Дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией на основе совместного управления между человеком и роботом

Краткое содержание

Разработан дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией, основанный на совместном управлении человек-робот. Лабораторные эксперименты показали, что совместное взвешивание повышает эффективность траектории, одновременно снижая время выполнения задачи и поддвижения. Алгоритм резкого обнаружения поведения телеоперации снизил резкие движения операторов и был успешно проверен в операциях нажатия на поле.

Аннотация

Традиционная работа по прямой линии на распределительных линиях электропередач основана на ручном труде, характеризующемся высоким риском, высокой трудоёмкостью и высокими затратами на обучение; Таким образом, разработка рабочих роботов для распределения с живой линией является важным способом заменить ручные операции. Однако рабочая среда крайне неструктурирована и динамична, с такими проблемами, как сложное уличное освещение и непредсказуемые условия ветра. Существующие роботы в основном используют либо мастер-рабское телеуправление, либо полностью автономные режимы, которые накладывают на операторов тяжёлые психологические нагрузки, крайне подвержены неправильной работе и обладают ограниченной адаптацией к окружающей среде.

Для решения этих проблем в исследовании представлен дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией на основе совместного управления человек-робот. Итоговая траектория манипулятора достигается линейно взвешенной комбинацией двух эталонных траекторий, которые отдельно предоставляются оператором-человеком и автоматическим модулем планирования робота. Такой подход снижает зависимость робота от оператора, снижает его ментальную нагрузку, повышает эффективность и предотвращает внезапные ошибки со стороны человека. Наконец, в статье представлена конструкция системы и подтверждена его эффективность через применение в реальных операциях по прямой линии.

Введение

Работа по живой линии — критически важный метод для инспекции, тестирования и обслуживания высоковольтного оборудования. Объём работы по прямой линии в Китае стремительно растёт. С точки зрения спроса отрасли, решение проблемы безопасности персонала при работе на прямой линии — это долгосрочная и трудоемкая задача. Инновации и совершенствование по-прежнему необходимы в методах, технологиях, оборудовании и концепциях.

Работа по прямой линии распределения — один из самых распространённых видов работы по живой линии, предназначенный для обслуживания распределения электроэнергии. Из-за сложной среды освещения, плотной компоновки оборудования и малых расстояний между фазой и фазой между землёй в распределительных линиях электропередач эти операции в основном опирались на традиционные ручные методы. Однако этот традиционный подход сталкивается с такими проблемами, как высокий риск, высокая трудоёмкость и высокие затраты на обучение^{. 1}. Поэтому разработка роботов с возможностью работы по прямой линии для замены ручного труда стала неизбежной тенденцией для будущей эксплуатации и обслуживания распределительной сети.

С 1980-х годов такие страны, как Япония и США, проводят исследования и испытания в этой области (как показано на рисунке 1). Самыми ранними системами были телеуправляемые роботы с управлением мастер-слейв. Например, японский рабочий робот второй фазы фазы^{2 установил} на платформу вспомогательный манипулятор с тремя степенями свободы (DOF), а также электрический манипулятор с двойной DOF. Оператор управлял им с помощью рабочего стержня на близкой дистанции.

Американская модель TOMCAT³ использовала гидравлический манипулятор, управляемый человеком-оператором в рабочем ведро. Аналогично, в Шаньдунской электросети⁴ в Китае использовались гидравлические манипуляторы, управляемые операторами, стоящими в рабочем ковше. Кроме того, чтобы увеличить допустимое расстояние между главным и ведомым концами, испанский ROBTET ^5,6 использовал волоконно-оптические кабели для удалённой связи, что позволяло операторам выполнять дистанционную работу с земли. Эти режимы дистанционной работы роботов можно резюмировать как режим отслеживания хозяин-слейв. Они страдают от недостатка автономного интеллекта, требуя от персонала для наблюдения за окружающей средой и управления роботом на близком расстоянии, и они несут значительную психологическую нагрузку, поэтому не могут заменить людей в высоковольтных, опасных условиях.

Для решения проблемы недостатка роботизированного интеллекта необходимы исследования интеллектуальных технологий, таких как компьютерное зрение, планирование траектории и удалённое взаимодействие человека и робота, чтобы повысить автономные возможности робота.

При работе с распределением по прямой линии задача прослушивания составляет примерно 20^%7 от общей нагрузки (распределительные провода показаны на рисунке 2). Поэтому крайне важно использовать датчики зрения для идентификации и определения провода и его отделенной области, то есть удалённой изоляции, чтобы направлять робота. В 2020 году компания State Grid^{Ruijia 8} разработала распределительный робот с живой линией, способный к удалённому взаимодействию, объединяя информацию LiDAR и бинокулярной камеры для распознавания и позиционирования целей. Кроме того, алгоритмы, объединяющие морфологические операции и преобразование Хафа для облегчения извлечения линии^{электропередачи 9,10}. Преобразование Хаффа используется для обнаружения линий электропередачи, за которым следуют алгоритмы стереовидения, преобразующие обнаруженные данные 2D-пикселей в 3D-пространственные^{координаты 11}. Государственный электроэнергетический исследовательский институт^{Хубэй 12} предложил фильтр, основанный на слиянии цвето-глубина карты. Этот метод фильтрует сложные фоны вокруг линий электропередач, затем извлекает чёткие контуры линии электропередачи, анализируя различия в значениях пикселей в окрестностях. Кроме того, Университет науки и технологий Китая¹³ предложил алгоритм распознавания линий электропередачи на основе глубокого обучения, обеспечивающий быструю идентификацию и локализацию нескольких линий электропередач.

Несмотря на стремительное развитие алгоритмов компьютерного зрения, работа на открытом воздухе остаётся сложной задачей. Сложные условия освещения и отражающие поверхности проводов часто приводят к потере информации о глубине, что приводит к низкой частоте распознавания и большим ошибкам позиционирования для методов, сильно опирающихся на данные^{глубины 13}. Одновременно, из-за различных неправильных деформаций в распределительных проводах, серия методов обнаружения по прямой линии больше не применима, как показано на рисунке 3. Кроме того, изменения направления ветра на возвышенных высотах вызывают вертикальное смещение линий, что приводит к ошибкам на уровне сантиметров в результатах существующих офлайн-алгоритмов.

В таких крайне опасных, неструктурированных и динамичных условиях, которые можно назвать специальными операциями, зрение робота и его динамические возможности принимать решения ограничены, что затрудняет автономное выполнение сложных задач.

Поэтому необходимо внедрить интеллектуальные возможности принятия решений с помощью человека и объединить их с высокоточным управлением движением робота. Ранние технологии телеоперации, упомянутые выше, предоставляли канал для человеческого вмешательства. Объединяя их с быстро развивающимися технологиями удалённого взаимодействия и телеоперации, возникло множество исследований по интеллектуальным дистанционно управляемым распределительным роботам с живой линией.

Университет науки и технологий Китая¹⁴ внедрил постепенное картографирование позиций между сторонами мастера и ведомого и применял метод искусственного потенциального поля (APF) для обхода препятствий роботов. Впоследствии была внедрена телеоперация на основе доступа в работающих роботах с живой линией для распределения. Основываясь на отслеживании хозяин-раб, этот подход позволяет роботу динамически корректировать позу в ответ на изменения контактных сил окружающей среды. Университет электронных наук и технологий^{Китая 15} внедрил виртуальные ограничительные силы на стороне мастера для повышения ощущения телеприсутствия оператора. Кроме того, Университет^{Манитобы 16} установил серию виртуальных светильников во время процесса телеоперации, чтобы укрепить захватывающий опыт тактильного восприятия оператора.

Тем не менее, упомянутые выше телеуправляемые роботы всё ещё сталкиваются с рядом проблем. Задача ведомой стороны — отслеживать траекторию движения мастера, делая её сильно зависящей от эталонной траектории, генерируемой человеком-оператором. Из-за таких требований, как короткое рабочее время и избегание препятствий, это создаёт значительную психологическую нагрузку на главного оператора, что негативно сказывается на долгосрочных и сложных операционных задачах. Оператор может совершать неправильные или неправильные действия, вызывая резкое движение по реальной траектории манипулятора. Это может привести к проблемам безопасности, таким как столкновения с окружающей средой или короткие замыкания между фазами.

Совместный контроль — это метод, который эффективно сочетает возможности принятия решений человека и^{робота 17,18}. Обычно требуется одновременное генерирование нужных траекторий или точек траектории, а затем вычисление новой общей траектории с помощью линейной взвешенной комбинации. Такой подход позволяет системе корректировать предпочтения общей траектории, изменяя веса принятия решений человека и робота.

Поэтому в данной статье рассматривается дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией на основе совместного управления между человеком и роботом. Основные вклады следующие: во-первых, для решения проблемы чрезмерной частоты ввода эталонной траектории оператором во время дистанционной эксплуатации изучается метод совместного управления между человеком и роботом. Присваивая управляющие веса оператору и роботу и выполняя линейную взвешенную комбинацию на их опорных траекториях, система снижает зависимость опорной траектории от человека-оператора, тем самым облегчая нагрузку оператора. Кроме того, влияние различных весов оператора проверяется с помощью полевых экспериментов по распределительным прослуховке. Во-вторых, чтобы устранить опасные поведения на главной траектории, метод резкого обнаружения поведения при работе разработан для обеспечения плавности и безопасности фактической траектории манипулятора. В-третьих, физические эксперименты проводятся в специальной операционной среде (работа по прямой линии) для проверки эффективности алгоритма совместного управления и системы телеэксплуатации.

Оставшаяся часть статьи сначала представляет метод совместного управления для дистанционно управляемого робота, затем представляет аппаратное обеспечение системы и установку, а затем подтверждает подход с помощью лабораторных экспериментов и развертывания на живой распределительной сети напряжением 10 кВ.

Протокол

Все эксперименты с участием операторов проводились в соответствии с требованиями безопасности. Эксперименты по телеоперации проводились тремя обученными операторами (все праворукие, с не менее чем часом обучения), которые являются членами исследовательской группы. Внешние человеческие участники не были привлечены, и это исследование не потребовало институционального этического обзора. Добровольцев информировали о экспериментальных процедурах, и в ходе исследования не собирались личные или конфиденциальные данные.

Рамочная структура совместного управления

В условиях работы с живой линией такие факторы, как нерегулярный изгиб линий электропередач, потеря информации о глубине из-за сложного внешнего освещения и случайное движение линий электропередач, создают крайне неструктурированную и динамичную среду. Эти факторы затрудняют роботу точное распознавание и местоположение линий электропередач в окружающей среде. Следовательно, полная зависимость от автономного робота приведёт к провалу задач.

Чтобы компенсировать ограниченную адаптивность полностью автономных роботов, операторы-люди вмешиваются в процесс принятия решений робота с помощью телеоперации, используя человеческий опыт для адаптации робота к окружающей среде. Кроме того, для решения проблемы чрезмерной частоты ввода эталонной траектории оператором во время дистанционной работы изучается метод совместного управления между человеком и роботом. Этот метод снижает зависимость от реальной траектории от человека-оператора, тем самым облегчая его ментальную нагрузку и достигая эффективного сочетания человеческих интеллектуальных возможностей принятия решений и высокоточного управления робота.

Структура дистанционно управляемого распределительного рабочего робота на основе совместного управления, предложенного в этой статье, показана на рисунке 4. Где x_h — точка траектории, выходящая устройством телеоперации, r_h — опорная точка траектории, предоставляемая человеком оператором (отображаемая в декартово пространство манипулятора), r_r — опорная точка траектории, автономно запланированная роботом, выполняющая вспомогательную роль. r — интегрированная опорная точка траектории, отправляемая ведомому манипулятору (которая в следующем тексте называется общей траекторией), f_o — исходные данные, собранные датчиком силы на конце манипулятора, f_e — сила контакта между набором инструментов на конце манипулятора и окружающей средой после компенсации гравитации, а x — текущая поза манипулятора.

Дистанционно управляемый распределительный рабочий робот по линии подразделён на две части: главную и ведомующую. Главная сторона расположена на земле, где оператор управляет перемещением телеоперационного устройства. Получая обратную связь от устройства, передаваемую в руку оператора, и информацию, возвращаемую системой зрения, оператор достигает погружения в работу. Сторона рабства — это робот, расположенный на возвышенной высоте. Получив позу x_h с главной стороны, робот выполняет пространственное отображение для получения r h и передаёт собранные визуальные и тактильные данные обратно на главную сторону.

Из-за неполного совпадения восприятия между роботом и оператором относительно контактных сил, целей и препятствий в реальной среде оператор должен поддерживать интенсивную концентрацию, чтобы минимизировать риски _rh. Чтобы уменьшить зависимость r от r h и облегчить умственную нагрузку на оператора во время длительных операций, роботу необходимо автономно планировать вспомогательную траекторию r_r, которая является примерно самым коротким и безопасным на основе информации о восприятии, содержащей реальные ошибки. Этот r r затем линейно взвешивается с r h для получения r, которое командуется манипулятору как поза цели.

Пространственное отображение движения

Для вычисления прироста траектории Δx_h , заданного оператором человека, использовался инкрементальный метод:

Δx_h = x_h - x^′_h (1)
где x^′_h — это поза в начальной точке телеоперации. Для роботов с живой линией, где пространства движения главной и ведомой сторон имеют значительные различия, инкрементальное отображение позволяет оператору произвольно выбрать удобную позу и задать её как стартовую позу телеоперации.

Прирост траектории, Δx_h, затем был отображён в декартово пространство робота со стороны подчинённого дела, чтобы наконец получить r_h. Математическое выражение этого отображения следующее:

Δr_h = Δx_h * k, r_h = x^′ + Δr_h       (2)
где k — параметр линейного отображения, а x' — поза манипулятора в начальной точке телеоперации.

Автономное планирование траектории
Процесс автономного планирования траектории использует линейную интерполяцию для расчёта самой короткой траектории r от текущей позы к целевой позе P. Процесс расчёта выглядит следующим образом:

(3)

где P — целевая точка, рассчитывается системой зрения, включающей бинокулярную камеру и стереолазерный LiDAR. Вычисление можно выполнить, выбирая точки мышью и преобразуя координаты с помощью матрицы калибровки рука-глаз. N — это количество точек интерполяции, а i — номер последовательности точки интерполяции. Следует отметить, что при сложных условиях освещения P, вычисленный системой зрения, содержит ошибки, которые мешают r выполнить задачу самостоятельно.

Метод совместного управления

Чтобы объединить адаптивность r h к окружающей среде и эффективность r r, необходимо спроектировать общий контроллер, интегрирующий две траектории. Общий контроллер использует арбитражные веса с фиксированными параметрами α, а процесс реализации выглядит следующим образом:

r = (1 - α) * r_r + α * r_h (4)

Метод обнаружения поведения резкой операции

В процессе удалённой телеоперации оператор может привести к ошибочным поведениям, что приводит к резким изменениям траектории и даже столкновению с окружающей средой. Для обеспечения безопасного и плавного движения манипулятора на стороне ведомого необходимо обнаруживать и обрабатывать такое чрезмерное телеэксплуатационное поведение на стороне мастера. Поток алгоритма общего управления, включая внезапное обнаружение поведения, показан на рисунке 5.

Строительство системы телеэксплуатации

Рабочая среда с живой линией характеризуется высокой неструктурированностью и динамикой. Следовательно, роботы не могут полагаться исключительно на свои автономные способности восприятия и принятия решений для выполнения задач; Их нужно усилить человеческий интеллект. Телеоперация представляет собой эффективную технику интеграции человеческого вмешательства в процесс планирования траектории робота. В такой системе главная сторона включает оператора, управляющего устройством телеуправления на земле, а подчинённая сторона на высоте состоит из нескольких подсистем.

В этом исследовании подробно описывается разработка телеоперационной роботизированной системы, специально разработанной для работы распределительной сети, с целью выполнения задач прослушивания по прямой линии.

Внедрение системы дистанционно управляемых роботов

Телеоперационная система включает подсистему восприятия, подсистему управления, подсистему манипулятора, подсистему инструментов, подсистему изоляционного носителя и мастер-устройства взаимодействия человека и робота. Подробное использование каждой подсистемы, используемой роботом в системе, показано в таблице 1, а аппаратная система — на рисунке 6.

Подсистема восприятия: подсистема отвечает за предоставление 2D-RGB-изображений и пространственной глубины, чтобы направлять движение робота и обеспечивать безопасность работы. Для достижения этого он оснащён лазером LiDAR для масштабного моделирования окружающей среды на больших расстояниях; бинокулярную камеру для высокоточного распознавания и локализации целей на близком расстоянии; камера мониторинга с панорамным наклоном и зумом (PTZ), обеспечивающая рабочее изображение и передавая данные оператору на протяжении всего процесса. Кроме того, встроен датчик силы для восприятия внешних сил и предоставления обратной связи с оператором, что помогает предотвратить отключения системы, вызванные чрезмерными контактными силами между роботом и окружающей средой.

Подсистема манипуляторов: Как основной исполнитель задач, эта подсистема состоит из двух манипуляторов, расположенных в однородной конфигурации с двумя рычагами.

Подсистема управления: Как основная подсистема работающего робота с живой линией, она выполняет функции вычислительного, управляющего и энергетического центра платформы, отвечая за передачу оперативных команд всем остальным подсистемам. Для обеспечения изоляции и безопасности с наземной стороны силовой модуль использует независимый блок питания на возвышенной платформе. Он оснащён питанием постоянного тока 48 В как для питания, так и для управления приводом, что снижает потери при инверсии и, следовательно, минимизирует объём и вес силовой системы.

Подсистема конечного эффектора: Специализированные инструменты (end-effector) устанавливаются на конце манипулятора для выполнения конкретных операций. Разработана серия специализированных инструментов со стандартными интерфейсами для различных задач. Для операций в распределительной сети к ним относятся инструменты для очистки и обжим (как показано на рисунке 7), где инструмент для стриппинга использует три лазерных генератора мощностью 80 Вт длиной волны 450 нм с размером фокусного пятна 130 × 180 мкм, модулируемые с помощью 5 В ШИМ. Среднее время работы при снятии участка диаметром 120 мм на распределительном кабеле диаметром 18–24 мм составляет примерно 2 минуты при полной номинальной мощности при температуре окружающей среды. Обжимной инструмент отвечает за надёжное крепление провода отводного провода к основному питательному проводу с помощью зажима, обеспечивая таким образом электрическую целостность.

Изолированная несущая подсистема: эта подсистема используется для транспортировки робота в приподнятое рабочее положение. Обычно она представляет собой гусеничную или колёсную изолированную воздушную платформу (также известную как ковш-тележка). Для обеспечения интегрированного управления всей роботизированной системой она оснащена цифровыми возможностями управления (как показано на рисунке 8).

Подсистема взаимодействия человека и робота на главной стороне: Во время работы оператор отдаёт команды роботизированной системе через портативный планшет, ПК, ручку телеуправления и другие вычислительные устройства. Эти устройства воспроизводят данные датчика, включая изображение и контактную силу, передаваемую роботом, что позволяет оператору отслеживать состояние робота в реальном времени, а также отображать движение руки оператора на конце манипулятора. Коммуникационные связи между подсистемами показаны на рисунке 9.

Устройства телеуправления

В этой системе главными и ведомыми устройствами для телеоперации являются тактильное устройство и манипулятор соответственно. Для каждого из них будут введены параметры Денавита-Хартенберга (DH).

Как показано на рисунках 10A, B, это координатные системы связей манипулятора. Для шести вращающихся суставов манипулятора (_{L 1},_{L 2},_{L 3},_{L 4},_{L 5},_{L 6}) устанавливается координатная система для каждого соединения согласно правилу правой руки и принципам конвенции Денавита-Хартенберга (DH).

На рисунке 10B x₁∼_{x 6}, y₁∼y6, z₁∼z₆ представляют оси x, y, z координатной системы каждого соединения соответственно. На основе этих установленных ссылочных кадров можно создать модель прямой кинематики манипулятора. Нотация DH использует четыре параметра: _{a i}, α_i, d_i и θ_i.

Эти параметры определяются следующим образом: _i: обозначает расстояние от перемещения оси z-оси i-го стержня вдоль оси x до оси z (i+1)-го стержня; α_i: относится к углу вращения оси z-го стержня по оси x к оси z (i+1)-го стержня; d_i: обозначает расстояние от перемещения оси x i-го стержня к его оси x вдоль оси z i-го стержня;  θ_i: относится к углу поворота оси x i стержня к оси x вокруг оси z i-го стержня.

Кинематическая модель устанавливается с помощью метода параметра DH, а параметры DH для манипулятора показаны в таблице 2 ниже.

Ручка телеоперации — это тактильный прибор, используемый в качестве главного манипулятора, суставы которого расположены в последовательной цепи. Системы совместных координат показаны на рисунке 10C; метод моделирования совпадает с методом слейв-манипулятора.

Проектирование экспериментов

Для количественной проверки предложенного алгоритма совместного управления перед развертыванием в полевых условиях мы проводим два лабораторных эксперимента на платформе телеуправления манипулятором с частотой 6 степени передачи с частотой 50 Гц, что было реализовано с помощью скрипта на Python на стандартном ПК. В каждом управляющем цикле скрипт считывает позу на стороне мастера, вычисляет общую траекторию и отправляет целевой декартовой позу манипулятору. Фиксированный интервал в 20 мс устанавливается между последовательными командами, что обеспечивает частоту обновления 50 Гц, что соответствует лабораторной платформе. Лабораторная платформа использует ту же архитектуру управления и общий алгоритм управления (Уравнение 4), что и рабочий робот с живой линией, описанный в конструкции системы телеоперации, отличаясь только кинематикой манипулятора и масштабом рабочего пространства. Используется имитированная задача постукивания: в присутствии препятствий (бутылки с водой и алюминиевой колонной) оператор управляет конечным эффектором манипулятора из начальной позиции A в цель B, имитируя операцию прослушки, показанную на рисунке 11. Для обеспечения точной повторяемости лабораторных экспериментов физические препятствия и целевой конечная точка были точно расположены в базовой системе координат управляющего манипулятора. В рабочем пространстве были установлены два основных препятствия: пластиковая бутылка с водой (размеры основания: 8 см × 8 см, высота: 25 см), расположенная с нижним центром по координатам (X = 55 см, Y = 5 см), и алюминиевый профиль (размеры основания: 2 см × 2 см, высота > 50 см), расположенный нижним центром по координатам (X = 35 см, Y = -30 см). Целевая конечная точка задачи телеоперации была установлена на координатах (X = 50 см, Y = -17 см, Z = 26 см). Впоследствии валидированный алгоритм внедряется на работающем роботе с живой линией для демонстрации в полевых условиях.

Экспериментальная процедура проводится через непрерывный, интегрированный рабочий процесс. Во-первых, во время инициализации системы включаются как подчинённый, так и главный манипуляторы, а управляющее программное обеспечение запускается для проверки стабильной двусторонней связи на частоте 50 Гц. Чтобы предотвратить внезапные прыжки управления в начале телеоперации, перед активной телеоперацией проводится фаза выравнивания мастер-слейв. В этой фазе оператор вручную направляет главный манипулятор до тех пор, пока его декартовая позиция в конечном эффекторе (определённая в базовом кадре мастера) не окажется в пределах 30 мм от текущей декартовой позиции рабочего манипулятора (определённой в базовой системе ведомого манипулятора). Эти декартовые позиции получаются непосредственно из встроенной обратной связи контроллера каждого манипулятора, в то время как управляющее программное обеспечение отслеживает их евклидово расстояние в реальном времени. После успешного выравнивания текущая позиция слейва записывается как начальная позиция, обозначается как позиция A. Далее спецификация цели выполняется путём ручного управления ведомым конечным эффектором к нужному точке для записи его декартовых координат, которые обозначаются как позиция цели B. Затем автономный планировщик генерирует линейную траекторию, простирающуюся от начальной позиции к позиции B. После этого оператор инициирует задачу совместного управления телеоперацией. Во время активного выполнения система работает с управляющим циклом 20 мс, непрерывно считывая главную позицию как вход, выполняя онлайн-проверку для обнаружения резких действий операторов, высчитывая общую траекторию управления как выход (как сформулировано в уравнении 4) и отправляя соответствующие команды ведомому манипулятору. В качестве меры безопасности, если фиксируется резкое движение, ведомый манипулятор немедленно замирает и удерживает своё последнее действительное положение в режиме удержания позиции; чтобы выйти из этого состояния и автоматически возобновить совместную телеоперацию управления, оператор должен вручную переместить главный манипулятор назад, пока евклидово расстояние между мастер-рабом не снизится ниже порога восстановления в 20 мм. В конце концов, испытание завершён и признан успешным, когда конечный эффектор рабочего уровня достигает и остаётся в пределах 5 мм от целевой позиции B.

Эксперимент 1: внезапное обнаружение поведения работы
Этот эксперимент подтверждает механизм обнаружения на лабораторной платформе. Во время телеоперации на 50 Гц контролируется перемещение главного конца эффектора по кадру. Когда скорость превышает D_th = 6 мм/кадр (мгновенная скорость 300 мм/с), система переходит в состояние ЗАМОРОЖЕННОСТИ: ведомый манипулятор прекращает отслеживание и сохраняет свою последнюю действительную конфигурацию. Подчинённый остаётся замороженным, пока оператор не вернёт мастера на расстояние менее чем 20 мм от замерзшей позиции.

Эксперимент 2: Сравнение производительности совместного управления

На лабораторной платформе сравниваются три веса арбитража α=0,3, α=0,8, α=1,0, как показано в Дополнительном видео 1, Дополнительном видео 2 и Дополнительном видео 3. Всего было проведено 45 экспериментальных испытаний, в которых три оператора выполнили по пять повторов при каждом из трёх арбитражных условий. Производительность системы оценивалась с использованием трёх ключевых показателей оценки. Во-первых, время завершения T: общая продолжительность от первого входа оператора до достижения рабочего конца B; Меньшее время означает более высокую операционную эффективность. Во-вторых, эффективность траектории η=_{L прямая}/_{L фактичная}, где_{L прямая} — евклидово расстояние от стартовой позиции A до целевой позиции B, а_{L фактически} — общая длина пути, пройденная ведомым конечным эффектором во время испытания, η=1 указывает на идеально эффективный, прямой путь; Более низкие значения указывают на более избыточное, объездное движение. В-третьих, подсчёт поддвижений N_{подчисления} обозначает количество отдельных сегментов движения, которое вычисляется путем подсчёта нулевых пересечений в сглаженном профиле скорости мастер-конечного эффектора; меньшее количество означает более непрерывную, уверенную работу с меньшей когнитивной нагрузкой на оператора. Наконец, статистическая значимость по трём арбитражным условиям оценивается с помощью H-теста Крускаля-Уоллиса, при этом для пост-хок сравнений применяются парные U-тесты Манна-Уитни.

Эксперимент 3: Полевая развёртка

После лабораторной валидации алгоритм общего управления (α=0.3) и резкое обнаружение поведения внедряются на рабочем роботе с живой линией, описанном в построении системы телеоперации.

Результаты

Резкое обнаружение поведения операции
Рисунок 12 показывает анализ временных рядов репрезентативного испытания на лабораторной платформе, включающий два намеренных внезапных движения.
Оба резких движения были обнаружены (TPR = 100%) на 1,81 с и 5,72 с соответственно, при этом ни одного ложноположительного (FPR = 0%) за 13,2 с нормальной работы не было. Время отклика на замерзание: 1 кадр (20 мс), измеряемое по таймингу контура управления.

Производительность совместного управления
Рисунок 13 показывает сравнение по 45 испытаниям (3 оператора × 5 повторов ×3 состояния) на лабораторной платформе, детали данных приведены в Таблице 3.
Результаты показывают, что соответствующий общий контрольный вес может значительно повысить эффективность дистанционной работы. При доминирующем роботизированном совместном контроле (α=0,3) время выполнения задачи сократилось на 31,4%, а количество подперемещений уменьшилось на 37,9% по сравнению с чистой дистанционной операцией (α=1,0), что снижало ментальную нагрузку оператора за счёт меньшего количества корректирующих действий и решений. Тем временем эффективность траектории улучшилась на 57,8%, что свидетельствует о том, что автономное планирование траектории робота эффективно устраняет избыточные пути и направляет оператора к более прямым и эффективным движениям. Эти тенденции были последовательны для всех трёх независимых операторов.

Полевая эксплуатация на работающем роботе с живой линией
Валидированный алгоритм совместного управления (α = 0,3) с резким обнаружением поведения был внедрён на работающем роботе по прямой линии, оснащённом промышленным манипулятором с 6-степенью передачи. Робот успешно выполнил операцию прямого подключения по линии на распределительной сети напряжением 10 кВ, продемонстрировав переносимость лабораторно проверенного алгоритма в реальную полевой систему. Рисунок 14A показывает, как робот выполняет операцию нажатия по прямой линии на возвышенной высоте, а на рисунке 14B оператор выполняет телеоперацию с наземной станции.

ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ:
Все исходные данные, подтверждающие результаты этого исследования, открыто доступны в https://github.com/huchenyu778797-lgtm/piper_shared_control/issues и Дополнительном файле 1.

Рисунок 1: Ранние телеробототехнические системы для обслуживания по прямой линии. (A) Робот фазы II, разработанный в Японии. (B) Система TOMCAT, разработанная в Соединённых Штатах. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 2: Типичные распределительные провода напряжением 10 кВ. Внешний слой — это изоляционная оболочка, а внутренний — металлический. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 3: Визуальные трудности на открытом воздухе. Изображение подчёркивает нерегулярное изгиб кабелей и потерю информации о глубине из-за сложного освещения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 4: Структура общей системы управления. Диаграмма иллюстрирует интеграцию человеческого оператора со стороны мастера и автономного планирования робота на стороне подчинённого для создания сплавленной траектории. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 5: Блок-схема алгоритма совместного управления. Процесс включает сбор данных, резкое обнаружение операций, слияние траекторий на основе совместного управления и выполнение команд с финальной движением. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 6: Дистанционно управляемая распределительная рабочая система с живой линией. (A) Обзор полной системы, развернутой в поле. (B) Детальное проектирование аппаратного обеспечения и компоновка компонентов системы робота. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 7: Ключевые этапы операции набора по живой линии. (A) Лазерная абляция внешнего слоя изоляции. (B) Снятие изоляционного слоя для открытия металлического сердечника. (C) Крепление провода отводного провода к основной линии электропередачи с помощью зажима. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 8: Подготовка к развертыванию в полевых условиях. Изолированный грузовик с ковшем используется для транспортировки ведомого манипулятора на возвышенное рабочее место рядом с линиями высокого напряжения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 9: Архитектура коммуникации. Схема показывает пути передачи данных между главной станцией управления и удалённым ведомым манипулятором, обеспечивая телеоперацию с низкой задержкой. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 10: Кинематическое моделирование манипуляторов. (A) Совместная система координат, установленная для ведомого манипулятора. (B) Детальный вид суставных рам рабочего манипулятора. (C) Система совместных координат главного манипулятора. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 11: Лабораторная экспериментальная установка. (A) Для тестирования используются главный манипулятор и ведомый манипулятор. (B) Имитированная среда задачи с нажатием с физическими препятствиями и целевой конечной точкой. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 12: Анализ по временным рядам внезапного обнаружения поведения на лабораторной телеоперационной платформе. (Верх) Мастер (синий) и подчинённый (красный) позиции в X, Y, Z. Красное затенение = замороженные интервалы. (В центре) Дистанция хозяин-слейв (оранжевый); зелёная пунктирная линия = порог возобновления 20 мм. (Внизу) Перемещение по кадру (фиолетовый); красная линия = D_th = 6 мм; красные точки = превышение кадров. Параметры: 50 Гц, D_th = 6 мм/кадр. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 13: Сравнение совместной производительности управления на лабораторной платформе дистанционного управления при трёх условиях. Бары = средние; полоски ошибок = ±1 SD. Красные поля = p-значения Крускаля-Уоллиса. Скобки = парные p-значения Манна-Уитни U. 45 испытаний (3 оператора × 5 повторений × 3 условия). (A) Время завершения. (B) Эффективность траектории. (C) Поддвижения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 14: Поле применения общей системы управления. (A) Ведомый манипулятор работает на живой распределительной линии. (B) Успешное вставление открытой металлической части в зажим с использованием предложенного метода совместного управления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Подсистемы	Основной компонент	Основная функция	Характеристики
Подсистема манипуляторов	Одиночный/двойственный манипулятор(ы)	Достигает многостепенного движения	Высокая грузоподъемность, лёгкий, большое рабочее пространство
	Система драйвера манипулятора	Приводит в движение суставные двигатели с помощью постоянного тока для достижения движения манипулятора	Постоянный ток, высокая эффективность привода
Подсистема управления	Промышленный компьютер	Вычисления данных, коммуникация между модулями	Высокая надёжность, мощная вычислительная мощность, большая ёмкость хранения
	Модуль связи	Реализует удалённое управление и мониторинг	Стабильность, надёжность, соответствует требованиям электромагнитной совместимости (EMC)
	Модуль питания	Обеспечивает питание всей платформы робота	Обеспечивает стабильную работу системы в течение 6+ часов
Подсистема восприятия	Модуль бинокулярного зрения	Маломасштабное, высокоточное получение точечных облаков	Точность позиционирования > 1%, дальность работы > 2 м
	Модуль LiDAR	Крупномасштабное сканирование точечных облаков	Дальность работы > 10 м, угол реконструкции > 25°, плотность точечных облаков > 300 тысяч точек
	Модуль датчика силы	Получает информацию о силах по шести осям	Частота силовой обратной связи > 10 Гц, точность обратной связи выше, чем при 1N
Подсистема инструментов	Модуль очистки сухого льда	Реализует функцию очистки сухого льда	Лёгкий, соответствует требованиям по очистке изоляторов, требуется защита от ЭМС
	Модуль обнаружения нулевого значения	Реализует обнаружение нулевого значения при высоковольтных импульсах	Выходное импульсное напряжение 0-60 кВ соответствует требованиям защиты от ЭМС
	Модуль для крепления/откручивания болтов	Реализует функцию болтов/откручивания болтов	Лёгкий, соответствует требованиям крутящего момента, требуется защита от ЭМС
	Модуль лазерного отслоения	Реализует отслаивание внешней изоляционной панели распределительных проводов	Не контакт, металлическая часть провода не повреждается и эффективно очищает полупроводящий экранный слой
	Другие сериализированные функциональные модули	Склеивание/перерезание проводов, установка отпугивателей птиц, установка индикаторов неисправности, обрезка деревьев, ремонт изоляции, установка защиты от перенапряжения, патрульные задачи	Модульный, лёгкий, соответствует защите от ЭМС и соответствующим функциональным требованиям
Подсистема ковшевых грузовиков	Изолированное устройство подъёма и крепления	Обеспечивает изолированную поддержку рабочей платформы с эквипотенциалом и позволяет осуществлять удалённое цифровое управление	Высокие уровни ЭМС, конец которого способен выдерживать нагрузки до 250 кг и более, сильное сопротивление электромагнитным помехам и возможность дистанционного управления при дуговых помех при напряжении 220 кВ
	Интеллектуальный носитель	Обеспечивает наземную мобильность робота	Небольшой и лёгкий, подходящий для узких работ с живой линией и сложной местности
Основная подсистема	Удалённая платформа взаимодействия оператор-робот	Обеспечивает удалённое телеуправление на платформу робота. Достигает выносливости, веса и других удобств использования	Маленький и лёгкий, подходящий для работы с живой линией

Таблица 1: Технические характеристики подсистемы. Детальные функции различных подсистем, составляющих работающего робота с живой линией.

UR10
Сустав	Тета [RAD]	a[m]	d[m]	Альфа [RAD]
Сустав 1	0	0	0.1273	π/2
Сустав 2	0	-0.612	0	0
Сустав 3	0	-0.5723	0	0
Сустав 4	0	0	0.163941	π/2
Сустав 5	0	0	0.1157	-π/2
Сустав 6	0	0	0.0922	0

Таблица 2: параметры DH для манипулятора. Кинематические параметры, используемые для моделирования системы совместных координат управляющего манипулятором.

Метрика	α=0.3	α=0.8	α=1.0	p Значение
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

Таблица 3: Данные о данных.Количественное сравнение эффективности совместного контроля по трём арбитражным весам (α = 0,3, 0,8, 1,0). Данные из 45 испытаний (3 оператора × 5 повторений × 3 состояния). Метрики: время выполнения задачи T (s), η эффективности траектории и количество подперемещений N_{подписки}. Значения отражаются как средние ± стандартном отклонении.

Дополнительное видео 1: Телеоперация совместного управления с α = 0,3. В этом видео демонстрируется лабораторная экспериментальная процедура имитации задачи tapping в условиях совместного управления, доминирующего роботом. Он демонстрирует высокую эффективность траектории и снижение подперемещений операторов, достигаемых, когда робот берет на себя большую часть планирования пути. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительное видео 2: Телеоперация с совместным управлением с α = 0,8 . В этом видео демонстрируется лабораторная экспериментальная процедура в условиях совместного контроля с доминированием человека. Поскольку человеческий вклад значительно превышает роботизированное автономное планирование, визуально работа напоминает чистую телеоперацию, что коррелирует с отсутствием значительного количественного улучшения эффективности и времени завершения по сравнению с базовым уровнем. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительное видео 3: Базовый уровень телеоперации с отслеживанием мастер-слейв α = 1.0 . В этом видео демонстрируется базовая экспериментальная процедура с использованием традиционной телеоперации отслеживания без автономной помощи. Это подчёркивает сравнительно увеличенное время выполнения задачи и ручные подперемещения, необходимые оператору, а также снижает эффективность траектории. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

В данном исследовании предлагается дистанционно управляемая система работающих роботов с живой линией на основе совместного управления между человеком и роботом. В отличие от полностью автономных систем, которые испытывают трудности с динамическим наружным освещением и неструктурированным^{фоном 12}, и традиционной телеоперацией с мастер-рабом, которая накладывает на операторов высокие когнитивные и физические^{нагрузки 14, 15, 16} наш подход сочетает человеческие намерения с роботизированным автономным планированием. Кроме того, в данном исследовании рассматриваются возможные ошибки операторов, предлагая алгоритм обнаружения резкого движения для обеспечения эксплуатационной безопасности. Это исследование продвигает область физического взаимодействия человека и робота (pHRI) в экстремальных условиях, обеспечивая валидированную на практике интеграцию совместного управления для обслуживания высокого напряжения, преодолевая разрыв между теоретическими рамками совместного управления^17,18 и практическими промышленными применениями.

Лабораторные эксперименты показывают, что соответствующий общий контрольный вес может значительно сократить время выполнения задачи оператором и ручные усилия управления (меньше поддвижений), одновременно повышая эффективность траектории. В частности, при доминирующем роботизированном совместном управлении (α = 0,3) время завершения сократилось на 31,4%, эффективность траектории улучшилась на 57,8%, а количество подперемещений сократилось на 37,9% по сравнению с дистанционным отслеживанием. Кроме того, механизм обнаружения резкого движения достиг 100% истинного положительного результата при времени отклика 20 мс. Предлагаемый метод имеет большое значение для модернизации обслуживания электросети, объективно снижая усталость, связанную с опасными операциями. Помимо сетей распределения электроэнергии, эта система общего управления имеет потенциал применения в других специализированных робототехниках, работающих в крайне неструктурированных и опасных средах, таких как роботы, используемые для пожарно-спасательных или геологических исследований, где человеческая когнитивная адаптивность должна сочетаться с роботизированной точностью.

Хотя эти результаты демонстрируют осуществимость в контролируемых сценариях, к ограничениям относятся один тип задачи (tapping) и отсутствие анализа влияния на разные опыты операторов. Требуется дальнейшая проверка различных задач, операторов и условий окружающей среды. Будущие работы будут сосредоточены на адаптивной корректировке α и расширенных полевых испытаниях, в которых α будет обновляться на основе риска на текущей декартовой позиции, а также на формировании поля риска для расчёта риска.

Несмотря на успешные демонстрации, у этого исследования есть несколько ограничений. Во-первых, экспериментальная валидация была в первую очередь сосредоточена на одном типе задачи (нажатие по прямой линии). Во-вторых, общий контрольный вес фиксировался перед каждой задачей, не обеспечивая адаптацию в реальном времени к изменяющимся неопределённостям. Наконец, в исследовании оценивалось ограниченное количество обученных операторов, и влияние разного уровня опыта операторов не анализировалось. Будущие направления будут сосредоточены на разработке адаптивной рамки совместного управления, которая динамически корректирует вес арбитража на основе контекста задачи в реальном времени и состояния^{оператора 17}. Кроме того, мы планируем провести расширенные полевые испытания, включающие различные задачи по техническому обслуживанию, опыт разных операторов и различные погодные условия, чтобы дополнительно подтвердить надёжность системы.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Hikvision DS-2DC2D20IW-DE3	Hikvision	https://www.hikvision.com/cn/products/pdplist/161056/	панельно-поворотная камера видеонаблюдения с зумирующим объективом (PTZ)
KUNWEI KWR75	KUNWEItech	https://www.kunweitech.com/products/866.html	датчик силы
LivoxAVIA	Livox(DJI)	https://www.livoxtech.com/cn/avia	лазерный LiDAR
Piper	AGILEX	https://www.agilex.ai/page/690abe7b5e78cfa260412c92?mi=1&rn=PIPER+%E6%A0%87%E5%87%86%E7%89%88	мастер/раб манипулятор для лабораторной платформы валидации экспериментов
Python	Python Software Foundation	https://www.python.org/	язык программирования
RealSenseD435	Intel	https://store.realsenseai.com/buy-intel-realsense-depth-camera-d435.html	бинокулярная камера
Touch	3D Systems	https://cn.3dsystems.com/haptics-devices/touch	гейптическое устройство
Ubuntu 24.04	Canonical Ubuntu	https://ubuntu.cn/	операционная система
UR10	Universal Robots	https://www.universal-robots.cn/	манипулятор робота для работы на напряжении