g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

"Tamamlanmış" robotik kol hala böyle oynayabilir mi? Dokun ve Erit: Soyut haptikler ve robot termoform

Lei Feng net press: Bu makale, AI Araştırma Enstitüsü tarafından derlenen, orijinal başlığı Touch and Melt: Tactile Abstraction and Robotic Heat-Forming olan teknik bir blogdur ve yazar Varun Gadh'dır.

Tercüme | Zhao Pengfei redaksiyon | Yuhang bitirme | BENİM

Bu makale ilk olarak 13 Mayıs 2018'de Carnegie Mellon Üniversitesi'nde öğretilen bir kursun parçası olarak yayınlandı. Varun Gadh ve Hang Wang'ın projesi hakkındadır.

Özet

Dokun ve Eritme, insan-makine işbirliğine dayalı üretim sürecini keşfeder.Bu süreçte, nesnenin fiziksel yüzeyini ve nesne yüzeyinin benzersiz dokusunu ve diğer ilgili özelliklerini bulmak ve bunlara odaklanmak için insanın doğasında olan beceriler ve işlevsel robot becerileri kullanılır. Karmaşık bir sözde keyfi hareket yolu ve bir nesne - açıkça insan yeteneği oluşturun. Pek çok üretim biçiminde, kesin ve tutarlı bir şekilde hareket etme yeteneği, makinenin mutlak bir yeteneğidir.

Dokunsal tarama verilerini toplamak için MoCap (hareket yakalama) teknolojisini kullanan (insan son efektör yolunu izleyerek), bu üretim yöntemi taranan nesnenin formunun soyut bir versiyonunu üretir. Bu soyutlama, en çok zaman harcayan alanları arayarak belirli dokunsal önem özelliklerini bulur.

Daha sonra bu işlem, robotik kolun yürütmesi gereken bir kontur oluşturmak için bir dokunma yoğunluğu histogramı kullanır. Son olarak, robot kolu bir hava ısıtma devridaim istasyonunda bir parça stiren plastiği hareket ettirir; hareketi, oluşturulan konturu izler. Ortaya çıkan erimiş plastik, hedef nesnenin insan yorumunun soyut bir temsilidir.

amaç

Bu projenin amacı aşağıdaki gibidir:

İnsan dokunuşuyla taramanın biçimini, dokunmanın ne tür kenar, biçim, doku ve diğer önemli yönlerini;
Bu hipotezi test edin: Bu sistemi aynı nesneyi taramak için kullanırken, farklı kullanıcılar farklı çıktılar üretecektir;
Doğru malzemeyi, malzeme kalınlığını, robot ısıtma aracını, kontur sırasını, sıcaklığı ve hava basıncını bulun.

süreç

Açıklama kolaylığı açısından, iki kullanıcı tek bir nesneyi tarayacaktır (aşağıdaki resim).

Kullanıcı nesneyi taradığında (bu durumda, bir proje yaratıcısının yüzü), eldivene veya parmağa (yazılıma ve fiziksel sınırlamalara bağlı olarak) bir veya daha fazla işaret sensörü takın.

MoCap sistemi taramayı kaydeder ve 3 koordinat konum verisi toplar.

Ardından, konum verileri dışa aktarılır ve bir Python betiği ile 3D uzayda bir dizi noktaya ayrıştırılır, böylece Rhino'da Grasshopper tarafından temsil edilebilir.

3B nokta kümesi bir düzlemde düzleştirilir ve bir ızgara ile kaplanır. Her alanın nokta yoğunluğu karşılık gelen kareyle eşlenir ve dokunma yoğunluğunu temsil eden bir ısı haritası oluşturulur:

Bu ısı haritasında yeşil-sarı-kırmızı, artan dokunma yoğunluğunu gösterir. Dokunma yoğunluğu değeri nokta matrisiyle eşleştirildiğinde, her bir nokta matris kutusu, temsil ettiği dokunma yoğunluğu değeriyle ilişkili bir yüksekliğe yükseltilir ve yükseltilmiş parçanın yüzeyi onarılır.

Bu yeni pürüzsüz yüzeyden, kullanıcı tarafından belirlenen bir zaman aralığında (aşağıda) dilimlenerek bir dizi kontur çıkarılır. Konturların çalışma prensibini daha derin bir şekilde anlamak için lütfen Rhino'daki kontur fonksiyonunu okuyun. Her iki davranış da aynı prensibe dayanmaktadır).

Bu kontur çizgileri, yol seti robot kolu referansına ayrıştırılır:

Toplanan verilerden robot yoluna kadar, bu işlem çok fazla okunaklılık sağlar.

Mekanik kol, polietilen malzemeyi kontur yolu boyunca hareket etmesi için ısıtma tabancasının altında yönlendirir.

Robotun kelepçesine bir parça stiren malzeme yerleştirilir ve mekanik kol, polietilen malzemeyi kontur yolu boyunca hareket etmesi için ısıtma tabancasının altında yönlendirir.

Pek çok testten sonra (plastik biraz yanmış), ifade yeteneği ile bilgi tutma arasında etkili bir denge olan bir üretim süreci bulabildik!

Ancak bu etkili üretim sürecini gerçekleştirmek kolay değildir. Üretim sürecinde test edilmesi ve araştırılması gereken faktörlerden biri sırayla konturlardır.

Isıtma için, malzemenin z ekseni sapmasını en üst düzeye çıkarmak istiyoruz (en canlı ve anlamlı çıktıyı elde etmek için), başlangıçta eşmerkezli konturları içten dışa sırayla işlememiz gerektiğini düşündük. Bu, ısı tabancası ile sonraki kontur arasındaki mesafeyi en aza indirecektir. Bununla birlikte, konturlar nispeten yakın olduğunda, iç halkanın çok fazla ısınacağını ve malzemede delikler oluşturacağını, kalan malzemeyi kontur bilgisini korumak için ideal olmadığını düşündüğümüz şekilde bozacağını öğrendik. Bu nedenle, iç konturun ısınmasını azaltmak için en iyi yolun dışarıdan içeriye hareket etmek olduğuna inanıyoruz.

Ancak siparişi dışarıdan içeriye, malzemede test ettiğimizde, iç kontur hattının konumu ısı tabancasından çok uzaktır ve malzeme etkin bir şekilde eritilemez. Son olarak, her katmanın dış hatlarını dilim sırasına göre işlemeye karar verdik. Örneğin, aşağıdaki şekilde (1) en dıştaki kontur ilk olarak işlenecektir. Ardından, ikinci daha küçük eşmerkezli çevre, yani eşdeğer eşmerkezliliğe sahip küçük çevre çizgisi (2). Sonraki dairesel konturlar (3) ile işaretlenenleri içerecektir. Ve böylece son katmana kadar. Bu ısıtma dizisinin en etkili olduğu kanıtlanmıştır çünkü deforme olması gereken alanlar için etkili bir dengedir, ancak küçük bir yerde büyük deliklere neden olacak kadar yeterli konsantre ısı yoktur.

Çıktı

Farklı kullanıcılar aynı nesneyi taradığında, sonuç yol ve dokunma yoğunluğu açısından büyük ölçüde değişecektir. Örneğin, sistemin ilgili teknolojisine nispeten yabancı olan iki gönüllü aynı nesneyi (bir proje üyesinin yüzü) taradı ve tamamen farklı şekillerde taradı; hız, ana odağın özellikleri ve tarama hedefi büyük farklılıklar gösteriyor. Aşağıda gösterildiği gibi, bu yollar yapısal olarak farklıdır ve kendi modellerinde tekrar eder.

Hangi fiziksel özelliklerin en çekici olduğunu araştırırken, esas olarak insan yüzleri hakkında bilgi toplayabiliriz çünkü bu, seçtiğimiz nesneler kümesidir. Genel olarak, burun ucu, burun kenarı, çene ve alnın alt kısmı ana ilgi alanı olarak görünmektedir. Bu, bu özelliklerin net kontur tanımından kaynaklanıyor gibi görünüyor. Nispeten dengesiz veya düz arazi (uçaklar veya pürüzlü yüzeyler gibi) özellikle dokunsal bir ilgi çekmiyor gibi görünürken, kenarlar ve nispeten uzun eğriler insanların dikkatini daha kolay çekiyor gibi görünüyor.

Çeşitli testlerden sonra, optimum çıktı parametrelerinin aşağıdaki gibi olduğunu bulduk:

Isıtma yeniden akış istasyonu, sıcaklık 430 santigrat derece,% 90 hava basıncı
1/16 stiren plastik
Termal püskürtme tabancası (sıcak hava yeniden işleme istasyonunun ucu), stiren plastik yüzeyinden 1,25 uzaklıktadır.
5 mm / sn hareket hızı
Eşmerkezli bir kontur sıralama modu (daha fazla bilgi için prosedür bölümünün son paragrafına bakın)

Teşekkürler

Profesör Garth Zeglin ve Joshua BardWe'ye proje boyunca rehberlik ve yardımları için teşekkür ederiz. Ayrıca değerli zamanları için Jett Vaultz, Ana Cedillo, Amy Coronado, Felipe Oropeza, Kelly Underwood, Jade Crockem ve Victor Acevedo'ya teşekkür ederim. .

Orijinal bağlantı: https://medium.com/@vgadh/touchmelt-94510253522d

Takma ad ekstra ~

Odaklanmış biri

AI teknolojisinin geliştirilmesi ve AI mühendislerinin büyümesi için bilgi arayan bir topluluk

Doğdu!

Herkesi aşağıdaki bağlantıyı ziyaret etmeye veya deneyimlemek için kodu taramaya hoş geldiniz

https://club.leiphone.com/page/home

Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı

Bilin, bilin, 2019 "Yeni Akıllı İş" açılış töreninde görüşmek üzere

Her yıl düzenlenen "Çiçek ve Akşam Yemini" filmi 22 Şubat'ta sona erdi ve Oscar'ın aşk ve ayrılık gösterisi için kısa listeye alındı.