Інтелектуальні методи локалізації об’єктів у робототехнічних системах - Туфекчі, Валентин Іванович; Токарчук, Сергій Володимирович; Гавва, Олександр Олександрович; Мирончук, Валерій Григорович (My University, 2025)
Підвищення продуктивності робототехнічних систем і зростання складності технологічних процесів у виробничих середовищах зумовлюють необхідність застосування інтелектуальних методів локалізації об’єктів, здатних забезпечити стабільне та високоточне позиціювання за умов дії шумів, викидів у сенсорних даних і часткової невизначеності геометричних параметрів. У реальних умовах експлуатації сенсорних робототехнічних систем похибки локалізації можуть ся-гати 5-10% від характерних розмірів об’єкта, що є критичним для операцій ро-ботизованого захвату та маніпулювання пакувальними заготовками. За резуль-татами моделювання встановлено, що найменших відхилень у позиціюванні (MAE≈ 4,08 мм, RMSE≈4,61 мм) досягнуто при використанні комбінованої локалізації типу D2. Цей метод враховує геометричну інваріантність та забезпечує стабільну точність при наявності внутрішніх викидів у хмарах точок. Ефективність локалізаційних підходів оцінено за узагальненими метриками LESR, які засвідчили зменшення похибки на понад 30% порівняно з базовими методами. Дослідження інтелектуальних методів локалізації ґрунтується на геометричному аналізі просторових даних у вигляді хмар точок з використанням методів визначення геометричного центра, аналізу опуклої оболонки та обмежувальних гео-метричних контурів. Моделювання та перевірка працездатності алгоритмів здійснювались у програмному середовищі CoppeliaSim, що дозволяє відтворювати реальні сценарії взаємодії робототехнічних систем з об’єктами різної геометрії. Показано, що за наявності внутрішніх точок, частка яких може досягати близько 30% від загальної кількості вимірювань, геометричний центр множини зазнає суттєвого зміщення, тоді як опукла оболонка зберігає інваріантність до таких впливів. Встановлено, що відхилення між центрами, визначеними різними геометричними підходами, може перевищувати 10% по окремих координатах. Поєднання декількох геометричних методів локалізації з процедурами повторного просторового сканування в середовищі CoppeliaSim дозволяє зменшити сумарну похибку позиціювання. Запропоновані підходи формують основу для створення адаптивних робототехнічних систем, здатних забезпечувати підвищену точність, надійність і гнучкість локалізації об’єктів у пакувальних виробничих процесах.
Keywords: кафедра мехатроніки та пакувальної техніки; кафедра технологічного обладнання та комп’ютерних технологій проектування; інтелектуальні методи локалізації; групова упаковка; робототехнічні системи; точність позиціювання; сенсорне сканування; сенсорний сканер; коефіцієнт варіації; просторова обробка даних; spatial data processing; intelligent localization methods; group packaging; touch scanning