Travailler en toute sécurité ne concerne pas seulement les processus, mais le contexte – comprendre l’environnement de travail et les circonstances, et être able de prédire ce que les autres feront ensuite. Un nouveau système habilite les robots avec ce niveau de conscience du contexte, afin qu’ils puissent travailler côte à côte avec les humains sur les chaînes de montage in addition efficacement et sans interruptions inutiles.



Au lieu de ne pouvoir juger que de la length entre lui-même et ses collègues humains, le système de collaboration homme-robotic peut identifier chaque travailleur avec lequel il travaille, ainsi que le modèle de squelette de la personne, qui est un résumé du quantity corporel, dit Hongyi Liu., chercheur au KTH Royal Institute of Engineering. En utilisant ces informations, le système de robotic smart au contexte peut reconnaître la pose du travailleur et même prédire la pose suivante. Ces capacités fournissent au robot un contexte dont il doit être conscient lorsqu’il interagit.

Liu dit que le système fonctionne avec une intelligence artificielle qui nécessite moins de puissance de calcul et des ensembles de données furthermore petits que les méthodes d’apprentissage automatique traditionnelles. Il repose plutôt sur une forme d’apprentissage automatique appelée apprentissage par transfert – qui réutilise les connaissances développées par la formation avant d’être adaptées dans un modèle opérationnel.



La recherche a été publiée dans le récent numéro de Robotics and Computer-Built-in Manufacturing, et a été co-écrite par le professeur KTH Lihui Wang.

Liu dit que la technologie est en avance sur les exigences actuelles de l’Organisation internationale de normalisation (ISO) pour la sécurité des robots collaboratifs, de sorte que la mise en œuvre de la technologie nécessiterait une motion revendicative. Mais la conscience du contexte offre une meilleure efficacité que les interactions unidimensionnelles que les travailleurs expérimentent maintenant avec les robots, dit-il.

« En vertu de la norme ISO et des spécifications techniques, lorsqu’un humain s’approche d’un robot, il ralentit, et s’il s’en rapproche suffisamment, il s’arrêtera. Si la personne s’éloigne, cela reprend. C’est un niveau assez bas de conscience du contexte », at-il dit.

« Cela compromet l’efficacité. La manufacturing est ralentie et les humains ne peuvent pas travailler en étroite collaboration avec les robots. »

Liu examine le système de robotic smart au contexte à une voiture autonome qui reconnaît depuis combien de temps un feu rouge est resté rouge et prévoit de se déplacer à nouveau. Au lieu de freiner ou de rétrograder, il begin à ajuster sa vitesse en se dirigeant vers l’intersection, évitant ainsi l’usure des freins et de la transmission.

Des expériences avec le système ont montré qu’avec le contexte, un robot peut fonctionner de manière furthermore sûre et plus efficace sans ralentir la production.

Dans un test effectué avec le système, le chemin d’un bras de robotic a été bloqué de manière inattendue par la most important de quelqu’un. Mais plutôt que de s’arrêter, le robotic s’est ajusté – il a prédit la trajectoire long run de la most important et le bras s’est déplacé autour de la principal.

« Il s’agit de la sécurité non seulement du place de vue strategy pour éviter les collisions, mais aussi de pouvoir reconnaître le contexte de la chaîne de montage », dit-il. « Cela donne une couche supplémentaire de sécurité. »

La recherche était une extension du projet d’assemblage collaboratif Symbiotic Human Robotic, qui s’est achevé en 2019.