Мобильный промышленный робот с модульной системой инструментов и адаптивным шасси
— разработка и вывод на рынок платформы мобильных автономных роботов, объединяющей три ключевые инновации:

Встроенные алгоритмы ИИ — восприятие окружающей среды, автономное планирование действий, адаптация к изменяющимся условиям.

Модульная архитектура — быстрая смена рабочих инструментов для выполнения разнородных задач на одном роботе.

Роевое взаимодействие — группа роботов, способных координировать свои действия, перераспределять нагрузку и адаптироваться к задачам в реальном времени.

Целевые рынки: промышленная логистика, инспекция и обслуживание инфраструктуры, автоматизация складов и производственных цехов, а также задачи в условиях, опасных или недоступных для человека.

Платформа построена на четырех независимых омни-колесах, каждое из которых снабжено механизмом вертикального перемещения (подъем/опускание). Это позволяет роботу:

•в опущенном положении — работать с высоким моментом нагрузки и точным позиционированием;

•в поднятом — преодолевать препятствия высотой до 50 мм (пороги, кабельные каналы, направляющие).

Система управления — трехуровневая:

1.Базовый контроллер шасси – управление приводами омни-колес и актуаторами подъема, стабилизация при переезде препятствия.

2.Навигационный контроллер – SLAM (лидар/камера), динамическое перепланирование маршрута с учетом текущего клиренса.

3.Сменный модуль – быстрая стыковка (EtherCAT + питание). Поддерживаются модули: погрузчик (вилы), манипулятор 6 степеней свободы, сборочная головка, инспекционная камера.

Ключевая особенность управления: автоматическое распознавание типа модуля и ограничение режимов движения (например, с манипулятором запрещены наклоны платформы, с вилами — подъем колес под нагрузкой).

Распределение ролей в проекте:

Разработка ведется междисциплинарной командой. Каждая группа отвечает за свой критический узел, при этом системы интегрируются через единую архитектуру управления.

1. Компьютерное зрение и камеры

Ответственные: Данил Цыганков, Владислав Гладкий

Задачи:

• Выбор и калибровка стереокамер и технического зрения opencv.

• Разработка алгоритмов распознавания объектов для сменных модулей (паллеты, детали, маркеры).

• Сопряжение видеопотока с навигационной системой для коррекции SLAM.

• Обеспечение визуального контроля при точной стыковке с оборудованием (рольганги, зарядные станции).

Интеграция: Передача обработанных изображений (координаты объектов, семантические метки) в контроллер навигации и в систему управления манипулятором (Стас Паршин, Миша Трусов).

2. Лидарное восприятие и локализация

Ответственные: Данил Цыганков (также участвует в лидаре), Олег Степанченко

Задачи:

• Интеграция 2D/3D лидара (выбор типа, монтаж на платформе с учётом подъема колес).

• Построение карты окружения в реальном времени (SLAM).

• Обнаружение препятствий и динамический расчет клиренса: если лидар видит порог высотой до 50 мм, система даёт команду на подъём колес.

• Слияние данных лидара с камерами (фьюжн) для повышения надежности при плохом освещении.

Интеграция: Передача карты и локальных препятствий в навигационный контроллер (электроника — Станислав Драгунов, Дмитрий Горшенев).

3. Основная архитектура электроники и низкоуровневое управление

Ответственные: Станислав Драгунов, Дмитрий Горшенев

Задачи:

• Разработка и сборка бортового контроллера (STM32/Arduino ).

• Схемотехника драйверов омни-колес (4 канала) и актуаторов подъема колес.

• Реализация распределённой шины (EtherCAT / CANopen) для связи между шасси, лидаром, камерами и модулем манипулятора.

• Энергораспределение: защита цепей, фильтрация помех, управление питанием сменных модулей.

• Прошивка реального времени: PID-регуляторы движения, обработка энкодеров, контроль тока.

Интеграция: Предоставляют API для верхних уровней (навигация, манипулятор). Обеспечивают синхронизацию тактов всех подсистем.

4. Разработка и реализация манипулятора

Ответственные: Стас Паршин, Миша Трусов, Александр Лоскутов

Задачи:

• Проектирование кинематики (6 степеней свободы) с учетом крепления на подвижную омни-платформу.

• Выбор приводов (сервоприводы с обратной связью) и разработка захватных устройств (сменные концевые эффекторы).

• Реализация обратной кинематики и планирования траектории с компенсацией микросмещений базы (из-за работы омни-колес).

• Интеграция с системой технического зрения (Данил Цыганков) для захвата объектов по их визуальным координатам.

• Механическая часть: разработка адаптера для быстрой стыковки к платформе (совместно с группой электроники).

Интеграция: Получает целевые координаты от системы зрения и навигации, работающий на микроконтроллере stm32/Arduino/raspberrypi (сборка Станислава Драгунова и Дмитрия Горшенева).

На страницу проекта