hirdetés
hirdetés

Amit a kollaboratív robotról tudni kell

A tanuló gép

A kollaboratív robotokat négy alapvető kategóriába osztjuk annak alapján, hogy milyen jellegű változást okoz a robot tevékenységében az emberi jelenlét. A fejlődést természetesen ennek a hatásnak az egyre komplexebb mivoltában érhetjük tetten.

hirdetés

Az első kategória olyan munkafolyamatoknál hasznos, ahol alapvetően a robot végzi a fő tevékenységet, azonban időről időre szükség van emberi beavatkozásra. Ekkor nem történik más, mint az, hogy a robot egyszerűen abbahagyja a munkát, amikor érzékeli, hogy egy ember belépett az előre meghatározott biztonsági zónába. Az ilyen rendszerek működését az ISO 10218-2: 2011 szabvány specifikálja. Ezen rendszerek lényegi pontja maga az érzékelő, amely minden esetben képes kell hogy legyen felismerni, ha ember lép a biztonsági zónába. Gyakorlatilag a kollaboratív jelleg ezen a szinten még maga az érzékelő.

A kollaborációt viszi tovább az a jellegű robot, amely egy előre meghatározott szintre lassítja az általa végzett munkafolyamatot, ha az ember belép a területre, vagy egyéb előre beprogramozott módon reagál a jelenlétre. Az ilyen robotok azokban az esetekben hasznosak, amikor nem kivétel, hanem rendszerjellegű az emberi beavatkozás, vagy ellenőrzési szerepet tölt be a robot munkafolyamatában.

A gép-ember interakció új szintje felé mutató megoldás a robotok példamutatáson keresztül történő „betanítása”
A gép-ember interakció új szintje felé mutató megoldás a robotok példamutatáson keresztül történő „betanítása”

A következő szinten az együttműködés már többet jelent a bizonyos esetekben való teljes leállásnál. Az ilyen szinten kollaboratív robot egy olyan kiegészítővel rendelkezik, melynek segítségével érzékeli az emberi kéz általi vezetést, lehetővé téve így bizonyos mozdulatok „betanítását”, illetve a robotkar rávezetését egy-egy zónára, melyen belül az végrehajtja a feladatát. Az ilyen robotok jellemzően hagyományos ipari robotkarok egy speciális érzékelővel kiegészítve.

Az ezt követő szint az, amelyet valójában kollaboratív robotnak tekinthetünk. Ez a fajta robot alapvetően állandó együttműködésre készült az emberi munkaerővel, képes érzékelni az emberi érintést, meg lehet kézzel állítani, illetve alapvetően úgy kerül minden tekintetben kialakításra, hogy ne okozzon sérülést az emberben, és ne igényeljen különösen nagy infrastrukturális beruházást az üzembe helyezése.

Alapvetően tehát sokféle rendszer képes valamilyen jellegű emberi interakcióra, a kollaboratív robot azonban egy másfajta megoldást kínál. Jellemzően nem az élőmunka kiváltására, hanem az ahhoz való asszisztálásra használják, könnyebben programozható vagy tanítható, mint a hagyományos ipari robotok, jellemzően könnyebbek és könnyebben mozgathatóak, ebből fakadóan pedig sokszor anyagilag kevésbé megterhelő a beszerzésük és a fenntartásuk. Bizonyos eseteket leszámítva – mint például, amikor a robot különösen nehéz vagy éppen veszélyes anyagok mozgatásán dolgozik –egyáltalán nem szükséges hozzájuk a többi robotnál ismert biztonsági tér.

Betanítás

A fentiekből kitűnik: a kollaboratív robotok egyik sajátossága, hogy a hagyományos rendszerekkel ellentétben lényegesen közérthetőbb az irányításuk, lehetővé téve, hogy a nem feltétlenül szakemberekből álló munkaerő változó feladatokat adhasson nekik.

Ennek a folyamatnak az egyik, talán kevésbé látványos, de igen fontos eleme a robotokhoz tartozó kezelőfelület intuitív jellegének növelése. A személyi számítógép használata is akkor lett igazán elterjedt egy szűk szakmai közegen kívül, mikor a parancsok bevitelére épülő felhasználói felületet felváltotta a közérthető, ikonokra való kattintásra épülő ember-gép kommunikáció. Ehhez hasonló folyamat megy végbe a kollaboratív robotok esetében is, hiszen a gyártók egyre nagyobb figyelmet fordítanak a felhasználói felületek közérthetőségére.

A másik, lényegesen látványosabb, és a gép-ember interakció új szintje felé mutató megoldás a robotok példamutatáson keresztül történő „betanítása”. A jelenleg megvásárolható megoldások jellemzően arra képesek, hogy az emberi kéz irányítása mellett sajátítsanak el egy munkafolyamatot, majd azt a továbbiakban önállóan ismételjék.

Demonstráción alapuló tanulás

Látható, hogy a betanításos megoldás az, ami valóban új fejezetet nyithat az ember-gép interakcióban. Az imitáción keresztül történő tanulás ugyanis hosszú távon több kell hogy legyen, mint egyszerű utánzás. Lényege, hogy a robotok megértsék a munkafolyamat célját, illetve a részfolyamatok egészében betöltött szerepét. Ehhez a kulcs az általánosítás. A robotnak képesnek kell lenni olyan mértékben általánosítani a prezentált munkafolyamatot, hogy azt képes legyen különböző környezetben is elvégezni.

Példának okáért, ha a robot feladata átönteni egy tartályban lévő folyadékot egy másik tartályba, azt a robotnak nem úgy kell értelmeznie, hogy egy bizonyos pozícióban lévő tárgyat egy másik pozícióba kell mozgatnia, miközben azt elforgatja. A robotnak meg kell értenie a cselekvés célját, értenie kell, hogy a feladat a folyadék átjuttatása, és bizonyos szempontokat dinamikusan kell kezelnie. Ha ez sikerül, a robot akkor is képes lesz elvégezni a feladatot, ha a tartályok elhelyezkedése vagy formája eltér a demonstrációban látottaktól. Lényegében a robotnak képesnek kell lennie kiszűrni a betanított mozdulatok lényegi elemeit, és azokat ismételnie kell.

Ember-gép együttműködés a gyártásban
Ember-gép együttműködés a gyártásban

Az imitáción alapuló tanulásnak azonban van egy jól látható korlátja. A robot ugyan képes lehet olyan színvonalon elvégezni a feladatot, mint az azt bemutató személy, azonban bizonyos határokon túl nem fogja tudni azt jobban elvégezni. Ennek a problémának az áthidalására egyre inkább jellemző, hogy egyéb tanulási módokkal kevert formában kísérleteznek a kutatók a robot betanításával.

A megerősítés általi oktatás lényege, hogy a robot egy célt kap, amelyet a lehető legjobban kell teljesítenie. A cél egyre hatékonyabb eléréséhez a robot a tanulás egyik legrégebbi formáját használja: addig próbálkozik, míg a lehető legjobb eredményt éri el. Ennek a módszernek minden előnye mellett a betanításra fordítandó meglehetősen nagy mennyiségű idő a hátránya. Az utánzáson alapuló és a megerősítés általi oktatás kombinációja azonban, melyben a robot a próbálkozásokhoz inspirációt merít a demonstrált tevékenységen keresztül, jelentős részben lerövidítheti a kísérletezési időszakot, versenyképesebbé téve ezt az oktatási formát.

Ahhoz azonban, hogy ez a kettős megoldás valóban működni tudjon, egy kiemelt ponton van szükség előrelépésre: a robot és a demonstrátor interakcióját valóban kétoldalúvá kell tenni. A robotnak valamilyen módon képessé kell válnia arra, hogy jelezze, mi az, amit nem ért, milyen információknak van hiányában, és mi az, amit már nem szükséges megismételni a megértéshez.

Ugyan a kollaboratív robotok alkalmazása jelenleg egy igen szűk réteget érint, lévén ezek jellemzően ipari megoldások, a betanítás kapcsán körvonalazódó lehetőségek könnyen kinyithatják ezt a piacot a széles közönség előtt, hiszen a kommunikáló, tanulni képes gép, amely hosszú távon jobb megoldást talál egy-egy problémára, mint az őt instruáló ember, már nem csak az ipari szektor számára lehet érdekes.

Kiss András
a szerző cikkei

hirdetés
Share on Tumblr
Ha hozzá kíván szólni, jelentkezzen be!
 
hirdetés
hirdetés
hirdetés

Kiadónk társoldalai

hirdetés