Исследование Назарбаев Университета, выполненное в Школе инженерии и цифровых наук (NU SEDS) под руководством профессора Маттео Рубаготти, исполняющего обязанности заведующего кафедрой робототехники, завоевало престижную награду «Лучшая статья 2024 года» от Control Engineering Practice, ведущего научного журнала в области исследований систем управления. В рамках этого исследования была разработана уникальная методика взаимодействия человека и робота, которая, как ожидается, изменит подход к безопасному совместному использованию рабочих пространств людьми и роботами. Данная методика позволет роботам в реальном времени адаптировать свои движения, чтобы избежать столкновений с человеком, работая бок о бок.
Основой методики является «сценарное нелинейное управление с прогнозированием модели», которое позволяет роботу предсказать вероятные траектории движения человека. Благодаря системе «мониторинга скорости и расстояния» робот может остановиться или замедлиться, если человек неожиданно оказывается на его пути, что обеспечивает дополнительную безопасность при совместной работе.
Методика была успешно протестирована на роботе Kinova Gen3, что подтвердило её безопасность и её превосходство над традиционными методами управления: робот быстро и гибко реагирует на присутствие человека.
Профессор Рубаготти подчеркнул, что этот подход позволит роботам не только избегать аварий, но и подстраивать свои действия под изменения в поведении человека, соблюдая стандарты безопасности ISO, действующие в промышленности. Такая проактивная адаптация позволит роботам работать рядом с людьми более продуктивно, не жертвуя безопасностью.
Статья с заголовком «Сценарное моделирование предсказательного управления с вероятностными предсказаниями человеческого поведения для сосуществования человека и робота» — результат работы пятерых человек. Среди них — Артемий Олейников, научный сотрудник NU SEDS, и Зарема Балгебекова, бывшая студентка, которая начинает свой путь в PhD под руководством профессора Майи Матари́к, одного из мировых экспертов в теме взаимодействия человека и робота, в Университете Южной Калифорнии, а также профессора Альберто Бемпорад и Маттео Рубаготти.
Идея применения методов стохастического предсказания для совместного пространства человека и робота была впервые разработана профессором Рубаготти вместе с международным партнером профессором Бемпорадом, который ранее создал теоретическую базу для данного метода управления. Артемий Олейников (магистр робототехники) реализовал и протестировал алгоритмы планирования движения, а Сергей Солтан (магистр компьютерных наук) и Зарема Балгабекова (на тот момент студентка бакалавриата в области робототехники и мехатроники) занимались методом прогнозирования поведения человека, основанным на цепях Маркова высшего порядка. Работу команды курировал профессор Рубаготти, который также доказал теоретическую устойчивость предложенной системы планирования движений.
Дополнительную информацию можно найти в официальном сообщении по ссылке.
Основой методики является «сценарное нелинейное управление с прогнозированием модели», которое позволяет роботу предсказать вероятные траектории движения человека. Благодаря системе «мониторинга скорости и расстояния» робот может остановиться или замедлиться, если человек неожиданно оказывается на его пути, что обеспечивает дополнительную безопасность при совместной работе.
Методика была успешно протестирована на роботе Kinova Gen3, что подтвердило её безопасность и её превосходство над традиционными методами управления: робот быстро и гибко реагирует на присутствие человека.
Профессор Рубаготти подчеркнул, что этот подход позволит роботам не только избегать аварий, но и подстраивать свои действия под изменения в поведении человека, соблюдая стандарты безопасности ISO, действующие в промышленности. Такая проактивная адаптация позволит роботам работать рядом с людьми более продуктивно, не жертвуя безопасностью.
Статья с заголовком «Сценарное моделирование предсказательного управления с вероятностными предсказаниями человеческого поведения для сосуществования человека и робота» — результат работы пятерых человек. Среди них — Артемий Олейников, научный сотрудник NU SEDS, и Зарема Балгебекова, бывшая студентка, которая начинает свой путь в PhD под руководством профессора Майи Матари́к, одного из мировых экспертов в теме взаимодействия человека и робота, в Университете Южной Калифорнии, а также профессора Альберто Бемпорад и Маттео Рубаготти.
Идея применения методов стохастического предсказания для совместного пространства человека и робота была впервые разработана профессором Рубаготти вместе с международным партнером профессором Бемпорадом, который ранее создал теоретическую базу для данного метода управления. Артемий Олейников (магистр робототехники) реализовал и протестировал алгоритмы планирования движения, а Сергей Солтан (магистр компьютерных наук) и Зарема Балгабекова (на тот момент студентка бакалавриата в области робототехники и мехатроники) занимались методом прогнозирования поведения человека, основанным на цепях Маркова высшего порядка. Работу команды курировал профессор Рубаготти, который также доказал теоретическую устойчивость предложенной системы планирования движений.
Дополнительную информацию можно найти в официальном сообщении по ссылке.