#роботы-манипуляторы

Российские ученые представили универсальный алгоритм для координации движений манипуляторов в медицинских роботизированных системах для исключения столкновений в ограниченном пространстве. Алгоритм анализирует рабочую зону, определяет ограничения, связанные с совместной работой внутри системы, адаптирует траекторию и оптимизирует движения для увеличения эффективности.

Роботы-манипуляторы — это промышленные установки, которые выполняют функции человеческой руки. Их активно используют на различных серийных производствах, в частности в металлообработке, автомобилестроении, фармацевтике и многих других. В зависимости от программы, манипуляторы способны выполнять широкий спектр задач, тем самым улучшая условия труда и снижая расходы предприятий. При этом со все большим внедрением подобных установок в промышленность возникает спрос на высококвалифицированные кадры с навыками робототехники. Ученые Пермского Политеха запатентовали инновационный учебный робот-манипулятор для обучения молодых специалистов основам программирования и управления промышленными роботизированными установками.

Линейные двигатели приводят в движение электрический транспорт, лифты высотных зданий, металлорежущее оборудование, транспортировочные конвейерные ленты, сваебойные молоты и даже бионические протезы. Их преимущество в том, что для перемещения по прямой линии не нужны дополнительные механизмы — шестерни, рейки или цепи. Но иногда при обработке деталей сложной формы, выполнении некоторых манипуляций в робототехнике, перекосах и неровностях движения необходимо перемещение по криволинейной траектории. Не каждая конструкция агрегата способна сделать это эффективно и без лишних колебаний. Ученые Пермского Политеха проанализировали три вида моделей линейного двигателя и выяснили, какой из них лучше всего справляется с поставленной задачей.

В современной робототехнике существует проблема сортировки объектов, хаотично расположенных в рабочей зоне манипулятора. Один предмет может полностью или частично закрывать другой, и тогда роботу будет сложно захватить нужный из них, не затронув другие или не повредив захватное устройство. В МТУСИ предложили алгоритм, основанный на нейронной сети и RGB-D сенсоре, позволяющий определить объект захвата с применением промышленного манипулятора.