Basta con mostrar: en MAI crean un sistema de entrenamiento para robots manipuladores sin código

Ingenieros del Moscow Aviation Institute están creando un sistema de entrenamiento intuitivo para robots manipuladores. Su objetivo es simplificar el trabajo con robots y hacerlos más accesibles para pequeñas empresas e incluso para uso doméstico.

Actualmente, la implementación de soluciones robóticas en la producción a menudo requiere una configuración compleja, la participación de especialistas y costos significativos. Según Kirill Kotenev, participante del proyecto, el nuevo sistema permite superar estas limitaciones: un manipulador puede ser entrenado para una nueva tarea en solo unos minutos y sin habilidades de programación.

El principio de funcionamiento es extremadamente simple. El operador activa el modo de grabación y le indica manualmente al robot el movimiento deseado, por ejemplo, mover una pieza de un lugar a otro. En este momento, el sistema registra la posición de todos los elementos del manipulador hasta 20 veces por segundo. Luego, el robot reproduce la secuencia grabada, repitiendo con precisión la trayectoria y la velocidad del movimiento.

En la etapa actual, el desarrollo admite dos modos básicos: seguimiento de posición durante el movimiento y control de activación y desactivación de acciones, por ejemplo, herramientas. En el futuro, se planea expandir la funcionalidad.

El proyecto es implementado por un equipo de estudiantes bajo la dirección del profesor de MAI, Vasily Egorov.

El desarrollo puede aplicarse en diversas áreas. En pequeñas empresas, estos manipuladores podrán automatizar tareas rutinarias, desde trabajar en panaderías hasta ensamblar piezas. En el hogar, podrán ayudar con las tareas domésticas o usarse como asistentes para personas con discapacidades.

Actualmente, el sistema está siendo probado en un prototipo de robot con una pinza. Los planes futuros incluyen mejorar la precisión, la fiabilidad y la facilidad de interacción, así como realizar pruebas en condiciones lo más cercanas posible a las reales.