Разработка AI-системы управления роботизированными линиями коботы AGV

AI-управление роботизированными линиями, коботами и AGV

Роботизированное производство переходит от жёсткого программирования к обучению с подкреплением: коботы (UR, KUKA iiwa, Franka Emika) учатся захвату новых объектов без перепрограммирования, AGV (Autonomous Guided Vehicles) адаптируют маршруты в реальном времени, production line балансирует загрузку через RL scheduler.

Стек для роботики

ROS2 (Robot Operating System 2): стандарт middleware. Topics, Services, Actions. DDS транспорт (Fast DDS, Cyclone DDS). Поддержка реального времени через PREEMPT_RT.

MoveIt 2: планировщик движений для манипуляторов. OMPL (CHOMP, RRTConnect) для trajectory planning. Kinematics: IKFast или bio_ik.

Isaac Sim + Isaac Lab (NVIDIA): фотореалистичный симулятор для обучения RL политик. Domain randomization, synthetic data. PhysX 5 + RTX рендеринг.

Gymnasium-Robotics: стандартные RL среды для роботики (FetchPickAndPlace, HandManipulate и др.).

RL для захвата объектов (Grasping)

Задача: коbot должен захватить произвольный объект из корзины (bin picking) — разные формы, ориентации, материалы.

State space:

• Depth image или point cloud (Intel RealSense D435, ZED 2)
• Proprioception: joint angles/velocities, gripper state
• Target object pose (из vision pipeline)

Action space:

• Cartesian delta: (Δx, Δy, Δz, Δroll, Δpitch, Δyaw, gripper_open/close)
• 7-DoF continuous

Reward:

def grasp_reward(self):
    if self._check_grasp_success():
        return 1.0 + lift_height_bonus  # поднял объект
    elif self._check_collision():
        return -1.0                      # столкновение
    else:
        # shaping: расстояние до объекта
        dist = np.linalg.norm(self.gripper_pos - self.target_pos)
        return -0.01 * dist              # медленно наказывает за дальность

Sim-to-Real transfer: Обучение в Isaac Sim с domain randomization (случайные текстуры, освещение, масса объектов, трение) → перенос на реальный кобот.

# Isaac Lab domain randomization
randomization_cfg = RandConfig(
    object_mass=("uniform", 0.1, 1.5),       # кг
    object_friction=("uniform", 0.3, 1.2),
    lighting=("random_rgb", 0.5, 1.5),
    camera_noise=("gaussian", 0, 0.02)
)

AGV — динамическая маршрутизация

Классическая AGV навигация: фиксированные магнитные полосы или QR-метки → RL позволяет работать в динамической среде (люди, другие AGV, временные препятствия).

Multi-Agent Path Finding (MAPF): N AGV одновременно планируют маршруты без столкновений. Centralized planning (оптимально но не масштабируется) vs decentralized RL (масштабируется до 100+ AGV).

# MARL для флота AGV
class AGVFleetEnv(gym.Env):
    def __init__(self, n_agv, warehouse_map):
        self.n_agv = n_agv
        self.map = warehouse_map

        # каждый AGV: позиция + целевая точка + occupancy map
        self.obs_per_agv = 2 + 2 + map_size
        self.observation_space = spaces.Box(
            low=0, high=1,
            shape=(n_agv, self.obs_per_agv)
        )
        # действие: направление (N/S/E/W/Stay)
        self.action_space = spaces.MultiDiscrete([5] * n_agv)

    def step(self, actions):
        conflicts = self._check_conflicts(actions)
        for agv_id, action in enumerate(actions):
            if agv_id not in conflicts:
                self._move_agv(agv_id, action)
        rewards = self._compute_rewards()
        return self._get_obs(), rewards, self._check_done(), False, {}

Reward для MAPF:

rewards = np.zeros(self.n_agv)
for i, agv in enumerate(self.agvs):
    if agv.reached_goal():
        rewards[i] += 10.0          # доставка
    if self._collision(i):
        rewards[i] -= 5.0           # столкновение
    rewards[i] -= 0.01              # time penalty (быстрее = лучше)
    rewards[i] -= 0.1 * agv.steps_waiting  # штраф за ожидание

Production Line Scheduling

Задача: N станков, M задач, приоритеты, время переналадки — оптимальное расписание.

Job Shop Scheduling с RL:

# state: статус каждого станка + очередь задач
# action: какую задачу назначить на какой станок
# reward: -makespan (минимизация общего времени)

class JobShopEnv(gym.Env):
    def __init__(self, n_machines, jobs):
        self.machines = [Machine(i) for i in range(n_machines)]
        self.jobs = jobs
        self.action_space = spaces.Discrete(n_machines * max_queue_size)

Dispatching rules как baseline:

• SPT (Shortest Processing Time)
• EDD (Earliest Due Date)
• FIFO

RL агент должен превосходить лучшее dispatching rule на 5–15% по makespan.

Google OR-Tools как hybrid: RL для быстрых локальных решений, OR-Tools для периодической глобальной реоптимизации.

Predictive Maintenance интеграция

Коботы и AGV требуют технического обслуживания. RL scheduler должен учитывать состояние оборудования:

# feature engineering для предиктивного ТО
features = [
    motor_vibration_rms,    # вибрация моторов
    joint_temperature,      # температура суставов
    cumulative_cycles,      # накопленные циклы
    last_maintenance_days   # дней с последнего ТО
]
# модель: isolation forest или LSTM autoencoder → anomaly score
# если anomaly > threshold → preventive maintenance action

ROS2 интеграция RL политики

import rclpy
from rclpy.node import Node

class RLGraspController(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('rl_grasp_controller')
        self.policy = load_policy('grasp_policy.pt')
        self.sub = self.create_subscription(
            PointCloud2, '/camera/depth/points',
            self.point_cloud_callback, 10)
        self.pub = self.create_publisher(
            JointTrajectory, '/arm_controller/joint_trajectory', 10)

    def point_cloud_callback(self, msg):
        obs = self.process_pointcloud(msg)
        action = self.policy.predict(obs, deterministic=True)
        trajectory = self.action_to_trajectory(action)
        self.pub.publish(trajectory)

Сроки: 16–32 недели

AGV fleet routing в существующем складе — 10–14 недель. Robotic grasping (sim-to-real) — 16–24 недели. Production line RL scheduler с интеграцией в MES — 20–32 недели в зависимости от сложности производственного процесса.