ДИСТАНЦІЙНА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ПІДСИСТЕМА КЕРУВАННЯ МАНІПУЛЯТОРОМ РОБОТА

Автор(и)

  • Ігор Бицкало Національний університет «Одеська політехніка», кафедра штучного інтелекту та аналізу даних, м. Одеса, Україна, Україна
  • Сергій Кондратьєв Національний університет «Одеська політехніка», кафедра проєктного навчання в інформаційних технологіях; Одеса, Україна, Україна
  • Виталий Костенко Національний університет «Одеська політехніка», професор кафедри інформаційних систем; Одеса, Україна, Україна https://orcid.org/0000-0002-8922-4232
  • Марина Ядрова Національний університет «Одеська політехніка», доцент кафедри інформаційних систем, Одеса, Україна, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20998/2413-4295.2024.04.03

Ключові слова:

роботизований комплекс, технічний зір, мікрокомп’ютер, дистанційне керування, функціональні можливості

Анотація

Розглянуте питання розширення функціональних можливостей інтелектуальної програмно-апаратної підсистеми захоплення об’єкта роботом-маніпулятором. Показано, що задача розширення функціональних можливостей підсистеми захоплення об’єкта вільної форми роботом-маніпулятором із технічним зором на основі  операцій побудови глибинної карти по отриманому стереозображенню є недостатньо проробленою та може бути вирішена  шляхом вбудовування в   роботизований комплекс підсистеми дистанційного керування роботом, що підключена до локальної мережі або Інтернету. Підсистема розроблена із використанням мікрокомп’ютера Raspberry Pi, плати Stereo Pi, плати для підключення восьми сервоприводів Adafruit PCA9865, камер Raspberry Pі. Наведено структуру та електричну схему підсистеми, опис програмного забезпечення та основний фрагмент коду програми веб-застосунку. На підставі аналізу результатів досліджень встановлено, що запропонована підсистема дистанційного керування забезпечує розширення функціональних можливостей інтелектуальної програмно-апаратної підсистеми захоплення об’єкта роботом-маніпулятором, оскільки додатково до функцій  автоматичного  захоплення предмета, за рахунок дистанційного коригування точності та технологічності захоплення об’єкту забезпечує функції високоточного позиціонування об’єктів один щодо одного та особливо зусилля на робочому маніпуляторі для виконання точних операцій з вибухонебезпечними об’єктами та в  точному машинобудуванні. Надійність захоплення об’єкту також підвищується внаслідок того, що підсистема дозволяє задіяти додатково колектив компетентних користувачів. Запропонована система підвищує ступінь автоматизації, забезпечує можливість модерування, колективного адміністрування, зворотного зв’язку з користувачами під час експлуатації робота.

Біографія автора

Виталий Костенко, Національний університет «Одеська політехніка», професор кафедри інформаційних систем; Одеса, Україна

Доктор технических наук, профессор 

Кафедра металлорежущих станков, метрологии и сертификации

Посилання

Joni Pajarinen, Ville Kyrki. Robotic manipulation of multiple objects as a POMDP. Artificial Intelligence, 2017, vol. 247, pp. 213–215, doi: 10.1016/j.artint.2015.04.001.

Vuk Todorović, Milan Blagojević, Nikola Nesic. Application of screw theory and its implementation in Python for controlling a Niryo One manipulator. 11th International Scientific Conference on Defensive Technologies – OTEX 2024, 2024, doi:10.5937/OTEH24062T.

Pu-Sheng Tsai,Ter-Feng Wu, Jen-Yang Chen, Fu-Hsing Lee. Drawing System with Dobot Magician Manipulator Based on Image Processing. Machines, 2021, 9(12), 302, doi: 10.3390/machines9120302.

Ismail Rokhim, Nur Jamiludin Ramadhan, Tazkia Rusdiana. Image Processing based UR5E Manipulator Robot Control in Pick and Place Application for Random Position and Orientation of Object. 3rd International Symposium on Material and Electrical Engineering Conference (ISMEE), 2021, doi:10.1109/ISMEE54273.2021.9774170.

Horiashchenko S., Horiashchenko K. Khmelnitsky National University Technical vision system with artificial intelligence for capturing cylindrical objects by robot International scientific. Computer systems and information technologies, 2020, 1, pp. 47-51, doi:10.54254/2755-2721/64/20241373.

Chang Che, Haotian Zheng, , Zengyi Huang, Wei Jiang, Bo Liu5 Intelligent robotic control system based on computer vision technology. Proceedings of the 6th International Conference on Computing and Data Science, 2024, doi: 10.54254/2755-2721/64/20241373.

Alessandro Del Sol. Microsoft Computer Vision APIs Distilled. Cremona, Italy, 2018. 90 p. doi: 10.1007/978-1-4842-3342-9.

Kondratiev S. B., Kostenko V. L., Yadrova M. V. Pidsystema dystantsiinoho keruvannia rozumnym robotom-manipuliatorom. [Remote control subsystem of a smart manipulator robot]. Materialy XVII mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii «Informatsiini tekhnolohii i avtomatyzatsiia – 2024» (31 zhovtnia - 1 lystopada 2024 r., Odesa) ONTU, 2024, pp. 633–636.

OpenCV – Open Computer Vision Library. Available at: https://opencv.org/ (accessed: 01.10.2024).

Stereo Camera Depth Estimation With OpenCV (Python/C++). Available at: https://learnopencv.com/depth–perception-using–stereo–camera–python–c/ (accessed: 02.10.2024).

Folkmar Bethmann, Thomas Luhmann. Semi-Global Matching in Object Space. The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2015, XL-3/W2, pp. 23-30, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-3-W2-23-2015.

JavaCV: Java Interface to OpenCV. Available at: https://gitee.com/lubz/javacv (accessed: 03.10.2024).

Introduction to SIFT (Scale Invariant Feature Transform). Available at: https://medium.com/data–breach/introduction–to–sift–scale–invariant–feature–transform–65d7f3a72d40 (accessed: 03.10.2024).

Kondratev S. B., Kostenko V. L., Yadrova M. V. Metod konturov dlia pozytsyonyrovanyia objektov v mobylnykh systemakh kompiuternoho zrenyia [Contour method for positioning objects in mobile computer vision systems]. Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: New solutions in modern technology. – Kharkiv: NTU “KhPI”, 2021, 2 (8), pp. 62–69, doi:10.20998/2413- 4295.2021.02.09.

Stelmakh D. E., Arsirii O. O., Yadrova M. V., Kondratyev S. B.. Development of the intelligent software and hardware subsystem for capturing an object by robot manipulator. Herald of Advanced Information Technology, 2020, vol. 3, 2, pp. 42–51, doi: 10.15276/hait 01.2020.2.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-12-29

Як цитувати

Бицкало , І. ., Кондратьєв , С., Костенко, В. ., & Ядрова , М. . (2024). ДИСТАНЦІЙНА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ПІДСИСТЕМА КЕРУВАННЯ МАНІПУЛЯТОРОМ РОБОТА. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях, (4(22), 20–28. https://doi.org/10.20998/2413-4295.2024.04.03

Номер

Розділ

Інформаційні технології та системи управління