Владимир Бусленко - Наш коллега - робот
Тактильные, оптические, ультразвуковые, струйные- это лишь малая толика используемых датчиков робота. Так же, как схваты, чувства робота ориентированы на тип производимой работы. Кое-где достаточно осязания, в другом процессе не обойтись без примитивного зрения, в третьем - нужны "нежные струи" воздушных датчиков. Иногда необходим и инфракрасный локатор, весьма перспективно и лазерное "зрение". Если писать обо всем подробно, то каждое из перспективных направлений очувствления заслужило бы по отдельной книжке. Нам же не терпится посмотреть на очувствленного робота.
В особом конструкторском бюро технической кибернетики Ленинградского политехнического института имени М. И. Калинина проводят экспериментальную проверку возможностей промышленных роботов, оснащенных целой гаммой чувствительных датчиков.
Захват одного из роботов представляет собой лапу с двумя пальцами, на внешней поверхности которых расположено целое поле тактильных датчиков, представляющих собой подпружиненные металлические пластины. Набор датчиков выполнен в виде "рыбьей чешуи", что позволяет покрыть всю поверхность пальца, практически без нечувствительных зон. На каждом пальце размещено по 12 таких датчиков, так что прикосновение к любому участку поверхности пальца приводит к замыканию соответствующего контакта, связанного с подвижной пластиной датчика, и информация о месте прикосновения передается в систему управления роботом.
Кроме контактных тактильных датчиков осязания, на пальцах захвата размещены двенадцать светолокационных датчиков, которые сигнализируют о приближении захвата к предмету на расстоянии двух-трех сантиметров. Они расположены на концах пальцев, на боковой и торцевой поверхностях.
Так как работа светолокационного датчика основана на обнаружении светового потока, отраженного от предмета, то для исключения влияния внешнего освещения на работу датчика используется специальным образом модулированный по интенсивности световой поток.
В процессе работы робота возникает необходимость получать сведения не только о приближении или прикосновении к предмету, но и о наличии предмета внутри захвата между пальцами. Для этого на внутренней поверхности пальцев размещены еще четыре фотодатчика, работающих не на отраженном свете, а на прямом просвечивании межпальцевого пространства. Они позволяют контролировать наличие предмета между губками, а также ориентировочно судить о положении предмета по количеству перекрываемых лучей. Столь мощное очувствление дает роботу второго поколения невиданные доселе возможности поиска предметов, нежного обращения с деталями, сборки разнообразных и непростых конструкций. Для примера перечислим операции, выполняемые двуруким роботом второго поколения с тактильным очувствлением, который был разработан с целью исследования методов координированного управления двумя руками при их совместной работе. Робот выполняет следующие операции:
- перемещение предметов, которые нельзя взять одной рукой, обеими руками с переворотом в процессе перемещения;
- перенос трех деталей прямоугольной формы, при этом средняя удерживается благодаря силе сжатия со стороны боковых;
- сверление ручным коловоротом; одна рука нажимает коловорот, а вторая вращает его;
- вычерчивание линий по лекалу, удерживаемому другой рукой;
- свинчивание болта и гайки; одна рука держит гайку, а другая головку болта и вращает ее, перехватывая;
- сборка узла из двух деталей, соединяемых болтом и гайкой, и др.
Все эти процессы обеспечиваются тонкой координацией действий обеих рук робота по сигналам тактильных датчиков. При этом в процессе выполнения одна рука выполняет роль ведущей, а вторая отслеживает ее положение.
Этот метод управления, названный авторами методом вертуального эталона, как раз и исследовался на разработанном роботе.
КАК МЫ ВИДИМ ТО, ЧТО МЫ ВИДИМ
Органом зрения мы издавна привыкли считать глаз.
Однако, чтобы установить истину, нам придется отказаться от этого заблуждения. Человек видит отнюдь не глазами. А чем же, спросит недоуменный читатель, датчиками, что ли? Нет, человек видит мозгом! Действительно, глаз участвует в процессе видения, однако распознавание зрительных картин настолько тонкий и интеллектуальный процесс, что сказать "мы видим глазами" так же наивно, как "мы говорим языком".
Посмотрите вокруг. Мы видим разноцветные пятна на пестром фоне, и только мозг сообщает нам, что это деревья, дома и осенняя листва на мостовой.
Чтобы научиться видеть, человек затрачивает несколько лет жизни. Рассмотреть фотографию не так-то просто, нужно научиться воспринимать цветное объемное изображение в виде плоскостного предмета, заполненного серо-белыми пятнышками. Индейцу одного из американских племен показали фотографию животного, которое он встречал каждый день, - лошади. Он увидел в изображении нечто таинственное и бесконечно далекое от данного животного.
"Из всех органов чувств, связывающих наше сознание с внешним миром, зрение является важнейшим, ибо оно дает 80-90 процентов информации об окружающей нас действительности, - говорит заведующая кафедрой глазных болезней Новосибирского медицинского института, доцент Н. Орлова. - Где бы мы ни были - у себя дома, на улице, на рабочем месте, на отдыхе, - весь период бодрствования человек совершает колоссальную зрительную работу. Он рассматривает форму и детали предмета - это центральное зрение; ориентируется в пространстве - это периферическое зрение; воспринимает различную освещенность - светоощущение; распознает спектральный состав света, что создает впечатление многоцветности мира; фокусирует рассматриваемый объект; определяет расстояние до предметов и между ними, что дает впечатление глубины, стереоскопичности. И все это одномоментно и связно - воистину неоценимая деятельность. Глаза приспособлены к видению даже при ничтожно слабом свете - ночью. Кроме того, глаз, как и сердце, успевает отдохнуть в процессе работы, во время коротких миганий".
Как научить робота "видеть"? У нас нет нужды приделывать ему "голову с глазами". Глаз мы можем поместить, например, на потолке, а затем сообщать роботу название и форму детали, и он будет собирать их.
В другом варианте мы могли бы поместить глаз робота ему на "ладонь".
Допустим, что при сварке различных конструкций робог должен помещать их металлические части в разные положения. Если его "глаз" расположен на "ладони", автомат сам сможет "видеть", где именно и как должна происходить сварка. Есть проект робота - упаковщика шоколада. Сейчас на обычной шоколадной фабрике работницы сидят за столом, а перед ними движется поток пустых коробок. Шоколадки подаются конвейерной линией. Работницы укладывают их в коробки по две штуки в секунду. Планируется установить у линии два небольших манипулятора и телекамеру. Камера будет сообщать манипуляторам, что делать их "пальцам" для укладки шоколадок. В данном случае у манипуляторов есть некое зачаточное "зрение". Но это крайне упрощенный случай - темные шоколадки на светлом фоне. Если сказать такому роботу: "Прошу тебя пойти и собрать букет белых лилий", для него невозможно было бы выполнить столь сложный приказ.
До настоящего времени оснащение зрением какоголибо устройства из металла требовало талантов поистине нечеловеческих. Однако усовершенствование технологии компьютеров радикальным образом изменило ситуацию. Разработка видеосистем для роботов началась с создания телекамер. Изображение объекта превращается в тысячи точек, из которых состоит телевизионное изображение. Эти черные и белые точки вводятся в ЭВМ, управляющую роботом, в виде цифровой информации в двоичном коде (0,1). Черную точку отображает единица, белую - ноль. Изображение предмета преобразуется в электронной памяти компьютера в серию нолей и единиц. Теперь робот может "увидеть" предмет, то есть сравнить его цифровую кодограмму с набором цифр, хранящихся в памяти, и "узнать" его, то есть определить, к классу каких объектов он относится.
Там, где нули переходят в единицы, компьютер отмечает силуэт объекта и его ориентацию. После этого он немедленно вычисляет многие из его характеристик, например площадь, периметр, диаметр и т. д., и сравнивает их с характеристиками объекта, хранящимися в его памяти. Когда ЭВМ отыщет в своей памяти подобный набор цифр, робот узнает, что же он видит перед собой.
Сказав на электронном языке "агаЬ, он даст команду своим "пальцам" сделать с предметом то, что нужно, например схватить за край, поднять и перевернуть.
Поскольку робот не может различать многочисленные оттенки серого цвета, необходимо высококонтрастное освещение, а как его осуществить для изделий, движущихся на сборочном конвейере?
Сейчас разрабатываются более совершенные системы, которые будут различать много оттенков яркости.
