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协作机器人~优傲机器人转身变厨子

发布时间:2020-06-15

项目场景背景:

机器人规划,传感和机器学习领域的进步,机器人厨师有望在我们的厨房和餐馆中普及。可以预见,机器人厨师将复制人类技能,以减轻烹饪过程的负担。但是,人们尚未意识到机器人作为提高就餐体验的潜力。本文介绍了食品质量优化的概念以及自动煎蛋烹饪机器人系统所面临的挑战。首先介绍使用通用厨房工具的机器人系统的设计和控制。接下来,我们研究用于提高主观食品质量等级的新优化策略,由于目标的定性和可能的功能评估数量严重受限,该问题具有挑战性。结果表明,通过使用批处理贝叶斯优化对优化例程进行适当的设计,可以可靠地进行食品质量的主观评估,而只需进行很少的试验,就可以进行批量优化。这项研究为个人化食品的口味和营养以及可转让食谱的广阔视野铺平了道路。

同时优傲协作机器人的易用性,协作性,安全性可以更好的在厨房场景中的使用。


机器人厨师的优势:

1、一千个厨师炒鸡蛋,会炒出1000种口味的鸡蛋,随着生活食品的重视,需要更加标准化的食品定义。

2、信息化的快速发展,但是自动化,特别无人化仍有很大空间。在工作一天的情况下,如果你想在家里吃饭,目前除了叫外卖,就只能自己动手了吧。

3、在一些对食品有高级要求的场景,如牛排的严格制作工艺对厨师的要求非常高。用机器人可更好的替代。

4、优化食品的营养成分和卡路里含量

5、可以更好的分享自己喜欢食品的控制参数,让更多的人和你品尝相同的美味。

综述:机器人厨师可以准确,准确地改变其动作,并存储可检索的定量信息。这可以创建出一致性好,可参数化和可控制的美食。


工作流程:

机器人平台能够精确地准备鸡蛋煎蛋,从未破裂的鸡蛋一直到电镀煎蛋。该平台具有更改几个关键参数的功能,以使烹饪平稳且一致。我们研究了用于优化主观食品质量度量(例如味道,外观和质地)的算法  。

其中机器人通过一系列事件进行移动。机器人依靠已知位置上的所有工具设置来启动过程,但是可以通过夹爪等工具力反馈之类的方法来适应工具放置的微小变化。在开发实验设备和煎蛋烹饪的顺序时,确定了一系列重要的控制参数,如表I所示。

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表I输入变量(盐,胡椒,混合,搅拌时间,加热时间)

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输出变量:(食物口感,外观,质地)

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需要设计的一个模型(本次的目的,可以根据调整输出变量反馈给输入变量)

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相关技术:

机器人控制

计算机视觉(可用)

触觉感

人机交互方面


实验硬件设备:

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1 )可选用工具端:机器人力传感器工具,机器人夹爪(有多种选型供不同的场景)

2)优傲机器人UR5

3)可添加:视觉设备更好的检测(我司有多种选型)

4)可添加:六维力传感器

定制厨房中进行。蛋饼,碗,电须,盐和胡椒粉,锅和打蛋器(用于加热时混合)由机器人操纵的工具等。


系统的框图:

下图为机器人系统的框图。Universal Robotics的UR5机械臂用作煎蛋烹饪过程的机械手。UR5由python脚本控制,使用提供的API与UR5控制箱进行通信。通过API,可以控制UR5的笛卡尔坐标位置单个关节角度等。

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顺序贝叶斯优化与批处理贝叶斯优化

(目的得到一组最好的X)

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A.控制参数的研究

将多目标优化问题分为多个单目标优化问题

对控制参数进行了调查,以更好地了解它们与用户反馈的关系。为了将多目标优化问题分为多个单目标优化问题,最初进行了敏感性测试。在该测试中,首先为四位志愿者提供了一个基本的煎蛋,准备好的控制输入设置在他们的中间。随后,准备并评估输入参数之一增加到其最大值而其他参数保持不变的煎蛋。告知志愿者者第一煎蛋将是要与之进行比较的基线,但不会告知输入参数。考虑到衰落记忆的影响,在我们的分析中,每个控制参数仅更改一次。


特定输入的输出灵敏度是通过计算得出的输出(相对于基本煎蛋)输出的平均相对变化(当输入已被修改时)。

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这里,Yn,j指的是对变量j,用户n的反馈值。Xi 是相应的控参数, Ybase 是一个基本反馈值,σ代表采样变量的标准偏差。


从该分析获得的结果如下:基于此分析,基于三个最具影响力的控制参数来制定功能依赖关系。

1)发现盐,胡椒粉和混合对味道指标的影响最大。

2)影响外观和质地的三个控制参数是混合,搅拌和加热时间。

因此,我们将该问题重新表述为两个单独的优化问题;一种用于味道,另一种用于外观和质地的结合价值。

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食品评估指标对控制变量的敏感性。较高的灵敏度表示控制输入对其相应度量的较高影响。


结论:

机器人厨师准备的一些样品如图所示。

相同的输入参数有一致性好的的煎蛋,在视觉RGB直方图的图像中得出。

同时又要保持其通用性以烹饪各种食谱,这是人类或自动化机器无法实现的。

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最后:

这项工作介绍了机器人食品质量优化的概念。

提出了一个机器人平台,可以烹饪可参数化和准确的煎蛋。考虑将方法学扩展到其他菜肴,该平台使用通用厨房电器,UR机械手进行烹饪。

优化的解决方案旨在解决定性数据的主要挑战。论文提出了标准的顺序贝叶斯优化方法。结果表明,通过这种方法可以优化食品质量。此外,可以轻松扩展这种方法,以使用多个机器人厨师进行批量优化甚至并行优化。

处理主观数据很困难。有了足够的样本数据和适当的统计技术,就可以合理地量化主观数据。然而,食物优化问题受到样品可用性的严重限制,并且总是容易受到主观因素的影响。这就是为什么这个问题很有趣并且与人机交互相关的原因。为了减少数据的主观性,我们一直采用归一化技术进行定量比较,这仍然是定性数据分析的常用方法之一。我们相信,这项工作在未来将与人机交互任务变得越来越相关,该任务通常涉及定性反馈和定量反馈。

本公司可以提供相关硬件设备整体方案,以及市场使用场景咨询。


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