Этот робот может выполнять сложные задания, такие как сбор и сортировка органических предметов, как овощи и фрукты, или идентификация
сорняков на поле и их устранение. «Традиционные роботы применяются, когда дело доходит до адаптации технологий для устранения неопределенных задач», — говорит Крис Робертс, руководитель промышленной робототехники в Cambridge Consultants. «Наша инновационная смесь существующих технологий и новых методов обработки сигналов привела к радикально новой конструкции системы, которая готова служить промышленности».

Важность технологии

Различные отрасли промышленности с использованием технологии роботов и традиционных машин, как правило, могут выполнять задачи в несколько раз эффективнее в контролируемой среде. Тем не менее, традиционные робототехнические системы в состоянии выполнить различные задачи неоднократно, или эффективно работать в меняющихся условиях.

Хорошим примером являются различные задачи, которые обрабатываются робототехническими системами в производственных линиях, таких как перевозка громоздких металлических компонентов весом сотни килограммов в разных местах с точностью в суб-миллиметровом масштабе. С системами робота и компьютерами, которые управляют ими, можно легко выполнять такие задачи, но они могут обрабатывать только идентичные компоненты и их позиции остаются неизменными.

Собирать и сортировать овощи и фрукты на складе является задачей, с которой традиционный робот должен справиться. Рабочие инструменты вокруг людей приспосабливаются к меняющейся окружающей среде и погрузочно-разгрузочные элементы, необходимые для роботы, успешно выполняют такие сложные задачи.

Принцип работы

Несколько задач должны осуществляется в определенном порядке для робота, чтобы иметь возможность собирать и сортировать фрукты. Они включают в себя идентификацию правильных элементов, вычисление порядка, чтобы взять плод, планирование захвата, подъем и позиционирование их.

«Наш мир промышленного зондирования и управления команд в сочетании с мощными алгоритмами обработки изображений с датчиков и аппаратным обеспечением позволяет иметь «мягкий» захват для роботов, чтобы выполнять такие деликатные работы», — сказал господин Робертс. «Система способна обрабатывать объекты, для которых нет подробного автоматизированного проектирования модели (CAD) — необходимый шаг к использованию робота с природными объектами, которые, хотя они разделяют некоторые характеристики и не являются идентичными».

«Наша демонстрация технологии показывает, как плоды уложены беспорядочно в миску — с помощью машинного зрения и продвинутого программного обеспечения для идентификации плодов. Система переводит эту информацию в реальные координаты и позиционирует «руку» робота, чтобы выбрать нужный плод, избегая других объектов. После этого робот надежно захватывает плад, не повреждая его. После определения, плоды могут также быть отсортированы по цвету, например, красные яблоки могут быть отделены от зеленых».

«Роботизированная система демонстрирует то, что возможно, когда вы объедините экспертов из разных областей, чтобы решить проблему. Мы объединили наш опыт программирования, электроники и машиностроения с нашим видением и навыками робототехники, чтобы продемонстрировать вид интеллектуальной системы, которая могла бы улучшить разнообразные промышленные и коммерческие процессы».