Regisztráció és bejelentkezés

Hálózati karakterisztikák változásainak vizsgálata kiberfizikai gyártó rendszerekben

A robot szimuláció egy nélkülözhetetlen eszköz minden robotikával foglalkozó eszköztárában. Egy jól tervezett szimulátor segítségével gyorsan tudunk algoritmusokat tesztelni, robotokat tervezni, regressziós teszteket végezni és MI rendszereket tanítani valósszerű környezetben.

Egy népszerű robot szimulátorral, a Gazeboval képesek vagyunk pontosan és hatékonyan szimulálni robotokat komplex beltéri és kültéri környezetben. Erős fizikai motort, kiváló minőségű grafikát és kényelmesen használható programozói és felhasználói interfészeket nyújt. Ezenkívül nyílt forráskódú és ingyenes, a köré épült közösség aktívan fejleszti.

Azonban a Gazebo-ból hiányzik a vezérlési késleletetés modellezése ami egy teljes értékű kiberfizikai rendszerszimulátorrá tenné.

A mérendő kiberfizikai rendszer egy 6 szabadságfokú robotkar (UR5) ami távolról van vezérelve. A cél vezérlési teljesítmények mutatóinak mérése különböző hálózati feltételek mellett egy szimulált környezetben.

Bemutatok egy Gazebo plugint (https://github.com/Ericsson/robot_hw_sim_latency) ami a fenti mérést lehetővé tesz azáltal, hogy képessé teszem a Gazebo-t, arra hogy késleltesse belső vezérlő és állapot üzeneteit.

Előzetes mérési eredményeim mutatják, hogy az előzetesen várthoz hasonló hatása van a szimulált robotkar viselkedésére a hálózati késleltetésnek.

A plugint használva hálózati késleltetést állítok be az Agile Robotics for Industrial Automation Competition (ARIAC) környezetében, ami egy szimuláción alapuló verseny, automatizált teljesítmény pontozással.

A Figment Team megoldását értékelem ki hálózati késleltetés esetén.

15 ms késleltetés a kapott pontszám 33%-os csökkenését okozza, a végrehajtásra fordított idő is hasonlóan megnő.

A plugint egy másik környezettel is kipróbáltam, egy szimulált hatlábú robottal. Ez a robot hasonló egy Ipar 4.0 robot cellához amiben van 6 darab 3 szabadságfokú kar. Ebben a környezetben számos kihívás megjelenhet pl: szervók vezérlése, robotkarok kollaborációja stb.

5 ms késleltetés a hatlábú robot vezérlésében az egyenes mozgástól eltérést okozott.

A plugin használata különböző környezetekben demonstrálja, hogy a pluginom alkalmas hálózati hatások vizsgálatára. A jövőben a pluginom segíthet kiberfizikai gyártó rendszerek hálózatainak tervezésében a hálózatüzemeltetőknek.

szerző

  • Pető József
    Mérnök informatikus szak, mesterképzés
    mesterképzés (MA/MSc)

konzulensek

  • Dr. Molnár Sándor
    egyetemi docens, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
  • Dr. Vidács Attila
    egyetemi docens, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
  • Szabó Géza
    Research Fellow, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék