ДВФУ: Pandora

Продукт
Разработчики: Дальневосточный Федеральный Университет (ДВФУ)
Дата премьеры системы: 2019/03
Дата последнего релиза: 2019/09/02
Технологии: Робототехника

Содержание

Pandora — подводный робот, разработанный специалистами Дальневосточного федерального университета (ДВФУ).

Подводный робот Pandora, 2019

По информации на март 2019 года, робот умеет выполнять различные функции под водой, в частности, распознавать отдельные предметы при помощи глаз-видеокамер, перевозить грузы, поднимать и сбрасывать их в определенном месте.

2019

Испытание системы интеллектуальной поддержки деятельности операторов

Инженеры-робототехники Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) совместно с коллегами из Института проблем морских технологий ДВО РАН и Института автоматики и процессов управления ДВО РАН завершили этап теоретических исследований в области подводной робототехники и готовы приступить к разработке полностью автономного подводного робота с манипулятором. Испытания могут пройти уже через три года. Об этом 2 сентября 2019 года сообщили в ДВФУ.

В июле-августе 2019 года учёные испытали систему интеллектуальной поддержки деятельности операторов телеуправляемых необитаемых подводных аппаратов (ТНПА). Работы проводились в Тихом океане в рамках глубоководной экспедиции Национального научного центра морской биологии им. А.В. Жирмунского ДВО РАН на научно-исследовательском судне «Академик М.А. Лаврентьев».

Как отметили в ДВФУ, с помощью системы интеллектуальной поддержки удалось обеспечить одновременное точное управление движением судна, глубиной погружения блока-заглубителя и ТНПА Comanche 18 в условиях сложного рельефа донной поверхности. Система сама планировала маршруты перемещений с учетом изменяющейся рабочей зоны Comanche 18, и выдавала предупреждения и рекомендации оператору ТНПА. По итогам испытаний все поставленные задачи были выполнены в условиях сильных течений и сложного рельефа склонов подводных гор. Система полностью исключила любые аварийные ситуации.

Comanche 18 совершил 21 погружение, чистое время его рабочих манипуляций составило 52 часа. Аппарат обследовал склоны и вершины подводных гор (гайотов) Императорского хребта, совершили видеосъемку, провел отбор морских организмов, взял пробы грунта и геологических пород.

По словам учёных, испытанная система интеллектуальной поддержки деятельности операторов – это часть обобщенной информационно-управляющей системы, на основе которой уже через три года может быть создан отечественный полностью автономный подводный робот, оснащенный многозвенным манипулятором. Стоимость разработки будет зависеть от конкретных технических характеристик, требуемых заказчиком.

Робот сможет самостоятельно выполнять поставленные задачи в условиях неопределённости: проводить исследовательские и технологические операции в глубинах Мирового океана, а также шельфовые исследования в экстремальных условиях Арктики.

«
«С развитием цифровых технологий, электронной базы и чувствительных элементов точность, быстродействие и производительность подводных роботов стали намного превышать человеческие. Мы создали интеллектуальную систему управления, которая состоит из четырёх подсистем. Первая с помощью бортовых сенсоров обеспечивает плавный подход робота к объекту работ. Вторая стабилизирует робота в пространстве даже при наличии неизвестных подводных течений и при работающем в вязкой среде манипуляторе. Третья идентифицирует места проведения операций и планирует траектории движения рабочего органа манипулятора для выполнения этих операций. Четвертая управляет сигналами работы приводов манипулятора. Благодаря нашей системе роботы могут распознавать окружающую обстановку и различные объекты, планировать траектории движения в среде с любыми препятствиями и диагностировать возникающие дефекты, нейтрализуя их в автоматическом режиме»,

отметил Александр Коноплин, старший преподаватель кафедры автоматизации и управления Инженерной школы ДВФУ, ведущий научный сотрудник Института проблем морских технологий ДВО РАН
»

По словам учёного, похожие разработки ведутся в крупнейших зарубежных научных центрах, однако серийных образцов автономных подводных аппаратов с манипуляторами по данным на сентябрь 2019 года еще нет. Конкурентное преимущество отечественной разработки заключается в уже реализованной интеллектуальной системе управления. Она может быть быстро и успешно встроена в существующих и перспективных роботов, использующих различный набор оборудования, и улучшить показатели качества их работы даже в условиях неопределенности рабочей среды.

Результаты теоретических разработок учёных ДВФУ и ДВО РАН могут применяться при создании интеллектуальных промышленных манипуляторов и в тех областях робототехники, где используются мобильные роботы, оснащаемые многозвенными манипуляторами, подчеркнули в ДВФУ.

Фундаментальные исследования в рамках проекта выполняются при финансовой поддержке фондов РНФ и РФФИ.

Представление на чемпионате по подводной робототехнике в Сингапуре

Совместная команда Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) и Института проблем морских технологий Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИПМТ ДВО РАН) одержала победу на открытом Чемпионате Азии по подводной робототехнике — Singapore AUV Challenge-2019, который проходил в Сингапурском политехническом университете с 8 по 11 марта 2019 года.

Как сообщили TAdviser в ДВФУ 12 марта 2019 года, робот Pandora готовился специально для чемпионата. Во время финала умная машина, пользуясь только собственным «зрением», без связи с человеком «выполнила» все поставленные организаторами задания: она преодолела заданную дистанцию в бассейне, прошла в ворота и нашла пингер — ультразвуковой подводный маяк. Подробнее здесь.

Робототехника





СМ. ТАКЖЕ (2)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год

  ABB Group (2, 2)
  Promobot (Промобот) (1, 2)
  Nvidia (Нвидиа) (1, 2)
  SoftBank Robotics (1, 2)
  Intuitive Surgical (1, 1)
  Другие (5, 5)

  ABB Group (2, 3)
  Promobot (Промобот) (1, 2)
  Лаборатория знаний (1, 1)
  КамАЗ (1, 1)
  Zala Aero (1, 1)
  Другие (3, 3)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год