A műegyetemi csapat Vidács Attila, a BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar (VIK) Távközlési és Médiainformatikai Tanszékének (TMIT) egyetemi docense vezetésével végzett az első helyen. Az Amerikai Kereskedelmi Minisztériumhoz (Department of Commerce) tartozó Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST, National Institute of Standards and Technology) 2017-ben indított versenysorozatot, “Agilis robotika ipari alkalmazásokhoz” (ARIAC - Agile Robotics for Industrial Automation Competition) néven. Az esemény 2018 óta pénzdíjas, 2020-ban az összdíjazás 17.500 dollár volt. A hivatalos eredmény elérhető az NIST oldalán.

A csapat tagjai: Vidács Attila (oktató), Mátyás Gergely alapszakos hallgató, Pető József PhD hallgató, Böjtös Laszló mérnök.

A verseny célja az ipari robotrendszerek agilitásának fokozása azzal a céllal, hogy az automatizált üzemek hatékonyabban, nagyobb termelékenységgel és autonómiával működjenek, és kevesebb időt és figyelmet igényeljenek az üzem dolgozóitól. Cél például az, hogy a robotok autonóm módon észleljék a gyártási folyamat hibáit, automatikusan helyreálljanak ezekből a hibákból, mindemellett pedig érzékeljék a környezetüket, és feladatokat végezzenek olyan alkatrészekkel is, amelyek nem előre megadott helyen vannak.

A megvalósított ipari környezet a ROS (Robot Operating System) GEAR (Gazebo Environment for Agile Robotics) szimulátor által biztosított interfészen keresztül volt programozható. Ezen a csapatok hozzáférhettek a különböző aktuátorokhoz (beavatkozókhoz), szenzor információkhoz, illetve képesek voltak rendszerüzeneteket küldeni és fogadni. Egy 15 szabadsági fokkal és két karral rendelkező robotnak kellett különböző alkatrészeket pakolnia egy futószalagról, ládákból, polcokról, vagy önvezető járművekről (AGV-k). A csapatokra volt bízva, hogy a rendelkezésre álló érzékelők széles skálájából milyet és mennyit helyeznek el a környezeten belül. A döntőben 15 előre nem ismert feladat minél gyorsabb és pontosabb végrehajtása várt a résztvevőkre: a beérkező megrendelések kiszolgálása különböző alkatrészek összekészítésével és elküldésével. Mindez különféle, előre nem ismert kihívásokat tartogatott, mint például: véletlen meghibásodások, dinamikusan változó megrendelések, magas prioritású, később érkező módosítások, hibás vagy elégtelen számú alkatrész, az alkatrészek véletlen leejtése a robot megfogójából, szenzorok időszakos kiesése. A pontozás a pontosság és gyorsaság mellett a zsűri figyelembe vette az alkalmazott szenzorok összköltségét, valamint szigorúan büntette, ha a robot véletlenül nekiütközött a csarnokon belül mozgó személyek valamelyikének.

A HSN Lab csapata 2018 óta vesz részt a versenysorozatban. A három év során minden alkalommal sikerült a döntőbe kerülni, 2018-ban a 6., 2019-ben pedig az 5. helyet szerezve meg. 2020-ban pedig a csapat az első helyen végzett.

De érdemes pár szót szólni a többi dobogósról is. A második lett Team Sirius a Denbar Robotics csapata, amely a volt NASA asztronauta, Dan Barry cége. 2018-ban és 2019-ben ők nyerték a fődíjat. Idén a dobogó harmadik helyén a tavalyi második helyezett, a Rutgers University RuBot nevű csapata végzett.

A verseny győzteseként a HSN Lab csapata meghívást kapott az eredetileg Bostonba tervezett, de a vírushelyzet miatt virtuálissá alakított IEEE/ASME AIM 2020 (International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics) konferenciára, illetve az Elsevier RCIM (Robotics and Computer-Integrated Manufacturing) nevű folyóiratának Agile Robotics for Industrial Applications című különszámába.

A HSN Lab és az Ericsson a hosszú távú stratégiai együttműködésük keretében már több éve foglalkoznak az 5G-alapú felhő robotika és az ipari automatizálás témakörével. Az ARIAC versenyen túlmutatóan, 2019 nyarán indult például az 5G for Smart Manufacturing (5G SMART) H2020-as EU projekt, amelynek célja ipari robotikával, digitális ikrekkel és gépi látásra épülő távoli vezérléssel foglalkozó, 5G-alapú ipari alkalmazások tesztelése. A projekt résztvevői között az Ericsson és a BME HSN Lab mellett ott van a Bosch, a T-Systems, az Orange, a Fraunhofer vagy a Lundi Egyetem is. További részletek a program honlapján olvashatók.

Felvételek forrása: BME VIK Távközlési és Médiainformatikai Tanszék HSN Lab