Semi-autonomous Robotic Disassembly Enhanced by Mixed Reality

📄 arXiv: 2405.03530v1 📥 PDF

作者: Alireza Rastegarpanah, Cesar Alan Contreras, Rustam Stolkin

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-06

💡 一句话要点

SARDiM：混合现实增强的半自主机器人拆卸平台，应用于电动汽车电池拆卸。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人拆卸 混合现实 半自主系统 遥操作 电动汽车电池

📋 核心要点

  1. 现有机器人拆卸系统在复杂环境下的适应性和安全性方面存在挑战，尤其是在处理电动汽车电池等危险品时。
  2. SARDiM平台通过集成混合现实、对象分割和可变自主性遥操作，旨在提高拆卸效率和安全性。
  3. 实验结果表明，SARDiM平台在减少关节限制违规和缩短拆卸时间方面表现出色，尤其是在混合现实界面下。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种名为“SARDiM”的模块化半自主平台，该平台通过混合现实技术增强，用于工业拆卸任务。通过电动汽车电池拆卸的案例研究，SARDiM集成了混合现实、对象分割、遥操作、力反馈和可变自主性。SARDiM利用ROS、Unity和MATLAB平台，以及关节阻抗控制器，促进了遥操作拆卸。该方法结合了FastSAM进行实时对象分割，生成的数据随后通过聚类分析算法进行处理，以确定组件的质心和方向，并按大小和拆卸优先级对其进行分类。这些数据指导MoveIt平台为Franka机器人手臂进行轨迹规划。SARDiM提供了在两种遥操作模式之间切换的能力：手动和具有可变自主性的半自主模式。每种模式都使用四种不同的界面方法（IM）进行了评估：直接视图、监视器馈送、带有监视器馈送的混合现实和点云混合现实。跨八种IM的评估表明，使用模式2时，关节限制违规减少了40.61%。此外，模式2-IM4优于模式1-IM1，实现了2.33%的时间减少，同时显着提高了安全性，使其非常适合在危险环境中安全距离操作，并且与直接观察环境的遥操作一样易于使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业拆卸任务中，尤其是在处理电动汽车电池等复杂且潜在危险物品时，机器人操作的安全性、效率和适应性问题。现有方法通常依赖于完全手动的遥操作或完全自主的机器人，前者操作繁琐且易出错，后者在复杂或未知的环境中鲁棒性不足。因此，需要一种能够结合人类操作员的智能和机器人的精确性的半自主系统。

核心思路：论文的核心思路是构建一个混合现实增强的半自主机器人拆卸平台，该平台允许操作员在不同程度的自主控制下进行遥操作。通过混合现实技术，操作员可以获得增强的视觉信息和操作指导，从而提高操作的精确性和效率。可变自主性允许操作员根据任务的复杂程度和环境的安全性，灵活地调整机器人的自主程度。

技术框架：SARDiM平台的整体架构包括以下几个主要模块：1) 感知模块：使用FastSAM进行实时对象分割，并通过聚类分析确定组件的质心和方向。2) 规划模块：利用MoveIt平台为Franka机器人手臂生成轨迹。3) 控制模块：采用关节阻抗控制器实现精确的力控制和运动控制。4) 人机交互模块：通过混合现实界面向操作员提供增强的视觉信息和操作指导，并允许操作员在手动和半自主模式之间切换。整个系统基于ROS、Unity和MATLAB平台构建。

关键创新：该论文的关键创新在于将混合现实技术与可变自主性的遥操作相结合，构建了一个半自主机器人拆卸平台。这种结合使得操作员能够在安全距离外，以更高的效率和安全性完成复杂的拆卸任务。此外，利用FastSAM进行实时对象分割，并结合聚类分析进行组件识别，提高了系统的感知能力。

关键设计：SARDiM平台的关键设计包括：1) 可变自主性：允许操作员在手动和半自主模式之间切换，并根据任务需求调整自主程度。2) 混合现实界面：通过混合现实技术向操作员提供增强的视觉信息和操作指导，例如组件的质心、方向和拆卸优先级。3) 关节阻抗控制：实现精确的力控制和运动控制，确保操作的安全性。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用模式2（半自主模式）时，关节限制违规减少了40.61%。此外，模式2-IM4（点云混合现实界面）优于模式1-IM1（直接视图），实现了2.33%的时间减少，同时显着提高了安全性。这些结果表明，SARDiM平台在提高拆卸效率和安全性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

SARDiM平台具有广泛的应用前景，包括电动汽车电池拆卸、电子产品回收、核设施维护等。该平台可以提高拆卸效率和安全性，降低操作员的风险，并促进可持续发展。未来，该平台可以进一步扩展到其他领域，例如医疗手术和太空探索。

📄 摘要（原文）

In this study, we introduce "SARDiM," a modular semi-autonomous platform enhanced with mixed reality for industrial disassembly tasks. Through a case study focused on EV battery disassembly, SARDiM integrates Mixed Reality, object segmentation, teleoperation, force feedback, and variable autonomy. Utilising the ROS, Unity, and MATLAB platforms, alongside a joint impedance controller, SARDiM facilitates teleoperated disassembly. The approach combines FastSAM for real-time object segmentation, generating data which is subsequently processed through a cluster analysis algorithm to determine the centroid and orientation of the components, categorizing them by size and disassembly priority. This data guides the MoveIt platform in trajectory planning for the Franka Robot arm. SARDiM provides the capability to switch between two teleoperation modes: manual and semi-autonomous with variable autonomy. Each was evaluated using four different Interface Methods (IM): direct view, monitor feed, mixed reality with monitor feed, and point cloud mixed reality. Evaluations across the eight IMs demonstrated a 40.61% decrease in joint limit violations using Mode 2. Moreover, Mode 2-IM4 outperformed Mode 1-IM1 by achieving a 2.33%-time reduction while considerably increasing safety, making it optimal for operating in hazardous environments at a safe distance, with the same ease of use as teleoperation with a direct view of the environment.