Интеллектуальные робототехнические системы

Профиль «Интеллектуальные робототехнические системы» — про «умные» устройства, которые все больше и больше окружают нас в повседневной жизни.

  • Как автопилоты роботов-автомобилей принимают решение о том, какой маршрут лучше выбрать в условиях пробок в крупном мегаполисе?
  • Что нужно сделать, чтобы достоверно передавать данные от разных элементов инфраструктуры в мегаполисе и приходить к единому решению относительно поставленных задач в многоагентных системах?
  • От каких входных данных зависит решение робота-погрузчика о дальнейших этапах погрузочных работ в крупном логистическом терминале?
  • Какие алгоритмы позволяют роботу-спасателю эффективно проводить разведку завалов в условиях, когда ничего не известно о структуре этих завалов?
  • Насколько сложно просчитать перемещение каждого узла манипулятора, переносящего детали кузова разной конфигурации с одного конвейера на другой на заводе по выпуску автомобилей?

Именно с такими вопросами столкнутся участники этого профиля, когда будут работать над задачами в рамках Олимпиады.

Кластер: Техника.

Количество человек в команде: 3 человека.

Необходимые навыки и компетенции:

  • проектирование и сборка мобильного робототехнического устройства под конкретную задачу;
  • моделирование робототехнического устройства и отладка алгоритма управления на модели;
  • калибровка аналоговых датчиков;
  • сборка показаний с датчиков и анализ полученной информации для оптимизации алгоритма управления;
  • адаптация алгоритма, разработанного для модели, к работе на реальном устройстве;
  • достижение стабильности работы и отказоустойчивости робототехнического устройства;
  • программирование контроллера ТРИК;
  • программирование и отладка универсального устройства управления (JavaScript) для решения конкретной задачи;
  • механическая калибровка видео-камеры для решения задач компьютерного зрения;
  • коммутация нескольких контроллеров ТРИК в единую сеть;
  • решение проблем сетевого взаимодействия нескольких контроллеров ТРИК;
  • использование итеративного процесса разработки;
  • использование систем верифицирования исходного кода для командной разработки программного обеспечения.

Разработчики: Иннополис.

Соорганизаторы и партнеры профиля: Национальный центр компетенций НТИ в области робототехники и мехатроники.

Отборочные этапы

Первая часть отборочного этапа — тестирование по блокам:

Физика: кинематика, статика, динамика.

Математика: матричные вычисления, дифференциальные уравнения, производные сложных функций.

Статистика: статистическая обработка данных; вычисление математического ожидания, дисперсии медианы для одного и нескольких наборов данных, линейная регрессия.

Программирование: математическая логика, операции с двоичными и 16-ричными числами, решение комбинаторных задач, алгоритмы сортировки, структуры данных, рекурсия и динамическое программирование.

Теория Управления: передаточные функции, пространство состояний, устойчивость, структурные преобразования систем, регуляторы.

Робототехника: общие понятия, преобразования систем координат, кинематика.

6 блоков тестов по темам «Математика» (20 вопросов), «Статистика»(10 вопросов), «Программирование»(10 вопросов), «Теория управления»(15 вопросов), «Физика» (15 вопросов), «Робототехника» (15 вопросов).

Вторая часть отборочного — задачи.

Заключительный этап

В финал пройдут 5 команд, каждая из которых будет решать одну из предложенных задач. Команда реализует задачу на симуляторе под руководством ментора. По итогам работы на симуляторе команда пробует решить задачу на реальном примере.

Управление кабельным роботом

Кабельные роботы являются роботами параллельной структуры, в которых для управления положением рабочего органа используются гибкие связи — тросы, что позволяет легко масштабировать размеры робота. Такие роботы используются для сборки и окраски крупногабаритных изделий, 3D-печати больших объектов, в симуляторах движения, тренажёрах и в других областях. Актуальными задачами являются исследование динамики и оптимизация законов управления движением с учетом провисания тросов, податливости механизмов и приводов робота, наличия препятствий в рабочей зоне робота. Требуется также разработка методов калибровки системы управления, улучшения устойчивости и снижения колебаний рабочего органа робота

Построение пути по датасетам с квадракоптера

Задачу можно описать примерно следующим образом: имеется квадрокоптер, который должен, взлетев автоматически из специального ящика на крыше грузовика, слетать в направлении движения автономного грузовика и построить точную карту местности. Затем вернуться и автоматически же сесть на достаточно небольшую площадку на крыше движущегося грузовика.

Несколько задач возникают при решении проблемы построения маршрута по данным с воздуха:
1) Как оценить проходимость грузовиком той или иной поверхности и какую поверхность выбрать в итоге.
2) Как выбрать направления исследования пространства спереди. Например если мы видим лес, в который грузовику никак не заехать — то не имеет смысла исследовать этот лес.
3) Как обойтись без дорогостоящих датчиков, чтобы упростить и удешевить аппарат? Например, можно ли сделать картографирование только камерой?

Также есть много вопросов по посадке и зарядке/смене батарей:
1) Как сесть на движущийся грузовик с максимальной точностью?
2) Какие каналы связи между а/м и коптером выбрать для обмена данными?
3) Как поменять батарею/зарядить коптер в ящике на крыше авто

Управление промышленным манипулятором

1. Определение положения инструмента робота в пространстве зная параметры робота и углы поворота его суставов (Решение прямой задачи кинематики).
2. Определения необходимого угла поворота каждого сустава робота для достижения желаемого положения инструмента робота (Решение обратной задачи кинематики).
В последствии возможны дополнительные задачи уже связанные с управлением роботом на основе его динамической модели и задачи связанные с взаимодействием человека и робота.
3*. Управление роботом с обратной связью по изображению с камеры.
4*. Разработка сценариев поведения для коллаборативных роботов.  

Сложные траектории 3D печати

Задача состоит в создании ПО (слайсера) для печати деталей на 5-координатном принтере. На выходе должен получиться gcode файл, содержащий управляющую программу для построения детали принтером. Основная идея — обрабатывать следующие типы деталей без поддержек : 1. для тел имеющих отклонение от вертикальной оси принтера на угол до 90 градусов 2. для деталей мостового-тоннельного типа с двумя частями опоры на рабочий стол 3. для тел вращения с углом отклонения от вертикальной оси принтера на угол до 90 градусов.
В данной задаче база слайсера и просмотрщик для отображения результата практически готовы. Основная задача — расширять применимость и верифицировать написанные алгоритмы, а также тестировать возможно какие-то новые. Основная сложность — вариативность алгоритмов сильно возрастает с добавлением двух дополнительных осей.

Управление антропоморфным роботом в симуляции

На данном этапе реализована база, на которой можно испытывать разные алгоритмы управления. Для ног реализована кинематика. Робот в симуляторе приближен к реальному (это относится пока к ногам). Основная сложность — управлять в реальных (не идеальных) условиях, когда есть задержки по сети и  нелинейное трение в моторах и несмотря на всё это выдерживать точность задач. Статическая ходьба в каком-то виде реализована, можно пробовать сделать ходьбу в динамике например.

Индивидуальный этап

Требования:

  • высокая успеваемость по математике;
  • знание физики и информатики (программирования), статистики и алгоритмов на высоком уровне;
  • базовые знания в области электротехники, машиностроения и теории автоматического управления;
  • понимание того, что такое робот и области робототехники;
  • опыт работы с техническими системами;
  • уровень владения английским языком на уровне intermediate и выше.

Отбор:

  • собеседование с представителями программы «Робототехника»;
  • тест по блокам Listening, Reading по английскому языку (на примере IELTS).

Победителям (младшие курсы)

3 лучших кандидата будут приглашены на летнюю проектную школу по робототехнике в Университет Иннополис в 2019 году (оплачивается обучение, проживание и питание), по результатам индивидуального отбора.

Победителям (старший курс)

Магистратура в университете Иннополис 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника».

До 3 лучших студентов получат грант на обучение на магистерской программе УИ «Робототехника». Грант покрывает стоимость обучения и ежемесячную стипендию от 18 000 до 42000 в месяц в зависимости от успеваемости, по результатам индивидуального отбора.

Материалы для участников

Рынки НТИ

  • AeroNet
  • NeuroNet
  • TechNet