Дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией на основе совместного управления между человеком и роботом

Краткое содержание

Разработан дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией, основанный на совместном управлении человек-робот. Лабораторные эксперименты показали, что совместное взвешивание повышает эффективность траектории, одновременно снижая время выполнения задачи и поддвижения. Алгоритм резкого обнаружения поведения телеоперации снизил резкие движения операторов и был успешно проверен в операциях нажатия на поле.

Аннотация

Традиционная работа по прямой линии на распределительных линиях электропередач основана на ручном труде, характеризующемся высоким риском, высокой трудоёмкостью и высокими затратами на обучение; Таким образом, разработка рабочих роботов для распределения с живой линией является важным способом заменить ручные операции. Однако рабочая среда крайне неструктурирована и динамична, с такими проблемами, как сложное уличное освещение и непредсказуемые условия ветра. Существующие роботы в основном используют либо мастер-рабское телеуправление, либо полностью автономные режимы, которые накладывают на операторов тяжёлые психологические нагрузки, крайне подвержены неправильной работе и обладают ограниченной адаптацией к окружающей среде.

Для решения этих проблем в исследовании представлен дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией на основе совместного управления человек-робот. Итоговая траектория манипулятора достигается линейно взвешенной комбинацией двух эталонных траекторий, которые отдельно предоставляются оператором-человеком и автоматическим модулем планирования робота. Такой подход снижает зависимость робота от оператора, снижает его ментальную нагрузку, повышает эффективность и предотвращает внезапные ошибки со стороны человека. Наконец, в статье представлена конструкция системы и подтверждена его эффективность через применение в реальных операциях по прямой линии.

Введение

Работа по живой линии — критически важный метод для инспекции, тестирования и обслуживания высоковольтного оборудования. Объём работы по прямой линии в Китае стремительно растёт. С точки зрения спроса отрасли, решение проблемы безопасности персонала при работе на прямой линии — это долгосрочная и трудоемкая задача. Инновации и совершенствование по-прежнему необходимы в методах, технологиях, оборудовании и концепциях.

Работа по прямой линии распределения — один из самых распространённых видов работы по живой линии, предназначенный для обслуживания распределения электроэнергии. Из-за сложной среды освещения, плотной компоновки оборудования и малых расстояний между фазой и фазой между землёй в распределительных линиях электропередач эти операции в основном опирались на традиционные ручные методы. Однако этот традиционный подход сталкивается с такими проблемами, как высокий риск, высокая трудоёмкость и высокие затраты на обучение^{. 1}. Поэтому разработка роботов с возможностью работы по прямой линии для замены ручного труда стала неизбежной тенденцией для будущей эксплуатации и обслуживания распределительной сети.

С 1980-х годов такие страны, как Япония и США, проводят исследования и испытания в этой области (как показано на рисунке 1). Самыми ранними системами были телеуправляемые роботы с управлением мастер-слейв. Например, японский рабочий робот второй фазы фазы^{2 установил} на платформу вспомогательный манипулятор с тремя степенями свободы (DOF), а также электрический манипулятор с двойной DOF. Оператор управлял им с помощью рабочего стержня на близкой дистанции.

Американская модель TOMCAT³ использовала гидравлический манипулятор, управляемый человеком-оператором в рабочем ведро. Аналогично, в Шаньдунской электросети⁴ в Китае использовались гидравлические манипуляторы, управляемые операторами, стоящими в рабочем ковше. Кроме того, чтобы увеличить допустимое расстояние между главным и ведомым концами, испанский ROBTET ^5,6 использовал волоконно-оптические кабели для удалённой связи, что позволяло операторам выполнять дистанционную работу с земли. Эти режимы дистанционной работы роботов можно резюмировать как режим отслеживания хозяин-слейв. Они страдают от недостатка автономного интеллекта, требуя от персонала для наблюдения за окружающей средой и управления роботом на близком расстоянии, и они несут значительную психологическую нагрузку, поэтому не могут заменить людей в высоковольтных, опасных условиях.

Для решения проблемы недостатка роботизированного интеллекта необходимы исследования интеллектуальных технологий, таких как компьютерное зрение, планирование траектории и удалённое взаимодействие человека и робота, чтобы повысить автономные возможности робота.

При работе с распределением по прямой линии задача прослушивания составляет примерно 20^%7 от общей нагрузки (распределительные провода показаны на рисунке 2). Поэтому крайне важно использовать датчики зрения для идентификации и определения провода и его отделенной области, то есть удалённой изоляции, чтобы направлять робота. В 2020 году компания State Grid^{Ruijia 8} разработала распределительный робот с живой линией, способный к удалённому взаимодействию, объединяя информацию LiDAR и бинокулярной камеры для распознавания и позиционирования целей. Кроме того, алгоритмы, объединяющие морфологические операции и преобразование Хафа для облегчения извлечения линии^{электропередачи 9,10}. Преобразование Хаффа используется для обнаружения линий электропередачи, за которым следуют алгоритмы стереовидения, преобразующие обнаруженные данные 2D-пикселей в 3D-пространственные^{координаты 11}. Государственный электроэнергетический исследовательский институт^{Хубэй 12} предложил фильтр, основанный на слиянии цвето-глубина карты. Этот метод фильтрует сложные фоны вокруг линий электропередач, затем извлекает чёткие контуры линии электропередачи, анализируя различия в значениях пикселей в окрестностях. Кроме того, Университет науки и технологий Китая¹³ предложил алгоритм распознавания линий электропередачи на основе глубокого обучения, обеспечивающий быструю идентификацию и локализацию нескольких линий электропередач.

Несмотря на стремительное развитие алгоритмов компьютерного зрения, работа на открытом воздухе остаётся сложной задачей. Сложные условия освещения и отражающие поверхности проводов часто приводят к потере информации о глубине, что приводит к низкой частоте распознавания и большим ошибкам позиционирования для методов, сильно опирающихся на данные^{глубины 13}. Одновременно, из-за различных неправильных деформаций в распределительных проводах, серия методов обнаружения по прямой линии больше не применима, как показано на рисунке 3. Кроме того, изменения направления ветра на возвышенных высотах вызывают вертикальное смещение линий, что приводит к ошибкам на уровне сантиметров в результатах существующих офлайн-алгоритмов.

В таких крайне опасных, неструктурированных и динамичных условиях, которые можно назвать специальными операциями, зрение робота и его динамические возможности принимать решения ограничены, что затрудняет автономное выполнение сложных задач.

Поэтому необходимо внедрить интеллектуальные возможности принятия решений с помощью человека и объединить их с высокоточным управлением движением робота. Ранние технологии телеоперации, упомянутые выше, предоставляли канал для человеческого вмешательства. Объединяя их с быстро развивающимися технологиями удалённого взаимодействия и телеоперации, возникло множество исследований по интеллектуальным дистанционно управляемым распределительным роботам с живой линией.

Университет науки и технологий Китая¹⁴ внедрил постепенное картографирование позиций между сторонами мастера и ведомого и применял метод искусственного потенциального поля (APF) для обхода препятствий роботов. Впоследствии была внедрена телеоперация на основе доступа в работающих роботах с живой линией для распределения. Основываясь на отслеживании хозяин-раб, этот подход позволяет роботу динамически корректировать позу в ответ на изменения контактных сил окружающей среды. Университет электронных наук и технологий^{Китая 15} внедрил виртуальные ограничительные силы на стороне мастера для повышения ощущения телеприсутствия оператора. Кроме того, Университет^{Манитобы 16} установил серию виртуальных светильников во время процесса телеоперации, чтобы укрепить захватывающий опыт тактильного восприятия оператора.

Тем не менее, упомянутые выше телеуправляемые роботы всё ещё сталкиваются с рядом проблем. Задача ведомой стороны — отслеживать траекторию движения мастера, делая её сильно зависящей от эталонной траектории, генерируемой человеком-оператором. Из-за таких требований, как короткое рабочее время и избегание препятствий, это создаёт значительную психологическую нагрузку на главного оператора, что негативно сказывается на долгосрочных и сложных операционных задачах. Оператор может совершать неправильные или неправильные действия, вызывая резкое движение по реальной траектории манипулятора. Это может привести к проблемам безопасности, таким как столкновения с окружающей средой или короткие замыкания между фазами.

Совместный контроль — это метод, который эффективно сочетает возможности принятия решений человека и^{робота 17,18}. Обычно требуется одновременное генерирование нужных траекторий или точек траектории, а затем вычисление новой общей траектории с помощью линейной взвешенной комбинации. Такой подход позволяет системе корректировать предпочтения общей траектории, изменяя веса принятия решений человека и робота.

Поэтому в данной статье рассматривается дистанционно управляемый рабочий робот с живой линией на основе совместного управления между человеком и роботом. Основные вклады следующие: во-первых, для решения проблемы чрезмерной частоты ввода эталонной траектории оператором во время дистанционной эксплуатации изучается метод совместного управления между человеком и роботом. Присваивая управляющие веса оператору и роботу и выполняя линейную взвешенную комбинацию на их опорных траекториях, система снижает зависимость опорной траектории от человека-оператора, тем самым облегчая нагрузку оператора. Кроме того, влияние различных весов оператора проверяется с помощью полевых экспериментов по распределительным прослуховке. Во-вторых, чтобы устранить опасные поведения на главной траектории, метод резкого обнаружения поведения при работе разработан для обеспечения плавности и безопасности фактической траектории манипулятора. В-третьих, физические эксперименты проводятся в специальной операционной среде (работа по прямой линии) для проверки эффективности алгоритма совместного управления и системы телеэксплуатации.

Оставшаяся часть статьи сначала представляет метод совместного управления для дистанционно управляемого робота, затем представляет аппаратное обеспечение системы и установку, а затем подтверждает подход с помощью лабораторных экспериментов и развертывания на живой распределительной сети напряжением 10 кВ.

Протокол

Все эксперименты с участием операторов проводились в соответствии с требованиями безопасности. Эксперименты по телеоперации проводились тремя обученными операторами (все праворукие, с не менее чем часом обучения), которые являются членами исследовательской группы. Внешние человеческие участники не были привлечены, и это исследование не потребовало институционального этического обзора. Добровольцев информировали о экспериментальных процедурах, и в ходе исследования не собирались личные или конфиденциальные данные.

Рамочная структура совместного управления

В условиях работы с живой линией такие факторы, как нерегулярный изгиб линий электропередач, потеря информации о глубине из-за сложного внешнего освещения и случайное движение линий электропередач, создают крайне неструктурированную и динамичную среду. Эти факторы затрудняют роботу точное распознавание и местоположение линий электропередач в окружающей среде. Следовательно, полная зависимость от автономного робота приведёт к провалу задач.

Чтобы компенсировать ограниченную адаптивность полностью автономных роботов, операторы-люди вмешиваются в процесс принятия решений робота с помощью телеоперации, используя человеческий опыт для адаптации робота к окружающей среде. Кроме того, для решения проблемы чрезмерной частоты ввода эталонной траектории оператором во время дистанционной работы изучается метод совместного управления между человеком и роботом. Этот метод снижает зависимость от реальной траектории от человека-оператора, тем самым облегчая его ментальную нагрузку и достигая эффективного сочетания человеческих интеллектуальных возможностей принятия решений и высокоточного управления робота.

Структура дистанционно управляемого распределительного рабочего робота на основе совместного управления, предложенного в этой статье, показана на рисунке 4. Где x_h — точка траектории, выходящая устройством телеоперации, r_h — опорная точка траектории, предоставляемая человеком оператором (отображаемая в декартово пространство манипулятора), r_r — опорная точка траектории, автономно запланированная роботом, выполняющая вспомогательную роль. r — интегрированная опорная точка траектории, отправляемая ведомому манипулятору (которая в следующем тексте называется общей траекторией), f_o — исходные данные, собранные датчиком силы на конце манипулятора, f_e — сила контакта между набором инструментов на конце манипулятора и окружающей средой после компенсации гравитации, а x — текущая поза манипулятора.

Дистанционно управляемый распределительный рабочий робот по линии подразделён на две части: главную и ведомующую. Главная сторона расположена на земле, где оператор управляет перемещением телеоперационного устройства. Получая обратную связь от устройства, передаваемую в руку оператора, и информацию, возвращаемую системой зрения, оператор достигает погружения в работу. Сторона рабства — это робот, расположенный на возвышенной высоте. Получив позу x_h с главной стороны, робот выполняет пространственное отображение для получения r h и передаёт собранные визуальные и тактильные данные обратно на главную сторону.

Из-за неполного совпадения восприятия между роботом и оператором относительно контактных сил, целей и препятствий в реальной среде оператор должен поддерживать интенсивную концентрацию, чтобы минимизировать риски _rh. Чтобы уменьшить зависимость r от r h и облегчить умственную нагрузку на оператора во время длительных операций, роботу необходимо автономно планировать вспомогательную траекторию r_r, которая является примерно самым коротким и безопасным на основе информации о восприятии, содержащей реальные ошибки. Этот r r затем линейно взвешивается с r h для получения r, которое командуется манипулятору как поза цели.

Пространственное отображение движения

Для вычисления прироста траектории Δx_h , заданного оператором человека, использовался инкрементальный метод:

Δx_h = x_h - x^′_h (1)
где x^′_h — это поза в начальной точке телеоперации. Для роботов с живой линией, где пространства движения главной и ведомой сторон имеют значительные различия, инкрементальное отображение позволяет оператору произвольно выбрать удобную позу и задать её как стартовую позу телеоперации.

Прирост траектории, Δx_h, затем был отображён в декартово пространство робота со стороны подчинённого дела, чтобы наконец получить r_h. Математическое выражение этого отображения следующее:

Δr_h = Δx_h * k, r_h = x^′ + Δr_h       (2)
где k — параметр линейного отображения, а x' — поза манипулятора в начальной точке телеоперации.

Автономное планирование траектории
Процесс автономного планирования траектории использует линейную интерполяцию для расчёта самой короткой траектории r от текущей позы к целевой позе P. Процесс расчёта выглядит следующим образом:

(3)

где P — целевая точка, рассчитывается системой зрения, включающей бинокулярную камеру и стереолазерный LiDAR. Вычисление можно выполнить, выбирая точки мышью и преобразуя координаты с помощью матрицы калибровки рука-глаз. N — это количество точек интерполяции, а i — номер последовательности точки интерполяции. Следует отметить, что при сложных условиях освещения P, вычисленный системой зрения, содержит ошибки, которые мешают r выполнить задачу самостоятельно.

Метод совместного управления

Чтобы объединить адаптивность r h к окружающей среде и эффективность r r, необходимо спроектировать общий контроллер, интегрирующий две траектории. Общий контроллер использует арбитражные веса с фиксированными параметрами α, а процесс реализации выглядит следующим образом:

r = (1 - α) * r_r + α * r_h (4)

Метод обнаружения поведения резкой операции

В процессе удалённой телеоперации оператор может привести к ошибочным поведениям, что приводит к резким изменениям траектории и даже столкновению с окружающей средой. Для обеспечения безопасного и плавного движения манипулятора на стороне ведомого необходимо обнаруживать и обрабатывать такое чрезмерное телеэксплуатационное поведение на стороне мастера. Поток алгоритма общего управления, включая внезапное обнаружение поведения, показан на рисунке 5.

Строительство системы телеэксплуатации

Рабочая среда с живой линией характеризуется высокой неструктурированностью и динамикой. Следовательно, роботы не могут полагаться исключительно на свои автономные способности восприятия и принятия решений для выполнения задач; Их нужно усилить человеческий интеллект. Телеоперация представляет собой эффективную технику интеграции человеческого вмешательства в процесс планирования траектории робота. В такой системе главная сторона включает оператора, управляющего устройством телеуправления на земле, а подчинённая сторона на высоте состоит из нескольких подсистем.

В этом исследовании подробно описывается разработка телеоперационной роботизированной системы, специально разработанной для работы распределительной сети, с целью выполнения задач прослушивания по прямой линии.

Внедрение системы дистанционно управляемых роботов

Телеоперационная система включает подсистему восприятия, подсистему управления, подсистему манипулятора, подсистему инструментов, подсистему изоляционного носителя и мастер-устройства взаимодействия человека и робота. Подробное использование каждой подсистемы, используемой роботом в системе, показано в таблице 1, а аппаратная система — на рисунке 6.

Подсистема восприятия: подсистема отвечает за предоставление 2D-RGB-изображений и пространственной глубины, чтобы направлять движение робота и обеспечивать безопасность работы. Для достижения этого он оснащён лазером LiDAR для масштабного моделирования окружающей среды на больших расстояниях; бинокулярную камеру для высокоточного распознавания и локализации целей на близком расстоянии; камера мониторинга с панорамным наклоном и зумом (PTZ), обеспечивающая рабочее изображение и передавая данные оператору на протяжении всего процесса. Кроме того, встроен датчик силы для восприятия внешних сил и предоставления обратной связи с оператором, что помогает предотвратить отключения системы, вызванные чрезмерными контактными силами между роботом и окружающей средой.

Подсистема манипуляторов: Как основной исполнитель задач, эта подсистема состоит из двух манипуляторов, расположенных в однородной конфигурации с двумя рычагами.

Подсистема управления: Как основная подсистема работающего робота с живой линией, она выполняет функции вычислительного, управляющего и энергетического центра платформы, отвечая за передачу оперативных команд всем остальным подсистемам. Для обеспечения изоляции и безопасности с наземной стороны силовой модуль использует независимый блок питания на возвышенной платформе. Он оснащён питанием постоянного тока 48 В как для питания, так и для управления приводом, что снижает потери при инверсии и, следовательно, минимизирует объём и вес силовой системы.

Подсистема конечного эффектора: Специализированные инструменты (end-effector) устанавливаются на конце манипулятора для выполнения конкретных операций. Разработана серия специализированных инструментов со стандартными интерфейсами для различных задач. Для операций в распределительной сети к ним относятся инструменты для очистки и обжим (как показано на рисунке 7), где инструмент для стриппинга использует три лазерных генератора мощностью 80 Вт длиной волны 450 нм с размером фокусного пятна 130 × 180 мкм, модулируемые с помощью 5 В ШИМ. Среднее время работы при снятии участка диаметром 120 мм на распределительном кабеле диаметром 18–24 мм составляет примерно 2 минуты при полной номинальной мощности при температуре окружающей среды. Обжимной инструмент отвечает за надёжное крепление провода отводного провода к основному питательному проводу с помощью зажима, обеспечивая таким образом электрическую целостность.

Изолированная несущая подсистема: эта подсистема используется для транспортировки робота в приподнятое рабочее положение. Обычно она представляет собой гусеничную или колёсную изолированную воздушную платформу (также известную как ковш-тележка). Для обеспечения интегрированного управления всей роботизированной системой она оснащена цифровыми возможностями управления (как показано на рисунке 8).

Подсистема взаимодействия человека и робота на главной стороне: Во время работы оператор отдаёт команды роботизированной системе через портативный планшет, ПК, ручку телеуправления и другие вычислительные устройства. Эти устройства воспроизводят данные датчика, включая изображение и контактную силу, передаваемую роботом, что позволяет оператору отслеживать состояние робота в реальном времени, а также отображать движение руки оператора на конце манипулятора. Коммуникационные связи между подсистемами показаны на рисунке 9.

Устройства телеуправления

В этой системе главными и ведомыми устройствами для телеоперации являются тактильное устройство и манипулятор соответственно. Для каждого из них будут введены параметры Денавита-Хартенберга (DH).

Как показано на рисунках 10A, B, это координатные системы связей манипулятора. Для шести вращающихся суставов манипулятора (_{L 1},_{L 2},_{L 3},_{L 4},_{L 5},_{L 6}) устанавливается координатная система для каждого соединения согласно правилу правой руки и принципам конвенции Денавита-Хартенберга (DH).

На рисунке 10B x₁∼_{x 6}, y₁∼y6, z₁∼z₆ представляют оси x, y, z координатной системы каждого соединения соответственно. На основе этих установленных ссылочных кадров можно создать модель прямой кинематики манипулятора. Нотация DH использует четыре параметра: _{a i}, α_i, d_i и θ_i.

Эти параметры определяются следующим образом: _i: обозначает расстояние от перемещения оси z-оси i-го стержня вдоль оси x до оси z (i+1)-го стержня; α_i: относится к углу вращения оси z-го стержня по оси x к оси z (i+1)-го стержня; d_i: обозначает расстояние от перемещения оси x i-го стержня к его оси x вдоль оси z i-го стержня;  θ_i: относится к углу поворота оси x i стержня к оси x вокруг оси z i-го стержня.

Кинематическая модель устанавливается с помощью метода параметра DH, а параметры DH для манипулятора показаны в таблице 2 ниже.

Ручка телеоперации — это тактильный прибор, используемый в качестве главного манипулятора, суставы которого расположены в последовательной цепи. Системы совместных координат показаны на рисунке 10C; метод моделирования совпадает с методом слейв-манипулятора.

Проектирование экспериментов

Для количественной проверки предложенного алгоритма совместного управления перед развертыванием в полевых условиях мы проводим два лабораторных эксперимента на платформе телеуправления манипулятором с частотой 6 степени передачи с частотой 50 Гц, что было реализовано с помощью скрипта на Python на стандартном ПК. В каждом управляющем цикле скрипт считывает позу на стороне мастера, вычисляет общую траекторию и отправляет целевой декартовой позу манипулятору. Фиксированный интервал в 20 мс устанавливается между последовательными командами, что обеспечивает частоту обновления 50 Гц, что соответствует лабораторной платформе. Лабораторная платформа использует ту же архитектуру управления и общий алгоритм управления (Уравнение 4), что и рабочий робот с живой линией, описанный в конструкции системы телеоперации, отличаясь только кинематикой манипулятора и масштабом рабочего пространства. Используется имитированная задача постукивания: в присутствии препятствий (бутылки с водой и алюминиевой колонной) оператор управляет конечным эффектором манипулятора из начальной позиции A в цель B, имитируя операцию прослушки, показанную на рисунке 11. Для обеспечения точной повторяемости лабораторных экспериментов физические препятствия и целевой конечная точка были точно расположены в базовой системе координат управляющего манипулятора. В рабочем пространстве были установлены два основных препятствия: пластиковая бутылка с водой (размеры основания: 8 см × 8 см, высота: 25 см), расположенная с нижним центром по координатам (X = 55 см, Y = 5 см), и алюминиевый профиль (размеры основания: 2 см × 2 см, высота > 50 см), расположенный нижним центром по координатам (X = 35 см, Y = -30 см). Целевая конечная точка задачи телеоперации была установлена на координатах (X = 50 см, Y = -17 см, Z = 26 см). Впоследствии валидированный алгоритм внедряется на работающем роботе с живой линией для демонстрации в полевых условиях.

Экспериментальная процедура проводится через непрерывный, интегрированный рабочий процесс. Во-первых, во время инициализации системы включаются как подчинённый, так и главный манипуляторы, а управляющее программное обеспечение запускается для проверки стабильной двусторонней связи на частоте 50 Гц. Чтобы предотвратить внезапные прыжки управления в начале телеоперации, перед активной телеоперацией проводится фаза выравнивания мастер-слейв. В этой фазе оператор вручную направляет главный манипулятор до тех пор, пока его декартовая позиция в конечном эффекторе (определённая в базовом кадре мастера) не окажется в пределах 30 мм от текущей декартовой позиции рабочего манипулятора (определённой в базовой системе ведомого манипулятора). Эти декартовые позиции получаются непосредственно из встроенной обратной связи контроллера каждого манипулятора, в то время как управляющее программное обеспечение отслеживает их евклидово расстояние в реальном времени. После успешного выравнивания текущая позиция слейва записывается как начальная позиция, обозначается как позиция A. Далее спецификация цели выполняется путём ручного управления ведомым конечным эффектором к нужному точке для записи его декартовых координат, которые обозначаются как позиция цели B. Затем автономный планировщик генерирует линейную траекторию, простирающуюся от начальной позиции к позиции B. После этого оператор инициирует задачу совместного управления телеоперацией. Во время активного выполнения система работает с управляющим циклом 20 мс, непрерывно считывая главную позицию как вход, выполняя онлайн-проверку для обнаружения резких действий операторов, высчитывая общую траекторию управления как выход (как сформулировано в уравнении 4) и отправляя соответствующие команды ведомому манипулятору. В качестве меры безопасности, если фиксируется резкое движение, ведомый манипулятор немедленно замирает и удерживает своё последнее действительное положение в режиме удержания позиции; чтобы выйти из этого состояния и автоматически возобновить совместную телеоперацию управления, оператор должен вручную переместить главный манипулятор назад, пока евклидово расстояние между мастер-рабом не снизится ниже порога восстановления в 20 мм. В конце концов, испытание завершён и признан успешным, когда конечный эффектор рабочего уровня достигает и остаётся в пределах 5 мм от целевой позиции B.

Эксперимент 1: внезапное обнаружение поведения работы
Этот эксперимент подтверждает механизм обнаружения на лабораторной платформе. Во время телеоперации на 50 Гц контролируется перемещение главного конца эффектора по кадру. Когда скорость превышает D_th = 6 мм/кадр (мгновенная скорость 300 мм/с), система переходит в состояние ЗАМОРОЖЕННОСТИ: ведомый манипулятор прекращает отслеживание и сохраняет свою последнюю действительную конфигурацию. Подчинённый остаётся замороженным, пока оператор не вернёт мастера на расстояние менее чем 20 мм от замерзшей позиции.

Эксперимент 2: Сравнение производительности совместного управления

На лабораторной платформе сравниваются три веса арбитража α=0,3, α=0,8, α=1,0, как показано в Дополнительном видео 1, Дополнительном видео 2 и Дополнительном видео 3. Всего было проведено 45 экспериментальных испытаний, в которых три оператора выполнили по пять повторов при каждом из трёх арбитражных условий. Производительность системы оценивалась с использованием трёх ключевых показателей оценки. Во-первых, время завершения T: общая продолжительность от первого входа оператора до достижения рабочего конца B; Меньшее время означает более высокую операционную эффективность. Во-вторых, эффективность траектории η=_{L прямая}/_{L фактичная}, где_{L прямая} — евклидово расстояние от стартовой позиции A до целевой позиции B, а_{L фактически} — общая длина пути, пройденная ведомым конечным эффектором во время испытания, η=1 указывает на идеально эффективный, прямой путь; Более низкие значения указывают на более избыточное, объездное движение. В-третьих, подсчёт поддвижений N_{подчисления} обозначает количество отдельных сегментов движения, которое вычисляется путем подсчёта нулевых пересечений в сглаженном профиле скорости мастер-конечного эффектора; меньшее количество означает более непрерывную, уверенную работу с меньшей когнитивной нагрузкой на оператора. Наконец, статистическая значимость по трём арбитражным условиям оценивается с помощью H-теста Крускаля-Уоллиса, при этом для пост-хок сравнений применяются парные U-тесты Манна-Уитни.

Эксперимент 3: Полевая развёртка

После лабораторной валидации алгоритм общего управления (α=0.3) и резкое обнаружение поведения внедряются на рабочем роботе с живой линией, описанном в построении системы телеоперации.

Результаты

Резкое обнаружение поведения операции
Рисунок 12 показывает анализ временных рядов репрезентативного испытания на лабораторной платформе, включающий два намеренных внезапных движения.
Оба резких движения были обнаружены (TPR = 100%) на 1,81 с и 5,72 с соответственно, при этом ни одного ложноположительного (FPR = 0%) за 13,2 с нормальной работы не было. Время отклика на замерзание: 1 кадр (20 мс), измеряемое по таймингу контура управле...

Обсуждение

В данном исследовании предлагается дистанционно управляемая система работающих роботов с живой линией на основе совместного управления между человеком и роботом. В отличие от полностью автономных систем, которые испытывают трудности с динамическим наружным освещением и неструктурированным^{фоном 12}, и традиционной телеоперацией с мастер-рабом, которая накладывает на операторов высокие когнитивные и физические^{нагрузки 14,}

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Hikvision DS-2DC2D20IW-DE3	Hikvision	https://www.hikvision.com/cn/products/pdplist/161056/	панельно-поворотная камера видеонаблюдения с зумирующим объективом (PTZ)
KUNWEI KWR75	KUNWEItech	https://www.kunweitech.com/products/866.html	датчик силы
LivoxAVIA	Livox(DJI)	https://www.livoxtech.com/cn/avia	лазерный LiDAR
Piper	AGILEX	https://www.agilex.ai/page/690abe7b5e78cfa260412c92?mi=1&rn=PIPER+%E6%A0%87%E5%87%86%E7%89%88	мастер/раб манипулятор для лабораторной платформы валидации экспериментов
Python	Python Software Foundation	https://www.python.org/	язык программирования
RealSenseD435	Intel	https://store.realsenseai.com/buy-intel-realsense-depth-camera-d435.html	бинокулярная камера
Touch	3D Systems	https://cn.3dsystems.com/haptics-devices/touch	гейптическое устройство
Ubuntu 24.04	Canonical Ubuntu	https://ubuntu.cn/	операционная система
UR10	Universal Robots	https://www.universal-robots.cn/	манипулятор робота для работы на напряжении