В России ИИ поставит роботам диагноз и назначит лечение
Новые алгоритмы помогут распознавать неисправности у роботов в реальном времени по косвенным признакам, не полагаясь на показания датчиков
В Севастопольском государственном университете разработали алгоритмы, которые помогают распознавать неисправности у роботов по косвенным признакам в режиме реального времени.
В современных робототехнических комплексах датчики не могут измерять все параметры напрямую, поэтому системе приходится «догадываться» о состоянии механизмов на основе доступной информации. Алгоритмы СевГУ позволяют выявлять скрытые ошибки в работе робота так же, как врач ставит диагноз не по одному симптому, а по их совокупности.
Математическая модель робота
Команда под руководством Алексея Кабанова создала метод, который преобразует сложную математическую модель робота в упрощённый вид, удобный для анализа. На её основе строится наблюдатель — специальный вычислительный модуль, «умный калькулятор», который сравнивает реальные данные датчиков с тем, как робот должен вести себя в соответствии с моделью. Если разница увеличивается, наблюдатель определяет, где именно может быть неисправность: в приводах, датчиках, механических узлах или в системе управления. Благодаря этому система замечает отклонения задолго до того, как они станут критическими.
Помехи – не помеха!
Главное отличие метода в том, что он устойчив к шумам и неточностям показаний датчиков. В робототехнике реальные данные всегда «грязные»: датчики вибрируют, температура влияет на электронику, механизмы изнашиваются. Классические наблюдатели требуют идеального соответствия модели реальности и часто дают сбои. Алгоритмы СевГУ работают даже при ошибках в моделировании и не используют «скачущие» режимы переключений, что делает их подходящими для использования на промышленных контроллерах.
Новые методы диагностики особенно полезны для автономных роботов, например инспекционных дронов, производственных манипуляторов, мобильных роботов для обслуживания инфраструктуры. Чем раньше система заметит признаки отклонений в работе, тем надёжнее и безопаснее будет в итоге работать весь комплекс. Сейчас разработанные алгоритмы проходят испытания и готовятся к применению в промышленных масштабах.
