Měnící se tvář robotiky

-- 26.07.11 15:26

Mechatronika a metody tvorby symbolických modelů ženou vpřed inovaci v oblasti robotiky, od humanoidních robotů až po autonomní vozidla a další produkty.

Robotické technologie se v posledních deseti letech dramaticky vyvinuly a také jejich aplikace jsou čím dál více vzrušující. Roboty jsou opět v módě a pro techniky je navrhování nové generace robotů jedním z nejzajímavějších druhů projektů. Vzrostla popularita soutěží mladých konstruktérů, včetně středoškolské soutěže FIRST Robotics (For Inspiration and Recognition of Science and Technology) a FIRST Lego League pro mladší děti. Každé hračkářství ve vyspělém světě je plné počítačem řízených hraček, které bychom před pouhými 20 lety považovali za vrchol robotiky. Svérázné autonomní vysavače Roomba, světově první robotická úklidová zařízení pro domácnosti, způsobily rozvoj odvozených produktů poskytujících dostupné platformy pro
učení a zkoumání robotických technik. Nová generace technických a vědeckých metod dále podporuje a podněcuje prudký vývoj inovace v komunitě moderní robotiky. To, co dříve bylo science-fiction, se nyní technikům zdá na dosah ruky.

Nástup mechatroniky

Mechatronika patří k nejvýznamnějším metodám, které se v komunitě techniků v posledních dekádách objevily. Jde o počítačové řízení složitých mechanicko-elektronických systémů. Jakmile technici vypracovali proveditelný způsob implementace digitálního řízení pomocí počítačových čipů, svět dostal použitelný rámec pro inteligentní řízení složitých strojů. Mechatroniku začali na konci 60. let minulého století prosazovat v Japonsku konstruktéři průmyslových strojů. Dnes se metody mechatroniky intenzivně využívají v široké řadě průmyslových odvětví, včetně výroby automobilů, letectví, výrobního průmyslu, energetiky a samozřejmě – robotiky. Padesát let historie mechatroniky dává možnost si uvědomit, jak se změny zrychlují.

Tak jako u každého jiného segmentu závislého na technologiích pokročil vývoj v oblasti robotiky exponenciálně. Stejně jako u mnoha technologií zde existují přirozená omezení, pokud jde o efektivitu tradičních metod a nástrojů. Například v automobilovém průmyslu diskutují členové sdružení Plant Modeling Consortium (PMC), průmyslového think-tanku vedeného společností Toyota, a OEM výrobce modelingového softwaru společnost Maplesoft o problémech při modelování a navrhování řídicích systémů pro novou generaci automobilů. Složité aplikace, jako jsou hybridní automobily (Hybrid Electric Vehicles – HEV) nebo plnohodnotné elektromobily, představují významné úkoly, které si vynutily přehodnocení modelovacích procesů. Multidoménový charakter hybridních automobilů vyžaduje od softwarových nástrojů vyspělejší metody a vyšší flexibilitu pro náležitou integraci odlišných domén.

Se simulací typu hardware ve smyčce s jakožto klíčovým testovacím krokem u složitých systémů nedokážou požadované modely často běžet dostatečně rychle pro rychlosti v reálném čase. Technici jsou nuceni používat aproximace a zjednodušení, která však popírají účel vysoce přesného modelování. Tento trend je patrný také u robotiky, i když není tak formalizován jako sdružení PMC v oblasti automobilových technologií. Na konci 90. let minulého století představila kanadská vesmírná agentura CSA (Canadian Space  Agency) novou metodu zvyšování přesnosti modelování u robotických manipulátorů raketoplánu Space Shuttle a mezinárodní vesmírné stanice ISS (Canadarm a Dextre). Technici agentury CSA byli mezi prvními, kteří vyvinuli softwarové nástroje pro automatizaci a optimalizaci derivací rovnic dynamických modelů. Kvůli charakteristické složitosti těchto manipulátorů nebylo možné provádět derivace těchto rovnic tradičním manuálním způsobem.

K zachycení kritické dynamiky systému potřebovali technici CSA vyvinout metodu automatizace derivace rovnic a automatické generování programového kódu v jazyce C pro testování simulací v reálném čase. Vypracovali systém Symofros založený na symbolickém výpočetním systému. Symbolické výpočty byly použity k provádění algebraických kroků derivace modelu, zjednodušení modelu a konverzi výsledných matematických výrazů do programovacího jazyka C. Výsledkem bylo podstatné zkrácení doby vývoje modelu, větší přesnost modelu a použitelné rychlosti v reálném čase prostřednictvím programovacího jazyka C.

Symbolické modely a bezpilotní letouny

V posledním desetiletí začala široká řada technických a výzkumných skupin zkoumat tvorbu symbolických modelů a automatizovanou optimalizaci programového kódu. Robot DeltaBot společnosti AEMK Systems, nový přemisťovací robot typu delta, se liší od ostatních robotů typu delta tím, že namísto pevných spojení používá lanka pro rychlejší a přesnější odezvu, omezení zpětných rázů a větší nosnost. Dr. Amir Khajepour, zakladatel a prezident společnosti AEMK, využil při tvorbě dynamických modelů symbolické metody. Zachytil hlavní dynamiku lankového systému a snížil čas a náklady na tvorbu prototypu. Metody symbolického modelování zkoumá i nadále. Tyto případové studie ukazují, jak dokáže přiměřená úprava simulačního řetězce zlepšit výsledky. Krok navíc v první fázi procesu modelování: derivace rovnic. V době svého prvního praktického použití nebyla symbolická technologie ničím novým.

Stejně tomu bylo v případě agentury CSA a robota Deltabot – symbolické nástroje byly vyspělé a jazyk byl na dostatečně vysoké úrovni, aby bylo programování efektivní. Dokonce i u těchto raných experimentů byly závěry jasné. Přístup k modelovým rovnicím na uživatelské úrovni během tvorby modelu pomocí symbolických výpočetních nástrojů přinesl vyšší efektivitu modelů. Další uplatňování symbolických metod v pozdějších fázích, včetně generování programového kódu závodu v reálném čase, také řeší problémy s úzkými místy hardwaru ve smyčce. Používání symbolických metod  má za sebou prudký vývoj. Do běžných technických postupů vstupuje mnoho optimalizovaných produktů. Jednou z těchto oblastí jsou autonomní vozidla, například bezpilotní letouny nebo pozemní vozidla. Jejich pohyb je složitý a jsou inteligentně řízena zabudovanými algoritmy.

Pro experimenty a výzkum jsou k dispozici zařízení od širší řady technických skupin mimo armádu. Společnost Quanser Consulting, zaměřená na experimenty s mechatronikou, nedávno představila svou čtyřmotorovou helikoptéru Qball-X4, efektivní a dostupnou platformu pro studium a zdokonalování bezpilotních letounů. Zdá se, že nic nefascinuje dnešní techniky tak jako humanoidní roboty. Společnost Toyota průběžně spolupracuje se slavnou laboratoří Takanishi při tokijské univerzitě Waseda, včetně prací na robotu WABIAN. Tato laboratoř má roboty, kteří dokážou hrát na hudební nástroje, projevovat mimiku nebo bezpečně přenášet osobu nahoru a dolů ze schodů. Dr. Paul Oh, ředitel laboratoře Drexel Automous Systems Laboratory (DASL), uvedl, že výzkum a vývoj v oblasti humanoidních robotů představuje pro Japonsko, Koreu a další země nový „závod o dobytí vesmíru“.

Jde o veřejností velice sledované vyjádření technologických dovedností a schopností, které dokáže motivovat mladší generace. Výzkum humanoidních robotů také závisí na teorii dynamiky pohybu více těles (multi-body) a testování s hardwarem ve smyčce. Symbolická derivace a optimalizace programového kódu začaly ovlivňovat metody a myšlenkové toky v rámci vývoje humanoidní robotiky. Chytřejší modelovací metody udržují robotickou revoluci v chodu: kratší doba vývoje, vyšší přesnost modelu a rychlejší reakce při použití hardwaru ve smyčce mají pro robotiku velký význam.

Dr. Tom Lee je viceprezident společnosti Maplesoft pro aplikační techniku.

Autor: Dr. Tom Lee