ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДАЗА СЧЕТ ПРИМЕНЕНИЯ ТРАНСФОРМИРУЕМОЙ СБОРОЧНОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОЛЛАБОРАТИВНОЙ РОБОТОТЕХНИКИ
Аннотация
Рассмотрена концепция трансформируемой сборочной системы с применением коллабо-ративной робототехники. Дано описание парадигмы трансформируемых сборочных систем, направленной на создание основы автономных контекстно-зависимых и адаптируемых сбороч-ных систем, способных развиваться вместе с продуктами, процессами, а также с деловой и социальной средой. В трансформируемых сборочных системах данное свойство достигается за счет контекстной адаптации актуаторов с децентрализованной мультиагентной системой управления. Одной из ключевых технологий при разработке исследуемой трансформируемой сборочной системы предложено применение коллаборативных робототехнических комплексов. Показаны особенности формирования принципов коллаборативных робототехнических систем с мультиагентной структурой управления. Свойство коллаборативности рассмотрено в смыс-ле взаимодействия детерминированных агентов – роботов и недетерминированных агентов-людей в рамках описанной среды, где агенты разделяют единое пространство и объекты при выполнении совместных задач. В рамках исследуемой системы предложена концепция частич-ной оперативной автоматизации сборки корпусных конструкций летательных аппаратов. Суть данного решения заключается в совместной работе человека и коллаборативного робота в рамках одного технологического процесса - сверлильно-клепальных работ. Решены такие задачи, как первичный анализ и детализация концепции, разработка аппарата имитационного моделирования на основе игровой модели, формирование выводов о полученных результатов и их интерпретация для определения направления дальнейших исследований. Подобное сочетание позволило снизить суммарное время на операции и понизить их общую трудоемкость при ми-нимальном вмешательстве в существующий технологический процесс.
Литература
2. Wang L., Törngren M., Onori M. Current status and advancement of cyber-physical systems in manufacturing, Journal of Manufacturing Systems, 2015, Vol. 37, pp. 517-527.
3. Colgate J., Peshkin M. US Patent No. 5952796: Cobots, Patent, September, 1999.
4. Maurtua I., Ibarguren A., Kildal J., Susperregi L., Sierra B. Human–robot collaboration in industrial applications: Safety, interaction and trust, International Journal of Advanced Robot-ic Systems, 2017, Vol. 14, No. 4, pp. 1-10.
5. Rosenstrauch M.J., & Krüger J. Safe human-robot-collaboration-introduction and experiment using ISO/TS 15066, In 2017 3rd International Conference on Control, Automation and Ro-botics (ICCAR), April 2017, pp. 740-744. IEEE. 6. Cherubini A., Passama R., Crosnier A., Lasnier A., Fraisse P. Collaborative manufacturing with physical human–robot interaction, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2016, Vol. 40, pp. 1-13.
7. Bütepage J., Kragic D. Human-robot collaboration: from psychology to social robotics, arXiv preprint arXiv:1705.10146, 2017.
8. Vorotnikov S. et al. Multi-agent Robotic Systems in Collaborative Robotics, International Conference on Interactive Collaborative Robotics. Springer, Cham, 2018, pp. 270-279.
9. Drouot A., Irving L., Sanderson D., Smith A., Ratchev S. A transformable manufacturing con-cept for low-volume aerospace assembly, IFAC-PapersOnLine, 2017, Vol. 50, No. 1, pp. 5712-5717.
10. Vashukov Yu.A., Lomovskoy O.V., Sharov A.A. Tekhnologiya i oborudovanie sborochnykh protsessov [Technology and equipment for assembly processes]. Samara, 2011. Available at: https://docplayer.ru/31668726-Yu-a-vashukov-o-v-lomovskoy-a-a-sharov.html, svobodnyy (accessed 15 February 2019).
11. Shi Z. et al. New design of a compact aero-robotic drilling end effector: An experimental anal-ysis, Chinese Journal of Aeronautics, 2016, Vol. 29, No. 4, pp. 1132-1141.
12. Pang G. et al. Development of flexible robot skin for safe and natural human–robot collabora-tion, Micromachines, 2018, Vol. 9, No. 11, pp. 576.
13. Mazzocchi T. et al. Smart sensorized polymeric skin for safe robot collision and environmental interaction, 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2015, pp. 837-843.
14. Volodin S.Y., Mikhaylov B.B., Yuschenko A.S. Autonomous robot control in partially undeter-mined world via fuzzy logic, Advances on Theory and Practice of Robots and Manipulators. Springer, Cham, 2014, pp. 197-203.
15. Grigore E.C. et al. Predicting supportive behaviors for human-robot collaboration, Proceed-ings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems. In-ternational Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2018, pp. 2186-2188.
16. Myerson R.B. Game theory. Harvard university press, 2013.
17. Shannon R.E., Long S.S., Buckles B.P. Operation research methodologies in industrial engi-neering: A survey, AIIE Transactions, 1980, Vol. 12, No. 4, pp. 364-367.
18. Nikolaidis S. et al. Game-theoretic modeling of human adaptation in human-robot collabora-tion, 12th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI. – IEEE, 2017), pp. 323-331.
19. Sadrfaridpour B. et al. Modeling and control of trust in human-robot collaborative manufac-turing, Robust Intelligence and Trust in Autonomous Systems. Springer, Boston, MA, 2016, pp. 115-141.
20. Wang X.V. et al. Human–robot collaborative assembly in cyber-physical production: Classifi-cation framework and implementation, CIRP annals, 2017, Vol. 66, No. 1, pp. 5-8.