Робототехнические манипуляторы стали неотъемлемой частью современного производства, помогая эффективно и экономично производить продукцию. Однако существующие решения сталкиваются со значительными проблемами. С одной стороны, роботизированные манипуляторы, используемые на заводах, являются высокоспециализированными и адаптированными под конкретные задачи, что делает их чрезвычайно дорогими. С другой стороны, универсальные роботизированные манипуляторы гораздо дешевле, но они также гораздо менее надежны и медленны.

Для решения этих проблем исследователи изучали потенциал обучения роботов в симуляции, где они могут научиться собирать широкий спектр объектов, прежде чем применять эти знания в реальном мире. Однако этот подход не лишен собственных проблем. Моделирование сложных взаимодействий между мелкими компонентами, такими как гайки и болты, требует чрезвычайно высокого уровня детализации, что может привести к вычислительно трудоемким и нереалистичным симуляциям.

Моделирование взаимодействия между гайками и болтами в виртуальной среде является сложной задачей из-за сложности геометрии и вычислительных требований. Традиционные подходы, такие как использование выпуклой декомпозиции или треугольных сеток, имеют ограничения в плане точности и производительности.

В этой статье предлагается новый подход к представлению геометрии гаек и болтов, который может обеспечить высокодетализированную симуляцию, работающую в режиме реального времени. Ключевые инновации включают:

1. Новое геометрическое представление, которое может захватывать сложные детали гаек и болтов, позволяя точно определять столкновения и реакции на них.
2. Значительное сокращение количества точек контакта, которые необходимо вычислять, с 16 000 до всего 300, что приводит к 98% улучшению производительности.
3. Возможность моделировать десятки тысяч взаимодействий гаек и болтов в секунду, что позволяет проводить крупномасштабное виртуальное прототипирование.
4. Интеграция механизма вибрационного питателя для сортировки гаек, что позволяет выполнять бесшовную симуляцию всего процесса сборки.
5. Разработка подхода на основе обучения с подкреплением для обучения роботов правильно захватывать и закручивать гайки, достигая показателей успеха до 85% в наихудших сценариях.

В этой статье предлагается новый подход для ускорения виртуальных симуляций, особенно в контексте задач роботизированной сборки. Основные проблемы, которые были решены, включают высокие вычислительные и требования к памяти, связанные с моделированием подробной геометрии, такой как гайки и болты, а также необходимость эффективного обнаружения и реакции на столкновения.

Исследователи представляют многоплановое решение, которое значительно улучшает производительность виртуальных симуляций. Во-первых, они представляют новое представление для детальной геометрии, которое может захватывать сложные особенности объектов, таких как болты, при сохранении производительности в режиме реального времени для обнаружения и реакции на столкновения. Этот прорыв позволяет проводить высокоточные симуляции сложных деталей.

Кроме того, в статье описывается метод, который позволяет радикально сократить количество точек контакта, которые необходимо вычислять, с 16 000 до всего 300. Это 98% -ное снижение вычислительной нагрузки позволяет моделировать десятки тысяч взаимодействий гаек и болтов в секунду, что является выдающимся достижением, приближающим виртуальные фабрики к реальности.

В этом исследовании предлагается новый подход, позволяющий роботам эффективно манипулировать объектами, такими как гайки и болты, с помощью обучения на основе симуляции. Основные проблемы, которые были решены, включают:

1. Точное геометрическое представление: Исследователи разработали метод для представления подробной геометрии объектов, таких как болты, что позволяет обеспечить высокоточное обнаружение и моделирование столкновений.

2. Эффективная симуляция: Благодаря сокращению количества точек контакта, необходимых для симуляции, предлагаемая методика достигает впечатляющего 98% -ного снижения вычислительной сложности, что позволяет моделировать десятки тысяч взаимодействий гайка-болт в секунду.

3. Перенос приобретенных навыков в реальность: После всего полутора часов обучения в моделируемой среде робот смог достичь показателя успеха более 85% в захвате и закручивании гаек, превосходя человеческие возможности с точки зрения стабильности и точности.

Исследование, представленное в этой работе, внесло значительный вклад в развитие области моделирования и сборки роботов. Решая проблемы точного представления сложных геометрий, снижения вычислительных требований и обеспечения эффективного обучения задачам манипулирования роботами, исследователи проложили путь для новой эры виртуальных фабрик и автоматизированных процессов сборки.

Возможность моделировать тысячи взаимодействий гайка-болт в режиме реального времени с показателем успеха до 85% является выдающимся достижением, демонстрирующим силу инновационных алгоритмов и вычислительных методов. Этот прорыв не только позволяет моделировать крупномасштабные сборочные сценарии, но также предоставляет платформу для обучения роботов выполнению этих задач с высокой степенью надежности.

Имплицированные последствия этого исследования далеко идущие, поскольку оно открывает новые возможности для автоматизации производственных процессов, быстрого прототипирования продуктов и оптимизации сборочных процессов. Используя возможности виртуальных сред, исследователи и инженеры теперь могут изучать и совершенствовать робототехнические решения без ограничений физических реалий, что в конечном итоге приводит к более эффективным и экономичным производственным системам.