה: תת-המערכת אחראית לספק תמונות RGB דו-ממדיות ומידע על עומק מרחבי להכוונת תנועת הרובוט ולהבטחת בטיחות תפעולית. לשם כך, הוא מצויד בלייזר LiDAR למידול סביבתי רחב היקף במרחקים ארוכים; מצלמה בינוקולרית לזיהוי ומיקום מדויק של מטרות במרחקים קרובים; מצלמת ניטור פאן-טילט-זום (PTZ) שמספקת תצוגה תפעולית והזנתה אותה חזרה למפעיל לאורך כל התהליך. בנוסף, חיישן כוח משולב כדי לתפוס כוחות חיצוניים ולספק משוב כוח למפעיל האנושי, מה שמסייע למנוע כיבוי מערכת הנגרם מכוחות מגע מופרזים בין קצה הרובוט לסביבה.

תת-מערכת מניפולטור: כמבצע הראשי של המשימות, תת-מערכת זו מורכבת משני מניפולטורים המסודרים בתצורת זרועות כפולה הומוגנית.

תת-מערכת בקרה: כתת-המערכת המרכזית של רובוט הקו החי, הוא משמש כמרכז החישוב, הבקרה ואספקת האנרגיה של הפלטפורמה, ואחראי על שליחת פקודות מבצעיות לכל תת-המערכות האחרות. כדי להשיג בידוד ובידוד בטיחותי מהצד הקרקעי, מודול הכוח משתמש בספק כוח עצמאי על הפלטפורמה המוגבהת. היא משתמשת בספק DC של 48V הן לבקרת הכוח והן לבקרת הנעה, מה שמפחית הפסדי היפוך ובכך ממזער את נפח ומשקל מערכת ההספק.

תת-מערכת של אפקטור קצה: כלים מיוחדים מותקנים על קצה המניפולטור לביצוע פעולות ספציפיות. סדרה של כלים מיוחדים עם ממשקים סטנדרטיים פותחה למשימות שונות. לתפעול רשת הפצה, אלה כוללים כלי פירוק וכלי קיסול (כפי שמוצג באיור 7), כאשר כלי ההסרה משתמש בשלושה גנרטורי לייזר באורך גל של 80 וואט ובאורך גל 450 ננומטר עם גודל נקודת מוקד של 130 × 180 מיקרון, המוסדרים באמצעות 5 וולט PWM. זמן הפעולה הממוצע לפירוק קטע של 120 מ"מ על כבל הפצה בקוטר 18–24 מ"מ הוא כ-2 דקות בהספק מדורג מלא בתנאי טמפרטורה סביבתית. כלי הקימוט אחראי על חיבור בטוח של חוט מוליך הברז לחוט החשמל הראשי באמצעות מהדק, ובכך ליצור רציפות חשמלית.

תת-מערכת נשא מבודדת: תת-מערכת זו משמשת להובלת הרובוט לעמדת עבודה מוגבה. בדרך כלל הוא מורכב מפלטפורמת עבודה אווירית מבודדת מסוג זוחל או גלגל (המכונה גם משאית דלי). כדי לאפשר שליטה משולבת על כל המערכת הרובוטית, יש לה יכולות בקרה דיגיטליות (כפי שמוצג באיור 8).

תת-מערכת אינטראקציה בין אדם לרובוט בצד הראשי: במהלך ההפעלה, המפעיל האנושי נותן פקודות למערכת הרובוט דרך טאבלט נייד, מחשב, ידית טלאופרטור ומכשירי מחשוב נוספים. מכשירים אלו משחזרים את נתוני החיישן, הכוללים ראייה וכוח מגע המוחזר מהרובוט, ומאפשרים למפעיל לעקוב בזמן אמת אחר מצב הרובוט, וכן למפות את תנועת יד המפעיל לקצה המניפולטור. קשרי התקשורת בין תת-המערכות מוצגים באיור 9.

מכשירי טלאופציה

במערכת זו, התקני המאסטר והעבד לטלאופרציה הם המכשיר ההפטי והמניפולטור, בהתאמה. פרמטרי דנאוויט-הרטנברג (DH) לכל פרמטרים יוכנסו לשימוש.

כפי שמוצג באיורים 10A,B, אלו הן מסגרות קואורדינטות הקישור של המניפולטור. עבור ששת מפרקי הרוולוט של המניפולטור (L_{1,L 2,L 3,L 4,L 5,L 6}), נקבע מסגרת קואורדינטות לכל מפרק בהתאם לכלל הימין ולעקרונות קונבנציית דנאויט-הרטנברג (DH).

באיור 10B, x₁∼x₆, y₁∼y6, z₁∼z₆, מייצגים את צירי x,y,z של כל מסגרת קואורדינטות של כל מפרק, בהתאמה. בהתבסס על מסגרות קישור אלו שנקבעו, ניתן ליצור את מודל הקינמטיקה הקדמית של המניפולטור. סימון DH משתמש בארבעה פרמטרים: _{a i}, α_i, d_i ו-θ_i.

פרמטרים אלו מוגדרים כך: _a: מייצג את המרחק מהזזת ציר ה-z של המוט ה-i לאורך ציר ה-x שלו לציר ה-z של המוט (i+1); α_i: מתייחס לזווית הסיבוב של ציר ה-z של המוט ה-i סביב ציר ה-x שלו לציר ה-z של החכה (i+1)-th; d_i: מייצג את המרחק מהזזת ציר ה-x של המוט ה-i לציר ה-x שלו לאורך ציר ה-z של המוט ה-i;  θ_i: מתייחס לזווית הסיבוב של ציר ה-x של המוט ה-i לציר ה-x שלו סביב ציר ה-z של מוט ה-i.

המודל הקינמטי נקבע באמצעות שיטת פרמטר DH, ופרמטרי ה-DH עבור המניפולטור מוצגים בטבלה 2 למטה.

ידית הטלאופרציה היא המכשיר ההפטי המשמש כמניפולטור הראשי, שמפרקיו מוגדרים בשרשרת סדרתית. מסגרות הקואורדינטות המשותפות מוצגות באיור 10C; שיטת המידול זהה לזו של המניפולטור העבד.

עיצוב ניסויים

כדי לאמת כמותית את אלגוריתם הבקרה המשותפת המוצע לפני פריסת השטח, אנו מבצעים שני ניסויים במעבדה על פלטפורמת טלאופרטור של מניפולטור 6-DOF הפועלת בתדר 50 הרץ, שהושגו באמצעות סקריפט פייתון שרץ על מחשב רגיל. בכל מחזור בקרה, הסקריפט קורא את תנוחת צד המאסטר, מחשב את המסלול המשותף, ושולח את תנוחת הקרטזיאנית המטרה למניפולטור. מרווח קבוע של 20 מילישניות נאכף בין פקודות עוקבות, מה שמניב קצב עדכון של 50 הרץ, שהוא זהה לפלטפורמת המעבדה. פלטפורמת המעבדה חולקת את אותה ארכיטקטורת בקרה ואלגוריתם בקרה משותף (משוואה 4) כמו הרובוט העובד בקו חי המתואר במבנה מערכת הטלאופרציה, וההבדל רק בקינמטיקה של המניפולטורים ובקנה מידה של מרחב העבודה. נעשה שימוש במשימת הקשה מדומה: בנוכחות מכשולים (בקבוק מים ועמוד אלומיניום), המפעיל שולט בקצה המניפולטור מנקודת התחלה A למיקום יעד B, תוך חיקוי פעולת ההאזנה האלחוטית, כפי שמוצג באיור 11. כדי להבטיח את החזרתיות המדויקת של ניסויי המעבדה, המכשולים הפיזיים ונקודת הקצה המטרה הוצבו בדיוק בתוך מערכת הקואורדינטות הבסיסית של מניפולטור העבד. שני מכשולים עיקריים הותקנו במקום העבודה: בקבוק מים מפלסטיק (מידות בסיס: 8 ס"מ × 8 ס"מ, גובה: 25 ס"מ) שהוצב כשהמרכז התחתון שלו בקואורדינטות (X = 55 ס"מ, Y = 5 ס"מ), ופרופיל אלומיניום (מידות בסיס: 2 ס"מ × 2 ס"מ, גובה > 50 ס"מ) עם מרכז התחתון בקואורדינטות (X = 35 ס"מ, Y = -30 ס"מ). נקודת הסיום היעד למשימת הטלאופרציה נקבעה בקואורדינטות (X = 50 ס"מ, Y = -17 ס"מ, Z = 26 ס"מ). לאחר מכן, האלגוריתם המאומת מופעל על רובוט העובד בקו חי להדגמה בשטח.

הליך הניסוי מתבצע באמצעות תהליך עבודה משולב ומתמשך. ראשית, במהלך אתחול המערכת, גם המניפולטורים של העבד וגם המאסטר מופעלים, ותוכנת הבקרה מופעלת לאימות תקשורת דו-צדדית יציבה בתדר של 50 הרץ. כדי למנוע קפיצות בקרה פתאומיות בתחילת הטלאופרציה, מתבצע שלב יישור מאסטר-סלייב לפני טלאופרציה אקטיבית. בשלב זה, המפעיל מכוון ידנית את המניפולטור הראשי עד שהמיקום הקרטזיאני של האפקטור הסופי (המוגדר במסגרת הבסיס של המאסטר) נמצא בתוך 30 מ"מ מהמיקום הקרטזי הנוכחי של המניפולטור המשועבד (המוגדר במסגרת הבסיס של העבד). מיקומים קרטזיים אלו מתקבלים ישירות מהמשוב המובנה של כל מניפולטור, בעוד שתוכנת הבקרה עוקבת בזמן אמת אחרי המרחק האוקלידי שלהם. כאשר יישור זה מצליח, מיקום העבד הנוכחי נרשם כמיקום ההתחלה, המסומן כמיקום A. לאחר מכן, מפרט המטרה מתבצע על ידי כך שהמפעיל מכוון ידנית את הקצה המשני למיקום המטרה הרצוי כדי לתעד את הקואורדינטות הקרטזיות שלו, המסומנות כמיקום מטרה B. המתכנן האוטונומי יוצר אז מסלול ייחוס ליניארי המשתרע מנקודת ההתחלה לעבר מיקום B. לאחר מכן, המפעיל מפעיל את משימת השליטה המשותפת מרחוק. במהלך ביצוע פעיל, המערכת פועלת במחזור בקרה של 20 מילישניות, קוראת ברציפות את מיקום המאסטר כקלט, מבצעת בדיקה מקוונת לזיהוי התנהגויות אופרטור פתאומיות, מחשבת את מסלול הבקרה המשותף כפלט (כפי שנוסח במשוואה 4), ומוציאה פקודות מתאימות למניפולטור העבד. כאמצעי בטיחות, אם מתגלה תנועה פתאומית, מניפולטור העבד קופא מיד ומחזיק את מיקומו האחרון במצב החזקת מיקום ייעודי; כדי להתאושש ממצב זה ולחדש טלאופרציה משותפת אוטומטית, המפעיל חייב להזיז ידנית את המניפולטור הראשי לאחור עד שמרחק האוקלידי של מאסטר-סלייב ירד מתחת לסף התאוששות של 20 מ"מ. לבסוף, הניסוי מסתיים ונחשב למוצלח כאשר האפקטור הסופי של העבד מגיע ונשאר בטווח של 5 מ"מ ממיקום המטרה B.

ניסוי 1: זיהוי התנהגות פעולה פתאומית
ניסוי זה מאשר את מנגנון הגילוי בפלטפורמת המעבדה. במהלך טלאופרטור בתדר 50 הרץ, מנוטרת ההזזה לכל פריים של האפקטור הראשי. כאשר הוא חורג מ-D_th = 6 מ"מ/פריים (מהירות מיידית 300 מ"מ/שנייה), המערכת נכנסת למצב קפוא: מניפולטור העבד מפסיק לעקוב ושומר על הקונפיגורציה התקפה האחרונה שלו. העבד נשאר קפוא עד שהמפעיל מחזיר את המאסטר למרחק של 20 מ"מ מהמצב הקפוא.

ניסוי 2: השוואת ביצועי בקרה משותפת

שלושה משקלי בוררות α=0.3, α=0.8, α=1.0 מושווים בפלטפורמת המעבדה, כפי שמתועד בסרטון משלים 1, וידאו משלים 2 וסרטון משלים 3. בסך הכל נערכו 45 ניסויים ניסיוניים, שכללו שלושה מפעילים שביצעו חמש חזרות תחת כל אחד משלושת תנאי הבוררות. ביצועי המערכת הוערכו באמצעות שלושה מדדי הערכה מרכזיים. ראשית, זמן השלמה T: משך כולל מהקלט הראשון של האופרטור ועד לקצה האפקטור המשועבד שמגיע למיקום היעד B; זמן קצר יותר מצביע על יעילות תפעולית גבוהה יותר. שנית, יעילות מסלול η=L_ישר/L_בפועל, כאשר L_ישר הוא המרחק האוקלידי מנקודת ההתחלה A למיקום המטרה B, ו-L_בפועל הוא אורך המסלול הכולל שנקטע על ידי האפקטור המשועבד במהלך הניסוי, η=1 מציין מסלול ישיר ויעיל לחלוטין; ערכים נמוכים יותר מצביעים על תנועה מיותרת, עמוסה בסטיות. שלישית, תתי-תנועות סופרות N_סאב מייצגות את מספר מקטעי התנועה השונים, שמחושב על ידי ספירת חציית אפס בפרופיל המהירות המוחלק של האפקטור הראשי; ספירה קטנה יותר מצביעה על פעולה רציפה ובטוחה יותר עם עומס קוגניטיבי נמוך יותר על המפעיל. לבסוף, המובהקות הסטטיסטית בין שלושת תנאי הבוררות מוערכת באמצעות מבחן H של קרוסקל-ווליס, כאשר מבחני Mann-Whitney U זוגיים משמשים להשוואות לאחר המשחק.

ניסוי 3: פריסה בשטח

לאחר אימות מעבדה, אלגוריתם הבקרה המשותפת (α=0.3) וזיהוי התנהגות פתאומית מופעלים על רובוט העובד בקו חי המתואר במבנה מערכת הטלאופרציה.

תוצאות

זיהוי התנהגות פעולה פתאומית
איור 12 מציג את ניתוח סדרות הזמן של ניסוי מייצג על פלטפורמת המעבדה, הכולל שתי תנועות פתאומיות מכוונות.
שתי התנועות הפתאומיות זוהו (TPR = 100%) ב-1.81 שניות ו-5.72 שניות, בהתאמה, ללא תוצאות חיוביות שגויות (FPR = 0%) במהלך 13.2 שניות של פעולה תקינה. זמן תגובה להקפאה: פריים אחד (20 מילישניות), נמדד על ידי תזמון לולאת בקרה.

ביצועי בקרה משותפת
איור 13 מציג את ההשוואה בין 45 ניסויים (3 אופרטורים × 5 חזרות ×3 מצבים) בפלטפורמת המעבדה, פרטי הנתונים מופיעים בטבלה 3.
התוצאות מראות שמשקל בקרה משותף מתאים יכול לשפר משמעותית את ביצועי הטלאופרציה. בשליטה משותפת דומיננטית על ידי רובוטים (α=0.3), זמן השלמת המשימה ירד ב-31.4%, ומספר התנועות המשניות ירד ב-37.9% לעומת טלאופרציית טהורה (α=1.0), ובכך הפחיתה את העומס המנטלי של המפעיל על ידי דרישה לפחות פעולות והחלטות מתקנות. בינתיים, יעילות המסלול השתפרה ב-57.8%, מה שמעיד שתכנון המסלול האוטונומי של הרובוט למעשה מבטל מסלולים מיותרים ומכוון את המפעיל לתנועות ישירות ויעילות יותר. מגמות אלו היו עקביות בכל שלושת המפעילים העצמאיים.

פריסה בשטח על רובוט עבודה בקו חי
אלגוריתם הבקרה המשותפת המאומת (α = 0.3) עם זיהוי התנהגות פתאומי הופעל על רובוט העובד בקו חי המצויד במניפולטור תעשייתי של 6 DOF. הרובוט השלים בהצלחה פעולת האזנה חיה ברשת הפצה של 10 קילו-וולט, והדגים את יכולת ההעברה של האלגוריתם המאומת במעבדה למערכת השדה האמיתית. איור 14A מציג את הרובוט מבצע פעולת האזנה חיה בקו בגובה מוגבה, בעוד איור 14B מציג את המפעיל מבצע טלאופרציה מתחנת הקרקע.

זמינות נתונים:
כל הנתונים הגולמיים התומכים בממצאי מחקר זה זמינים בגלוי בקובץ https://github.com/huchenyu778797-lgtm/piper_shared_control/issues ובקובץ המשלים 1.

איור 1: מערכות טלרובוטיות מוקדמות לתחזוקת קו חי. (A) רובוט שלב II שפותח ביפן. (B) מערכת TOMCAT שפותחה בארצות הברית. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 2: חוטי הפצה טיפוסיים של 10 קילו-וולט. השכבה החיצונית היא מעטפת מבודדת, בעוד שהשכבה הפנימית היא מתכתית. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 3: אתגרים ויזואליים בסביבות חיצוניות. התמונה מדגישה את הכיפוף הלא סדיר של הכבלים ואת אובדן מידע העומק הנגרם מתאורה מורכבת. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 4: מבנה מערכת הבקרה המשותפת. הדיאגרמה ממחישה את שילוב קלט המפעיל האנושי מהצד הראשי ואת התכנון האוטונומי של הרובוט בצד העבד ליצירת מסלול מאוחד. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 5: תרשים זרימה של אלגוריתם הבקרה המשותפת. התהליך כולל איסוף נתונים, זיהוי פעולה פתאומי, מיזוג מסלול מבוסס בקרה משותפת, וביצוע פקודות תנועה סופיות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 6: מערכת הרובוטים הפועלת בקו חי בהפצה מרחוק. (א) סקירה של המערכת המלאה שהוצבה בשטח. (ב) תכנון חומרה מפורט ופריסת רכיבים של מערכת הרובוט. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 7: שלבים מרכזיים בפעולת טאפינג בקו חי. (א) אבלציה בלייזר של שכבת הבידוד החיצונית. (ב) הסרת שכבת הבידוד לחשיפת הליבה המתכתית. (ג) חיבור חוט מוליך הברז לקו החשמל הראשי באמצעות מהדק. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 8: הכנה לפריסה בשטח. משאית דלי מבודדת משמשת להובלת מניפולטור העבד למיקום העבודה המוגבה ליד קווי המתח הגבוה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 9: ארכיטקטורת תקשורת. הסכימה מציגה את מסלולי העברת הנתונים בין תחנת הבקרה הראשית למניפולטור העבד המרוחק, ומבטיחה טלאופרציה עם השהייה נמוכה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 10: מידול קינמטי של המניפולטורים. (A) מערכת הקואורדינטות המשותפת שהוקמה עבור המניפולטור העבד. (ב) תצוגה מפורטת של מסגרות המפרקים של מניפולטור העבד. (C) מערכת הקואורדינטות המשותפת של המניפולטור הראשי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 11: הגדרת ניסוי במעבדה. (א) המניפולטור הראשי ומניפולטור העבד משמשים לבדיקות. (ב) סביבת משימת הקשה המדומה עם מכשולים פיזיים ונקודת קצה מטרה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 12: ניתוח בסדרות זמן של זיהוי התנהגות פתאומית בפלטפורמת טלאופרציית המעבדה. (למעלה) מיקום מאסטר (כחול) ועבד (אדום) ב-X, Y, Z. הצללה אדומה = מרווחים קפואים. (באמצע) מרחק אדון-עבד (כתום); קו ירוק מקווקו = סף קורות חיים של 20 מ"מ. (למטה) הזזה לכל פריים (סגול); קו אדום = D_th = 6 מ"מ; נקודות אדומות = מסגרות שעברו. פרמטרים: 50 הרץ, D_th = 6 מ"מ למסגרת. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 13: השוואת ביצועי בקרה משותפת בפלטפורמת טלאופרציה במעבדה בשלושה תנאים. ברים = ממוצע; פסי שגיאה = ±1 SD. תיבות אדומות = ערכי p של Kruskal-Wallis. סוגריים = Mann-Whitney U בזוגות ערכי p. 45 ניסויים (3 מפעילים × 5 חזרות × 3 מצבים). (א) זמן הסיום. (ב) יעילות מסלול. (ג) תת-תנועות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

איור 14: יישום שדה של מערכת הבקרה המשותפת. (א) מניפולטור העבד פועל על קו הפצה חי. (ב) הכנסה מוצלחת של החלק המתכתי החשוף למהדק באמצעות שיטת הבקרה המשותפת המוצעת. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

תת-מערכות	מרכיב עיקרי	תפקיד עיקרי	מאפיינים
תת-מערכת מניפולטור	מניפולטור יחיד/כפול	משיג תנועה מרובת DOF	מטען כבד, קל משקל, סביבת עבודה גדולה
	מערכת דרייבר מניפולטור	מניע מנועי מפרקים באמצעות כוח DC להשגת תנועת מניפולטור	קלט DC, יעילות גבוהה בהנעה
תת-מערכת בקרה	מחשב תעשייתי	חישוב נתונים, תקשורת בין מודולים	אמינות גבוהה, כוח מחשוב חזק, קיבולת אחסון גדולה
	מודול תקשורת	מיישם שליטה מרחוק וניטור	יציבות, אמינות, עומדת בדרישות תאימות אלקטרומגנטית (EMC)
	מודול אספקת כוח	מספק חשמל לכל פלטפורמת הרובוט	עומד בפעולה יציבה של המערכת למשך 6+ שעות
תת-מערכת תפיסה	מודול ראייה בינוקולרית	רכישת ענן נקודתי בקנה מידה קטן ומדויק	דיוק המיקום > 1%, טווח פעולה > 2 מטר
	מודול LiDAR	סריקת עננים נקודתית בקנה מידה גדול	טווח פעולה > 10 מטר, זווית שיקום > 25°, צפיפות עננים > 300 אלף נקודות
	מודול חיישן הכוח	רוכש מידע על כוח בעל שישה צירים	תדר משוב כוח > 10Hz, דיוק משוב כוח טוב יותר מ-1N
תת-מערכת כלים	מודול ניקוי קרח יבש	מיישם פונקציית ניקוי קרח יבש	קל משקל, עומד בדרישות ניקוי מבודדים, נדרשת הגנה מפני EMC
	מודול גילוי ערך אפס	מיישם זיהוי פולסים במתח גבוה עם ערך אפס	מתח פולס יציאה 0-60kV, עומד בדרישות הגנת EMC
	מודול הבריגה/פתיחת בריחים	מיישם את פונקציית הבריגה/פתיחת הברגים	קל משקל, עומד בדרישות מומנט, דרוש הגנה על EMC
	מודול קילופת לייזר	מבצע קילוף של מעטפת הבידוד החיצונית של חוטי ההפצה	ללא מגע, אין נזק לחלק המתכתי של החוט, ויכול לפרק ביעילות את שכבת המגן החצי-מוליך
	מודולים פונקציונליים סיריאליים נוספים	חיבור/חיתוך, התקנת דוחה ציפורים, התקנת מד תקלות, גיזום עצים, תיקון בידוד, התקנת מגן מתח יתר, משימות סיור	מודולרי, קל משקל, עומד בהגנה ב-EMC ובדרישות פונקציונליות מתאימות
תת-מערכת משאית דלי	התקן הרמה והרכבה מבודד	מספק תמיכה מבודדת לפלטפורמת העבודה האקוויפוטנציאלית ומאפשר שליטה דיגיטלית מרחוק	רמות EMC גבוהות, עם קצה המסוגל לתמוך בעומסים של 250 ק"ג ומעלה, עמידות חזקה להפרעות אלקטרומגנטיות, ויכולת להשיג שליטה מרחוק בהפרעות קשת במתח 220kV
	נושאת מטוסים חכמה	משיג ניידות קרקעית לרובוט	קטן וקל משקל, מתאים לאתרי עבודה צרים בקו חיים ולשטח מורכב
תת-מערכת הצד הראשי	פלטפורמת אינטראקציה מרחוק בין מפעיל לרובוט	מאפשר טלאופרציה מרחוק לפלטפורמת הרובוטים. משיג סיבולת, משקל וצרכים נוספים של נוחות שימוש	קטן וקל, מתאים לאתרי עבודה בקו חי

טבלה 1: מפרטי תת-מערכת. פונקציות מפורטות של תת-המערכות השונות המרכיבות את הרובוט הפעיל בקו חי.

UR10
מפרק	תטא [רד]	a[m]	d[m]	אלפא [רד]
מפרק 1	0	0	0.1273	π/2
מפרק 2	0	-0.612	0	0
מפרק 3	0	-0.5723	0	0
מפרק 4	0	0	0.163941	π/2
מפרק 5	0	0	0.1157	-π/2
מפרק 6	0	0	0.0922	0

טבלה 2: פרמטרי DH עבור המניפולטור. הפרמטרים הקינמטיים משמשים למידול מערכת הקואורדינטות המשותפת של המניפולטור העבד.

מטריקה	α=0.3	α=0.8	α=1.0	ערך p
T	5.9±1.6	8.2±4.0	8.6±2.2	0.0061
η	0.789±0.074	0.557±0.081	0.5±0.081	<0.0001
N_sub	5.9±2.1	9.0±4.1	9.5±2.9	0.0035

טבלה 3: פרטי נתונים.השוואה כמותית של ביצועי בקרה משותפת בשלושה משקלי בוררות (α = 0.3, 0.8, 1.0). נתונים מ-45 ניסויים (3 אופרטורים × 5 חזרות × 3 מצבים). מדדים: זמן השלמת משימה T (s), יעילות מסלול η, וספירת תת-תנועה N_{תת-תנועה}. ערכים שדווחו כסטיית תקן ממוצעת ±.

וידאו משלים 1: טלאופרציה בשליטה משותפת עם α = 0.3. סרטון זה מדגים את ההליך הניסויי במעבדה למשימת הקשה המדומה תחת תנאי שליטה משותפים הדומיננטיים על ידי רובוטים. הוא מציג את יעילות המסלול הגבוהה ואת תתי-תנועות המפעיל המופחתת שהושגו כאשר הרובוט לוקח על עצמו את רוב תכנון המסלול. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ הזה.

וידאו משלים 2: טלאופרציה משותפת עם α = 0.8 . הווידאו הזה מדגים את ההליך הניסויי במעבדה תחת תנאי שליטה משותפים הדומיננטיים על ידי האדם. מכיוון שהקלט האנושי עולה בהרבה על התכנון האוטונומי הרובוטי, הפעולה דומה ויזואלית לטלאופרציה טהורה, מה שמתאם לחוסר שיפור כמותי משמעותי ביעילות ובזמן ההשלמה בהשוואה לקו הבסיס. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ הזה.

סרטון משלים 3: קו בסיס מעקב טלאופרציית מאסטר-עבד α = 1.0 . הווידאו הזה מדגים את ההליך הניסויי הבסיסי באמצעות טלאופרציית מעקב מסורתית ללא סיוע אוטונומי. הוא מדגיש את זמן השלמת המשימה המוגדל יחסית ואת התנועות הידניות הנדרשות על ידי המפעיל, ומפחית את יעילות המסלול. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ הזה.

דיון

מחקר זה מציע מערכת רובוט עבודה חי בהפצה מרחוק, המבוססת על בקרה משותפת בין אדם לרובוט. בניגוד למערכות אוטונומיות מלאות המתמודדות עם תאורה חיצונית דינמית ורקעים לא מובנים¹², וטלאופרציה מסורתית של מעקב אדון-עבד שמטילה עומסים קוגניטיביים ופיזיים גבוהים על מפעילים 14,15,16, הגישה שלנו משלבת כוונה אנושית עם תכנון רובוטי אוטונומי. בנוסף, מחקר זה מטפל בטעויות פוטנציאליות של מפעילים על ידי הצעת אלגוריתם לזיהוי תנועה פתאומית להבטחת בטיחות תפעולית. מחקר זה מקדם את תחום האינטראקציה הפיזיקלית בין אדם לרובוט (pHRI) בסביבות קיצוניות על ידי מתן אינטגרציה מאומתת בשטח של בקרה משותפת לתחזוקת מתח גבוה, ומגשר על הפער בין מסגרות בקרה משותפות תיאורטיות^17,18 לבין יישומים תעשייתיים מעשיים.

ניסויים במעבדה מראים כי משקל בקרה משותף מתאים יכול להפחית משמעותית את זמן השלמת המשימה ואת מאמץ הבקרה הידני של המפעיל (פחות תת-תנועות) תוך שיפור יעילות המסלול. בפרט, תחת שליטה משותפת דומיננטית של רובוטים (α = 0.3), זמן ההשלמה ירד ב-31.4%, יעילות המסלול השתפרה ב-57.8%, ומספר תת-התנועות ירד ב-37.9% בהשוואה למעקב טלאופרציונלי. יתרה מזאת, מנגנון זיהוי תנועה פתאומית השיג קצב חיובי אמיתי של 100% עם זמן תגובה של 20 מילישניות. השיטה המוצעת חשובה מאוד למודרניזציה של תחזוקת רשת החשמל על ידי הפחתת עייפות אובייקטיבית הקשורה לפעולות מסוכנות. מעבר לרשתות חלוקת חשמל, למסגרת הבקרה המשותפת יש יישומים פוטנציאליים ברובוטיקה ייעודית אחרת הפועלת בסביבות לא מובנות ומסוכנות מאוד, כגון רובוטים המופעלים לחילוץ אש או לחקר גאולוגי, שבהם יש לשלב התאמה קוגניטיבית אנושית עם דיוק רובוטי.

בעוד שתוצאות אלו מראות היתכנות בתרחישים מבוקרים, מגבלות כוללות סוג משימה יחיד (tapping) וחוסר ניתוח של ההשפעות על חוויות מפעילים שונות. נדרש אימות נוסף בין משימות, מפעילים ותנאים סביבתיים מגוונים. העבודה העתידית תתמקד בהתאמת α אדפטיבי ובניסויי שטח מורחבים, שבהם α יעודכנו בהתאם לסיכון בעמדה הקרטזית הנוכחית, ובבניית שדה סיכון לחישוב סיכון.

למרות ההדגמות המוצלחות, למחקר זה יש מספר מגבלות. ראשית, האימות הניסיוני התמקד בעיקר בסוג משימה יחיד (tapping בקו חי). שנית, משקל הבקרה המשותף היה קבוע לפני כל משימה, ללא יכולת התאמה בזמן אמת לאי-ודאויות משתנות. לבסוף, המחקר העריך מספר מוגבל של מפעילים מיומנים, והשפעת רמות הניסיון השונות של המפעילים לא נותחה. כיוונים עתידיים יתמקדו בפיתוח מסגרת בקרה משותפת אדפטיבית שמתאימה דינמית את משקל הבוררות בהתבסס על הקשר משימה בזמן אמת ומצב מפעיל¹⁷. בנוסף, אנו מתכננים לבצע ניסויי שטח מורחבים שיכללו משימות תחזוקה מגוונות, ניסיון מפעילים שונים ותנאי מזג אוויר משתנים, כדי לאמת עוד יותר את עמידות המערכת.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה

שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
Hikvision DS-2DC2D20IW-DE3	Hikvision	https://www.hikvision.com/cn/products/pdplist/161056/	מצלמת ניטור pan-tilt-zoom (PTZ)
KUNWEI KWR75	KUNWEItech	https://www.kunweitech.com/products/866.html	חיישן כוח
LivoxAVIA	Livox(DJI)	https://www.livoxtech.com/cn/avia	ליזר LiDAR
Piper	AGILEX	https://www.agilex.ai/page/690abe7b5e78cfa260412c92?mi=1&rn=PIPER+%E6%A0%87%E5%87%86%E7%89%88	מניפולטור master/slave לאימות ניסויים בפלטפורמת מעבדה
Python	Python Software Foundation	https://www.python.org/	שפת תכנות
RealSenseD435	Intel	https://store.realsenseai.com/buy-intel-realsense-depth-camera-d435.html	מצלמת סטריאוסקופית
Touch	3D Systems	https://cn.3dsystems.com/haptics-devices/touch	מכשיר הפטי
Ubuntu 24.04	Canonical Ubuntu	https://ubuntu.cn/	מערכת הפעלה
UR10	Universal Robots	https://www.universal-robots.cn/	מניפולטור של הרובוט העובד בקו חיים