要約
最近の産業用ロボットの進歩により、学生に新しいテクノロジーを教育し、将来に備えさせることが不可欠です。
しかし、産業用ロボットを教育用に利用するには、これらのロボットの入手コストが高いこと、オペレーターとロボットの安全性、トレーニング教材が複雑であることなどの課題があります。
この論文では、学生がリモート接続された産業用ロボットのアルゴリズムを学習およびテストできるように、ロボット オペレーティング システム (ROS) やその最新バージョン ROS 2 などのオープンソース ツールを使用して構築された 2 つの低コスト プラットフォームを提案します。
ユニバーサル ロボティクス (UR5) アームとカスタム モバイル ローバーが、さまざまな等身大のテストベッド、温室、倉庫に導入され、自律型農業収穫システム (AAHS) と自律型倉庫管理システム (AWMS) が構築されました。
これらのプラットフォームは 7 か月間導入され、それぞれ 1,433 名と 1,312 名の学生を対象にその有効性がテストされました。
AAHS と AWMS で使用されるハードウェアは、3 か月にわたって学生によってそれぞれ 160 時間と 355 時間リモート制御されました。
要約(オリジナル)
With recent advancements in industrial robots, educating students in new technologies and preparing them for the future is imperative. However, access to industrial robots for teaching poses challenges, such as the high cost of acquiring these robots, the safety of the operator and the robot, and complicated training material. This paper proposes two low-cost platforms built using open-source tools like Robot Operating System (ROS) and its latest version ROS 2 to help students learn and test algorithms on remotely connected industrial robots. Universal Robotics (UR5) arm and a custom mobile rover were deployed in different life-size testbeds, a greenhouse, and a warehouse to create an Autonomous Agricultural Harvester System (AAHS) and an Autonomous Warehouse Management System (AWMS). These platforms were deployed for a period of 7 months and were tested for their efficacy with 1,433 and 1,312 students, respectively. The hardware used in AAHS and AWMS was controlled remotely for 160 and 355 hours, respectively, by students over a period of 3 months.
arxiv情報
| 著者 | Amit Kumar,Jaison Jose,Archit Jain,Siddharth Kulkarni,Kavi Arya |
| 発行日 | 2024-12-19 20:03:13+00:00 |
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