SkiROS2: Una Nuova Era nel Controllo dei Robot
SkiROS2 rivoluziona il controllo dei robot con gestione flessibile dei compiti e condivisione della conoscenza.
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Indice
La richiesta di robot che possano lavorare in autonomia sta crescendo, soprattutto in settori industriali e nei servizi. Molte aziende vogliono robot che possano cambiare compito facilmente, specialmente mentre la produzione si sposta verso lotti più piccoli. Questo cambiamento richiede sistemi di controllo dei robot che possano gestire vari compiti e funzionare bene con diversi tipi di robot.
Che cos'è SkiROS2?
SkiROS2 è una nuova piattaforma per controllare robot che si basa su un sistema esistente chiamato ROS. Offre un modo intelligente per i robot di pianificare, eseguire compiti e reagire ai cambiamenti nel loro ambiente. Ha una struttura a strati che aiuta a separare la pianificazione a alto livello dalle azioni reali del robot. Questo significa che il sistema può pensare e prendere decisioni mentre risponde rapidamente a ciò che sta accadendo intorno a lui.
La piattaforma utilizza un modello chiamato albero comportamentale esteso, che combina pianificazione ed esecuzione delle azioni. Questa struttura consente flessibilità e modularità, rendendo più facile per i robot adattarsi a nuove situazioni. SkiROS2 organizza le competenze del robot in tre fasi: cosa deve succedere prima che la competenza venga eseguita, quali condizioni devono essere soddisfatte mentre la competenza è in corso e cosa controllare dopo che la competenza è terminata.
Bisogni Moderni dei Robot
Oggi i robot sono chiamati a svolgere compiti sempre più complessi. Questo richiede un design del sistema che possa gestire un controllo avanzato e la capacità di apprendere dalle esperienze. Con l'aumento dei compiti dei robot, è fondamentale avere un framework di comunicazione comune che consenta ai diversi sistemi robotici di lavorare insieme in modo efficace.
Il movimento in corso dell'Industria 4.0 evidenzia la necessità di robot che possano adattarsi e coordinarsi tra di loro. Tuttavia, alcune pratiche attuali ostacolano questi progressi. Molti robot si basano su conoscenze nascoste che non sono facilmente condivisibili, rendendo difficile passare tra diversi compiti o tipi di robot. Inoltre, molti sistemi sono bloccati negli strumenti di programmazione di un determinato produttore, limitandone la flessibilità.
Integrazione della Conoscenza
Per affrontare questi problemi, SkiROS2 mette l'accento su una chiara rappresentazione della conoscenza. Invece di fare affidamento su codice nascosto, il sistema rende la sua conoscenza disponibile in modo strutturato. Questo aiuta nella pianificazione e nell'esecuzione dei compiti. La piattaforma utilizza una struttura a grafo per l'organizzazione della conoscenza, permettendo un miglior ragionamento sull'ambiente e sui compiti del robot.
L'approccio di SkiROS2 assicura che diversi robot possano condividere informazioni e collaborare in modo efficace. La piattaforma può lavorare con diverse ontologie e descrizioni delle scene, il che significa che può comprendere una varietà di compiti su diverse piattaforme robotiche.
Gestione delle Competenze
Una parte fondamentale di SkiROS2 è il suo sistema di gestione delle competenze. Ogni robot ha il proprio gestore di competenze che si occupa di diverse abilità. Le competenze sono definite come procedure che cambiano l'ambiente del robot da uno stato a un altro. Possono variare da compiti semplici come muovere un braccio a sequenze complesse che coinvolgono più passaggi.
Il gestore delle competenze carica le abilità, controlla le loro condizioni e monitora la loro esecuzione. Usa un sistema di lavagna per condividere informazioni tra le competenze, rendendo più facile per i robot coordinare le loro azioni. Questo permette di avere comportamenti più complessi senza la necessità di un costante controllo umano.
Il Modello del Mondo
Il modello del mondo rappresenta la comprensione del robot sul suo ambiente. Memorizza informazioni su oggetti, le loro proprietà e le relazioni. Il modello del mondo è cruciale per un'esecuzione di abilità di successo, poiché informa il robot sullo stato attuale dei suoi dintorni.
Il modello del mondo può integrare informazioni da varie fonti, consentendo al robot di ragionare su diverse situazioni. Questo aiuta nella pianificazione e nell'esecuzione dei compiti in modo adattivo e intelligente.
Gestione dei Compiti
SkiROS2 include anche un gestore di compiti che aiuta il robot a pianificare e eseguire obiettivi di alto livello. Questo gestore interagisce con sistemi come i sistemi di esecuzione della produzione (MES), permettendo al robot di ricevere e agire su comandi complessi.
In un certo senso, il gestore dei compiti funge da ponte tra compiti quotidiani e la pianificazione più avanzata necessaria per obiettivi specifici. Utilizza un linguaggio di descrizione per la pianificazione che semplifica il processo di creazione di sequenze di compiti complesse.
Strategie di Controllo
La Strategia di Controllo di SkiROS2 si basa su un approccio ibrido. Questo significa che combina sia metodi reattivi che di pianificazione. Il sistema può fare piani a lungo termine mentre è anche reattivo ai cambiamenti immediati nell'ambiente.
Questo design consente una gestione dei compiti sofisticata. Mentre il robot pianifica la sua prossima mossa, può comunque reagire a eventi imprevisti. Questa doppia abilità rende SkiROS2 più efficace in ambienti dinamici.
Tipi di Competenze
Le competenze in SkiROS2 possono essere divise in due categorie: competenze primitive e competenze composte. Le competenze primitive rappresentano azioni semplici come muovere un braccio robotico o aprire una pinza. Le competenze composte sono più complesse e possono coinvolgere sequenze di competenze primitive.
La descrizione delle competenze aiuta a definire cosa può fare una competenza, quali parametri necessita e quali condizioni devono essere soddisfatte. Questa chiara organizzazione aiuta nella creazione e gestione delle competenze, assicurando che i robot possano eseguire i compiti in modo efficiente.
Casi d'Uso Pratici
SkiROS2 è progettato tenendo presente applicazioni nel mondo reale. Ecco alcuni scenari in cui può essere particolarmente utile:
Compito di Prelievo e Posizionamento
In un compito di prelievo e posizionamento, un robot mobile sposta oggetti da un luogo all'altro. Ad esempio, un robot potrebbe dover raccogliere un oggetto e metterlo in un altro posto di lavoro. Deve navigare tra le posizioni e usare il suo braccio per afferrare l'oggetto, tutto mentre si assicura di avere il giusto allineamento con l'oggetto.
SkiROS2 semplifica questo processo utilizzando competenze predefinite. Invece di richiedere un input umano esteso, il sistema può determinare automaticamente quali azioni intraprendere in base alla sua programmazione e comprensione dell'ambiente.
Inserimento di Pistoni con Doppio Braccio
Questo caso d'uso coinvolge operazioni precise, come l'inserimento di un pistone in un blocco motore. Il robot deve sincronizzare i suoi due bracci per eseguire il compito in modo accurato. Questo richiede non solo l'esecuzione delle competenze ma anche la capacità di adattarsi in base al feedback in tempo reale dal suo ambiente.
SkiROS2 consente al robot di imparare dalle esperienze passate, migliorando la sua precisione nel tempo. Ad esempio, se il robot vede che deve regolare leggermente la sua posizione per fare un'inserzione di successo, può imparare a fare questi aggiustamenti in futuro.
Apprendimento con Rinforzo
SkiROS2 può anche essere utilizzato per insegnare ai robot nuove competenze attraverso l'apprendimento per rinforzo. Questo avviene quando un robot impara attraverso tentativi ed errori, ricevendo feedback in base alle sue prestazioni. Ad esempio, un robot può esercitarsi a spingere oggetti e imparare il modo migliore per applicare forza.
Essendo in grado di eseguire simulazioni e testare vari approcci, il robot può trovare i metodi più efficaci per diversi compiti. Questo apprendimento continuo aiuta a migliorare le prestazioni complessive.
Conclusione
SkiROS2 offre una soluzione moderna per controllare robot autonomi. Concentrandosi su una chiara rappresentazione della conoscenza, gestione flessibile delle competenze e integrazione con sistemi esistenti, affronta le sfide nel panorama della robotica di oggi.
La piattaforma supporta varie applicazioni, consentendo ai robot di eseguire una vasta gamma di compiti. Con SkiROS2, i robot possono adattarsi a ambienti in cambiamento, imparare dalle esperienze e lavorare senza problemi con altri sistemi. Il futuro della robotica sembra promettente grazie a piattaforme innovative come SkiROS2 che soddisfano le esigenze di compiti industriali e di servizio complessi.
Titolo: SkiROS2: A skill-based Robot Control Platform for ROS
Estratto: The need for autonomous robot systems in both the service and the industrial domain is larger than ever. In the latter, the transition to small batches or even "batch size 1" in production created a need for robot control system architectures that can provide the required flexibility. Such architectures must not only have a sufficient knowledge integration framework. It must also support autonomous mission execution and allow for interchangeability and interoperability between different tasks and robot systems. We introduce SkiROS2, a skill-based robot control platform on top of ROS. SkiROS2 proposes a layered, hybrid control structure for automated task planning, and reactive execution, supported by a knowledge base for reasoning about the world state and entities. The scheduling formulation builds on the extended behavior tree model that merges task-level planning and execution. This allows for a high degree of modularity and a fast reaction to changes in the environment. The skill formulation based on pre-, hold- and post-conditions allows to organize robot programs and to compose diverse skills reaching from perception to low-level control and the incorporation of external tools. We relate SkiROS2 to the field and outline three example use cases that cover task planning, reasoning, multisensory input, integration in a manufacturing execution system and reinforcement learning.
Autori: Matthias Mayr, Francesco Rovida, Volker Krueger
Ultimo aggiornamento: 2023-06-29 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.17030
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.17030
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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