Национальный центр робототехники ( NREC ) является действующим подразделением Института робототехники (RI) Университета Карнеги — Меллона . NREC тесно сотрудничает с государственными и отраслевыми клиентами для применения робототехнических технологий в реальных процессах и продуктах, включая проектирование беспилотных транспортных средств и платформ, автономность , зондирование и обработку изображений, машинное обучение , манипуляцию и взаимодействие человека и робота .
NREC применяет робототехнические технологии для создания функциональных прототипных систем от концепции до коммерциализации . [1] Типичный проект NREC включает в себя быструю демонстрацию доказательства концепции , за которой следует фаза углубленной разработки и тестирования, которая создает надежный прототип с интеллектуальной собственностью для лицензирования и коммерциализации. На протяжении всего этого процесса NREC применяет передовые методы разработки программного обеспечения , системной интеграции и полевых испытаний. Спонсорами и партнерами являются промышленные компании, технологические стартапы и федеральные агентства, такие как DARPA , Министерство транспорта , NASA , Исследовательская лаборатория ВВС и Инженерный корпус армии США .
Исследовательская модель NREC основана на
В 1994 году ученые Центра робототехники Карнеги-Меллона поняли, что область мобильной робототехники достаточно зрела для коммерческого применения в сельском хозяйстве, строительстве, горнодобывающей промышленности, коммунальных услугах и других рынках. В результате был создан Национальный консорциум робототехники (NREC) с миссией разработки и внедрения робототехнических технологий в промышленность и федеральные агентства. Первоначальное финансирование центра включало начальное финансирование в размере 2,5 млн долларов от NASA . [1]
В 1996 году организация переехала в свое нынешнее здание в районе Лоуренсвилл в Питтсбурге и была переименована в Национальный центр робототехники. NREC располагается в отремонтированном литейном здании площадью 100 000 квадратных футов на восстановленном промышленном участке.
CHIMP — это робот размером с человека, который в стоячем положении имеет рост 5 футов 2 дюйма и вес около 400 фунтов. Инженеры Tartan Rescue Team разработали CHIMP для работы в опасных, деградировавших условиях, которые были созданы для людей, а не роботов. CHIMP работает полуавтономно и может планировать и выполнять высокоуровневые инструкции, данные его оператором. Его почти человеческая форма, сила, точность и ловкость позволяют ему выполнять сложные задачи человеческого уровня. CHIMP — это не динамически сбалансированный шагающий робот. Вместо этого он предназначен для передвижения по устойчивым, похожим на танк гусеницам, встроенным в его четыре конечности. Когда ему нужно управлять электроинструментами, поворачивать клапаны или иным образом использовать свои руки, CHIMP может стоять и катиться на своих ногах-гусеницах. Длинные передние руки робота (почти 5 футов) придают ему обезьяноподобный вид.
CHIMP занял третье место в DARPA Robotics Challenge Trials в декабре 2013 года. [9] [11] Набрав 18 из 32 возможных очков в течение двухдневных испытаний, команда продемонстрировала способность системы выполнять такие задачи, как удаление мусора, открытие дверей, вырезание отверстия в стене и закрытие ряда клапанов. Система была выбрана в качестве одной из девяти, имеющих право на финансирование DARPA для подготовки к финалу DARPA Robotics Challenge в 2015 году. [10]
Команда Tartan Racing из Университета Карнеги-Меллона [6] и General Motors построили автономный внедорожник, который занял первое место в гонке DARPA Urban Challenge 2007 года. [5] Гонка Urban Challenge прошла 3 ноября 2007 года на тренировочной базе Викторвилл в Калифорнии. Одиннадцать команд соревновались друг с другом, чтобы закончить 60-мильную городскую трассу менее чем за шесть часов. Их автомобили должны были выполнять моделируемые миссии в фиктивной городской зоне, соблюдая правила дорожного движения, безопасно вливаясь в движущийся транспорт, проезжая кольцевые развязки, преодолевая оживленные перекрестки и избегая других транспортных средств — и все это без вмешательства человека.
Защита транспортных средств : способность обнаруживать препятствия и опасности на местности значительно повышает безопасность как пилотируемых, так и беспилотных сельскохозяйственных транспортных средств. Проект использует методы машинного обучения для создания надежной системы обнаружения препятствий, которую можно легко адаптировать к различным средам и условиям эксплуатации. NREC интегрировал свои дополнительные пакеты восприятия в команду из трех тракторов с компьютерным управлением, разработанных John Deere . Эти автономные тракторы использовались в уборочных работах на торфянике. Роботизированная команда по сбору торфа была испытана в течение полного сезона, выполнив более 100 уборочных миссий на рабочем торфянике. Их поведение имитировало ручные операции по сбору торфа, поддерживая при этом безопасную рабочую среду.
Сортировщик клубничных растений : опираясь на опыт в области зрения, механизмов и манипуляций, NREC создал автоматизированный сортировщик клубничных растений, который оптимизирует процесс сбора урожая, повышает эффективность и обеспечивает постоянное качество растений. Система машинного зрения обучена сортировать клубничные растения с использованием образцов, собранных человеком, сортируя растения разных сортов и уровней зрелости, работая в реалистичных условиях, где дождь и мороз меняют внешний вид растений, а корни могут содержать грязь и мусор. Питомник Lassen Canyon и другие производители, представляющие примерно 85% рынка питомников клубничных растений Калифорнии, поддержали этот проект и планируют использовать эту технологию в своей деятельности.
Опрыскивание сада : NREC разработал комплект для модернизации, который позволяет трактору работать без водителя. Его программное обеспечение точно оценивало местоположение транспортного средства и позволяло ему автономно следовать по заданному пути. Автономный трактор распылял воду, следуя по семикилометровому пути через апельсиновый сад без какого-либо вмешательства человека. Для достижения возможности обучения/воспроизведения пути NREC разработал систему позиционирования, которая использует расширенный фильтр Калмана для объединения одометрии, информации GPS и измерений IMU. Система следования по пути основана на алгоритме Pure Pursuit. [ необходимо разъяснение ]
NREC и Oshkosh Defense разрабатывают автономные беспилотные наземные технологии для логистических тактических колесных транспортных средств, используемых Корпусом морской пехоты США. Беспилотные наземные транспортные средства CARGO (CARGO UGV или CUGV) предназначены для автономного использования в конвоях, которые объединяют пилотируемые и беспилотные транспортные средства. Оператор в другом транспортном средстве контролирует одно или несколько беспилотных транспортных средств, которые автономно движутся в составе конвоя днем и ночью, в любую погоду, а также когда пыль и дым ограничивают видимость.
Технологии, разработанные в рамках этого проекта, являются частью комплекта беспилотных наземных транспортных средств TerraMax™ компании Oshkosh Defense, который поддерживает операции беспилотных конвоев. [12]
Sensabot — это прочный робот, разработанный для безопасного проведения инспекций на местах в опасных средах, на изолированных объектах и в других местах, доступ к которым затруднен или опасен для персонала. Преимущества включают снижение риска и повышение эффективности работы.
Система состоит из мобильной роботизированной базы, оснащенной сенсорной стрелой, которая оснащена датчиками инспекции. Она способна работать при экстремальных температурах, а также во взрывоопасных и токсичных атмосферах. Роботом дистанционно управляет человек-оператор, который использует датчики для проведения инспекций труб, фитингов и клапанов. Sensabot был разработан в соответствии со стандартами IECEx Zone 1 для взрывоопасных сред, а также стандартами безопасности ANSI для управляемых промышленных транспортных средств. [13]
Научно-исследовательская лаборатория ВВС США (AFRL), корпорация Concurrent Technologies Corporation (CTC) и NREC разрабатывают экологически чистую систему удаления покрытий с самолетов ВВС США при финансовой поддержке Командования материально-технического обеспечения ВВС США (AFMC).
Усовершенствованная роботизированная система лазерного удаления покрытий (ARLCRS) использует мощный лазерный инструмент для снятия покрытий и современные мобильные роботы для автоматического удаления краски и покрытий с самолетов. Вся система масштабируется для использования от истребителей до грузовых и заправочных самолетов. ARLCRS сократит количество опасных отходов, выбросов в атмосферу, расходы на техническое обслуживание и время обработки. CTC разрабатывает системы лазерного удаления покрытий и улавливания частиц. NREC разрабатывает мобильных роботов, датчики и систему автономности.
NREC работала с партнерами из угольной промышленности для разработки технологии помощи оператору для длинных забоев . Она включает в себя полную навигационную систему для непрерывной горной машины, восприятие на основе лазерного дальномера для локализации робота , планирование для загроможденных пространств и инструменты интеграции и моделирования. Эта система была успешно продемонстрирована на работающей шахте в Западной Вирджинии. [ необходима ссылка ] Сопутствующие исследования и цели включают автоматизированную маркшейдерию, откатку и взаимодействие нескольких машин.
ARMOR 1 — это автоматизированная роботизированная система для Инженерного корпуса армии США для выполнения работ по укреплению берегов вдоль реки Миссисипи . После развертывания ARMOR 1 заменит старую установку для укладки матов, изначально построенную в 1948 году. Целью является повышение скорости работ по укреплению берегов и улучшение безопасности и условий труда сотрудников, которые выполняют эту важную работу.
После завершения ARMOR 1 будет включать шесть независимых роботизированных кранов. Эти краны будут поднимать большие бетонные квадраты с баржи-поставщика и размещать их на «матовой палубе» производственной баржи ARMOR 1. Там отдельные квадраты будут связаны вместе в один гибкий «мат» шириной 140 футов (и длиной до 900 футов) с помощью автоматизированной системы стяжки. Готовый мат будет спущен с баржи и погружен вдоль берегов реки Миссисипи, в то время как на палубе будут постоянно собираться новые маты.
Carnegie Mellon Robotics Academy (CMRA) — это образовательная программа Carnegie Mellon University и часть всемирно известного Института робототехники университета. В 2000 году административный персонал и команда разработчиков CMRA разместились в помещениях NREC.
Сеть компьютерных наук STEM (CS2N) — это совместный исследовательский проект Университета Карнеги — Меллона, включая Академию робототехники, и Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), призванный увеличить число студентов, изучающих углубленную компьютерную науку и естественные науки, технологии, инженерию и математику (CS-STEM).
