Команда НИИ Крокодил, работающая на заводе штампов и пресс-форм ИЖ-РЭСТ, представила проект по автоматизации полировки металлических деталей с использованием промышленного робота и тактильного устройства. Идея заключается в том, чтобы оператор-полировщик один раз выполнял движение рукой с хаптиком, а система записывала траекторию и затем робот повторял её самостоятельно. Для реализации эксперимента специалисты обратились в Университет Иннополис, который предоставил оборудование и платформу, а команда НИИ написала программный мост на C++. Первые тесты показали, что робот успешно следует за движениями хаптика, однако с реальной полировкой возникли дополнительные сложности, связанные с физикой процесса и различиями в рабочих зонах устройств.

Полировка металлических деталей традиционно считается рутинной операцией, но на практике она сопряжена с серьёзными нагрузками на человека. Инструмент постоянно вибрирует, передавая колебания на руки и суставы, а работать приходится часами, сохраняя при этом постоянную скорость и усилие прижима. Полностью исключить человека из процесса невозможно, поскольку робот не понимает нюансов обработки, таких как изменение давления в зависимости от кривизны поверхности или типа материала. Поэтому было решено оставить за человеком принятие решений, а повторяющуюся механическую работу передать роботу. Полировщик показывает движение один раз, система записывает траекторию, и в дальнейшем робот воспроизводит её без участия оператора. Для управления выбрали хаптик 3D Systems Touch, движения стилуса которого считываются в пространстве и передаются промышленному манипулятору.

В ходе поиска партнёров команда НИИ Крокодил познакомилась со специалистами Центра развития промышленной робототехники Университета Иннополис, которые уже работали с похожими задачами и имели собственную CAM-систему для роботизированной обработки. Университет предоставил для эксперимента промышленного робота SIASUN SR25A-20/1.80, контроллер RH06A, хаптик 3D Systems Touch и RobotSDK. Задача команды заключалась в том, чтобы связать все устройства в единую систему и научить робота повторять движения небольшого настольного хаптика. Итоговая цепочка выглядит так: хаптик подключается к компьютеру по USB, OpenHaptics считывает положение стилуса, консольный мост touch_to_siasun_min.exe пересчитывает координаты и отправляет команды контроллеру через SIASUN RobotSDK по UDP на порт 9999. Контроллер, в свою очередь, управляет сервоприводами робота. Программный мост написан на C++ и имеет Python-обёртку, а первую версию MVP собрали примерно за месяц.

Одной из главных технических проблем стало несоответствие рабочих зон хаптика и робота. Стилус Touch перемещается в пределах нескольких сантиметров, тогда как радиус досягаемости SIASUN SR25A составляет около 1,8 метра. Кроме того, начала координат, направления осей и масштабы движения у устройств различаются, поэтому просто передавать координаты хаптика роботу нельзя. Инженерам пришлось разработать алгоритм сопоставления точек, учитывающий смещение, поворот и масштабирование. Также потребовалось решить, как вести себя у границ рабочей зоны хаптика и как обеспечить плавность движений, чтобы избежать рывков. В упрощённом виде программный код моста инициализирует RobotSDK, устанавливает UDP-сессию с контроллером, считывает текущую позу инструмента и отправляет команду линейного движения с изменённой координатой. В реальном мосте этот процесс происходит непрерывно, формируя поток команд на основе данных от хаптика.

Проект НИИ Крокодил интересен тем, что демонстрирует практический подход к коллаборативной робототехнике, где человек остаётся в контуре управления, а робот берёт на себя физически тяжёлую и монотонную работу. Подобные решения могут найти применение на российских производственных предприятиях, где автоматизация часто упирается в сложность программирования роботов для нестандартных операций. Использование хаптика позволяет обучить робота без написания сложных программ, просто показав движение. Однако пока система находится на стадии прототипа, и до внедрения в производство предстоит решить множество задач, включая калибровку усилий, компенсацию вибраций и адаптацию к различным формам деталей. На рынке существуют альтернативные подходы к автоматизации полировки, например, использование силомоментного контроля или заранее запрограммированных траекторий, но они требуют высокой квалификации программистов и не всегда учитывают нюансы конкретного процесса. Метод обучения через демонстрацию, который использовали инженеры, потенциально более гибкий и интуитивно понятный для производственников. Тем не менее, как признаются сами разработчики, написать код, сдвигающий робота на 20 миллиметров, оказалось проще, чем настроить удобное управление рукой. Впереди — работа над улучшением эргономики, расширением функциональности и тестированием на реальных деталях. Команда планирует продолжать сотрудничество с Университетом Иннополис и довести систему до промышленного использования, что может стать шагом к более широкому внедрению коллаборативных роботов в российской промышленности.

Для российского рынка ИИ и промышленной робототехники этот проект имеет особое значение. В условиях импортозамещения и стремления к технологической независимости, разработка отечественных решений для автоматизации производственных процессов становится приоритетной задачей. Университет Иннополис, как один из ведущих центров компетенций в области робототехники, активно поддерживает такие инициативы, предоставляя не только оборудование, но и экспертизу. Совместные проекты между промышленными предприятиями и научными центрами позволяют ускорить внедрение инноваций в реальный сектор экономики. Если система НИИ Крокодил будет доведена до промышленного уровня, она может стать примером того, как российские компании могут самостоятельно решать задачи автоматизации, не полагаясь на зарубежные аналоги.

Однако остаются открытые вопросы, которые требуют дальнейших исследований. Например, как система будет вести себя при работе с деталями сложной геометрии, требующими изменения угла наклона инструмента? Как обеспечить стабильное качество полировки при изменении износа абразивного материала? Каким образом можно обучить робота не только повторять траекторию, но и адаптироваться к небольшим отклонениям в позиционировании детали? Ответы на эти вопросы станут ключом к масштабированию технологии. Пока же проект демонстрирует, что даже небольшая команда энтузиастов способна создать работающий прототип, который может лечь в основу будущих промышленных решений. В условиях дефицита квалифицированных кадров в робототехнике, такие инициативы помогают формировать новые компетенции и привлекать внимание к отрасли.