Робособак с российским софтом протестировали в добывающей компании
Компания 3Logic Group завершила пилотный проект по контролю качества строительных работ с использованием четырехопорных роботов в крупной добывающей компании. Робособаки подтвердили свою эффективность в задачах архитектурного надзора и мониторинга соблюдения сроков строительства, сообщает пресс-служба компании.
Команда разработчиков ПО для робототехники 3Logic Group и специалисты крупной добывающей компании протестировали применение робособак для создания 3D-моделей строящихся объектов. Заказчик подтвердил успешность пилотного проекта и свою заинтересованность в использовании робоплатформ в строительстве.
Бионический робот под управлением ПО, разработанным 3Logic Group, проходил заданные маршруты в помещениях стройплощадки в Тюмени. На робособаке было установлено сканирующее оборудование весом 2,5 килограмма. В отличии от колесных платформ робособака свободно перемещалась по помещениям и лестницам, перешагивала через возможные препятствия. Сканирование пространства проводилось непрерывно. На получение 3D-модели объекта площадью 2000 кв метров было затрачено 12 минут. Геодезисту высокой квалификации на выполнение этой задачи требуется до 72 часов. При этом отклонения в 3D-модели помещения, полученного с помощью робота, составили не более 2 сантиметров.
Применение мобильных четырехопорных роботов возможно в дневное и ночное время. Это особенно важно для строительных объектов, которые возводятся в условиях полярной ночи, отметили в пресс-службе.
«В мониторинге строительства робоплатформы показали высокую точность в измерениях и скорость: машина справилась с геодезическими работами в 360 раз быстрее человека. Вместе с нашим заказчиком мы приблизились к созданию решения, которое позволит получить отличный результат и исключить сотрудников из рутинных задач и сохранить их здоровье», — отметил руководитель направления роботизированных систем 3Logic Group Илья Каинов.
Команда разработки 3Logic Group развивает ПО для навигации роботов в пространстве. Софт включает алгоритмы машинного обучения, что позволяет совершенствовать выполняемые устройством операции. Сначала робособака проходит необходимый маршрут под управлением человека с помощью приложения (существует версия для ОС Android). Оператор контролирует работу робота: траекторию движения, обход препятствий, прохождение лестниц, необходимые остановки и прочее. Затем технологии машинного обучения позволяют роботу ориентироваться на местности автономно и вмешательство оператора уже не требуется.
