Разработка системы навигации внутри роботизированной складской ячейки

Актуальность

Сегодня постоянно растёт спрос на автоматизацию складов и использование мобильных роботов в целях транспортировки. Рассмотрим повышение актуальности применения мобильных роботов на примере корпорации Amazon. В 2019 году компания использовала 45 000 мобильных дронов, благодаря этому решению затраты на эксплуатацию сократились на 20%.

На фоне этой тенденции мы решили начать разработку системы управления мобильными роботами, которая позволит быстро и удобно развёртывать систему в любом помещении, а также даст возможность моментально менять цели и маршруты дронов. Мы считаем, что наша система, основанная на компьютерном зрении, обойдётся намного дешевле и удобнее для потребителя, чем аналоги, которые представлены на рынке.

Цель

Разработка интеллектуальной системы на основе компьютерного зрения для навигации мобильного робота и мониторинга технологического процесса в режиме реального времени.

Задачи

1. Исследовать рынок сбыта на предмет аналогичных решений, необычных требований.
2. Проанализировать способы навигации роботов на складе.
3. Разработать эффективный алгоритм навигации.
4. Реализовать наше навигационное решение на базе Робоцентра НИТУ МИСиС.
5. Минимизировать время пусконаладочных работ для внедрения SLAM-метода.
6. Проанализировать стоимость проекта при развёртывании в реальных условиях.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Ноутбук с установленным ПО (OS Linux, Python с библиотекой opencv)
• Модифицированная плата Arduino Mega
• Для лидара (микрокомпьютер с ROS Raspberry Pi Zero W, датчики (х18) ST VL53L1CB, микроконтроллер для управления датчиками ST Nucleo F411RE)
• Роботы Amazon

Описание

Для контроля и определения местоположения робота мы используем микрокомпьютер Raspberry Pi c операционной системой Linux и программным обеспечением Python, библиотеку OpenCV и цветовую гамму HSV для определения геометрического центра метки робота. Наша метка подразделяется на две меньшие части, благодаря данному разделению мы можем узнать, где находится фронтальная часть робота. Это необходимо для определения направления движения робота.

С помощью цветовой гаммы HSV мы настраиваем камеру так, чтобы она воспринимала все цвета как чёрный, кроме одного; он будет восприниматься как объект белого цвета. Далее полученная картинка обрабатывается библиотекой OpenCV. Преобразованное изображение анализируется, и система начинает отслеживать объект нужного цвета. Это позволит отслеживать робота в реальном времени с использованием всего лишь одной камеры и цветной маркировки.

Предлагаемый нами метод позволяет быстро менять маршрут движения и скорость развёртывания системы, что существенно сэкономит время по сравнению с большинством аналогов.

Ориентация робота на складе реализована таким образом, что каждому грузу при поступлении на склад присваиваются координаты, которые являются адресом его хранения на складе. Координаты получают при сопоставлении зарегистрированных грузов и координатной сетки, которая формируется в online-режиме в потоковом видео. При появлении запроса на выдачу груза номер груза сопоставляется с координатами, выданными ему в начале. Далее система строит маршрут от робота до нужного стеллажа, содержащего искомый груз. Маршрут прокладывается от робота до объекта с помощью метода координатной сетки. 

Результаты работы/выводы

Разработанная система позволит

1. эффективно использовать интеллектуальную систему на основе компьютерного зрения для навигации мобильного робота и мониторинга технологического процесса в режиме реального времени;
2. минимизировать время пусконаладочных работ для внедрения SLAM-метода;
3. сэкономить средства (он обойдётся дешевле аналогов за счёт снижения стоимости каждого робота, т. к. управление роботами централизовано).

Перспективы использования результатов работы

При реализации макета было выявлено, что в некоторых случаях могут потребоваться дополнительные камеры, а именно:

• на складах большой площади, т.к. часть обзора будет перекрываться стеллажами;
• на складах с малой площадью, имеющих высокие стеллажи;
• на многоэтажных складах (появляется необходимость установки камер в зонах перемещения роботов между этажами).

Эти особенности позволяют улучшить проект в дальнейшем.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

НИТУ МИСиС