Od idei do współpracy: bezpieczeństwo budowy robotów autonomicznych

fot. Czy wkraczamy w nową erę współpracy człowieka z robotem? (źródło: Yurii/stock.adobe.com)

Bliższa interakcja człowieka z robotem może przyczynić się do zwiększenia wydajności przemysłu, lecz stwarza szereg wyzwań, w tym zapewnienie bezpieczeństwa. Zwiększenie autonomii robotów może przyczynić się do wzrostu wydajności operacyjnej, zwłaszcza w środowisku współdzielonym z ludźmi. Lecz przeniesienie robotów ze statycznych i dobrze chronionych środowisk do ścisłej współpracy z człowiekiem stwarza szereg nowych wyzwań technicznych.

Inżynierowie projektujący autonomiczne roboty muszą łączyć autonomię i inteligencję robotyki z inherentnymi strategiami projektowymi, które mogą zapobiegać urazom lub minimalizować ryzyko ich wystąpienia. W tym artykule firmy Mouser Electronics zgłębimy technologiczne i prawne podstawy, które pomagają inżynierom projektować bezpieczne, niezawodne i zgodne z normami autonomiczne roboty dla inteligentnego przemysłu kolejnej generacji.

Robotyka w modelu Przemysłu 4.0 staje się coraz bardziej elastyczna – umożliwia integrację z fabrycznymi systemami sterowania w chmurze, konserwację predykcyjną, a nawet inteligentne, zdecentralizowane podejmowanie decyzji. Lecz gdy Przemysł 4.0 opierał się na koncepcji nowych funkcji i wzajemnych połączeń, Przemysł 5.0 ewoluuje poza wydajność automatyzacji, stawiając w swoim centrum współpracę człowieka z maszyną.

W tej nowej fazie oczekuje się, że autonomiczne roboty nie będą jedynie pracować dla i wokół ludzi, lecz z nimi współpracować, dzieląc zadania i przestrzeń roboczą w ramach zorganizowanego partnerstwa. Od ramion robotów współpracujących (tzw. cobotów), wykorzystywanych w montażu elektroniki, aż po wózki samojezdne (AGV), nawigujące po centrach logistycznych (ilustracja 1), roboty przemysłowe już są bliżej swoich ludzkich odpowiedników niż kiedykolwiek wcześniej, a trend ten będzie się utrzymywał.

Ilustracja 1. Wózki AGV są obecnie powszechnie stosowane w większości nowoczesnych centrów dystrybucji (źródło: kinwun/stock.adobe.com)

Platforma analityki rynkowej Statista przewiduje skumulowany roczny wskaźnik wzrostu (CAGR) rynku cobotów wynoszący 33% w latach 2020–2030 oraz wzrost wielkości rynku z 475 mln USD w 2020 r. do około 8 mld USD w roku 2030.^[1]

Choć rozwój ten stwarza znaczące możliwości, zwiększona dostępność nowych konstrukcji robotów stawia nowe wyzwania. Inżynierowie z dziedziny robotyki nie koncentrują się już tylko na niezawodności i wydajności, lecz także na budowaniu inherentnego bezpieczeństwa, które pozwala ludziom ufać robotom i pracować z nimi.

W przeciwieństwie do statycznych systemów bezpieczeństwa, autonomiczne i współpracujące roboty muszą cechować się czujnością, możliwościami przystosowania i odpornością na skutki awarii, często w złożonych, nieustrukturyzowanych środowiskach. Łącząc strategie przedstawione poniżej, inżynierowie mogą tworzyć autonomiczne roboty, działające bezpiecznie nawet w zmieniających się warunkach przemysłowych.

Identyfikacja i przestrzeganie norm

Międzynarodowe normy pomagają definiować najważniejsze parametry bezpieczeństwa dotyczące autonomicznych i współpracujących robotów przemysłowych w kontekście ograniczeń mocy/siły w interakcji człowieka z robotem oraz redukcji zagrożeń i dopuszczalnych sił podczas kontaktu.

Przykładowo, norma ISO 13849-1 określa wymagania dotyczące bezpieczeństwa systemów sterowania, stosując tzw. poziomy bezpieczeństwa („PL” od Performance Levels) od „a” do „e” do pomiaru niezawodności funkcji bezpieczeństwa i jako wytyczne w projektowaniu układów redundantnych. Norma IEC 61508 obejmuje kompletny cykl życia dotyczący bezpieczeństwa funkcjonalnego systemów elektrycznych, elektronicznych i programowalnych elektronicznych (E/E/PE). Definiuje ona poziomy nienaruszalności bezpieczeństwa (SIL 1–4) i metodologie takie jak Failure Modes, Effects and Diagnostic Analysis (tryby błędów, skutki i analiza diagnostyczna), w skrócie FMEDA, służące do systematycznej analizy ryzyka, projektowania i walidacji funkcji bezpieczeństwa.

Aby uniknąć kosztownych przeróbek i efektywnie zarządzać wydatkami projektowymi, inżynierowie od samego początku projektu muszą uwzględniać zgodność z przepisami, m.in. mapując odpowiednie normy i przeprowadzając ocenę ryzyka już na jego początkowym etapie. Wczesne zaangażowanie ekspertów ds. bezpieczeństwa funkcjonalnego i jednostek certyfikujących może również pomóc walidować architekturę bezpieczeństwa oraz przygotowywać plany FMEDA.

Stosowanie elementów z certyfikatem bezpieczeństwa

Elementy zapewniające certyfikację systemu lub podstawy do jej uzyskania ułatwiają inżynierom osiągnięcie wymaganego poziomu bezpieczeństwa funkcjonalnego. Ponadto funkcje bezpieczeństwa, takie jak redundancja sprzętowa, korekcja błędów i rdzenie z architekturą lockstep wbudowane w mikrokontrolery (MCU), upraszczają rozwój sprzętu i oprogramowania układowego o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, co zwiększa pewność i szybkość uzyskania certyfikacji.

Projektowanie systemów zgodnych z IEC 61508 będą ułatwiać elementy takie jak rodzina mikrokontrolerów Texas Instruments TMS320F280015x z dokumentacją pomocniczą, zawierające podwójne 32-bitowe procesory C28x (CPU) z funkcją lockstep. Jest to technika wykrywania błędów opierająca się na dwóch procesorach wykonujących równolegle identyczne instrukcje, w której wszelkie rozbieżności powodują natychmiastowe kontrolowane wyłączenie systemu.

Redundancję na poziomie chipa mogą zapewniać również czujniki. Na przykład, niektóre elementy są dostępne w opcji dwuchipowej, mieszcząc w jednej obudowie dwa identyczne czujniki, co zapewnia wyższy poziom bezpieczeństwa inherentnego.

Łączenie różnych technologii wykrywania

Aby radzić sobie ze złożonością wysoce dynamicznych środowisk przemysłowych, w których pole widzenia może być przesłonięte, strategie heterogeniczne łączą różne metody wykrywania, z których każda kompensuje ograniczenia innych. Przykładowo, lidar oferuje szybki, precyzyjny pomiar odległości, idealnie nadając się do mapowania i unikania przeszkód, a czujniki obrazu dostarczają bogate dane kontekstowe, niezbędne do wizualnej interpretacji otoczenia robota. Ponadto, aby uzyskać możliwość szybkiego mapowania głębi 3D i umożliwić robotowi rozpoznanie odległości do wielu obiektów w polu widzenia w czasie rzeczywistym, można dodać czujniki czasu przelotu (ToF).

Wdrożenie różnych czujników wizualnych działających wspólnie pomaga redukować „martwe strefy” wykrywania, jednocześnie zapewniając redundancję w przypadku awarii czujnika. To wielopoziomowe podejście do fuzji czujników zwiększa niezawodność orientacji robota w otoczeniu, dzięki czemu może on bezpiecznie ustalać trasy ruchu i unikać kolizji nawet w nieprzewidywalnych lub zatłoczonych obszarach roboczych. Ponadto wspiera ono stosowanie technik jednoczesnej lokalizacji i mapowania (SLAM) w czasie rzeczywistym, które stanowią podstawę nowoczesnej robotyki mobilnej.

Wykorzystanie cyfrowych bliźniaków

Cyfrowe modele bliźniacze szybko stają się głównym narzędziem mogącym wzmocnić strategie bezpieczeństwa poprzez symulację fizycznego robota w środowisku wirtualnym. Umożliwia to inżynierom testowanie reakcji na przypadki brzegowe lub rzadkie błędy. Technika ta, choć ma charakter uzupełniający, oferuje cenny wgląd na etapie walidacji systemu i pozwala zwiększyć ogólną wydajność operacyjną.

Innowacje sprzętowe, od technologii percepcji i sterowania w czasie rzeczywistym po wykonywanie procedur fail-safe, odgrywają fundamentalną rolę w bezpiecznym działaniu autonomicznych systemów obok ludzi w złożonych środowiskach przemysłowych. Mouser Electronics oferuje szeroką gamę innowacyjnych rozwiązań od uznanych na całym świecie dostawców, które zapewniają precyzję, niezawodność i odporność w trudnych warunkach. Ten bogaty wybór obejmuje najnowocześniejsze technologie percepcji, które mogą pomóc inżynierom robotyki budować wysoce dokładne i niezawodne mieszane systemy wykrywania.

Niezawodne wykrywanie odległości

Czujnik SF45‑B microLiDAR^® firmy LightWare łączy niewielkie wymiary z wysoce konfigurowalnymi możliwościami skanowania. Dzięki temu idealnie nadaje się do stosowania jako główny czujnik przeszkód i w technice SLAM w robotach współpracujących i autonomicznych. Zasięg skanowania tego małego i lekkiego urządzenia wynosi 0,2–50 m, co umożliwia zarówno wykrywanie ludzi w bliskim polu, jak i mapowanie otoczenia w dalekim polu za pomocą jednego urządzenia.

Firma LightWare zadbała o jego wyjątkową wszechstronność dla wielu różnych konstrukcji robotów i zastosowań. Inżynierowie mogą regulować pole widzenia od wąskiej wiązki do pełnego zakresu 320°, a konfigurowalne interfejsy – w tym USB, UART i I²C – umożliwiają bezproblemową integrację ze sterownikami opartymi na systemie ROS (Robot Operating System).

Ilustracja 2. LightWare SF45-B to gotowy do integracji lidar w niezwykle kompaktowej obudowie (źródło: Mouser Electronics)

Ta funkcjonalność, w połączeniu z częstotliwością próbkowania wynoszącą 5000 odczytów na sekundę, umożliwia modelowi SF45-B przekazywanie do warstwy logiki bezpieczeństwa robota danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym w celu unikania kolizji i dynamicznej redukcji prędkości. Zapewnia to bezawaryjną pracę w środowiskach, w których ludzie poruszają się w sposób nieprzewidywalny.

Szczegółowa świadomość wizualna

Uzupełniający informacje pochodzące z lidaru dotyczące głębokości czujnik obrazu onsemi AR0234CS ma rozdzielczość 2 MP i 1/2,6-calową matrycę 1920 × 1200 pikseli z globalną migawką, zdolną do rejestrowania pełnoklatkowych obrazów bez rozmycia ruchu z prędkością do 120 klatek na sekundę. Taka rejestracja jest niezbędna w dynamicznych komórkach roboczych, w których coboty muszą dla zachowania bezpieczeństwa odróżniać szybko poruszające się ludzkie kończyny od statycznych przeszkód.

Ilustracja 3. Czujnik AR0234CS firmy onsemi posiada globalną migawkę, która umożliwia uchwycenie wszystkich szczegółów na każdej klatce (źródło: Mouser Electronics)

Model AR0234CS dostarcza wyraźny obraz nawet w trudnych warunkach zmiennego oświetlenia, powszechnych w obiektach przemysłowych, chociażby z powodu rzucania cienia przez przejeżdżające wózki widłowe. Programowalne funkcje czujnika, w tym okienkowanie, pomijanie rzędów/kolumn czy łączenie pikseli, umożliwiają inżynierom dynamiczne równoważenie jakości obrazu i obciążenia procesora przez jego przetwarzanie.

Czujniki obrazu o wysokiej częstotliwości odświeżania mogą być stosowane równocześnie z bardziej energochłonnymi technologiami, takimi jak lidar, w celu optymalizacji wydajności, np. w autonomicznych robotach mobilnych (AMR), które coraz częściej są wykorzystywane w pobliżu ludzi. Wspólnie te metody wykrywania umożliwiają zastosowanie adaptacyjnych strategii zasilania, przez np. zmniejszenie częstotliwości skanowania lidaru, gdy czujnik obrazu potwierdzi statyczność środowiska. Pozwala to utrzymać wysoki poziom bezpieczeństwa systemu, jednocześnie zwiększając ogólną wydajność energetyczną autonomicznych robotów zasilanych akumulatorowo.

Przedstawiamy Aly Barakata, inżyniera ds. marketingu technicznego Mouser Electronics w regionie EMEA. Pracując jako inżynier w zespole marketingu technicznego firmy Mouser, Aly nieustannie komunikuje się ze społecznością inżynierów, aby lepiej zrozumieć wyzwania, przed którymi stoją. Oprócz swojej pracy w firmie Mouser i studiów magisterskich w dziedzinie elektroniki przygotowuje pokazy Mousera na wystawy, w tym wersję autonomicznego robota mobilnego (AMR), którego opracował we współpracy z firmą onsemi.

Wersja demonstracyjna AMR została wyposażona szeroką gamę czujników zapewniających bezpieczną pracę. Wśród nich są czujniki 2D kierunku i zasięgu światła (lidary) do skanowania otoczenia, czujniki ultradźwiękowe do wykrywania przezroczystych obiektów oraz kamery stereo- i monoskopowe do rozpoznawania głębi i śledzenia wizualnego. Jednym z użytych elementów jest cyfrowy czujnik obrazu onsemi AR0234CS, obsługujący wykrywanie znaczników ArUco i nawigację.

Wersja demonstracyjna przetwarza dane z czujników za pomocą modułu NVIDIA Jetson Orin, co umożliwia fuzję czujników w czasie rzeczywistym. Ma to zasadnicze znaczenie dla pogodzenia mocnych i słabych stron poszczególnych czujników oraz zapewnienia redundancji w funkcjach krytycznych dla bezpieczeństwa. Na przykład, do kompensacji problemów lidaru z wykrywaniem przezroczystych powierzchni można wykorzystać czujniki ultradźwiękowe. Takie wielopoziomowe podejście jest niezbędne w pracy inżynierów projektujących autonomiczne roboty. Od niezawodnej percepcji zależy dokładna lokalizacja, mapowanie i przewidywanie kolizji. Nawet działanie cyfrowych bliźniaków – kluczowych w opracowywaniu i testowaniu AMR-ów – opiera się na rzeczywistych danych pochodzących z czujników, pozwalających tworzyć i udoskonalać mapy operacyjne.

Wewnętrzne projekty inżynieryjne firmy, takie jak przedstawiona wersja demonstracyjna AMR-a, mają zasadnicze znaczenie dla sposobu, w jaki Mouser działa jako dystrybutor. Przygotowując demonstracje użytecznych rozwiązań na wybrane targi, Mouser przedstawia inżynierom kontekst stosowania rozwiązań wiodących producentów elektroniki. Lecz co ważniejsze, zbliża to dystrybutora do problemów technicznych, z którymi borykają się inżynierowie – w tym przypadku w odniesieniu do konstruowania bezpiecznych autonomicznych robotów – i pozwala zbadać, jak jej ekosystem dostawców może pomóc w ich rozwiązywaniu. 

Ponieważ autonomiczna robotyka staje się coraz bardziej powiązana ze środowiskami obsługiwanymi przez ludzi, bezpieczeństwo musi być uwzględniane i wdrażane nie jako dodatek do produktu, lecz jako podstawowy warunek projektowy od samego początku prac. Integracja mechanizmów fail-safe, zróżnicowanie czujników, zgodność z normami bezpieczeństwa i niezawodne podzespoły pozwalają inżynierom budować roboty, które są nie tylko inteligentne i wydajne, lecz również elementarnie bezpieczne.