[论文解读] Modeling Reusable, Platform-Independent Robot Assembly Processes

Arvid Butting, Bernhard Rumpe⋆+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2016

Manufacturing Process and Optimization参考文献 17被引用 9

一句话总结

本文提出 LightRocks，一种领域特定语言及工具链，通过将领域专业知识与机器人专业知识分离，实现平台无关、可重用的机器人装配编程。它允许非专家使用抽象流程和任务建模装配任务，而机器人专家则提供平台特定的技能和动作，从而实现灵活、可重构的智能工厂工作流，并生成经过验证的可执行机器人程序。

ABSTRACT

Smart factories that allow flexible production of highly individualized goods require flexible robots, usable in efficient assembly lines. Compliant robots can work safely in shared environments with domain experts, who have to program such robots easily for arbitrary tasks. We propose a new domain-specific language and toolchain for robot assembly tasks for compliant manipulators. With the LightRocks toolchain, assembly tasks are modeled on different levels of abstraction, allowing a separation of concerns between domain experts and robotics experts: externally provided, platform-independent assembly plans are instantiated by the domain experts using models of processes and tasks. Tasks are comprised of skills, which combine platform-specific action models provided by robotics experts. Thereby it supports a flexible production and re-use of modeling artifacts for various assembly processes.

研究动机与目标

• 在智能工厂中实现小批量、个性化生产所需的灵活、可重构机器人编程。
• 通过抽象低层控制细节，解决柔性执行器复杂、机器人专用编程的挑战。
• 将领域专业知识（流程、任务）与机器人专业知识（技能、动作）分离，以支持非专家与机器人专家之间的协作。
• 通过平台无关的抽象，实现建模成果在不同机器人和装配流程间的可重用性。
• 开发一个工具链，支持非软件工程背景的产线工人使用的直观、高层级建模。

提出的方法

• 提出三层抽象模型：装配计划（外部层）、流程与任务（领域专家层）、技能与动作（机器人专家层）。
• 使用基于 UML/P 状态图并基于 MontiCore 构建的领域特定语言（DSL）来建模任务与流程，支持形式化前提条件与后置条件。
• 将平台特定的动作模型（如刚度/阻尼控制）与任务逻辑解耦，实现在不同机器人间的复用。
• 实现基于图形化平板的编辑器，供领域专家使用预定义技能组合流程与任务，隐藏机器人 API 的复杂性。
• 集成代码生成器与运行 runtime 系统，将高层模型编译为可执行的机器人程序，适用于如 KUKA iiwa 等柔性机器人。
• 通过前提条件与后置条件支持模型驱动开发，对技能间转换进行形式化验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何以一种将领域专业知识与机器人专业知识分离的方式建模机器人装配任务？
• RQ2 在多大程度上能从高层任务模型生成平台无关、可重用的机器人程序？
• RQ3 非机器人专家能否成功使用高层级、抽象化的界面建模并执行复杂的装配任务？
• RQ4 一种抽象低层机器人控制、供产线工人使用的工具链，在性能与可用性方面具有哪些特征？
• RQ5 形式化前提条件与后置条件在提升机器人任务模型可靠性与推理能力方面有何作用？

主要发现

• 案例研究中所有参与者均成功使用 LightRocks 平板编辑器完成复杂的灯泡装配任务，完成时间在 45 分钟至 2 小时之间。
• 即使没有编程经验的参与者也表示 LightRocks 实现了‘轻松的机器人编程’，并使‘未经培训的用户能够将机器人作为工具使用’。
• 该工具链成功将领域特定的任务建模与机器人特定的控制解耦，实现了技能与动作在不同装配流程间的复用。
• 在大型流程（>40 个节点）中观察到图形化编辑器的性能问题，促使迁移到新的渲染引擎。
• 当前版本不支持任务的同步执行或参数化技能实例化，这些被确定为未来研究的重点。
• 形式化前提条件与后置条件支持对任务转换的推理，未来工作将集成环境模型以增强动态适应能力。