CC BY
54
Кензин Максим Юрьевич - ИДСТУ СО РАН; e-mail: gorthauers@gmail.com; 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134; тел.: 83952453085; м.н.с.
Бычков Игорь Вячеславович - e-mail: idstu@icc.ru; тел.: 83952427100; академик; директор.
Максимкин Николай Николаевич - e-mail: mnn@icc.ru; тел.: 83952453005; к.т.н.; в.н.с.
Kenzin Maksim Yurievich - IDSTU SB RAS; e-mail: gorthauers@gmail.com; 134, Lermontov street, Irkutsk, 664033, Russia; phone: +73952453085; junior researcher.
Bychkov Igor Vyacheslavovich - e-mail: idstu@icc.ru; phone: +73952427100; academician of RAS; head of the Institute.
Maksimkin Nikolai Nikolayevich - e-mail: mnn@icc.ru; phone: +73952453005; cand. of eng. sc.; leading researcher.
УДК 007.5, 621.865.8 DOI 10.23683/2311-3103-2019-7-92-101
А.А. Мокаева, В.В. Серебренный, Д.В. Лапин
ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА ЗА СЧЕТ ПРИМЕНЕНИЯ ТРАНСФОРМИРУЕМОЙ СБОРОЧНОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОЛЛАБОРАТИВНОЙ РОБОТОТЕХНИКИ
Рассмотрена концепция трансформируемой сборочной системы с применением коллабо-ративной робототехники. Дано описание парадигмы трансформируемых сборочных систем, направленной на создание основы автономных контекстно-зависимых и адаптируемых сборочных систем, способных развиваться вместе с продуктами, процессами, а также с деловой и социальной средой. В трансформируемых сборочных системах данное свойство достигается за счет контекстной адаптации актуаторов с децентрализованной мультиагентной системой управления. Одной из ключевых технологий при разработке исследуемой трансформируемой сборочной системы предложено применение коллаборативных робототехнических комплексов. Показаны особенности формирования принципов коллаборативных робототехнических систем с мультиагентной структурой управления. Свойство коллаборативности рассмотрено в смысле взаимодействия детерминированных агентов - роботов и недетерминированных агентов-людей в рамках описанной среды, где агенты разделяют единое пространство и объекты при выполнении совместных задач. В рамках исследуемой системы предложена концепция частичной оперативной автоматизации сборки корпусных конструкций летательных аппаратов. Суть данного решения заключается в совместной работе человека и коллаборативного робота в рамках одного технологического процесса - сверлильно-клепальных работ. Решены такие задачи, как первичный анализ и детализация концепции, разработка аппарата имитационного моделирования на основе игровой модели, формирование выводов о полученных результатов и их интерпретация для определения направления дальнейших исследований. Подобное сочетание позволило снизить суммарное время на операции и понизить их общую трудоемкость при минимальном вмешательстве в существующий технологический процесс.
Коллаборативный робот; мультиагентная система; автоматизация сборки; роботизация производства; заклепочные соединения; сборка летательного аппарата.
A.A. Mokaeva, V.V. Serebrenniy, D.V. Lapin
MANUFACTURING PERFORMANCE INCREASE BY APPLICATION OF A TRANSFORMABLE ASSEMBLY SYSTEM USING COLLABORATIVE ROBOTICS
The article considers the concept of a transformable assembly system with the use of collaborative robotics. The article describes the paradigm of transformable assembly systems aimed at creating the basis for autonomous context-dependent and adaptable assembly systems that can be developed together with products, processes, and business and social environment. In transformable assembly
systems, this property is achieved by contextual adaptation of actuators with decentralized multi-agent control system. One of the key technologies in the development of the transformable assembly system under study is the use of collaborative robotic complexes. The peculiarities offorming the principles of collaborative robotic .systems with multi-agent control structure are shown. The property of collaboration is considered in the sense of interaction between deterministic agents - robots and non-deterministic agents - people within the framework of the described environment, where agents separate a single space and objects in the performance ofjoint tasks. Within the framework of the system under study the concept ofpartial operational automation of aircraft hull structures assembly is proposed. The essence of this solution lies in the joint work of a man and a collaborative robot within one technological process - drilling and riveting. Such tasks as primary analysis and concept detailing, development of simulation modeling apparatus on the basis of game model, formation of conclusions about the obtained results and their interpretation to determine the direction of further research are solved. Such a combination allowed to reduce the total time on the operation and reduce their total labor intensity with minimal interference in the existing technological process.
Collaborative robot; multiagent system; assembly automation; robotic manufacturing; rivet; fuselage assembly.
Введение и постановка задачи. Современные тенденции развития производства заключаются в расширении применения автоматизированных и роботизированных комплексов и инструментов [1, 2]. При этом продолжает существовать существенный барьер в применении роботов в таких этапов жизненного цикла производимой продукции, которые не могут обойтись без участия человека, как: трудоемкие операции по сборке и контролю изделий, реорганизации и наладке производственных участков и тому подобное.
Ключевым решением данной проблемы является применение коллаборативных робототехнических комплексов - систем, содержащих автоматические устройства, допускающих выполнение работ совместно с человеком. Использование коллаборативных роботов (коботов) [3] на производстве на данный момент реализуется в следующих сценариях: кобот ассистирует человеку при подготовке деталей и инструментов [4-7], либо человек выполняет функции оператора [8]. Однако, в обоих случаях потенциал участников производственного процесса раскрыт не полностью.
На основе данных предпосылок разрабатывается концепция, целью которой является рассмотрение человека и кобота как равноправные участники производственного процесса, выполняющие операции одновременно в едином рабочем пространстве в единой трансформируемой сборочной системе на основе мультиагент-ного управления [9]. На данном этапе для достижения поставленной цели были разработаны: первичная концепция роботизации сборки корпусных конструкций летательных аппаратов (ЛА), сформирована методика оценки производительности труда с помощью имитационного моделирования при различных сценариях взаимодействия человека и кобота, сделаны выводы о рациональности данной концепции и путей ее развития, определены направления дальнейших исследований.
Концепция трансформируемой сборочной системы корпусных конструкций ЛА. В рамках работы рассматривается концепция роботизации производства на примере процесса сборки фюзеляжа летательного аппарата. Суть данного решения заключается в совместной работе человека и кобота в рамках одного технологического процесса - сверлильно-клепальные работы (СКР). Рассмотрим подробнее непосредственно базовый технологий процесс.
Время, затрачиваемое на выполнение сборочных операций, составляет порядка 50-75 % цикла изготовления ЛА, а их трудоемкость - 30-40 % трудоемкости изготовления ЛА [10]. Основной способ соединения силовых узлов конструкции планера - лонжеронов, нервюр и шпангоутов - заклёпочные соединения. На долю СКР приходится 30-45 % трудоёмкости сборочных работ. Трудоёмкость сверления составляет 30 %, зенкования - 13 %, вставка заклёпок - 4 %, расклёпывание
заклёпок - 53 %. Специфика производства, сложность конструкции ЛА, многообразие условий подхода к зоне клёпки обусловливают применение ручных дрелей и клепальных молотков, использование которых не позволяет достигнуть высокой производительности труда, не гарантирует стабильности качества соединений и вредно воздействует на организм человека, вызывая такие профессиональные заболевания, как вибрационная болезнь и профессиональная тугоухость.
На основе данных фактов была сформирована концепция трансформируемой сборочной системы с использованием коллаборативной робототехники. Рассмотрим детальней принципы ее функционирования и элементный состав.
Трансформируемая сборочная система состоит Схема итогового взаимодействия робота и человека в рамках операционной работы по СКР фюзеляжа ЛА представлена на рис. 1.
Рис. 1. Пример коллаборативной работы робота и человека: ё.И - рабочее пространство человека, d.K - рабочее пространство кобота
Большая часть однообразных технологических операций выполняется кобо-том, человек, при этом, задействован при выполнении операций в недоступной для робота рабочей зоне. Подобное сочетание позволяет снизить суммарное время на операции и понизить их общую трудоемкость при минимальном вмешательстве в существующий технологический процесс.
Рассмотрим базовые технические решения в рамках примера реализации операционного участка СКР. Предполагаемая структура технической реализация представлена на рис. 6.
Рис. 2. Структура робототехнического комплекса для реализации концепции
роботизации СКР
d.K
d.H
По свойствам данная оснастка может быть разделена на следующие группы:
A - базовый манипулятор - это основа коллаборативного робота, представляющая собой язвенный манипулятор.
B - модифицированный инструмент - непосредственно рабочий инструмент СКР, суть технических требований к которому формируется исходя из эргономики манипулятора. Стоит так же отметить, что благодаря человекоподобной эргономике современных коллаборативных роботов, разработка модификации инструмента является так же частью задачи [3, 11].
C - система очувствления - одним из ключевых факторов для реализации подобного решения является модификация существующего робота, инструмента и оснастки для СКР в коллаборативные, то есть аналогично безопасные для работы совместно с человеком. Суть модификации заключается в очувствлении робота, инструмента и оснастки при помощи датчиков и разработки упрощенной схемы их крепления [12, 13].
D - блок управления - это аппаратный блок реализации части гибридной системы управления коллаборативной мультиагентной робототехнической системы [14], интегрируемый в единую информационную среду, но при этом обладающий достаточными характеристиками для децентрализованного управления при содействии оператора-рабочего.
В рамках предлагаемой концепции значительная часть СКР выполняется роботом. Человек не только выступает в роли наблюдателя, но и сохраняет способность выполнять те же операции, что и робот, например, в недоступных роботу местах. Наличие системы очувствления не только на роботе, но и на инструменте и оснастке позволяет удовлетворить повышенным требованиям к безопасности и выполнять операции совместно с человеком [14, 15]. Однако, внедрение данных технических решений приведет к повышению стоимости рассматриваемого робототехнического комплекса в целом, ввиду усложнения конструкции и предъявления дополнительных требований к формированию алгоритмов управления комплексом.
Методика имитационного моделирования функционирования трансформируемой сборочной системы. Для определения принципов дальнейшего имитационного моделирования формализуем представление технологического процесса с точки зрения его участников.
Рассмотрим функциональность процесса СКР с точек зрения человека и ко-бота. При описании сущности «Человек» - H основным фактором сложности выполнения работы Diff является ее монотонность или количество операций q. Однако, при этом, H обладает высокой мобильностью, что делает вклад достижимости d в Diff относительно малым и постоянным. Обратная ситуация наблюдается у сущности «Кобот» - ^ связанная с ограничением рабочей зоны кобота, в то время как монотонность выполняемой работы не сказывается на его производительности. Основная гипотеза заключается в том, что их сочетание позволит снизить суммарное время на выполнение операции: большая часть однообразных технологических операций выполняется коботом, человек, при этом, задействован при выполнении операций в недоступной для кобота рабочей зоне
Для сравнения затрат времени при различных сценариях взаимодействия человека и кобота используется следующая методика на основе теории игр [16, 17]. На основе изображения панели обшивки была построена матрица, элементы которой характеризуют значения функции сложности выполнения заклепочного соединения Diff от расстояния отверстия до края детали и дистанции между отверстиями.
Далее в алгоритмическом цикле реализуются вектор-функции взаимовлияю-щих в рамках цикла сущностей «Человек» - H и «Кобот» - ^ характеризующиеся уникальным набором параметров, таких как рабочая зона, мобильность, запас клепок, утомляемость и другие [18, 19].
Рис. 3. Получение матричной модели детали
Для оценки затрат на изготовление всех заклепочных соединений в детали используется упрощенная модель детали, которая представляет собой матрицу с разрешением равным диаметру наибольшего отверстия. Такую упрощенную матрицу можно получить при использовании SD-модели заготовки или основываясь на анализе изображения. Всем элементам матрицы, приходящимся на отверстие, присваивается 1. Остальным элементам присваивается 0. Индексы i-j выполняют роль координат на плоскости. После сканирования матрицы координаты всех ненулевых элементов записываются в стек, условно представляющий собой систему навигации. Рассмотрим алгоритм обхода ненулевых элементов, который использовался для оценки затрат при выполнении работы только человеком и только роботом.
Функцией rand разыгрывается точка начала обхода. Выбранная точка модифицируется с использование коэффициентов, описанных на предыдущем слайде, а ее координаты удаляются из стека как отработанной точки. Далее в ее окружении ищутся ненулевые элементы и функцией rand выбирается случайный, который модифицируется следующим по порядку. Если в окружении не один ненулевой элемент, то он помещается в «архив» и будет просмотрен и модифицирован при следующих обходах. Сумма всех элементов матрицы после модификации дает нам оценку трудоемкости изготовления всех заклепочных соединений на данной детали.
Вектор-функции последовательно изменяют значения элементов матрицы; когда все элементы стека системы навигации обнулены цикл прерывается. Визуализация работы алгоритма имитационной модели представлен на рис. 4.
Рис. 4. Визуализация процесса имитационного моделирования
Сценарии имитационного моделирования. Рассматриваются следующие сценарии выполнения сверловки и клепки: все операции выполняет только человек, только кобот, они работают последовательно, когда на во время работы одно-
го второй участник простаивает, и параллельно. Разработана методика оценки трудозатрат на выполнение СКР в различных сценариях. Для оценки сложности выполнения работы человеком вводится коэффициент утомляемости. который зависит от количества произведенных операций. Для оценки сложности выполнения работы коботом вводится коэффициент сложности, описывающий собой достижимость конкретной клепки для кобота ввиду конфигурации инструмента и, как следствие, сложности геометрии рабочего пространства кобота. Эвристически заданные функции коэффициентов сложности выполнения работ человеком и кобо-том представлены на рис. 5 и 6 соответственно.
40
35 30 25 20 15 10 5 О
О 5 10 15 20 25 30 35 1 ^
Рис. 5. Кривая физиологической дееспособности человека: Кре^- коэффициент утомляемости, N - порядковый номер заклепочного соединения
45 40 35 30 25 20 15 10
5
° И
О 10 20 30 40 50 "
Рис. 6. Сложность выполнения заклепочного соединения коботом:
КЛ//- коэффициент сложности, ij - расстояние вглубь от края детали
На рис. 7 показан псевдокод описания моделей последовательной и параллельных типов работ.
Результаты имитационного моделирования. В случае, когда человек и ко-бот работают последовательно или параллельно, необходимо формализовать свод правил поведения кобота. Все перемещения человека в окрестности выбранной точки считаются равновероятными. Выбор начальной точки и алгоритм обхода соседних принимался таким же, как и при работе человека и кобота по отдельности. При последовательной работе кобот выполняет максимум доступных ему в виду геометрии рабочего пространства и конфигурации инструмента соединений, человек доклепывает оставшиеся отверстия. При параллельной работе на каждом шаге вычисляется расстояние между элементами, в которых находятся кобот и человек и в случае нарушения условия минимального расстояния к сложности вы-
полнения заклепки добавляется повышающий коэффициент, что влияет на сложность изготовления детали в целом. Первые результаты моделирования показали, что количество циклов на выполнение клепальных соединений при выборе оптимального соотношения вклада вектор-функций сокращается не менее чем в 1,5 раза при использовании совместной работы кобота и человека.
Последовательная работа
while G //пока стек системы навигации не пустой
if Kclf)< Робот начинает работу первым
и продолжает, пока сложность не достигнет максимума (останутся геометрически недосягаемые точки) a[i,j]= Kdiff(i,j) //в ячейку записывается оценка сложности G[i,j]—0 //координаты ячейки удаляются из стека навигации
else //Человек начинает доклепывать оставшиеся ячейки
a[i,j]= Kperf(N) Ив ячейку записывается оценка усталости
N=N+1
G[i,j]=0 У/координаты ячейки удаляются из стека навигации TOTAL=sum(A)
а
while G //пока стек системы навигации не пустой
a[i,j]= Kperf{N) //элемент выполняется человеком
a[k,l]= Kdjf[(k,l) //элемент выполняется коботом
s=(k-(i+ l))*cols+cols-j+l-1 //расстояние между элементами
if S<Smin //если кобот и человек приблизились на
a[i,j]= Kperi(N)*M //М=1,5 - усложнение работы из-за
б
Рис. 7. Псевдокод выполнения имитационной модели при последовательной (а)
и параллельной работе (б)
Выводы. В ходе работы была предложена концепция роботизации сборки корпусных конструкций летательных аппаратов. Была сформирована методика имитационного моделирования для оценки производительности труда совместной работы кобота и человека. Было подтверждено, что сочетание кобота и человека позволяет снизить суммарное время на выполнение СКР. В дальнейшем планируется рассмотреть для представления матрицы модели детали клеточные автоматы и сформировать правила динамического деления совместной рабочей зоны с точки зрения кибер-физической системы [20].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Akberdina V., Kalinina A., Vlasov A. Transformation stages of the Russian industrial complex in the context of economy digitization // Problems and Perspectives in Management. - 2018.
- Vol. 16, No. 4. - P. 201.
2. WangL., Törngren M., OnoriM. Current status and advancement of cyber-physical systems in manufacturing // Journal of Manufacturing Systems. - 2015. - Vol. 37. - P. 517-527.
3. Colgate J., Peshkin M. US Patent No. 5952796: Cobots // Patent. September. 1999.
4. Maurtua I., Ibarguren A., Kildal J., Susperregi L., Sierra B. Human-robot collaboration in industrial applications: Safety, interaction and trust // International Journal of Advanced Robotic Systems. - 2017. - Vol. 14, No. 4. - P. 1-10.
5. Rosenstrauch M.J., & Krüger J. Safe human-robot-collaboration-introduction and experiment using ISO/TS 15066 // In 2017 3rd International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR). - 2017, April. - P. 740-744. IEEE.
6. Cherubini A., Passama R., Crosnier A., Lasnier A., Fraisse P. Collaborative manufacturing with physical human-robot interaction // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing.
- 2016. - Vol. 40. - P. 1-13.
7. Bütepage J., Kragic D. Human-robot collaboration: from psychology to social robotics // arXiv preprint arXiv:1705.10146. - 2017.
8. Vorotnikov S. et al. Multi-agent Robotic Systems in Collaborative Robotics // International Conference on Interactive Collaborative Robotics. - Springer, Cham, 2018. - P. 270-279.
9. Drouot A., Irving L., Sanderson D., Smith A., Ratchev S. A transformable manufacturing concept for low-volume aerospace assembly // IFAC-PapersOnLine. - 2017. - Vol. 50, No. 1.
- P. 5712-5717.
10. Вашуков Ю.А., Ломовской О.В., Шаров А.А. Технология и оборудование сборочных процессов. - Самара, 2011. - Режим доступа: https://docplayer.ru/31668726-Yu-a-vashukov-o-v-lomovskoy-a-a-sharov.html, свободный (дата обращения: 15.02.2019).
11. Shi Z. et al. New design of a compact aero-robotic drilling end effector: An experimental analysis // Chinese Journal of Aeronautics. - 2016. - Vol. 29, No. 4. - P. 1132-1141.
12. Pang G. et al. Development of flexible robot skin for safe and natural human-robot collaboration // Micromachines. - 2018. - Vol. 9, No. 11. - P. 576.
13. Mazzocchi T. et al. Smart sensorized polymeric skin for safe robot collision and environmental interaction // 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - IEEE, 2015. - P. 837-843.
14. Volodin S.Y., Mikhaylov B.B., Yuschenko A.S. Autonomous robot control in partially undetermined world via fuzzy logic // Advances on Theory and Practice of Robots and Manipulators.
- Springer, Cham, 2014. - P. 197-203.
15. Grigore E.C. et al. Predicting supportive behaviors for human-robot collaboration // Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems. - International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2018. - P. 2186-2188.
16. Myerson R.B. Game theory. - Harvard university press, 2013.
17. Shannon R.E., Long S.S., Buckles B.P. Operation research methodologies in industrial engineering: A survey //AIIE Transactions. - 1980. - Vol. 12, No. 4. - P. 364-367.
18. Nikolaidis S. et al. Game-theoretic modeling of human adaptation in human-robot collaboration // 12th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI. - IEEE, 2017). - P. 323-331.
19. Sadrfaridpour B. et al. Modeling and control of trust in human-robot collaborative manufacturing // Robust Intelligence and Trust in Autonomous Systems. - Springer, Boston, MA, 2016. - P. 115-141.
20. Wang X.V. et al. Human-robot collaborative assembly in cyber-physical production: Classification framework and implementation // CIRP annals. - 2017. - Vol. 66, No. 1. - P. 5-8.
REFERENCES
1. Akberdina V., Kalinina A., Vlasov A. Transformation stages of the Russian industrial complex in the context of economy digitization, Problems and Perspectives in Management, 2018, Vol. 16, No. 4, pp. 201.
2. WangL., Törngren M., OnoriM. Current status and advancement of cyber-physical systems in manufacturing, Journal of Manufacturing Systems, 2015, Vol. 37, pp. 517-527.
3. Colgate J., Peshkin M. US Patent No. 5952796: Cobots, Patent, September, 1999.
4. Maurtua I., Ibarguren A., Kildal J., Susperregi L., Sierra B. Human-robot collaboration in industrial applications: Safety, interaction and trust, International Journal of Advanced Robotic Systems, 2017, Vol. 14, No. 4, pp. 1-10.
5. Rosenstrauch M.J., & Krüger J. Safe human-robot-collaboration-introduction and experiment using ISO/TS 15066, In 2017 3rd International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR), April 2017, pp. 740-744. IEEE.
6. Cherubini A., Passama R., Crosnier A., Lasnier A., Fraisse P. Collaborative manufacturing with physical human-robot interaction, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2016, Vol. 40, pp. 1-13.
7. Bütepage J., Kragic D. Human-robot collaboration: from psychology to social robotics, arXiv preprint arXiv:1705.10146, 2017.
8. Vorotnikov S. et al. Multi-agent Robotic Systems in Collaborative Robotics, International Conference on Interactive Collaborative Robotics. Springer, Cham, 2018, pp. 270-279.
9. Drouot A., Irving L., Sanderson D., Smith A., Ratchev S. A transformable manufacturing concept for low-volume aerospace assembly, IFAC-PapersOnLine, 2017, Vol. 50, No. 1, pp. 5712-5717.
10. Vashukov Yu.A., Lomovskoy O.V., Sharov A.A. Tekhnologiya i oborudovanie sborochnykh protsessov [Technology and equipment for assembly processes]. Samara, 2011. Available at: https://docplayer.ru/31668726-Yu-a-vashukov-o-v-lomovskoy-a-a-sharov.html, svobodnyy (accessed 15 February 2019).
11. Shi Z. et al. New design of a compact aero-robotic drilling end effector: An experimental analysis, Chinese Journal of Aeronautics, 2016, Vol. 29, No. 4, pp. 1132-1141.
12. Pang G. et al. Development of flexible robot skin for safe and natural human-robot collaboration, Micromachines, 2018, Vol. 9, No. 11, pp. 576.
13. Mazzocchi T. et al. Smart sensorized polymeric skin for safe robot collision and environmental interaction, 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2015, pp. 837-843.
14. Volodin S.Y., Mikhaylov B.B., Yuschenko A.S. Autonomous robot control in partially undetermined world via fuzzy logic, Advances on Theory and Practice of Robots and Manipulators. Springer, Cham, 2014, pp. 197-203.
15. Grigore E.C. et al. Predicting supportive behaviors for human-robot collaboration, Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems. International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2018, pp. 2186-2188.
16. Myerson R.B. Game theory. Harvard university press, 2013.
17. Shannon R.E., Long S.S., Buckles B.P. Operation research methodologies in industrial engineering: A survey, AIIE Transactions, 1980, Vol. 12, No. 4, pp. 364-367.
18. Nikolaidis S. et al. Game-theoretic modeling of human adaptation in human-robot collaboration, 12th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI. - IEEE, 2017), pp. 323-331.
19. Sadrfaridpour B. et al. Modeling and control of trust in human-robot collaborative manufacturing, Robust Intelligence and Trust in Autonomous Systems. Springer, Boston, MA, 2016, pp. 115-141.
20. Wang X.V. et al. Human-robot collaborative assembly in cyber-physical production: Classification framework and implementation, CIRP annals, 2017, Vol. 66, No. 1, pp. 5-8.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор Р.В. Мещеряков.
Серебренный Владимир Валерьевич - МГТУ им. Н.Э. Баумана; e-mail: VSEREB@bmstu.ru; 105005, Москва, Госпитальный переулок, 10; тел.: +74992636054; кафедра робототехнических систем и мехатроники; зав. кафедрой; к.т.н.
Мокаева Алиса Алексеевна -e-mail: AHM.ALISA@gmail.com; кафедра робототехнических систем и мехатроники; аспирант.
Лапин Дмитрий Владимирович - e-mail: LAPINDV@bmstu.ru; кафедра ракетных и импульсных систем; аспирант.
Serebrenniy Vladimir Valerievich - BMSTU; e-mail: VSEREB@bmstu.ru; 10, Gospitalny lane, Moscow, 105005, Russia; phone: +74992636054; the department of robotics and mechatronics; head of department; cand. of eng. sc.
Mokaeva Alisa Alekseevna - e-mail: AHM.ALISA@gmail.com; the department of robotics and mechatronics; postgraduate student.
Lapin Dmitriy Vladimirovich - e-mail: LAPINDV@bmstu.ru; the department of rocket and impulse systems; postgraduate student.
