要約
ロボット遠隔操作は過去 70 年間研究されており、危険物の取り扱いや遠隔手術など、多くの状況に関連しています。
新型コロナウイルス感染症（COVID19）のパンデミックにより、このテーマへの関心が再燃しているが、既存のロボット教育キットは遠隔操作ロボットマニピュレーターの学習には適していない。
さらに、世界的な移動制限により、オンライン/ハイブリッド教育への大規模な投資が行われました。
この研究では、遠隔操作ロボットのオンライン/ハイブリッド コースのバックボーンとして使用される、新しく開発されたロボット工学教育キットとそのエコシステムが紹介されています。
生徒たちはいくつかのチームに分かれます。
各チームは、マスター デバイスとグリッパーの設計、製造 (3D プリンティングと組み立て)、および制御戦略を実装します。
これらをキットとして提供される UMIRobot と組み合わせて、学生たちは遠隔操作の課題に挑戦します。
このキットは低コスト (100 米ドル未満) であるため、高等教育機関は生徒 1 人につき 1 つのキットを提供でき、生徒はリスクのない環境で学習できます。
現在、73 個のそのようなキットが組み立てられ、8 か国のコース参加者に送られています。
主な成功事例として、提案されたコース用に設計されたグリッパーとマスターの例を示します。
さらに、コース参加者が実行した日本とバングラデシュ間の遠隔操作タスクも示します。
デザイン ファイル、ビデオ、ソース コード、その他の情報は、https://mmmarinho.github.io/UMIRobot/ で入手できます。
要約(オリジナル)
Robot teleoperation has been studied for the past 70 years and is relevant in many contexts, such as in the handling of hazardous materials and telesurgery. The COVID19 pandemic has rekindled interest in this topic, but the existing robotic education kits fall short of being suitable for teleoperated robotic manipulator learning. In addition, the global restrictions of motion motivated large investments in online/hybrid education. In this work, a newly developed robotics education kit and its ecosystem are presented which is used as the backbone of an online/hybrid course in teleoperated robots. The students are divided into teams. Each team designs, fabricates (3D printing and assembling), and implements a control strategy for a master device and gripper. Coupling those with the UMIRobot, provided as a kit, the students compete in a teleoperation challenge. The kit is low cost (< 100USD), which allows higher-learning institutions to provide one kit per student and they can learn in a risk-free environment. As of now, 73 such kits have been assembled and sent to course participants in eight countries. As major success stories, we show an example of gripper and master designed for the proposed course. In addition, we show a teleoperated task between Japan and Bangladesh executed by course participants. Design files, videos, source code, and more information are available at https://mmmarinho.github.io/UMIRobot/
arxiv情報
| 著者 | Murilo M. Marinho,Hung-Ching Lin,Jiawei Zhao |
| 発行日 | 2023-09-20 06:05:50+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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