Спецпроекты

Как в России потратят 133 млрд руб. на поддержку робототехники и сенсорики

Интеграция

Российские разработчики в области робототехники и сенсорики существенно отстают от зарубежных, пришли к выводу авторы соответствующей дорожной карты для нацпрограммы «Цифровая экономика». Однако отставание можно сократить за счет научно-технического потенциала и инвестиций на сумму в 133 млрд руб.

Деньги на роботов для России

В распоряжении CNews оказался полный текст проекта дорожной карты «Компоненты робототехники и сенсорики». Документ был подготовлен Центром технологий компонентов робототехники и мехатроники университета «Иннополис» в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».

Дорожная карта охватывает направления разработки автоматизированных технических систем и методов управления ими, разработки сенсорных систем и методов обработки сенсорной информации, взаимодействия технических систем между собой и с человеком. Робототехника и сенсорика основываются на методах механики, электроники, мехатроники и других науках. Роботы предназначены для замены человека при выполнении рутинных, грязных, опасных работ, а также там, где требуется высокая точность и повторяемость.

Для чего России роботы

Внедрение обозначенных технологий, в числе прочего, обеспечит России рост благосостояния и социальной защищенности людей, создание рабочих мест для обеспечения инновационной инфраструктуры, уменьшение количества рабочих мест, сопряженных с опасными и вредными условиями труда, и развитие научного и кадрового потенциала страны, считают авторы документа.

Анализ уровня текущего использования международных решений с особым фокусом на критические элементы

Субтехнология Критический элемент Пример текущего использования международных решений на базе критического элемента
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия 1.1. Качество исполнительных приводов При изготовлении роботов востребованы компактные двигатели с высокой удельной мощностью и моментом. Такие приводы на данный момент не производятся отечественной промышленностью. Из зарубежных производителей можно выделить Махоn, Genesis, Kollmorgen, Kinova Robotics, Intelligente Actuator (IAI), TQ-RoboDrive
1.2. Системы, обеспечивающие обратные силомоментные связи, работающие в широком диапазоне рабочих условий В отечественных разработках, связанных с человеко-машинными интерфейсами на основе ИМК, используются решения следующих компаний для аппаратно-программной реализации систем управления: Brain Products, BrainBit, «Нейроботикс»
1.3. Передача регистрируемых биологических сигналов на систему управления В отечественных разработках, связанных с человеко-машинными интерфейсами на основе ИМК, используются решения следующих компаний для передачи регистрируемых биологических сигналов на систему управления: Brain Products, USA, ANT Neuro, Holland, EMOTIV, BrainBit, g-tec, «Нейроботикс», «Нейрософт»
1.4. Система управления Системы управления роботами такого типа подразумевают использование датчиков различного типа. Используются компактные силомоментные датчики, которые не производятся отечественной промышленностью. Поэтому применяются датчики таких производителей, как ATI, Schunk, Robotiq, OnRobot. Также востребованы точные датчики положения, производимые иностранными компаниями, такими как Renishaw, Zettlex. В отечественных разработках, связанных с человеко-машинными интерфейсами на основе ИМК, используются решения следующих компаний для аппаратно-программной реализации систем управления: Brain Products, BrainBit, «Нейроботикс»
1.5. Аппаратно-программная реализация системы управления Автономность роботов такого типа подразумевает использование мощных, но в то же время энергоэффективных вычислительных модулей. На данный момент в большинстве роботов используются решения от зарубежных компаний Intel, Nvidia. В отечественных разработках, связанных с человеко-машинными интерфейсами на основе ИМК, используются решения следующих компаний для аппаратно-программной реализации систем управления: Brain Products, BrainBit, «Нейроботикс»
1.6. Система обмена данными между роботом и внешними объектами Качество передачи информации между роботами влияет на уровень согласованности действий роботов. В России нет производства компонентной базы, отвечающей современным требованиям к каналам связи, поэтому используются доступные и высокоэффективные решения фирм Digi International (США), Chaohang (Китай), Intel (США)
2. Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования 2.1. Электро-, пневмо-, гидропривода В робототехнике востребованы компактные двигатели с высокой удельной мощностью, которые не производятся отечественной промышленностью. Из зарубежных производителей можно выделить Махоn, MOOG, Kinova Robotics, Intelligente Actuator (IAI)
2.2. Программное обеспечение систем управления Современные приводы в робототехнике представляют сложную динамическую систему, управление которой является сложной задачей. Из зарубежных компаний, имеющих наиболее значимые результаты, следует отметить DLR (Германия), ИТ (Италия), Boston Dynamics (США)
2.3. Методы синтеза систем управления ИПУ РАН, ИАПУ ДВО РАН, Университет «Иннополис», ЮФУ, Harbin Engineering
University, Dalian Maritime University, Roma Tre University, National Institute of Ocean Technology, Johns Hopkins University разрабатывают методы управления движением роботов различного типа в условиях существенной неопределенности и/или переменности их параметров
2.4. Алгоритмы планирования движения роботов ИПМТ ДВО РАН, ИАПУ ДВО РАН, АО «Тетис Про», Университет «Иннополис», ЮФУ, МГТУ им. Баумана, National Institute of Technology (India), Nanyang Technological University, Heriot-Watt University, University of New Brunswick, Shanghai Maritime University, Harbin Engineering University, Technical University of Lisbon, Carnegie Mellon University разрабатывают методы планирования траекторий движения роботов различного типа в неизвестной обстановке
2.5. Моделирование физики поведения роботов и окружающей среды Создание эффективных алгоритмов расчета физического поведения робота и окружающей среды является важнейшей частью развития технологий робосимуляторов. Наиболее функциональные на сегодняшний день – это Gazebo, Simulink, V-Rep, RoboDK
2.6. Развитие программного обеспечения, базирующегося на отечественных электронных компонентах Важным направлением развития программного обеспечения робототехнических систем является их совместимость с отечественными вычислительными компонентами, в том числе для технологий двойного назначения. Основным поставщиком CPU продуктов на данный момент является компания Intel. Лидером в направлении GPU решений является компании Nvidia
3. Сенсоры и обработка сенсорной информации 3.1 Программное обеспечение Компания «Малленом Системс» в своих проектах использует программные решения от Cognex
3.2. Камеры Компания «Яндекс» использует камеры Basler
3.3. Лидары и радары КАМАЗ применяет для своих решений лидары Leddar Tech и радары Continental
3.4. Точность и надежность сенсоров и конкурентоспособность по цене Системы управления роботами подразумевают использование датчиков различного типа, используются компактные силомоментные датчики, которые не производятся отечественной промышленностью. Поэтому применяются датчики таких производителей, как ATI, Schunk, Robotiq, OnRobot. Также востребованы точные датчики положения, производимые иностранными компаниями, такими как Renishaw, Zettlex
3.5. Развитие вычислительной техники Автономность роботов подразумевает использование мощных, но в то же время энергоэффективных вычислительных модулей. На данный момент в большинстве роботов используются решения от зарубежных компаний Intel, Nvidia

Источник: CNews Analytics, 2019

Основой взаимодействия с людьми являются человеко-машинные интерфейсы, современные виды которых включают не только традиционное представление визуальной информации и привычные органы управления, но и перспективные интерфейсы на основе анализа электрической активности мозга и мышц, с обратными силомоментными связями. Современная сенсорика, в свою очередь, является комплексной цифровой технологией, включающей в себя не только методы измерения физических величин, но и методы обработки сенсорной информации.

Перспективы роботов и проблемы с их внедрением

Основными драйверами для развития мирового рынка робототехники и сенсорики являются постепенное снижение стоимости производства и комплектующих, что ведет к снижению порога входа в отрасль, снижение времени окупаемости роботов за счет оптимизации процессов проектирования робототехнических систем от компонентной базы до систем в целом, увеличение роста рынка сервисной робототехники с наибольшим распространением в потребительском сегменте, индустрии развлечений и медицине, стремительная роботизация азиатской экономики, увеличение конкуренции на рынке, повсеместное распространение интернета, облегчающее сбор, распространение и анализ информации, поступающей в облачные сервисы для роботов.

Оценка экономической эффективности субтехнологий робототехники а также представление примеров наиболее развитых зарубежных решений и проектов по субтехнологиям робототехники, подтверждающих уровень развития субтехнологий, включая осуществленные инвестиции в реализацию, с учетом потенциальной доли рынка

Субтехнологпя Решение TRL Оценка уровня готовности отечественного решения TRL Оценка уровня готовности зарубежного аналога Критерий Опенка по критерию
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия 1.1. Обслуживание станков роботами, перенос материалов (загрузка, выгрузка, штабелирование, работа с поддонами, укладка деталей в тару и т.п.) УГТ7 Роботы ARKODIM. Роботы-манипуляторы GRINIK («АвангардПЛАСТ»). Роботы «Рекорд-Инжиниринг». Роботы «БИТ Роботикс». Манипулятор ЦНИИ РТК УГТ9 Роботы FANUC серии Palletising Robots Увеличение производительности. Увеличение качества выпускаемой продукции. Повышение безопасности труда 20% 60% 50%
1.2. Алгоритмы детектирования и локализации коллизии УГТ 5 «Яндекс». Cognitive Technologies. Университет «Иннополис» УГТ6 Waymo. Uber. MIT. Sapienza Предотвращение аварийных ситуаций 90%
1.3. Управление экзоскелетом сигналами головного мозга УГТ 7 Нейроинтерфейс госкорпорации «Ростех», компании ExoAtlet и Центра биоэлектрических интерфейсов УГТ 8 Нейроинтерфейс eego sports компании AntNeuro Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 60–70% 50% 30%
1.4. Управление удаленными механическими устройствами УГТ 7 Нейроинтерфейс компании Neurobotics госкорпорации «Ростех» УГТ9 Нейроинтерфейсы компаний EMOTIV, BrainBit Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 50-60% 60% 40%
1.5. Улучшение когнитивных способностей человека УГТ 7 BITROXICS. Нейроком УГТ9 EMOTIV. BrainBit, Macrotellect Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 70% 50% 70%
1.6. Улучшенное взаимодействие водителя с автомобилем УГТ7 Ассистент компании «Яндекс», Нейромобиль ННГУ, разработки НГТУ и Университета «Иннополис» УГТ7 Нейроинтерфейсная технология компании Nissan, ассистенты компаний Volvo, Mazda. Mercedes-Benz Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 40% 70% 50%
1.7. Восстановление возможности общения для людей с ограниченными возможностями УГТ8 Проект «Нейрочат» УГТ9 Нейроинтерфейсы компании g-tec Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 80% 20% 30%
1.8. Реабилитация пациентов после перенесенных болезней инсультов УГТ7 Нейроинтерфейсы компаний Innovative Brain Solutions. Neurobotics УГТ9 Нейроинтерфейсы компании g-tec Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 80% 30% 30%
1.9. Улучшение качества сна УГТ9 Нейроинтерфейс компании. BrainBit Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда. Повышение качества труда 40% 60% 60%
1.10. Промышленные экзоскелеты УГТ6 Ассистивный экзоскелет ExoChair УГТ7 Швейцарский стул-экзоскелет Хоопее Fortis. разработанный Lockheed Martin совместно с Ekso Bionics XOS 2 Увеличение производительности. Расширение возможностей человека. Повышение безопасности труда 100–1000% 100–200% 50%
1.11. Реабилитационные экзоскелеты УГТ6 Антропоморфный экзоскелет нижних конечностей ExoAtlet. Антропоморфный реабилитационный экзоскелет нижних конечностей ExoLite УГТб Hybrid Assistive Limb C'LOi SuitBot. LG. Южная Корея Re Walk P. Израиль Повышение числа пациентов, прошедших успешную реабилитацию. Возможность самостоятельного перемещения для пациентов 10–20% да
1.12. Антропоморфные роботы УГТ6 Анропоморфный робот АР-601 УГТ7 ATLAS (Boston Dynamics) Возможность работы в антропогенной среде.Замещение человека да50–60%
1.13. Многоногий шагающий робот УГТ6 Подводный шагающий робот МАК-1 (ВолгГТУ). УГТ7 Шагающий робот «Ортоног» (ВолгГТУ) УГТ6 Подводный шагающий робот Crabster CR200I (Korean Institute of Ocean Science Точность перемещения под водой 0,05 м
2. Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования 2.1. Привод с последовательной жесткостью УГТ3 Прыгающий робот на основе параллельной кинематики и приводов с последовательной жесткостью, ИТМО УГТ9 (AnyDrive, Hebi Robotics) Использование приводов в коллаборативных, шагающих и прыгающих роботах
2.2. Привод с переменной жесткостью УГТ3 Экспериментальный стенд привода на основе схемы MACCPEA, Университет «Иннополис». УГТ 5 Бионические активные протезы кисти и рук. KleiberRobotics УГТ9 (DLR, VS Joint,QBMove,IIT) Улучшение адаптивности и энергоэффективности приводов за счет регулируемой жесткости
2.3. Привод прямого действия УГТ8 Высокомоментный бесколлекторный двигатель постоянного тока. Андроидная техника УГТ9 (LiveDrive, RoboDrive) Использование безредукторных приводов для обеспечения управления активным импедансом роботов с широкой полосой пропускания
2.4. Роботизированная сборка УГТ 5 Роботы ARKODIM. Манипулятор ЦНИИ РТК. УГТ9 Роботы Kuka: роботы Fanuc; Yaskawa Motoman: роботы ABB: роботы Kawasaki; Universal Robots Увеличение производительности 20%
2.5. Захваты УГТ 5 Захват «УХВАТ» ИТМО УГТ9 Захваты Robotiq. SCHUNK
2.6. Симуляторы робототехнических средств «Универсальный механизм» (UM) ФРУНД SimlnTech УГТ9 Gazebo V-Rep Webots УГТ9 Робосимулятор используется для создания приложения для физического робота, не зависящего от конкретной машины, что экономит затраты и время. В некоторых случаях эти приложения могут быть перенесены на физический робот без изменений
2.7. Цифровые эмуляторы роботов Нет Siemens General Electric УГТ9 Повышение надежности роботов. Повышение производительности. Снижение затрат на техническое обслуживание за счет прогнозирования проблем с обслуживанием до возникновения поломок. Улучшенное обслуживание клиентов, поскольку клиенты могут удаленно настраивать индивидуальные продукты. Более эффективные цепочки поставок
2.8. Программное обеспечение роботов RC'ML (Robot Control Meta Language) УГТЗ ROS УГТ9 Управление оборудованием путем написания драйверов. Управление памятью и процессами. Управление параллелизмом, параллелизмом и слиянием данных
3. Сенсоры и обработка сенсорной информации 3.1. Считывание текстовой маркировки УГТ4 Решения на базе лучших отраслевых алгоритмов OCRMax от компании Cognex УГТ9 VINSPEC HEALTHCARE. VITRONIC Увеличение производительности. Увеличение качества. выпускаемой продукции. Снижение временных затрат. Увеличение точности производства 100% 80% 20% 10%
3.2. Прослеживание продукции УГТ5 Отслеживание продукции при помощи специального программного обеспечения Tracks Trace УГТ9 Vision Pro and In-Sight Explorer Software от компании Cognex Увеличение производительности Увеличение качества выпускаемой продукции Снижение издержек за счет своевременной реакции
3.3. Инспекция поверхностей УГТ6 Система инспекции поверхностей Smart View УГТ9 Radiant Vision Sytems Увеличение производительности. Увеличение качества. выпускаемой продукции. Сокращение использования ручного труда. Минимизация количества ошибок и аварий 50% 50%

Источник: CNews Analytics, 2019

К основным рыночным тенденциям относятся расширение перечня областей применения роботов и сенсорных средств, увеличение числа стартап-компаний в сфере робототехники и сенсорики, естественная убыль населения в развитых странах, увеличение количества проектов, публикующих свой программный код в свободном доступе, снижение себестоимости сенсорных средств и систем обработки информации, повышение распространения экзоскелетов, активных средств для индивидуальной механотерапии, реабилитации и восстановления утраченных локомоций.

Перечень критериев успешности развития робототехники и субтехнологий для оценки применимости мировых практик

Субтехнология Критерий успешности Оценка по критерию Источник информации
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия 1.1. Объем государственных инвестиций в исследования и разработку интерфейсов для человеко-машинного взаимодействия США – 65 млн долл. в 2017 г. MIT Technology Review – Обзор технологий Массачусетского технологического института
1.2. Годовой объем рынка интерфейсов человеко-машинного взаимодействия Северо-Американский регион – 310 млн долл. в 2017 г. 30% от мирового рынка Аналитическое агентство Credence Research
1.3. Объемы рынка ассистивных роботов 67,29 млн долл. – в 2018 г. https://www.marketsandmarkets.com PressRe leases, mobile-robots.asp
1.4. Использование приводов в реабилитационных роботах (экзоскелеты, протезы) Роботы, требующие постоянного контакта с человеком, требуют применения особых приводов, отличающихся высокой адаптивностью, безопасностью, высокими соотношениями силы и мощности к массе, а также энергоэффективностью. https://exoskeletonreport.сom/
1.5. Использование приводов в домашних роботах Домашние роботы требуют безопасных, недорогих, малоинерционных исполнительных механизмов для мобильности и манипуляции https://www.iit.it/
2. Технологии сенсорномоторной координации и пространственного позиционирования 2.1. Использование приводов в коллаборативных роботах Коллаборативные роботы оснащены датчиками, которые контролируют положение человека и не допускают причинение ему вреда. Такие роботы в том числе оснащены силомоментными датчиками, интегрированными в привод. https://www.marketsandmarkets.com Market-Reports collaborative-robot-market-194541294.html
2.2. Использование приводов в шагающих роботах Шагающие роботы требуют особого подхода в выборе приводов, что обусловлено быстрой динамикой движения, наличием ударных взаимодействий, требованиями к энергоэффективности движения. https://triolcorp.ru/blogpost/obzor-shagayushchie-roboty
2.3. Наличие готовых к использованию библиотек, программных комплексов и других типов программного обеспечения, решающих прикладные задачи, связанные с синтезом систем управления движением, диагностики и навигации роботов Существует недостаточное количество библиотек, программных комплексов и других типов программного обеспечения, решающих прикладные задачи, связанные с синтезом систем управления движением, диагностики и навигации роботов. Существующие программные средства не решают всего объема задач, необходимого современной робототехнике 1. Z. Yan. Z. Yang. J. Zhou. L. Wang and H. Jia, Horizontal Trajectory Tracking Control of AUV Using a Two-way Channel High Gain Observer, 2018 37th Chinese Control Conference (CCC), Wuhan. 2018, pp. 418–422. 2. D. Wang et al., Controller design of an autonomous underwater vehicle using ELM-based sliding mode control. OCEAN’S 2017 – Anchorage. Anchorage, AK. 2017. pp. 1–5. 3. Oleari F.. Kallasi F.. Rizzini D.L., Aleotti J. C'aselli S. Performance Evaluation of a Low-Cost Stereo Vision System for Underwater Object Detection Proc. of the 19th IF AC World Congress. Cape Town. South Africa. 2014. Vol. 47(3). P. 3388–3394. 4. Mingjun Zhang M., Wu J.. Wang Y. Sensor soft fault detection method of autonomous underwater vehicle 7, 2009 International Conference on Mechatronics and Automation. – 2009. – P. 4839–4844. 5. Seto M.L.. Bashir A.Z. Fault tolerance considerations for long endurance AUVs // 2017 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS). – 2017. – P. 1–6
2.4. Морские роботы, оснащенные передовыми системами управления. позволяющими планировать и выполнять сложные технологические операции в условиях неопределенности окружающей среды По мнению разработчиков «Маринет», «Освоение океана жизненно важно не только для России, но и для всего мира. Здесь будет идти активное развитие в ближайшие даже не десятилетия, а столетия. Наличие тиражируемых решений и продуктов, которые можно разработать в России, использовать для стран БРИКС и развивающихся стран, откроет России мировой рынок в этом быстрорастущем сегменте. Объем мирового рынка (добывающие комплексы, электростанции, аквафермы, средства строительства, обслуживания и обеспечения безопасности, в том числе подводная робототехника, коммуникационные сервисы, сервисы геологоразведки): текущий - свыше 70 млрд долл. в год (преимущественно инфраструктура нефтегазовой добычи), прогнозируемый к 2035 г. – 150 млрд долл. в год» http: www.nti2035.iumarkets docs DKjmari net. pdf
2.5. Объемы рынка программного обеспечения Выпуск компонентов роботов с поддержкой отечественных разработок программного обеспечения https://www.automation.com/library/articles-white-papers/robotics/robotics-software-platforms-review
3. Сенсоры и обработка сенсорной информации 3.1. Годовой рост рынка продуктов сенсорики и обработки сенсорной информации Североамериканский рынок на начало 2017 г.: рост составил 14% до 1,937 млрд долл., 14% – в системах до 1,665 млрд долл. и 14% – в компонентах до 271 млн долл. Некоторыми заметными темпами роста стали умные камеры (от 21% до 295 млн долл.), освещение (от 20% до 54 млн долл.), программное обеспечение (от 16% до 15 млн долл.) и компонентные камеры (от 14% до 143 млн долл.) IFR – Международная федерация робототехникиhttps://ifr.org/
3.2. Потенциал будущего роста мирового рынка сенсоров и обработки сенсорной информации в различных областях Общий рынок машинного зрения был оценен в 8,12 млрд долл. в 2015 г. и, как ожидается, достигнет 14,43 млрд долл. к 2022 г., увеличившись в среднем на 8,15% в период между 2016 и 2022 гг. https://www.marketsandmarkets.com/
3.3. Доля рынка сенсоров и обработки сенсорной информации по миру Азиатско-Тихоокеанский регион доминирует на мировом рынке с долей рынка более 30%, за которой следует Европа, которая является вторым по величине рынком из-за высокого спроса со стороны автомобильной промышленности и здравоохранения. Северная Америка является третьим по величине рынком https://www.marketresearchfuture.com/

Источник: CNews Analytics, 2019

Барьерами для внедрения в России технологий робототехники и сенсорики являются низкая скорость разработки и внедрения готовых решений по сравнению с зарубежными аналогами, излишняя фокусировка на производстве робототехники в области военно-промышленного комплекса, небольшой размер внутреннего рынка робототехники, высокая технологическая конкуренция с западными производителями, применение технологий для целей нарушения общественного порядка и безопасности, нерентабельность промышленных роботов в России, инертное мышление менеджеров, боязнь высококвалифицированных специалистов участвовать в предпринимательской деятельности, устаревшие программы вузов и нехватка квалифицированных специалистов.

Сенсоры и цифровые компоненты робототехники для человеко-машинного взаимодействия

Авторы документа выделяют три субтехнологии. Первая из них — сенсоры и цифровые компоненты робототехники для человеко-машинного взаимодействия. В нее входят технологии и интерфейсы ассистивной робототехники, технологии сервисной и социальной робототехники для взаимодействия с людьми, технологии безопасного взаимодействия человека с робототехническими системами и технологии дистанционного взаимодействия человек-робот, включая средства визуальной и силовой обратной связи.

Уровень готовности технологий (УГТ) для данной субтехнологии в России и в мире находится на отметке «7» из максимально возможных девяти. Но в мире он достигается по широкому спектру направлений большим количеством компаний, в то время как в России этот уровень демонстрируют лишь отдельные компании, подчеркивают авторы дорожной карты.

Список существующих отечественных и зарубежных решений

Субтехнология Технологическое решение Отечественный пример Стадия готовности Зарубежный пример Стадия готовности
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия 1.1. Технологии очувствления и восприятия.Силомоментные датчики СКБ ИС«Андроидная техника» УГТ 8УГТ 7 Maxon, ATI УГТ 6
1.2. Технологии взаимодействия с внешней средой и человеком «Тензо-М» УГТ6 Schunk, ATI Industrial Automation УГТ9
1.3. Технологии манипулирования и захвата ИТМО УГТ3 Robotiq, Schunk УГТ9
1.4. Технологии взаимодействия с внешней средой и человеком «Тензо-М» УГТ6 Schunk, ATI Industrial Automation УГТ9
1.5. Сенсоры и обработка сенсорной информации («искусственная кожа») Самарский университет им. ак. Королева УГТ3 Университет Мюнхена, университет Глазго УГТ5
1.6. Восприятие и познание окружающей среды и объектов взаимодействия Orience Tech УГТ4 Microsoft, ASUS УГТ9
1.7. Система регистрации активности головного мозга для организации человеко-машинного взаимодействия НПО «Медиком-МТД», «Нейрософт» УГТ9 Brain Products, USA ANT Neuro, Holland УГТ9
1.8. Система регистрации активности головного мозга на базе оценки оксигенации крови с использованием инфракрасной спектроскопии Отсутствует Brain Products, USA Toshiba, Japan УГТ9
1.9 Система регистрации миографической активности НПО «Медиком-МТД», «Нейрософт» УГТ9 Brain Products, USA ANT Neuro, Holland УГТ9
1.10. Передача регистрируемых биологических сигналов на систему управления НПО «Медиком-МТД», «Нейрософт» УГТ9 Brain Products, USA ANT Neuro, Holland УГТ9
1.13. Биологическая обратная связь НПО «Медиком-МТД» УГТ8 Brain Products, USA ANT Neuro, Holland УГТ8
1.14. Система визуализации цифрового контента MIXAR УГТ7 Очки: Oculus Rift HTC ViveMicrosoft HoloLens Windows MR Headsets Magic Leap и многочисленное количество аналогов УГТ9
1.15. Электроприводы, пригодные для биоморфных роботов: сервоприводы, шаговые двигатели, мотор-редукторы НПФ «Электропривод», ЗАО ЗМИ УГТ4 Axor Industries, JVL Industri Elektronik,Exlar, Maxon УГТ4
1.16. Гидро- и пневмоприводы, исполнительные устройства, рекуператоры энергии Завод «Гидропривод», г. Шахты УГТ4 Camozzi УГТ7
1.17. Энкодеры, тахометры, датчики усилия, технического зрения, сканирования окружающей среды и ориентации в ней СКБ ИС, «Тензо-М» УГТ4 SIKO Gmbh, Maxon Motor УГТ7
1.18. Контроллеры, процессоры, пригодные для биоморфных роботов «Фиорд», «МикроДАТ», МЦСТ УГТ4 Siemens, Omron, Intel УГТ7
1.19. Платы сбора информации на ПЛИС, пригодные для биоморфных роботов АО «ВЗПП-С» УГТ4 Altera УГТ7
1.20. Алгоритмы и программное обеспечение для управления движением на высоком уровне, а также самообучения Разрабатываются НПО «Андроидная техника» УГТ4 Разрабатываются Boston Dynamics УГТ7
1.21. Обслуживающие роботы для сервиса и услуг Робот AR-D, AlexRobotics; робот R.Bot 100 Promo, R.Bot; робот KIKI, AlfaRobotics; робот Promobot, «Промобот» УГТ 9 Робот OSHbot, Fellow Robotics;робот Pepper, SoftBank; робот Care-o-bot, Frauhofer IPA; робот Relay, Savioke; робот Advee, Bender Robotics; робот Gilberto, BlueBotics УГТ 9
2. Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования 2.1. Контроллеры, процессоры «Фиорд», «МикроДАТ», МЦСТ УГТ8 Siemens, Omron, Intel УГТ9
2.2. Системы управления Научно-исследовательские организации УГТ5 Научно-исследовательские организации УГТ5
2.2 Точная механика для потребностей робототехники ООО «Электропривод» УГТ5 Maxon Motor УГТ9
2.3. Электронные компоненты для потребностей робототехники НПФ «Мехатроника-Про» УГТ5 Elmo Motion Control https://www.elmomc.com/ УГТ9
2.4. Электромоторы для потребностей робототехники Калужский электромеханический завод УГТ5 Maxon Motor УГТ9
2.5. Пневмо-, гидроприводы для Миниатюрных решений нет http://www.knrsys.com/ УГТ9
потребностей робототехники Festo
2.6. Новые принципы создания механических усилий для потребностей роботехники Нет Soft Robotic shttps://www.softroboticsinc.com УГТ3
2.7. Технологии манипулирования и захвата ИТМО УГТ3 Robotiq, Schunk УГТ9
2.8. Восприятие и познание окружающей среды и объектов взаимодействия Orience Tech УГТ4 Microsoft, ASUS УГТ9
2.9. Симуляторы робототехнических средств «Универсальный механизм» (UM)ФРУНД SimInTech УГТ9 Gazebo V-REPWebbots Unity УГТ9
2.10. Цифровые эмуляторы робототехнических средств Симуляторы антропоморфного робота FEDOR, AR601 УГТ4 Симуляторы промышленных роботов (Kuka, Fanuc, ABB) Симуляторы шагающих роботовAtlas, Anymal УГТ9
2.11. Технологии ПО систем управления RCML УГТ3 KRL (Kuka), Karel (Fanuc) УГТ9
2.12. Цифровые платформы Собственные платформы на базе языков программирования ROS YARP УГТ9
2.13. Моделирование робототехнических систем Системы управления различными видами роботов УГТ9 Системы управления различными видами роботов УГТ9
3. Сенсоры и обработка сенсорной информации 3.1. Контроллеры, процессоры «Фиорд», «МикроДАТ», МЦСТ,продукция АО «ПКК Миландр»), продукция«АО НПЦ «ЭЛВИС» УГТ8 УГТ7 Siemens, Omron, Intel,контроллер Siemens Synco 700, контролер Bosсh Rexroth EW4800, контроллер Siemens RVD Sigmagir УГТ9 УГТ9
3,2. Датчики и сенсоры «Сенсор», «Измеркон», БД «Сенсорс».Счетчик импульсов СИ1 Р3Щ АО НПК «ТЕКО»ОтсутствуютСчетчик импульсов СИ1 Р3Щ АО НПК «ТЕКО» УГТ7 УГТ9УГТ1УГТ9 Pyreos, AMS, 4B Braime MAX30101 High-Sensitivity Pulse Oximeter and Heart-Rate Sensor, MAX30205 Human Body Temperature Sensorдатчик Bosсh AMELI 4,0,счетчик импульсов Gespasa MGI-400 УГТ9 УГТ9 УГТ9УГТ9
3.3. Камеры «Фаствидео», «Визионика», «Диаконт», «Вокорд», RVI УГТ8 Baumer, Teledyne DALSA, IO Industries, Optronis, Vieworks, Basler, D-Link УГТ9
3.4. Оптика ЛОМО, «Биомед», «Молли-Кварц» УГТ7 Samyang, Carl Zeiss, Olympus УГТ9
3.5. Радары охраны периметра «Элвис-Неотек» (Система Orwell-R) NavTech Radar (HDR300) УГТ9
3.6. Программное обеспечение «Фаствидео»Нет аналогов УГТ8УГТ1 Cognex, Datalogic, IVISYS, Microscan, National Instruments, Optotune, ProPhotnix,SensoryCadence, Synopsys, Altium, Ansys УГТ9УГТ9

Источник: CNews Analytics, 2019

Для обозначенной субтехнологии в документе указаны технические характеристики – технологические барьеры, преодоление которых значительно повлияет на уровень развития технологий. К их числу относятся: человеко-машинные интерфейсы, обеспечивающие восстановление и передачу сил взаимодействия с точностью не ниже 95% и временным откликом не более 2 мс; экзоскелеты и экзопротезы, обеспечивающие 80% двигательных функций и сценариев реабилитации верхних и нижних конечностей, мелкой моторики и позвоночника; интерактивные интуитивные человеко-машинные интерфейсы управления робототехническими системами, обеспечивающие классификацию команд не менее чем в 80% сценариев управления с точностью не ниже 95% и суммарной задержкой на обработку не более 20 мс.

Также к технологическим барьерам относятся: технические решения для ассистивных роботов и робототехнических систем в здравоохранении и образовании, обеспечивающие на аппаратном уровне максимальное усилие при незапланированном контакте робота с человеком не более 10% от грузоподъемности робота со временем срабатывания не более 0,01 с; экзоскелеты и ассистивные роботы, обеспечивающие увеличение на 100% силы мышц спины и брюшного пресса и на 75% — силовой выносливости рук человека.

Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования

Второй субтехнологией являются технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования. К ним относятся алгоритмы и технологии управления приводами с сенсорами обратной связи, алгоритмы и технологии сенсорно-моторной координации и планирования движений для захвата и перемещения физических объектов и контактного взаимодействия, расчет и определение положений и траекторий робототехнических компонентов и объектов физического мира, симуляторы и эмуляторы робототехнических и сенсорных средств на базе физических и теормеханических моделей для разработки и верификации систем управления, технологии разработки низкоуровневого ПОсистем управления реального времени, в том числе систем диагностики и отказоустойчивых систем.

УГТ для данной субтехнологии в России находится на отметке «6», это значительно ниже мирового уровня — «9». Но, как указывают авторы дорожной карты, в России есть сильная научно-техническая база, на основе которой можно рассчитывать на получение прорывных решений в области технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования.

Детальное описание выявленных перспективных решений

Субтехнология Решение Критерий
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия 1.1. Коллаборативный робот («Аркодим», г. Казань) 1.1.1. Развитая система взаимодействия с человеком и окружающим миром 1,1.2. Использование современных технологий и научных данных 1,1.3. Наличие проектов внедрения и или пилотирования решения
1.2. Система коммуникации для парализованных пациентов на основе вызванного потенциала Р300 «Нейрочат» (Neurotrend, г. Москва) 1.2.1. Использование современных технологий и научных данных 1,2.2. Наличие проекта внедрения и пилотирования 1,2.3. Удобство эксплуатации устройства
1.3. Пассивный интерфейс мозг-компьютер для мониторинга и поддержания на заданном уровне концентрации внимания с биологической обратной связью оператора при взаимодействии со сложным оборудованием, коллаборативным роботом и т.д., и при распределении когнитивной нагрузки между двумя пользователями при рутинной деятельности (Университет «Иннополис») 1.3.1. Использование современных технологий и научных данных 1,3.2. Наличие публикаций в ведущих научных изданиях, индексируемых в Scopus Web of Science 1,3.3. Наличие патентов 1,3.4. Удобство эксплуатации устройства 1,3.5. Функциональность устройства интерфейса взаимодействия
1.4. Нейромобиль (Нижегородский государственный университет, г. Нижний Новгород) 1.4.1. Использование современных технологий и научных данных 1,4.2. Наличие патентов 1,4.3. Наличие проектов внедрения и/или пилотирования решения 1,4.4. Удобство эксплуатации устройства 1,4.5. Максимальная функциональность устройства интерфейс мозг-компьютер
1.5. Интерфейс мозг-компьютер для управления экзоскелетом верхних конечностей для нейрореабилитации постинсультных больных (ИВНДиН РАН, г. Москва) 1.5.1. Использование современных технологий и научных данных 1,5.2. Наличие публикаций в ведущих научных изданиях, индексируемых в Scopus Web of Science 1,5.3. Наличие патентов 1,5.4. Наличие проектов внедрения 1,5.5. Удобство интерфейса взаимодействия 1,5.6. Функциональность устройства интерфейса взаимодействия
1.6. Антропоморфный экзоскелет нижних конечностей ExoAtlet 1.6.1. Автономность робота 1,6.2. Наличие проектов внедрения и/или пилотирования решения 1,6.3. Возможности робота выполнять задачи, недоступные другим типам роботов и оборудования 1,6.4. Удобство эксплуатации устройства интерфейсов взаимодействия
1.7. Экзоскелет нижних конечностей ExoLite 1.7.1. Автономность робота 1,7.2. Наличие проектов внедрения и или пилотирования решения 1,7.3. Возможности робота выполнять задачи, недоступные другим типам роботов и оборудования. 1,7.4. Удобство эксплуатации устройства интерфейсов взаимодействия
1.8. Ассистивный экзоскелет ExoChair 1.8.1. Автономность робота 1,8.2. Наличие проектов внедрения и или пилотирования решения 1,8.3. Возможности робота выполнять задачи, недоступные другим типам роботов и оборудования. 1,8.4. Удобство эксплуатации устройства интерфейсов взаимодействия
1.9. Ассистирующие экзоскелеты 1.9.1. Автономность робота 1,9.2. Наличие проектов внедрения и/или пилотирования решения 1,9.3. Возможности робота выполнять задачи, недоступные другим типам роботов и оборудования 1,9.4. Удобство эксплуатации устройства интерфейсов взаимодействия
1.10. Антропоморфный робот АР-601 1.10.1. Наличие проектов внедрения и или пилотирования решения 1,10.2. Развитая система очувствления 1,10.3. Возможности робота выполнять задачи, недоступные другим типам роботов и оборудования
1.11. Робот AR-D (AlexRobotics, Москва) 1.11.1. Использование современных технологий и научных данных 1,11.2. Наличие проектов внедрения и/или пилотирования решения 1,11.3. Интеллектуальное взаимодействие с окружающим миром
1.12. Робот R.Bot 100 Promo (R.Bot, Москва) 1.12.1. Использование современных технологий и научных данных 1,12.2. Наличие проектов внедрения и или пилотирования решения 1,12.3. Интеллектуальное взаимодействие с окружающим миром
1.13. Робот КЖ1 (AlfaRobotics, Москва) 1.13.1. Интеллектуальное взаимодействие с окружающим миром 1,13.2. Наличие проектов внедрения и/или пилотных решений
1.14. Робот Promobot («Промобот», Пермь) 1.14.1. Наличие проектов внедрения и/или пилотных решений 1,14.2. Использование современных технологий и научных данных
2. Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования 2.1. Привод переменной жесткости (Университет «Иннополис») 2.1.1. Безопасность работы привода при ударных взаимодействиях. Адаптивность системы управления при решении различных задач
2.2. Податливый привод с последовательной жесткостью (ПТМО) 2.2.1. Энергоэффективность движения прыгающего робота за счет использования пружин
2.3. Миниатюрные привода с силомоментным очувствлением для бионических протезов верхних конечностей (KleiberRobotics) 2,3.1. Безопасность и точность управления с силомоментным очувствлением, позволяющим решать задачи захвата
2.4. Вакуумный манипулятор («Рекорд-Инжиниринг», г. Екатеринбург) 2.4.1. Наличие проектов внедрения и/или пилотных решений
2.5. Схват «УХВАТ» (ПТМО, г. Санкт-Петербург) 2.5.1. Использование современных технологий и научных данных 2,5.2. Наличие проектов внедрения и или пилотных решений
2.6. ПО «Универсальный механизм (UM)» 2.6.1. Эффективный инструмент для моделирования динамики различных машин и механизмов
2.6.2. Развитый постпроцессор
2.6.3. Коммерческое предложение готового кейса
2.7. Симулятор AR-601 на базе ROS 2.7.1. Симулятор работы антропоморфного робота, покрывающий широкий спектр задач (устойчивость движения, SLAM, взаимодействие с человеком и другими роботами)
3. Сенсоры и обработка сенсорной информации 3.1. Дельта-робот с системой технического зрения (БИТ «Роботикс», г. Москва) 3.1.1. Развитая система очувствления
3.1.2. Современные технологии в системе управления роботом
3.1.3. Опыт применения в пищевой промышленности
3.2. Система идентификации и прослеживания промышленных изделий (Mallenom Systems) 3.2.1. Развитая система очувствления
3.2.2. Современные технологии детекции текстовых меток на промышленных изделиях
3.2.3. Внедрение на предприятиях различных отраслей промышленности
3.3. Автомаршал.SDK 3.3.1. Развитая система очувствления
3.3.2. Современные технологии комплексирования информации от разных источников
3.3.3. Внедрение на контрольно-пропускных пунктах
3.4. «Искусственная кожа» (СГАУ им. ак. Королева, Самара) 3.4.1. Развитая система очувствления
3.4.2. Использование современных технологий и научных данных
3.4.3. Наличие проектов внедрения и/или пилотных решений

Источник: CNews Analytics, 2019

Технологическими барьерами для данной субтехнологии являются: цифровые системы управления приводами с регулировкой по положению, усилию, жесткости, коэффициенту демпфирования, с частотой регулирования до 1 кГц и диапазонном изменении параметров в 1 млн раз; сокращение затрат энергии на перемещение роботов на 50% по сравнению с классическими решениями за счет технологий рекуперации и оптимизации работы энергетических подсистем роботов; технические решения, обеспечивающие захват, перемещение и контактное взаимодействие с ускорениями до 10 м/с2 и со скоростями до 5 м/с для 95% сценариев, характерных для розничной торговли, здравоохранения, строительства и добычи ископаемых, а также других приложений сервисной робототехники, включая жесткие, деформируемые, хрупкие, плоские протяженные, сыпучие и меняющие форму объекты.

Также к технологическим барьерам относятся решения для робототехнических систем в области сельского и лесного хозяйства, систем мониторинга, строительства и добычи полезных ископаемых, в том числе в части динамического управления неполноприводными системами, системами с избыточным числом приводов и роботами с эластичными элементами. Обозначенные средства должны обеспечивать определение положения и следования по спланированным траекториям с погрешностью не хуже 1% и при перемещении в сложной динамической среде (доступно не более 10% рабочего пространства робота или с запасом свободного пространства не более 10% от габаритов эффектора робота).

Сенсоры и обработка сенсорной информации

Третья субтехнология — сенсоры и обработка сенсорной информации. К ней относятся алгоритмы и технологии комплексирования и синхронизации разнородных сенсорных данных, цифровые контактные и бесконтактные сенсоры и алгоритмы извлечения и обработки информации, включая возможность автономного принятия решений, специализированные облачные платформы сенсоров и робототехнических средств, включая промышленный интернет и средства работы с телеметрией и телеуправлением.

Примеры, подтверждающие обозначенный уровень развития субтехнологии

Субтехнология Пример Описание примера Источник информации
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия 1.1. Антропоморфный экзоскелет нижних конечностей ExoAtlet Медицинский экзоскелет, который предназначен для реабилитации пациентов с локомоторными нарушениями нижних конечностей, наступивших в результате травм, заболеваний опорно-двигательного аппарата или нервной системы.Основные сферы его применения – это восстановление нарушенных и компенсация утраченных функций опорно-двигательного аппарата.Производятся серийно в различных модификациях https://www.exoatlet.com/ru/no de/84
1.2. Антропоморфный реабилитационный экзоскелет нижних конечностей ExoLite Проект по созданию роботизированного экзоскелета для реабилитации и повышения функциональных возможностей людей с нарушениями локомоторных функций нижних конечностей. Медицинская версия, разрабатывается для проведения как медицинской, так и социальной реабилитации пациентов, страдающих от нарушений опорно- двигательных функций.Изготавливается мелкосерийно на базе предприятий индустриальных партнеров ООО«Экзомед» в Курске и ООО «Кронус» в Санкт- Петербурге http://www.lab.swsu.ru/index.p hp/projects?layout=edit&id=7
1.3. Ассистивный экзоскелет ExoChair Промышленный экзоскелет, предназначенный для разгрузки мышц спины и ног при выполнении работы в положении стоя. Пассивный промышленный экзоскелет, созданный российским стартапом «Полезные роботы» и конструкторским бюро «Карфидов Лаб» при инженерной поддержке Лаборатории робототехники Сбербанка https://www.forbes.ru/tehnologii/373191-sberbank-pomog- sozdat-ekzoskelet-dlya-hirurgov
1.4. Антропоморфный робот АР-601 Антропоморфный робот, являющийся прототипом для разработки последующих моделей.Основное направление разработок – проекты МЧС России, космонавтики и ассистивной робототехники, в первую очередь проект FEDOR.Производится серийно http://robotrends.ru/robopedia/ar-601
1.5. AlexRobotics, Москва Компания разрабатывает, производит и внедряет роботов-промоутеров и роботов- манекенов http://alexrobotics.ru/products/rob ot-promoter
1.6. R.Bot, Москва Компания разрабатывает и производит роботов-промоутеров для шоу и презентаций http://www.rbot.ru/
1.7. AlfaRobotics, Москва Компания разрабатывает и производит обслуживающих роботов. Флагманским продуктом является робот-промоутер. Также ведется производство и продажа роботизированной кассы самообслуживания http://alfarobotics.ru/
1.8. «Промобот», Пермь Компания производит человекоподобных автономных роботов, которые способны общаться с людьми на любые темы, распознавать лица, отвечать на вопросы, перемещаться, избегая столкновений, двигать руками и головой, транслировать различные материалы на своем дисплее и интегрироваться со сторонними устройствами и системами. На сегодняшний день несколько сотен роботов Promobot работают в 26 странах мира. Они выполняют функции администраторов, промоутеров, хостес, музейных гидов, консультантов, консьержей и мн.др. в различных местах повышенного скопления людей, таких как банки, торговые центры, музеи, жилищные комплексы, бизнес-центры и мн.др. https://promo-bot.ru/
1.9. Emotiv, США 1.9.1 Emotiv Epoc – 14-канальный пассивный нейроинтерфейс для игр с возможностью получения необработанных данных ЭЭГ для исследований. Снимает ЭЭГ-сигнал с использованием «мокрых» электродов, расположенных на фронтальной и затылочной области. Имеет встроенный акселерометр для записи положения головы Способен анализировать такие метрики, как возбуждение, внимание, интерес, стресс, вовлеченность, расслабленность. Измеряет выражение лица (моргание, подмигивание правым/левым глазом, улыбка, смех и т.д.)1,9.2. Emotiv Insight – 5-канальный нейроинтерфейс с возможностью распознавания эмоций (возбуждение, стресс, интерес) и ментальных команд.1,9.3. EPOC Flex – нейроинтерфейс, поддерживающий конфигурируемую расстановку до 32 каналов, для записи ЭЭГ- сигнала и проведения научных исследований https://www.emotiv.com/epochttps://www.emotiv.com/insighthttps://www.emotiv.com/epoc- flex/
1.10. Neurosky, США Компания производит одноканальные пользовательские нейроинтерфейсы MindWave Mobile, способные снимать ЭЭГ- сигнал с частотой дискретизации 512 Гц и оценивать на его основе ряд метрик, таких как внимание, спокойствие и т.д. Помимо этого, разрабатывается программное обеспечение, использующее эти метрики для формирования команд в играх, оценки эффективности обучения и контроля внимания https://store.neurosky.com/
1.11. Muse, Канада Компания занимается производством нейроинтерфейсов на основе ЭЭГ и ПО для них для медитации. Основной задачей интерфейса является оценка уровня стресса на основе ЭЭГ-сигнала и сердечного ритма и предоставление звуковой обратной связи https://choosemuse.com/
1.12. «Ростех», г. Москва Госкорпорация «Ростех» создала предсерийный образец устройства для обмена информацией между мозгом и внешним устройством (бытовыми приборами, компьютером, экзоскелетом, искусственными органами чувств, инвалидной коляской). Данных о функционале и технических характеристиках нет в открытом доступе https://rostec.ru/news/rostekh- planiruet-vypustit-v-svobodnuyu- prodazhu-shlem- neyrointerfeys1/?sphrase_id=100 548
1.13. «Нейрочат», г. Москва Интерфейс мозг-компьютер для набора текстовых сообщений посредством генерации паттернов активности головного мозга http://neurochat.pro/
1.14. ИМК для управления локомоторикой, Нидерланды В 2015 г. научной группой университета Неймегена (Нидерланды) разработан лабораторный макет интерфейса мозг- компьютер для управления роботизированной системой для ассистирования человеку во время ходьбы. Интерфейс позволяет детектировать паттерны активности мозга, связанные с началом ходьбы и остановкой, активируя тем самым ассистирующее воздействие https://journals.plos.org/plosone/a rticle/authors?id=10,1371/journal. pone.0137910
1.15. ИМК для контроля состояния человека, Италия 2016–2018 гг. Научная группа Университета Ла Сапиенца (Италия) разрабатывает макеты интерфейсов мозг-компьютер для мониторинга состояния человека во время выполнения заданий в реальных условиях, например во время вождения автомобиля, пилотирования самолета или координирования авиасообщения (авиадиспетчер). Разрабатываемые системы позволяют детектировать изменения состояния человека, однако не содержат системы обратной связи, осуществляющей воздействие на человека со стороны программно-аппаратной системы (например, робототехнической) для повышения эффективности его работы.В 2018 году научная группа Саратовского технического университета (РФ) и Технического университета Мадрида (Испания) разработали лабораторный прототип интерфейса мозг-компьютер для мониторинга состояния человека и показали возможность управления состоянием при помощи биологической обратной связи https://ieeexplore.ieee.org/docum ent/8616098 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0079612316300474?via%3Dihubhttps://www.sciencedirect.com/sc ience/article/pii/S0079612316300 474?via%3Dihub
1.16. Робототехническая перчатка, США Контроллер для рук с силомоментной обтачной связью https://www.dextarobotics.com/e n-ushttps://haptx.com/
1.17. Schunk, Германия Компания серийно выпускает коллаборативные и адаптивные схваты. Такие захваты необходимы для решения задач сборки и обработки деталей, а также удержания заготовок и инструмента. Широкий спектр продукции позволяет подобрать захват по конкретного робота и выполняемую операцию https://schunk.com/ru_en/solution s/
2. Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования 2.1. Система управления приводом переменной жесткости Приводы переменной жесткости в настоящее время являются объектом интенсивных исследований. Данная технология позволяет сделать робота податливым при взаимодействии с объектами, что уменьшает вероятность повреждения как окружающих предметов, так и самого робота. Разработка экспериментального стенда в виде двойного физического маятника для отработки системы управления приводами с переменной жесткостью, работающих по схеме MACCEPA https://university.innopolis.ru/res earch/robotics-development- center/
2.2. Система управления податливым приводом с последовательной жесткостью Разработка прыгающего робота с использованием параллельной кинематики и приводов с последовательной податливостью http://www.ifmo.ru/
2.3. Миниатюрные привода с силомоментным очувствлением Разработка многофункциональных роботизированных протезов рук для пациентов с различной степенью ампутации предплечья и плеча http://www.kleiberbionics.org/
2.4. Система управления приводом прямого действия Разработка систем управления бесколлекторных моторов постоянного тока с возможностью водяного охлаждения для использования в робототехнических комплексах https://npo-at.com/ http://www.lepse.com/http://www.kbm36.ru
2.5. Двигатели синхронные, асинхронные, постоянного тока, многополюсные с сервоприводом Управление следующими типами электродвигателей: асинхронный, синхронный, двигатель постоянного тока, БДПТ.Разработка электроприводов малой и средней мощности до 30 кВт.Создание сервосистем, электроприводов запорной арматуры, замены гидравлических приводов на электроприводы в специальной и авиационной технике.Разработка систем управления для беспилотного транспорта http://mechatronica- pro.com/ru/catalog https://electroprivod.ru/ https://www.servosila.com/ru/ http://www.rtc.ru/ru/
2.6. Приводы с использованием нетрадиционных способов генерации управляющего воздействия и измерений Актюаторы нано- и микроперемещений, актуаторы с двойными энкодерами 1. Бардин В. А., Васильев В. А. Актюаторы нано- и микроперемещений для систем управления, контроля и безопасности // Современная техника и технологии. – 2014. –№ 2. – С. 6–6.2. Mikhel S. et al. Advancement of Robots With Double Encoders for Industrial and Collaborative Applications // 2018 23rd Conference of Open Innovations Association (FRUCT). – IEEE, 2018. – С. 246–252.3. Bolotnik N. et al. Thermomechanical Actuator for Micro-robotic Systems: A Model and Parameter Estimation// ROMANSY 22–Robot Design, Dynamics and Control. – Springer, Cham, 2019. – С. 340–346
2.7. ЦНИИ РТК, Санкт- Петербург Универсальные технологические манипуляторы. Технологические процессы: сборка, стыковка, транспортировка, осмотр и захват объектов и т.д.). Могут применяться в экстремальных и опасных условиях, в том числе в космосе http://www.rtc.ru/ru/kosmicheska ya-robototekhnika/universalnyj- tekhnologicheskij-manipulyator
2.8. ARKODIM PRO, Казань Российские 3–7-осевые промышленные роботы производятся индивидуально, исходя из требований технического задания заказчика. Могут иметь разные размеры, обладать разным классом точности, разной скоростью передвижения, разной грузоподъемностью и иметь 3, 4, 5, 6 или 7 осей перемещения и разными схватами http://www.arkodimpro.ru/
2.9. Высокоточные системы управления движением Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН является одним из лидеров в области создания и использования специализированного программного обеспечения для высококачественного и высоконадежного управления роботами различного назначения http://iacp.dvo.ru/
2.10. Группа «Кронштадт», Санкт-Петербург Российская высокотехнологичная компания, специализирующаяся на разработке и производстве наукоемкой продукции и решений, необходимых для создания, освоения и безопасной эксплуатации сложных технических средств в воздухе, на море и на суше https://kronshtadt.ru/
2.11. Универсальный механизм (UM) Программный комплекс «Универсальный механизм» (UM) предназначен для моделирования динамики и кинематики плоских и пространственных механических систем http://www.universalmechanis m.com/pages/index.php?id=1
2,12. ФРУНД ФРУНД – программная система формирования решений уравнений нелинейной динамики. Предназначена для моделирования динамики систем твердых и упругих тел. Основные черты методов представления уравнений движения, применяемых в системе ФРУНД: возможность унификации задания расчетной схемы исследуемого объекта с помощью конечного множества типов составляющих элементов, простота автоматического формирования уравнений движения и программ для их интегрирования, гибкость при добавлении в систему новых видов специальных взаимодействий http://frund.vstu.ru/
2.13. Симулятор антропоморфного робота FEDOR Функциональная 3Д-модель и математическая модель с возможностью создания симуляторов для отработки тактики применения, планирования сложных задач и обучения операторов https://npo-at.com/https://fpi.gov.ru/projects/khimi ko-biologicheskie-i- meditsinskie- issledovaniya/fedor/
2.14. Симулятор антропоморфного робота AR601 Функциональная 3Д-модель и математическая модель с возможностью создания симуляторов для отработки тактики применения, планирования сложных задач и обучения операторов https://university.innopolis.ru/r esearch/robotics-development- center/
2.15. RCML RCML (Robot Control Meta Language) – язык программирования роботов, позволяющий системам различных производителей эффективно взаимодействовать между собой. Считается, что благодаря использованию RCML специалисты, не имеющие специальных технических навыков, могут настроить взаимодействие роботов по заданному алгоритму http://robotrends.ru/robopedia/p rogrammirovanie-robotov
2.16. SimInTech – Среда динамического моделирования SimInTech – среда создания математических моделей, алгоритмов управления, интерфейсов управления и автоматической генерации кода для программируемых контроллеров и графических дисплеев.SimInTech предназначен для детального исследования и анализа нестационарных процессов в различных объектах управления. Разработка математических моделей и алгоритмов управления в SimInTech происходит в виде структурного проектирования логико-динамических систем, описываемых во входо-выходных отношениях, в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений и/или дифференциально-алгебраических уравнений http://simintech.ru/
3. Сенсоры и обработка сенсорной информации 3.1. АРСИС (ARSCIS) АРСИС (ARSCIS) – семейство решений для идентификации и контроля железнодорожного транспорта, построенное на платформе системы распознавания номеров вагонов. АРСИС автоматически распознает номера вагонов с бортов и рамы, формирует информацию о вагонах (фото, видео, инвентарный номер, скорость проезда, дата/время, количество осей, тип вагона и др.), получает и агрегирует информацию от весов и других систем, архивирует данные о прошедших составах и генерирует отчеты, передает информацию сторонним информационным системам http://www.mallenom.ru/
3.2. «Автомаршал» «Автомаршал» – система управления с использованием технического зрения для автоматического распознавания номеров автомобилей. Применяется для автоматизации работы и учета транспорта на таких объектах, как: парковки жилые дома и поселки, гостиницы КПП предприятий логистические и складские комплексы автовесовые автомойки, АЗС, СТО, пункты слива/налива нефтепродуктов, строительные площадки, карьеры, нефтяные месторождения трассы и др. «Автомаршал» распознает номера автомобилей за счет анализа видео, поступающего с камер, и сохраняет информацию обо всех проехавших автомобилях в базу данных. Сопоставляя распознанные номера со списками и параметрами доступа, «Автомаршал» дает команды внешним устройствам – шлагбаумам, светофорам http://www.mallenom.ru/
3.3. Дорожный пристав Аппаратно-программный комплекс, который позволяет в автоматическом режиме на основе технологии распознавания номеров выявлять в транспортном потоке автовладельцев должников, в отношении которых заведено исполнительное производство: неплательщиков налогов и коммунальных платежей, алиментщиков-уклонистов, должников по дорожным и административным штрафам, по возврату банковских кредитов и т.д. Комплекс интегрируется с базами ФСПП и Налоговой инспекции, поставляется в нескольких модификациях: от стационарных установок до планшетных вариантов http://www.mallenom.ru/
3.4. Датчик газа 331 ЗАО«Промышленная группа Метран» «Метран-331» предназначен для измерения объемного расхода, избыточного давления и температуры газа, вычисления расхода и объема газа http://www.indelta.ru/kip/datchiki-rashoda/metran-dr/schetchik- gaza-vihrevoy-metran-metran- 331~art9078.html
3.5. Датчик температуры Кл1- 1 ООО НПК «РЭЛСИБ» Датчики констуктивного исполнения Кл1-1 с унифицированным токовым выходом 4–20 мА предназначены для измерения температуры жидких, паро- и газообразных сред, сыпучих материалов и других сред, неагрессивных к материалу защитной арматуры. Датчики с выходом 4...20 мА используются, когда расстояние от точки контроля температуры до прибора может достигать до 1000 м, а также совместно с приборами с унифицированным токовым входным сигналом 4…20 мА https://relsib.com/product/datchiki-temperatury-zhidkosti-i- sypuchih-sred-tpp-420-kl1-1-tha- 420-kl1-1
3.6. Датчик давления dmp 331 ООО «БД СЕНСОРС РУС» Универсальный недорогой датчик давления для различных отраслей промышленности, пропорционально преобразующий давление рабочей среды в электрический сигнал. Благодаря разнообразию диапазона измерения датчик DMP 331 применим для решения широкого круга задач. Датчик рассчитан на измерение абсолютного или избыточного давления – как статического, так и динамического. Диапазоны давления от 0,04 до 40 бар. Возможны специальные исполнения http://www.bdsensors.ru/ru/davlen ie/datchiki-davleniya/dmp-331- dmp331-datchik-dlya-nizkih-i- srednih-davlenij.html
3.7. Датчик влажности и температуры ПВТ100 ООО«Производственное объединение ОВЕН» Промышленный датчик влажности и температуры ОВЕН ПВТ100 предназначен для непрерывного преобразования относительной влажности и температуры неагрессивного газа в два унифицированных выходных сигнала 4…20 мА и передачи измеренных значений по интерфейсу RS-485 (Modbus RTU). https://www.owen.ru/product/pvt1 00
3.8. Датчик газа Honeywell Sensing and Control GMS10RVS, датчик температуры Bosch Eurostar, датчик давления Siemens QBE, индустриальный датчик Bosch CISS Иностранные аналоги приведенных выше датчиков газа, давления, температуры https://eicom.ru/catalog/Sensors,%20Transducers/Gas%20Sensors/asti-bosch/?gclid=CjwKCAjw0N3nBRBvEiwAHMwvNoxqsaO7HB2g33cSXWgjZLPTsPMywvyvouhRfAl0o5wJrkzqJu5yKhoCZ5sQAvD_BwEhttps://www.tmrt.ru/catalog/zapchhttps://www.tmrt.ru/catalog/zapch
3.9. Бионические датчики MAX30101 High-Sensitivity Pulse, Oximeter and Heart-Rate Sensor, MAX30205 Human Body Temperature Sensor, бионические датчики Open Bionics MAX30101 – это модуль пульсоксиметрии и пульсометра. Он включает в себя внутренние светодиоды, фотоприемники, оптические элементы и электронику с подавлением окружающего света. MAX30101 предоставляет комплексное системное решение для мобильных и носимых устройств.Датчик температуры MAX30205 точно измеряет температуру и выдает сигнал о перегреве/прерывании/отключении. Это устройство преобразует измерения температуры в цифровую форму, используя сигма-дельта-аналого-цифровой преобразователь (АЦП) с высоким разрешением. Точность соответствует требованиям клинической термометрии ASTM E1112 при пайке на конечной печатной плате. Связь осуществляется через I2C- совместимый 2-проводный последовательный интерфейс. https://www.maximintegrated.com/en/products/sensors.html https://openbionics.com/
3.10. Счетчик импульсов СИ1 Р3Щ АО НПК «ТЕКО»Датчик Bosсh AMELI 4,0, Счетчик импульсов Gespasa MGI-400 Счетчик импульсов СИ1 Р3Щ, предназначен для цифрового подсчета объектов или единиц импульсов, поступающих на вход счетчика от концевых выключателей, кнопок, бесконтактных датчиков и включения исполнительных устройств после достижения заданного значения результатов счета https://teko-com.ru/katalog/pribory/podbor-priborov-po-parametram/si1-p3sh.html http://azs-complekt.ru/1953-mgi-110-pulser.html
3.11. C-Pilot 77-Ghz 4D imaging radar Радар компании Cognitive Technologies для автомобильных беспилотников.Устройство способно детектировать координаты, скорость и форму объектов в сложных погодных условиях.Существующие сегодня радары сканируют пространство в горизонтальной плоскости. Cognitive Technologies разработала технологию, обеспечивающую сканирование пространства во всех направлениях без использования механических компонентов.По заявлениям производителей, на расстоянии до 180 м радар обеспечивает определение расстояний с точностью до 0,1 м и определение скорости с точностью до 0,1 км/ч.В открытую продажу не поступал http://cognitivepilot.com/4d-radar/
3.12. Лидары компании Velodyne Механические трехмерные сканирующие лазерные сканеры с количеством лучей до 128 https://velodynelidar.com/
3.13. Лидары компании Oyster Механические трехмерные сканирующие лазерные сканеры с количеством лучей до 64 с конкурентной по отношению к Velodyne ценой https://www.ouster.io
3.14. Лидары компании RIEGL Лидары авиационного класса с большими дальностями и точностями, а также лидары для мобильного применения на наземном транспорте http://www.riegl.com/
3.15. Радары компании Continental Радарный модуль для обнаружения препятствий в ближней и средней зонах для автомобилей https://www.conti- engineering.com/en- US/Industrial-Sensors/Industrial- Sensors
3.16. Видеокамеры компании Basler Широкий спектр промышленных и сетевых камер для применения в таких областях, как робототехника, автоматизация, транспортные системы, ритейл, а также медицина и биологические науки https://www.baslerweb.com/ru/pro dukty/
3.17. Лидарные дальномеры компании Benewake, Terabee Датчики расстояния Time-of-Flight (ToF) возвращают значения расстояния до точки в миллиметрах на высокой скорости. Они просты в использовании, безопасны для глаз. Типичные области применения включают дистанционное зондирование в робототехнике, измерение близости, мониторинг уровня, подсчет объектов и др. https://www.terabee.com/sensors- modules/
3.18. Радарные альтиметры компании Roke Manor Research Миниатюрный радар-высотомер https://www.roke.co.uk
3.19. Интегрированные навигационные системы компаний ТекНол, ООО «Ориент Системс», XSens и др. Интегрированные спутниковые и инерциальные навигационные системы для мобильной робототехники https://www.xsens.com/products/ http://www.teknol.ru/ https://orsyst.ru/bpts
3.20. Event-камеры Камеры событий, такие как Dynamic Vision Sensor (DVS), являются биоинспирированными сенсорами зрения, которые выдают изменения яркости на уровне пикселей вместо стандартных кадров интенсивности. Они имеют значительные преимущества по сравнению со стандартными камерами, а именно: очень большой динамический диапазон, отсутствие размытия при движении и задержка порядка микросекунд. Однако, поскольку выходные данные состоят из последовательности асинхронных событий, а не изображений фактической интенсивности, традиционные алгоритмы зрения не могут быть применены, поэтому требуются новые алгоритмы, которые используют высокое временное разрешение и асинхронный характер датчика.Существует единственный производитель, ведется активная научная работа http://rpg.ifi.uzh.ch/research_dvs. htmlhttps://inivation.com/dvs/
3.21. Камеры глубины Intel Realsense, Microsoft Kinect, Asus В данных камерах используется стереозрение для определения глубины резкости. Камеры имеют питание через USB-интерфейс и содержат пару 3D-датчиков, датчик RGB и инфракрасный проектор. Они предназначены для использования производителями и разработчиками для добавления трехмерного восприятия в создаваемые прототипы продукции https://software.intel.com/ru- ru/realsense-ru/windows/kinecthttps://www.asus.com/ru/3D-Sensor/Xtion_PRO/https://developer.microsoft.com/ru

Источник: CNews Analytics, 2019

УГТ для данной субтехнологии в России оценивается как «6», что значительно ниже мирового уровня — «9». Однако оптимизма авторам дорожной карты придает тот факт, что развитие отечественной компонентной базы сенсоров и систем обработки информации является важной сквозной стратегической задачей, затрагивающей не только робототехнику, но и другие отрасли. Кроме того, имеющийся научно-технологический задел позволяет рассчитывать на получение результатов мирового уровня.

К ключевым технологическим характеристикам для данной субтехнологии относятся: сетевая система реального времени для сбора, анализа интерпретации сенсорной информации, поддерживающая технологию Plug&Play свыше чем для 100 одновременных подключений сенсоров и робототехнических комплексов со временем интеграции в систему не менее 1 мин.; технология устройств доверенной электроники преобразователей информации с чувствительных элементов в цифровой код, обеспечивающих точность определения параметров окружающей среды не ниже 99% и временным откликом не более 10 мс; технологические решения в области чувствительных элементов, обеспечивающие точность определения параметров окружающей среды не ниже 99% и временным откликом не более 10 мс; технологические решения в области компонентной базы и алгоритмов средств обработки информации от сенсоров, обеспечивающие точность определения параметров окружающей среды не ниже 99% и временным откликом не более 10 мс.

Какие технологии и алгоритмы надо разработать в России

В рамках субтехнологии «Сенсоры и цифровые компоненты робототехники для человеко-машинного взаимодействия» запланированы разработка и внедрение алгоритмов и технологий дистанционного устойчивого управления с силомоментной обратной связью для высокочувствительных хаптикс-устройств, внедрение технологических решений для дистанционного управления роботами и создание опытных образцов хаптикс-устройств, разработка систем мультимодального человеко-машинного взаимодействия для экзоскелетов и протезов для людей с проблемами опорно-двигательных аппаратов, разработка алгоритмов оценивания внешних сил, моментов и геометрии контакта ускорений и монотонной сходимости для безопасного физического человеко-машинного взаимодействия; разработка цифровых компонентов интерактивных интуитивных человеко-машинных интерфейсов, разработка и верификация алгоритмов структурно-параметрического синтеза и оптимизации конструкции коллаборативных и ассистивных роботов, разработка технологий ассистивной робототехники, обеспечивающих реализацию физических усилий совместно с человеком.

По субтехнологии «Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования» запланированы разработка алгоритмов и технологий для моделирования, проектирования и управления на базе физических принципов для приводов с адаптивно настраиваемой жесткостью для задач soft robotics, моделирования проектирования и управления на базе физических принципов для энергоэффективных робототехнических систем, сенсорно-моторная координация и планирование движения для захвата и перемещения физических объектов и контактного взаимодействия, расчета и определения положений и траекторий робототехнических компонентов и объектов физического мира.

По субтехнологии «Сенсоры и обработка сенсорной информации» запланированы разработки сетевой системы сбора, анализа интерпретации сенсорной информации с поддержкой технологией Plag&Play для сенсоров и робототехнических комплексов, мультисенсорных цифровых устройств, в том числе с использованием методов двухмерной и трехмерной интеграции компонентов, а также алгоритмов обработки разнородной информации, чувствительных элементов сенсоров физических величин различных типов (акустических, оптических, радиолокационных, температурных и других), компонентной базы цифровых сенсоров и алгоритмов средств обработки информации от сенсоров, 50 отечественных датчиков на уникальных чувствительных элементах или принципах работы.

Затраты на реализацию мероприятий дорожной карты

По подсчетам авторов дорожной карты, всего на развитие в России компонентов робототехники и сенсорики в период до 2024 г. потребуется 132,6 млрд руб. В том числе в рамках реализации мероприятий дорожной карты предполагается выделить 102,65 млрд руб., из которых федеральный бюджет обеспечит 29,93 млрд руб., внебюджетные источники — 73,8 млрд руб. Вне инструментов поддержки, предусмотренных дорожной картой, должно быть выделено еще 30 млрд руб.

Для развития субтехнологии «Сенсоры и цифровые компоненты робототехники для человеко-машинного взаимодействия» планируется выделить 50,7 млрд руб. В том числе 11,35 млрд руб. будут взяты из федерального бюджета, 29,35 млрд руб. — из внебюджетных источников, еще 10 млрд руб. — с помощью инструментов, не предусмотренных дорожной картой.

В рамках данной субтехнологии на поддержку отраслевых решений будет выделено 7,6 млрд руб., на поддержку разработки и внедрения промышленных решений — 4 млрд руб., на поддержку региональных проектов — 2,8 млрд руб., на поддержку компаний-лидеров — 3 млрд руб., на поддержку субсидирования процентной ставки по кредитам — 22 млрд руб.

Субтехнология «Технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования» потребует инвестиций на сумму 36,6 млрд руб. Из них федеральный бюджет выделит 8,8 млрд руб., внебюджетные источники — 17,8 млрд руб., еще 10 млрд руб. будет получено вне инструментов поддержки.

В том числе в рамках данной субтехнологии на грантовую поддержку малых предприятий будет направлен 1 млрд руб., на поддержку отраслевых решений — 6,9 млрд руб., на поддержку разработки и внедрения промышленных решений — 3,5 млрд руб., на поддержку региональных проектов — 2,2 млрд руб., на поддержку компаний-лидеров — 1,5 млрд руб., на поддержку путем субсидирования процентной ставки по кредитам — 11 млрд руб.

Третья субтехнология — «Сенсоры и обработка сенсорной информации» — потребует вложений на сумму 45,4 млрд руб. Из этой суммы федеральный бюджет выделит 8,7 млрд руб., внебюджетные источники — 26,7 млрд руб., вне инструментов поддержки будет получено еще 10 млрд руб.

В том числе в рамках данной субтехнологии на поддержку отраслевых решений будет направлено 4,9 млрд руб., на поддержку разработки и внедрения промышленных решений — 3,5 млрд руб., на поддержку региональных проектов — 1,2 млрд руб., на поддержку компаний-лидеров — 3 млрд руб., на поддержку путем субсидирования процентной ставки по кредиту — 22 млрд руб.

По типам поддержки расходы распределятся следующим образом: на грантовую поддержку малых предприятий будет направлено 2,3 млрд руб., на поддержку программ деятельности лидирующих инновационных центров — 1,2 млрд руб., на поддержку отраслевых решений — 19 млрд руб., на поддержку разработки и внедрения промышленных решений — 11 млрд руб., на поддержку региональных проектов — 6,3 млрд руб., на поддержку компаний-лидеров — 7,5 млрд руб., поддержку субсидирования процентной ставки по кредиту — 55 млрд руб. По последнему направлению расходы федерального бюджета составят 5 млрд руб., внебюджетных источников — 50 млрд руб. По остальным направлениям расходы между бюджетом и внебюджетными источниками будут делиться поровну.

Образование и подготовка кадров для робототехники

В документе проводится анализ зарубежных образовательных программ в сфере робототехники. Отмечается, что в США одно из самых дорогостоящих высших образований в мире, которое также характеризуется ограниченностью мест и высоким конкурсом на обучение. При этом образовательные учреждения динамично развиваются за счет рыночно ориентированного подхода к организации образовательной политики университета. Соотношение преподавателей и студентов составляет 1:4—6.

В Институте Меллона Университета Карнеги—Меллона стоимость обучения составляет $29,5 тыс. в год. Средняя годовая зарплата выпускников-бакалавров составляет $108 тыс., выпускников-магистров — $125 тыс., выпускников аспирантуры — $134 тыс. В Массачусетском технологическом институте стоимость обучения составляет $50 тыс. в год. Средняя годовая зарплата выпускников-бакалавров составляет $85 тыс., выпускников-магистров — $115 тыс. В Университете Мичигана средняя зарплата выпускников-бакалавров составляет $78 тыс., выпускников-магистров —$91 тыс.

В отличие от США, в Европе высшее образование во многих случаях бесплатное либо стоимость обучения невысокая. К примеру, в Мюнхенском техническом университете стоимость обучения по специальностям, связанным с робототехникой, составляет 2 тыс. евро в год. При этом в ВУЗах большое количество мест и сравнительно невысокий конкурс на обучение.

В то же время изменения в образовательном процессе проходят медленнее, и наблюдаются проблемы, связанные с финансированием. Соотношение преподавателей и студентов составляет 1:15—18.

В России, несмотря на длительное существование специальности робототехники, на рынке труда отмечается кадровый кризис именно квалифицированных специалистов в области робототехники. Авторы дорожной карты связывают это с оттоком ИТ-кадров и низкой заработной платой.

Перечень направлений поддержки аналогичных зарубежных проектов в рамках робототехники и сенсорики, вовлеченные компании и организации, основные результаты, этапы организации поддержки

Направление Название проекта (сроки реализации) Показатели Описание
1. Сенсоры и цифровые компоненты РТК для человеко-машинного взаимодействия HORSE HORSE (1/11/2015 – 30/04/2020) Вовлеченные организации и компании Paris-Saclay Competence Centre at CEA. F TXO Competence Centre. Delft. XL. TUM Competence Centre. Munich. D
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Новые подходы HORSE – это интеграция таких концепций, как (физическое) взаимодействие человек-робот, интуитивно понятные интерфейсы человек-машина и взаимодействие между различными роботами и машинами, в интегрированную среду с уже существующими машинами и рабочими процессами
Описание результата Человеко-машинные интерфейсы
CENTAURO (1/04/2015 – 30/09/2018) Вовлеченные организации и компании Rheinische Friedrichs-Wilhelms-Universitat Bonn. Germany Italian Institute of Technology (IIT). Italy Scuola Superiore Sant'Anna. Italy KTH Royal Institute of Technology. Sweden
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект C'ENTAURO нацелен на разработку симбиотической системы человек-робот, в которой человек-оператор телепрезентируется всем своим телом в роботе-кентавре, который способен к мощному передвижению и ловким манипуляциям на пересеченной местности и суровым условиям, характерным для стихийных бедствий. Робот C’ENTAURO будет состоять из четырехногой основы и антропоморфной верхней части тела и будет приводиться в движение легкими, совместимыми приводами. Он сможет перемещаться в пострадавших от искусственных сред, в том числе внутри зданий и лестницах, которые загромождены обломками и частично разрушены.
Описание результата Робот-кентавр
BabyRobot (1/01/2016 – 31/12/2018) Вовлеченные организации и компании Athena Research and Innovation Center Institute of Communication and Computer Systems The University of Hertfordshire
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Наша главная цель – создать роботов, которые анализируют и отслеживают поведение человека с течением времени в контексте его окружения (ситуационное), используя аудиовизуальный мониторинг, чтобы установить общие возможности и возможности чтения намерений
Описание результата Алгоритмы отслеживания поведения человека
MuMMER (1/03/2016 – 29/02/2020) Вовлеченные организации и компании University of Glasgow Heriot-Watt University Idiap Research Institute LAAS-C’NRS Softbank Robotics Europe VTT Technical Research Centre of Finland Ideapark
Описание (условия, сроки. цели проведения, эффект, ответственные) Разработка гуманоидного робота (на основе платформы Pepper Softbank), который может автономно и естественным образом взаимодействовать в динамичной среде публичного торгового центра, предоставляя интересный и интересный опыт для широкой публики
Описание результата Человекоподобный робот
2. Манипуляторы и технологии манипулирования ReconCell (1/11/2015 – 31/10/2018) Вовлеченные организации и компании Jozef Stefan Institute University of Southern Denmark RWTH Aachen University University of Gottingen Blue Ocean Robotics New Factory Ltd. Elvez d.o.o. UAB Precizika Metal LOGICDATA Electronic & Software GmbH
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) ReconC’ell предлагает разработать широко автономную роботизированную рабочую ячейку, которая обеспечит очень короткие, самоадаптируемые и доступные изменения в условиях, требуемых и основанных на потребностях конечного пользователя. Это будет достигнуто с минимальным использованием дополнительных ресурсов в течение срока службы системы
Описание результата Роботизированная рабочая ячейка
SecondHands (1/05/2015 – 30/04/2020) Вовлеченные организации и компании EPFL. KIT. Sapienza University. University College London. Ocado technology
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Целью SecondHands является разработка робота, который сможет активно помочь техническому специалисту по техническому обслуживанию. Мы рассматриваем этого робота как вторую пару рук, которая может помочь технику, когда он/она нуждается в помощи. Проект вращается вокруг четырех основных концепций: дизайн нового роботизированного помощника; база знаний для содействия активной помощи; высокая степень взаимодействия человека с роботом; продвинутые навыки восприятия, чтобы функционировать в очень динамичной промышленной среде
Описание результата Роботизированный манипулятор-помощник
RoMaNS (1/05/2015 – 30/04/2018) Вовлеченные организации и компании University of Birmingham, UK (Lead) Commissariat a 1‘energie atomique et aux energies alternatives, France Technische Universitat Darmstadt. Germany CNRS, France National Nuclear Laboratory. UK
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект RoMaNS (роботизированная манипуляция для ядерной сортировки и сегрегации) позволит продвинуть современное состояние в области смешанной автономии для телеманипуляций, чтобы решить сложную и критически важную для безопасности проблему «сортировки и разделения», обусловленную неотложными рыночными и общественными потребностями.
Описание результата Манипулятор
SoMa (1/05/2015 – 30/04/2019) Вовлеченные организации и компании Technische Universitat Berlin Universita di Pisa Istituto Italiano di Tecnologia Deutsches Zentrum fur Luft- imd Raumfahrt e.V. (DLR) Institute of Science and Technology’ Austria
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) SOMA разработает способные мягкие руки для универсального и компетентного использования экологических ограничений и разработает универсальные, надежные, экономичные и безопасные возможности захвата и манипуляции с помощью роботов. Разработанная технология мягкого манипулирования будет применяться к проблеме открытых манипуляций в пищевой и сельскохозяйственной промышленности, а именно к обработке нерегулярных, гибких и легко повреждаемых товаров, таких как фрукты и овощи, и к проблеме безопасности в поле, например развлечения, когда человеку и роботам приходится физически взаимодействовать
Описание результата Захваты для манипуляторов
ColRobot (02/2016 – 31/01/2019) Вовлеченные организации и компании Public Scientific. Cultural and Professional Institution” (EPSC'P) University of Coimbra The Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation AIMEN - Associacion De Investigacion Metalurgica Del Noroeste
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) C’olRobot объединяет передовые европейские технологии роботов и требования конечных пользователей к процессам сборки, чтобы создать интегрированную систему для коллаборативной робототехники, в которой мобильный манипулятор выступает в роли «третьей руки», поставляя наборы, инструменты, детали и удерживая детали, в то время как оператор работает над этим. Люди будут когнитивно и физически взаимодействовать с роботами C'olRobot, используя жесты, сенсорные команды и демонстрации. Робот сможет самостоятельно перемещаться по цеху, чтобы подобрать необходимые детали и инструменты, а также подготовить комплекты для сборки. Система безопасности, которая расширяет границы стандартизации в совместной робототехнике, контролирует процесс
Описание результата Коллаборативный робот
RAMPup (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Danish Technological Institute Fraunhofer IP A KJV A/S Technicon ApS MRK-Systeme GmbH
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) RAMPup направлен на повышение конкурентоспособности европейского производства малых и средних предприятий за счет эффективного снижения усилий по интеграции, необходимых для автоматизации небольших производственных линий. Каркас и инфраструктура для модульных систем промышленной автоматизации будут разработаны и применены к восьми сценариям использования от четырех европейских конечных пользователей, тщательно отобранных для широкого спектра процессов. Технологии для автоматизации этих процессов существуют, но они слишком негибки и дороги для бизнес-обоснования, чтобы автоматизация была жизнеспособной, особенно в контексте МС’П
Описание результата Технологии для автоматизации техпроцессов
ROBOTT-NET (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Danish Technological Institute (DK) Fraunhofer IP A (DE) Manufacturing Technology Centre (UK) Tecnalia (ES)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) ROBOTT-NET содействует, чтобы помочь сделать лучшие идеи в промышленной роботике реальностью для выгоды разработчиков технологий и европейского производства
Описание результата Промышленные роботы
3. Мультиагентные системы с большим числом роботов SafeLog (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Karlsruhe Institute of Technology Swisslog CZECH TECHNICAL UNIVERSITY IN PRAGUE UNIZG-FER Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Способ безопасного взаимодействия человека с мобильными роботами. Повсеместная локализация людей и мобильных роботов. Усовершенствованное планирование движения с помощью масштабируемых разнородных методов планирования пути, объединяющих людей и AGV в общую концепцию. Сокращение времени простоя системы
Описание результата Алгоритмы SLAM
Flourish a 03/2015 – 31/08/2018) Вовлеченные организации и компании Eidgenossische Teclmische Hochschule Zurich - Autonomous Systems Lab Eidgenossische Teclmische Hochschule Zurich - Crop Science Lab Rlieinische Friedrich-Wilhelms University Bonn - Department for Photogrammetry Albeit Ludwigs University of Freiburg - Autonomous Intelligent Systems Lab Robert Bosch GmbH
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Цель проекта Flourish – устранить разрыв между текущими и желаемыми возможностями сельскохозяйственных роботов, разработав адаптируемое роботизированное решение для точного земледелия. Комбинируя возможности аэросъемки небольшого автономного беспилотного летательного аппарата (БПЛА) и многоцелевого сельскохозяйственного беспилотного летательного аппарата (UGV), система сможет обследовать поле с воздуха, выполнить целевое вмешательство и предоставить подробную информацию для поддержки принятия решений, все с минимальным вмешательством пользователя. Собранную информацию можно использовать вместе с существующими точными сельскохозяйственными машинами, например предоставляя карты местоположений для внесения удобрений
Описание результата Сельскохозяйственный робот
SWEEPER (inb – 31/10/2018) SWEEPER (inb – 31/10/2018) Вовлеченные организации и компании Wageningen University & Research (NL) UMEA University - UMU (SE) Proefstation voor de Groenteteelt - PSKW (BE)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Основная цель SWEEPER – выпуск на рынок роботов-теплиц первого поколения. До сих пор это не было достигнуто, и это обеспечит ведущую роль Европы в сельскохозяйственной робототехнике
Описание результата Роботы-теплицы
AEROARMS (1/06/2015 – 31/05/2019) Вовлеченные организации и компании Universidad de Sevilla (USE) DLR Laboratoire d*Analyse et d‘Architecture des Systemes Centre National de la Recherche Scientifique Consorzio C'.R.E.A.T.E. (CREATE) Andalusian Foundation For Aerospace Development
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект AEROARMS ставит сложные проблемы мехатроники, управления, восприятия телеманипуляции и планирования. В частности, новые мехатронные конструкции и методы управления необходимы для реализации воздушных роботов с несколькими руками для захвата и полетов. Для манипуляций также необходимы передовые стратегии управления с обратной связью по силе и зрению. Также необходимы новые согласованные стратегии управления несколькими вооружениями и воздушными платформами. Более того, новые методы восприятия, способные адаптироваться к изменяющимся условиям освещения, необходимы для точного локального картирования и локализации в промышленной среде без GPS, захвата и манипулирования, а также интеграции сенсорных данных, чтобы помочь работе гусеничного устройства
Описание результата Воздушные роботы с несколькими руками для захвата и полетов. Qi Д k'TM R
WiMUST (1/02/2015 – 31/01/2018) Вовлеченные организации и компании Interuniversity Center of Integrated Systems for the Marine Environment (ISME) Organization of Instituto Superior Tecnico for Research and Development CINTAL - Centro de Investigacao Tecnologica do Algarve University of Hertfordshire
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) WiMUST (широко масштабируемая технология мобильных подводных эхолотов) направлена на создание и разработку интеллектуальной команды совместных автономных морских роботов, выступающих в качестве интеллектуальных датчиков и коммуникационных узлов реконфигурируемой движущейся акустической сети, которые могли бы значительно повысить эффективность методологий, используемых для выполнения геофизических исследований, и геотехнические акустические исследования в море
Описание результата Подводные роботы
FLOBOT (1/01/2015 – 30/06/2018) Вовлеченные организации и компании CyRIC FIMAP Easymile TU Wien Carrefour
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Европейский проект по разработке профессионального робота-скруббера (мойка пола с щетками) с отсосом для сушки пола. Система состоит из мобильной платформы (робот для мытья пола) и док-станции для заполнения платформы водой, моющими средствами, слива серой воды и зарядки аккумулятора
Описание результата Робот-скруббер
AEROWORKS (1/01/2015 – 31/12/2017) Вовлеченные организации и компании Lulea University of Technology - LTU. Swiss Federal Institute of Technology - ETHZ. Royal Institute of Technology - KTH, University of Twente - UT. University of Edinburgh - UEDIX. University of Patras - UPAT)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) AEROWORKS представляет собой новую группу по роботизированному воздушному движению, которая обладает возможностью автономно выполнять задачи по проверке и обслуживанию инфраструктуры, а также предоставляет интуитивно понятные и удобные интерфейсы для операторов-людей. Роботизированная команда AEROWORKS будет состоять из нескольких разнородных «совместных авиационных робототехников», нового класса беспилотных летательных аппаратов, оснащенных ловкими манипуляторами. новыми стратегиями управления физическим взаимодействием и совместной манипуляцией, системами восприятия и интеллектом планирования
Описание результата БПЛА
SmokeBot (1/01/2015 – 30/06/2018)SmokeBot (1/01/2015 – 30/06/2018) Вовлеченные организации и компании Orebro University. Sweden Leibniz University of Hannover Fraunhofer Institute for High Frequency Physics and Radar Techniques. Germany (FHR) Microsensors & Bioelectronics Laboratory. Warwick University. UK (UWAR)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) SmokeBot определяется потребностями приложений в роботах, которые работают в доменах с ограниченной видимостью. Основное внимание уделяется гражданским роботам, поддерживающим пожарные команды в поисково-спасательных миссиях, например в операциях по ликвидации последствий стихийных бедствий в ответ на пожары в туннелях. Существующая сенсорная технология и связанные с ней когнитивные подходы не могут справиться с такими сложными условиями. SmokeBot устраняет этот недостаток и, таким образом, может привести к изменениям в робототехнике. Он будет поставлять программные и аппаратные компоненты, которые помогут роботизированным системам работать в суровых условиях дыма, пыли или тумана
Описание результата Алгоритмы для беспилотных транспортных систем
Bots2ReC (1/02/2016 – 31/07/2019) Вовлеченные организации и компании Bouygues Construction RWTH Aachen University (Coordinator) and Institut Francais De Mecanique Avancee
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Предлагаемая роботизированная система будет состоять из нескольких роботизированных блоков, центрального блока аспирации и энергоснабжения и центральной системы управления процессом, что позволяет легко программировать и контролировать автоматизированный процесс и дополнительное дистанционное управление. Сенсорные системы позволят воспринимать систему как окружающую среду и осуществлять локальный мониторинг задач по удалению асбеста
Описание результата Робот для удаления асбеста
AirBorne (1/01/2018 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании UNTVERSITA DI BOLOGNA ASLATECH di Sala Andrea RECCO AB
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Разработать на TRLS несколько отобранных роботизированных воздушных технологий для быстрой локализации жертв, захороненных лавинами, путем оснащения беспилотных летательных аппаратов двумя передовыми сенсорными технологиями, которые в настоящее время используются в операциях по поиску и спасанию в случае лавины, а именно ARVA и RECCO
Описание результата Система поиска с помощью БПЛА
BADGER (1/01/2017 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании University Carlos III of Madrid University of Glasgow, School of Engineering Centre for Research and Technology Hellas Information Technologies Institute IDS GeoRadar Sri
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Целью проекта яв.ляется проектирование и разработка автономной подземной роботизированной системы BADGER, которая сможет бурить, маневрировать, локализовать, наносить на карту и осуществлять навигацию в подземном пространстве и которая будет оснащена инструментами для построения горизонтальных и вертикальных сетей, стабильных отверстий и трубопроводов. Предлагаемая роботизированная система позволит выполнять задачи, которые охватывают различные области применения, имеющие высокий социальный и экономический эффект, включая бестраншейные сооружения, прокладку кабелей и трубопроводов, геотехнические исследования, крупномасштабные ирригационные сооружения, поисково-спасательные работы, дистанционную науку и разведку, и оборонные приложения
Описание результата Автономная подземная роботизированная система
CROWDBOT (1/01/2018 – 30/06/2021) Вовлеченные организации и компании Inria The Ecole Polytechnique Federate de Lausanne Eidgenoessische Teclmische Hochschule Zuerich Rlieinisch-Westfaelische Teclmische Hochschule Aachen Softbank Robotics Europe University College London Locomotec GmbH
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) CROWDBOT позволит мобильным роботам автономно перемещаться и помогать людям в людных местах. Современные роботы запрограммированы на остановку, когда человек или какое-либо препятствие слишком близко, чтобы избежать контакта во время движения. Это предотвращает проникновение роботов в области с высокой частотой посещений и эффективную работу в этих высокодинамичных условиях. CROWDBOT стремится заполнить пробел в знаниях о тесном взаимодействии между роботами и людьми во время навигационных задач. Проект рассматривает три реалистичных сценария: 1) полуавтономное кресло-коляска, которое должно адаптировать свою траекторию к неожиданным перемещениям людей в его окрестностях, чтобы гарантировать, что ни его пользователь, ни пешеходы вокруг него не пострадают; 2) коммерчески доступный робот Pepper, который должен перемещаться в плотной толпе, активно приближаясь к людям, чтобы помочь им; 3) робот-разработчик cuyBot адаптируется к компактной толпе людей, которых касаются и толкают
Описание результата Автономные роботы
REFILLS П 01/2017 – 30/06/2020) Вовлеченные организации и компании Consorzio di Ricerca per Г Energia, Г Automazione e le Tecnologie dell' E lettromagnetismo dm-drogerie markt GmbH + Co. KG Intel Israel (74) Ltd
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) В этом контексте REFILLS предлагает разработку роботизированных систем, охватывающих четыре основных логистических процесса в магазине: «Мониторинг полок» необходим для того, чтобы запасы на полках супермаркетов были заполнены и минимизированы пустые или расстроенные полки, что означает пропущенные продажи; «Магазин доставки и предварительной сортировки» товаров; Деятельность по заполнению полки предварительно отсортированных новых поставок, известная как «начальная загрузка полки»; «Заправка из подсобного помещения» товаров, для которых на момент первоначального заполнения полки места на полках было недостаточно
Описание результата Роботы-мерчендайзеры
MoveCare (1/01/2017 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Universita degli Studi di Milano (UMIL) Ab.Acus srl Fondazione IRC'CS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico (PC'L) Fundacio Eurecat (EURECAT)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) MoveCare объединяет существующую роботизированную платформу с домашней системой, интеллектуальными объектами, виртуальным сообществом и центром деятельности, чтобы обеспечить с помощью искусственного интеллекта помощь, действия и прозрачный мониторинг для пожилых людей дома. MoveCare может быть адаптирован к каждому старшему благодаря модульной конструкции. Это совершенно незаметно, так как MoveCare не требует от старшего носить какое-либо конкретное устройство
Описание результата Роботы-помощники
MULTIDRONE (1/01/2017 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании University of Bristol Thales Communications & Security SAS Aristotelio Panepistimio Thessalonikis Universidad de Sevilla
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Цель MULTIDRONE – разработать инновационную интеллектуальную многопрофильную командную платформу для производства мультимедиа для освещения мероприятий на открытом воздухе (например, спортивных состязаний), которые обычно распределяются на больших пространствах, например от стадиона до целого города.Команда дронов будет иметь:– увеличение автономии при принятии решений по нескольким дронам за счет минимизации нагрузки на производственную бригаду и необходимых вмешательств (что позволяет охватывать события в течение времени около одного часа в условиях окружающей среды) и– улучшенные механизмы обеспечения надежности и безопасности нескольких дронов (например, надежность/безопасность связи, соблюдение встроенных правил полетов, улучшенные механизмы предотвращения скопления людей и аварийной посадки), позволяющие ему выполнять свою задачу против ошибок или бездействия экипажа и реагировать на аварийные ситуации
Описание результата Рой дронов
TrimBot2020 (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Univ. of Edinburgh (United Kingdom)Wageningen University (Netherlands)University of Freiburg (Germany)University of Amsterdam (Netherlands)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) TiimBot2020 – это финансируемый ЕС проект, в рамках которого будут исследованы основополагающие технологии в области робототехники и зрения, а также создан прототип первого робота для обрезки сада на открытом воздухе. Робот будет перемещаться по изменяющейся местности, приближаться к кустам роз, живой изгороди и кустарникам, чтобы обрезать их до идеальной формы. Робот будет основан на модифицированной коммерческой газонокосилке-роботе, которая будет перемещаться с использованием пользовательской карты сада и трехмерного анализа сцены, а затем визуально обслуживать новую электрическую косилку
Описание результата Роботы-садовники
AEROBI (1/12/2015 – 30/11/2018) Вовлеченные организации и компании ADS САТЕС ЕОАЕ RISA
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) AEROBI стремится к разработке и проверке прототипа инновационной, интеллектуальной, воздушной роботизированной системы со специализированным многосуставным рычагом для быстрого и надежного глубокого структурного осмотра железобетонных мостов, не мешая движению и не подвергая опасности инспекторы, которые могут быть коммерциализированы в краткосрочной перспективе
Описание результата Воздушная роботизированная система
UP-Drive (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании ETH Zurich IBM Research GmbH Universitatea Telmica din Cluj-Napoca
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) UP-Drive нацелен на решение изложенных проблем, связанных с транспортом, путем внесения ключевых вкладов, которые позволят постепенно автоматизировать и сотрудничать между транспортными средствами – и, как следствие, способствовать более безопасной, более инклюзивной и более доступной транспортной системе.Чтобы адекватно решить эту сложность, UP-Drive сосредоточится на развитии следующих технологий:– Надежное общее обнаружение и отслеживание объектов на 360° с использованием низкоуровневых пространственно-временных ассоциаций, механизмов отслеживания и объединения.– Точная метрическая локализация и распределенное геометрически согласованное отображение в крупномасштабных, полуструктурированных областях.– Представления и механизмы для эффективного и экономичного долгосрочного управления данными на разных устройствах.– Понимание сцены, начиная с обнаружения семантических признаков, классификации объектов, до анализа поведения и прогнозирования намерений
Описание результата Система управления транспортом
4. Интеллектуальные системы управления робототехническими системами;Технологии навигации и восприятия окружающей среды, включая экстремальные условия COMANOID (1/01/2015 – 31/12/2018) Вовлеченные организации и компании Centre National de la Recherche Scientifique – FranceGerman Aerospace Center (DLR) – GermanyInstitut National de Recherche en Informatique et Automatique – FranceUniversità degli Studi di Roma “La Sapienza” – ItalyAirbus Group Innovations – France
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) COMANOID направлен на развертывание роботов-гуманоидов для решения задач, не связанных с добавленной стоимостью, которые были определены Airbus Group при сборке самолетов. Проект направлен на то, чтобы показать точную доступность (в частности, в тех местах, где нельзя развернуть колесные роботы) посредством многоконтактного планирования движения всего тела с расширенными встроенными возможностями 3D-плотной локализации SLAM и визуально-силового сервоуправления. Поскольку роботы развиваются в локализованных пространствах рабочих-людей, вопросы безопасности будут специально учтены. Результаты COMANOID будут продемонстрированы в демонстрационном масштабе 1: 1 реального самолета, использующего двух роботов-гуманоидов: робота-гуманоида с контролем положения HRP-4, предоставленного партнером CNRS, и робота-гуманоида с контролируемым крутящим моментом TORO, предоставленного партнером DLR
Описание результата Система управления человекоподобными
5. Интеллектуальные системы управления робототехническими системами RobDREAM (1/02/2015 – 31/01/2018) Вовлеченные организации и компании
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Основным принципом действия RobDREAM является наблюдение, что сон не только служит целям регенерации, но и положительно влияет на рабочую память и, таким образом, улучшает когнитивные функции более высокого уровня, такие как принятие решений и рассуждение.В RobDREAM мы дадим возможность роботам расширять свои возможности на неактивных фазах, обрабатывая опыт, полученный в течение рабочего дня, и исследуя – или мечтая о возможных будущих ситуациях и о том, как наилучшим образом решать проблемы в этих ситуациях.Мы улучшим восприятие, навигацию, а также возможности манипулирования и захвата промышленных мобильных манипуляторов за счет автоматической оптимизации параметров, стратегий и выбора инструментов в портфеле ключевых алгоритмов посредством обучения и моделирования, а также посредством оценки, основанной на сценариях использования
Описание результата Система управления роботом
6. Медицинская робототехника EurEyeCase (1/01/2015 – 31/12/2017) Вовлеченные организации и компании KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN (KUL)MEDICAL ROBOTIC TECHNOLOGIES BV (PREC)ACMIT Gmbh (ACMIT)TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN (TUE)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) В настоящее время эпиретинальный мембранный пилинг считается процедурой высокого риска. Операция проводится только опытными витреоретинальными хирургами в ограниченном количестве центров по всему миру. Процедура выполняется вручную и, как известно, подвержена ошибкам. Напротив, EurEyeCase обеспечит надежный пилинг эпиретинальной мембраны с помощью робота-помощника. Это будет достигнуто за счет того, что силы отслаивания остаются ниже 7,5 мН. а движение инструмента не превышает S0 мкм/с, что позволяет избежать разрывов сетчатки
Описание результата Робот-хирург
RETRAINER (1/01/2015 – 31/12/2018) Вовлеченные организации и компании Ab.Acus Politecnico Milano EPFL TU Wien
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Целью проекта RETRAINER является настройка и проверка передовых робототехнических технологий для облегчения восстановления функции руки и кисти у выживших после инсульта и всесторонняя проверка использования системы конечными пользователями. RETRAINER позволяет пользователям использовать свою руку и руку как можно больше и как можно быстрее после травмы, чтобы достичь наилучших результатов в реабилитации. Непрерывный итеративный процесс между разработкой технологии и обратной связью тестирования ведет весь проект
Описание результата Реабилитационный робот
EndoVESPA (1/12/2015 – 30/11/2018) Вовлеченные организации и компании Scuola Superiore di studi universitari e di perfezionamento Sant'AnnaUniversity College of LondonEKYMED medical deviceOvesco Endoscopy AGUniversita' di Torino
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект Endoo (Эндоскопическое универсальное роботизированное руководство, диагностика и терапия эндолюминальных роботов с магнитным приводом) направлен на разработку интегрированной роботизированной платформы для навигации по мягкому привязанному колоноскопу, способному выполнять безболезненную диагностику и лечение
Описание результата Робот-эндоскоп
MURAB (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Siemens KUKA Roboter GmbH University of Twente Radboud university medical center
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект MURAB имеет целью кардинально улучшить точность и эффективность сбора биопсии для диагностики рака. Сокращая использование дорогой магнитно-резонансной томографии (МРТ) до минимума в рабочем процессе и в то же время обеспечивая одинаковую точность при нацеливании образцов, для практики будет предложен новый рабочий процесс. Руководствуясь новой регистрацией MRI-ультразвука (США), роботизированный управляемый датчик США, оборудованный акустически прозрачным датчиком силы, будет автономно сканировать область цели и оптимально получать объемные и эластографические данные. В проекте будет разработана инновационная технология, называемая Tissue Active Slam (TAS), для оптимальной регистрации интраоперационного полученного объема в пооперационном МР-изображении
Описание результата
INPUT (1/02/2016 - 31/01/2020) Вовлеченные организации и компании ОТТО ВОСК HEALTHCARE PRODUCTS GMBH ORTHOPAEDISCHES SPITAL SPEISING GMBH OTTO BOCK HEALTHCARE GMBH ACADEMISCH ZIEKENHUIS GRONINGEN SCUOLA UNIVERSIT ARIA PROFESSIONALE DELLA SVIZZERA ITALIAN A IMPERLAL COLLEGE LONDON
Описание (условия, сроки. цели проведения, эффект, ответственные) INPUT будет стремиться к тому, чтобы контроль сложных протезов верхних конечностей был простым, естественным и ежедневно использовался пациентами без усилий после надевания – «надевай и играй». В INPUT основная цель будет заключаться в том, чтобы перенести полученные результаты из лабораторных установок дальше в направлении клинически и коммерчески жизнеспособного медицинского продукта
Описание результата СУ протезами верхних конечностей
SPEXOR (1/01/2016 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании Jozef Stefan Institute Heidelberg University Vrije Universiteit Brussel VU University Amsterdam
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект предоставит новый и эффективный экзоскелет из позвоночника, который предотвратит боль в пояснице у трудоспособных работников и поддержит работников с болями в пояснице, которые реинтегрируются в профессиональную среду
Описание результата Экзоскелет
SoftPro (1/03/2016 – 29/02/2020) Вовлеченные организации и компании ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA (COORDINATOR)SWISS FEDERAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY IN ZURICHUNIVERSITY OF TWENTEHANKAMP REHAB UNIVERSITY OF SIENA
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект SoftPro будет изучать и разрабатывать технологии робототехники, основанные на мягкой синергии, для разработки новых протезов, экзоскелетов и вспомогательных устройств для реабилитации верхних конечностей, что значительно повысит эффективность и доступность для большего числа пользователей. Опираясь на прочную методологическую базу, SoftPro будет оказывать значительное социальное влияние, продвигая передовые технологии протезирования и ассистирования роботов «от скамьи к постели»: но это также представит принципиально новые, заведомо рискованные, но потенциально важные идеи и парадигмы
Описание результата Протезы, экзоскелеты
DeTOP (1/03/2016 – 29/02/2020) Вовлеченные организации и компании Scuola Superiore Sant'anna. Pisa. Italy University of Gothenburg. Gothenburg. Sweden Prensilia SRL. Pontedera. Italy Integrum AB. Gothenburg. Sweden
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) DeTOP решает научную, технологическую и клиническую проблему восстановления функции кисти после ампутации. Он направлен на разработку и клиническое внедрение роботизированных, чувствительных и долгосрочных технологий сопряжения для трансрадиального протеза следующего поколения
Описание результата Трансрадиальный протез
EDEN2020 (1/04 2016 – 31/03/2020) Вовлеченные организации и компании Imperial College London University Medical Center Groningen Politecnico di Milano
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) EDEN2020 обеспечит поэтапное изменение в моделировании, планировании и доставке диагностических датчиков и методов лечения в головной мозг с помощью гибкого хирургического доступа с акцентом на лечение рака. Он разработает семейство управляемых катетеров для лечения хронических заболеваний, которые могут быть развернуты с помощью робота и храниться на месте в течение длительных периодов времени. Система будет иметь улучшенную автономию, сотрудничество с хирургами, целенаправленность и отказоустойчивость с помощью набора технологий, соответствующих уникальным задачам нейрохирургии
Описание результата Управляемый катетер
An.Dv ПО (1/01/2017 - 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании Fonclazione Istituto Italiano di Tecnologia Istituto Nazionale Assicurazione contro gli Infortuni sul Lavoro Institut national de recherche en infonnatique et en automatique Institut Jozef Stefan
Описание (условия, сроки. цели проведения, эффект, ответственные) AnDy опирается на три технологических и научных прорыва. Во-первых, AnDy будет изобретать новый способ измерения движений всего тела человека, разрабатывая носимый AnDySuit, который отслеживает движения и регистрирует силы. Во-вторых, AnDy разработает AnDyModel, которая объединяет эргономические модели с когнитивно-прогнозируюшими моделями динамического поведения человека в совместных задачах, которые извлекаются из данных, полученных с помощью AnDySuit. В-третьих, AnDy предложит AnDyControl, инновационную технологию для помощи людям с помощью интеллектуального физического контроля, основанную на AnDyModel
Описание результата Разработка экзокостюма
MvLes (1/01/2018 – 31/12/2021) Вовлеченные организации и компании University of GroningenUniversity of BolognaRoessingh Research and Development
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) MyLeg разработает новое поколение трансфеморальных протезов для ног, которые можно интуитивно оперировать, воспринимать и доверять как здоровых и надежных партнеров для решения различных задач
Описание результата Протез нижних конечностей
CYBERLEGs Plus Plus (1/01/2017 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании Sant’Anna School of Advanced Studies Universite catholique de Louvain Vrije Universiteit Brussel
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Глобальная цель проекта CYBERLEGs Plus Plus заключается в проверке технической и экономической жизнеспособности механического ортопедического робота, разработанного в рамках проекта FP7-ICT-C'YBERLEGs в качестве средства повышения/восстановления подвижности трансфеморальных пациентов с ампутированными конечностями
Описание результата Протез нижних конечностей
SMARTsura (1/01/2017 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании University of the West of England / Bristol Robotics Laboratory Centre for Research and Technology Hellas Information Technologies Institute Politecnico di Milano
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Основное видение проекта SMARTsurg состоит в том, чтобы обеспечить выполнение сложных минимально инвазивных хирургических операций путем разработки новой роботизированной платформы для помощи хирургу в таких задачах
Описание результата Робот-хирург
SARAS (1/01/20I8 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании UNIVERSITY OF VERONA (UNIVR) UNIVERSITY OF MODENA AND REGGIO EMILIA (UNIMORE)
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) SARAS нацелен на разработку следующего поколения хирургических роботизированных систем, которые позволят одному хирургу выполнять роботизированную минимально инвазивную хирургию (R-MIS) без необходимости помощника хирурга-эксперта
Описание результата Хирургическая роботизированная система
7. Программное обеспечение micro-ROS (1/01/2018 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании eProsima ACUTRONIC ROBOTICS
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) OFERA устраняет технологический разрыв между созданной роботизированной программной платформой для высокопроизводительных вычислительных устройств и низкоуровневыми библиотеками для микроконтроллеров. Таким образом, микропроцессоры и микроконтроллеры могут беспрепятственно смешиваться в любой роботизированной системе. Посредством разработки этой инновационной платформы, ориентированной на конечного пользователя. мы стремимся существенно снизить стоимость первоначальных инвестиций в роботизированные системы и, таким образом, снизить этот барьер для выхода на рынок для малых и средних компаний
Описание результата Программное обеспечение
ROSIN (1/01/2017 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании ABB АВ Sweden Delft University of Technology FH Aachen University of Applied Sciences Fraunhofer Institute for Manufacturing Engineering and Automation IPA Fundacion Tecnalia Research & Innovations IT University of Copenhagen
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) ROS-Industrial родилась в 2012 г., чтобы применять Open Source для Factory Automation через ROS, и она успешно выросла до всемирной инициативы, поддерживаемой тремя региональными консорциумами. ROSIN, проект, финансируемый в рамках исследовательской и инновационной программы Horizon 2020 Европейского союза в рамках грантового соглашения № 732287, направлен на усиление его воздействия, делая ROS-Industrial лучше, еще более дружественной и доступной для бизнеса
Описание результата Программное обеспечение
RobMoSys (1/01/2017 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании The French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA) Uhn University of Applied Sciences
Описание (условия, сроки. цели проведения, эффект, ответственные) RobMoSys позволяет составлять приложения для робототехники с управляемыми, гарантированными и поддерживаемыми свойствами системного уровня с помощью методов на основе моделей. Он устанавливает структуры, которые позволяют управлять интерфейсами между различными доменами, связанными с робототехникой, различными ролями в экосистеме и различными уровнями абстракций
Описание результата Программное обеспечение
Dreams4Cars (1/01/2017 – 31/12/2019) Вовлеченные организации и компании The University of Trento University of Skovde
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Основная цель Dreams4Car$ – создать механизм автономного моделирования, в котором роботы, комбинируя аспекты реального опыта, могут создавать эмулируемый мир. с которым они могут коллективно взаимодействовать, чтобы безопасно разрабатывать и улучшать свои системы Perception-Action, в частности сосредоточив внимание на анализе редких событий
Описание результата Симулятор беспилотного транспорта
8. Манипуляторы и технологии манипулирования PICKPLACE (1/01/2018 – 31/12/2020) Вовлеченные организации и компании Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation IFF
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) IFF Fraunhofer начинает свою деятельность в области адаптивного планирования захвата и разрабатывает различные стратегии и алгоритмы в рамках проекта ЕС для гибкой регистрации и обработки различных объектов с использованием тактильных датчиков
Описание результата Система захвата
HEPHAESTUS (1/01/2017 – 30/06/2020) Вовлеченные организации и компании FUND АС ION ТЕ C’N ALIA RESEARCH & INNOVATION TUM Fraunliofer-Gesellschaft
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Проект HEPHAESTUS исследует инновационное использование роботов и автономных систем в строительстве, области, где частота таких технологий незначительна или отсутствует. Проект направлен на повышение готовности рынка и принятие ключевых разработок в кабельных роботов и навесных стен.В течение жизненного цикла проекта он должен произвести фундаментальную техническую проверку вне лаборатории и обеспечить значительные результаты, такие как:– прототип кабельного робота, предназначенный для строительства, ремонта и обслуживания фасада здания;– прототип здания и системы навесных стен, пригодных для сборки робота; а также– бизнес-план для широкого коммерческого принятия
Описание результата Кабельный робот
9. Шагающие роботы THING (1/01/2018 – 31/03/2021) Вовлеченные организации и компании ORI, ETH Zurich, Poznan University of Technology, Universities of Edinburgh and Pisa as well as industrial partners such as ANYbotics, KGMH Cuprum
Описание (условия, сроки, цели проведения, эффект, ответственные) Подземный проект Haptic INvestiGator, или сокращенно THING, – это проект, финансируемый ЕС H2020, который объединяет ведущих исследователей, чтобы сосредоточиться на тактильной навигации для гуляющих роботов. Проект будет направлен на разработку новых технологий зондирования, оценки и контроля рельефа для четвероногих Anymal. Помимо ORI, партнерами будут ETH Zurich, Познанский технологический университет, университеты Эдинбурга и Пизы, а также промышленные партнеры, такие как ANYbotics, KGMH Cuprum (крупная польская горнодобывающая компания) и город Цюрих
Описание результата Четырехногий робот

Источник: CNews Analytics, 2019

Средняя ежемесячная зарплата специалистов в области машиностроения составляет около 45 тыс. руб., в информатике и вычислительной технике — 53 тыс.руб., в электронике, радиотехнике и системах связи — более 48 тыс. руб., в математике и механике — 62 тыс. руб.

В большинстве случаев выпускники российских технических ВУЗов имеют хорошую теоретическую базу, но плохо ориентированы на практическую деятельность, указано в документе. Следовательно, необходимо обеспечить такую модель выпускника, которая будет отражать структуру его профессиональной деятельности, обусловленную служебными обязанностями и рабочим местом.

Выпускник должен обладать знаниями, которые позволяют ему уметь делать следующего рода вещи: составлять математические модели мехатронных и робототехнических систем, их подсистем и отдельных элементов и модулей, включая информационные, электронные, электромеханические, гидравлические, электрогидравлические устройства и средства вычислительной техники; свободно ориентироваться в элементной базе мехатронных и робототехнических систем и успешно работать в любой отрасли промышленности, где они используются; разрабатывать ПО, необходимое для обработки информации и управления в мехатронных и робототехнических системах, а также для их проектирования.

Рисками в сфере подготовки кадров для робототехники являются: недостаточная квалификация технологов для эффективного использования манипуляторов, нехватка операторов, отток молодых кадров из научно-технических центров робототехники из-за недостаточной материальной базы и финансирования; нехватка квалифицированных инженерных кадров, способных использовать современные решения в области проектирования и управления сложными динамическими объектами; непонимание специфики современных роботов и технологически нерациональное их использование.

В дорожной карте заложен ряд мероприятий в сфере подготовки кадров для робототехники. В первую очередь предлагается запустить сетевую магистерскую программу по робототехнике и сенсорике. При этом «важно убедить общество в том, что сетевое обучение — это не дистанционное обучение, а реальный образовательный процесс, где студенты взаимодействуют с преподавателями и другими студентами».

При этом базовые кафедры воспринимаются как связи с индустрией и как средство получения реальной работы на реальном предприятии. Особую роль будет играть создание центров компетенций и научно-образовательных центров по «сквозной» технологии.

Инвестиции в этот проект составят 2,5 млрд руб. до 2024 г. В результате его реализации в год будет выпускаться не менее 200 высококвалифицированных специалистов с перспективой увеличения до 500.

Другое предлагаемое мероприятие — контрактная аспирантура, ориентированная на актуальные задачи индустрии: научные исследования и подготовку высококвалифицированных кадров на условиях софинансирования государства и бизнеса. Объем затрат составит 1,75 млрд руб. до 2024 г. По результатам реализации мероприятий в год будет выпускаться 50 специалистов высшей квалификации, начиная с 2022 г., с перспективой увеличения до 100.

Также предлагается сформировать «культуру» применения технологий робототехники и сенсорики в различных сферах вместе с обязательным изучением соответствующих технологий для инженерных специальностей в ВУЗах и средних специальных учебных заведениях (ССУЗах).

Предполагаемые инвестиции в проект составят 1 млрд руб. за период до 2024 г. По результатам реализации мероприятия в России будет 2 тыс. преподавателей в сфере робототехники и более 20 новых специализированных образовательных программ.

Еще 650 млн руб. потребуется на дополнительное обучение с ориентацией на технологии робототехники для инженерно-технических кадров и высшего менеджмента предприятий. В результате в России появится 5,2 тыс. кадров по робототехнике и сенсорике.

Осуществление академического обмена потребует 1 млрд руб. в период до 2024 г. Благодаря этому мероприятию 100 человек в год пройдут повышение квалификации в сфере робототехники.

5 млрд руб. в период до 2024 г. нужно будет на проведение международного сотрудничества, включая проведение междисциплинарных исследований и грантовую долгосрочную поддержку исследований по «сквозной» технологии. Утверждается, что «хорошая фундаментальная база российских ВУЗов служит привлекающим фактором для иностранных профессоров». Мероприятие предполагает реализацию 200 международных научно-технических проектов в год в сфере робототехники.

Еще одно запланированное мероприятие – Industry-academicexchange. Речь идет о приглашении практикующих специалистов из индустрии провести занятия в ВУЗах и ССУЗах. Мероприятие потребует затрат в размере 1 млрд руб. за период до 2024 г. Предполагается, что повышение квалификации будут проходить 100 специалистов в год.

Будущее российской робототехники

По прогнозам авторов дорожной карты, с 2019 по 2024 г. число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с уровнем готовности технологий (УГТ) не ниже «7» (по девятибалльной шкале) в области сельского и лесного хозяйства увеличится с 4 до 20, в области здравоохранения — с 4 до 18, в области мониторинга и обслуживания распределенной инфраструктуры — с 3 до 9, в области сервисной робототехники в системах массового обслуживания — с 2 до 15, в сфере строительства — с 0 до 8, в сфере добычи полезных ископаемых — с 3 до 10.

Целевые значения измеримых технических и экономических показателей развития с субтехнологий СЦТ в разрезе представленных приоритетов

СТ1 СТ2 СТ3
Плотность роботизации – количество роботов, задействованных в сфере услуг и оказания сервиса, на 10 тыс. занятых в данном секторе экономики 20 60
Локализация выпуска компонентов робототехники и сенсорики – доля компонентов российского производства в общем объеме продаж в России за год, в количественном выражении, в % 50 60 30
Суммарный объем инвестиций в научно-исследовательские работы, опытно- конструкторские работы, технические работы и производство в области технологий динамического управления движением роботов. 11,85 млрд руб. 8,7 млрд руб. 8,275 млрд руб.
Количество НИОКР – общее число НИОКР по субтехнологиям 100 100 100
Число зарегистрированных российских патентов на изобретения и полезные модели по направлениям субтехнологий, шт. ежегодно 500 500 500
Число зарегистрированных международных патентов, включая PCT, по направлениям субтехнологий, шт. ежегодно 50 50 50
Число научных публикаций в изданиях 1 квартиля WoS и топ-20 GoogleScholar по направлениям субтехнологий, шт. ежегодно 100 100 100
Количество созданных рабочих мест – общее количество рабочих мест, созданных как для исследований и разработок в области субтехнологии, так и для их непосредственного производства 12 000 9 000 8 000
Человеко-машинные интерфейсы, обеспечивающие восстановление и передачу сил взаимодействия с точностью не ниже 95% и временным откликом не более 2 мс – измеримый показатель: уровень готовности технологии УГТ7
Экзоскелеты и экзопротезы, обеспечивающие 80% двигательных функций и сценариев реабилитации верхних и нижних конечностей, мелкой моторики и позвоночника – измеримый показатель: уровень готовности технологии УГТ7
Интерактивные интуитивные человеко-машинные интерфейсыуправления робототехническими системами, обеспечивающие классификацию команд не менее в 80% сценариев управления с точностью не ниже 95% и суммарной задержкой на обработку не более 20 мс УГТ7
Технические решения для ассистивных роботов и робототехнических систем в здравоохранении и образовании, обеспечивающих на аппаратном уровне максимальное усилие при незапланированном контакте робота с человеком не УГТ7
более 10% от грузоподъемности робота с временем срабатывания не более 0,01 с
Экзоскелеты и ассистивные роботы, обеспечивающие увеличение на 100% силы мышц спины и брюшного пресса – на 75% силовой выносливости рук человека УГТ7
Оснащенность робототехнических комплексов альтернативными человеко- машинными интерфейсами – % новых комплексов/систем 0,2
Оснащенность медицинских изделий альтернативными человеко-машинными интерфейсами – % новых комплексов/систем 0,1
Поддержка использования облачных и сетевых возможностей в человеко- машинных интерфейсах – % от вновь создаваемых интерфейсов 0,4
Использование внешней инфраструктуры как элементов человеко-машинных интерфейсов – % от вновь создаваемых интерфейсов 0,4
Цифровые системы управления приводами с регулировкой по положению, усилию, жесткости, коэффициенту демпфирования, с частотой регулирования до 1 кГц и диапазоном изменения параметров в 1 млн раз – измеримый показатель: уровень готовности технологии УГТ7
Сокращение затрат энергии на перемещение роботов на 50% по сравнению с классическими решениями за счет технологий рекуперации и оптимизации работы энергетических подсистем роботов – измеримый показатель: уровень готовности технологии УГТ7
Технические решения, обеспечивающие захват, перемещение и контактное взаимодействие с ускорениями до 10 м/с2 со скоростями до 5 м/с для 95% сценариев, характерных для розничной торговли, здравоохранения, строительства и добычи, а также других приложений сервисной робототехники, включая жесткие, деформируемые, хрупкие, плоские протяженные, сыпучие и меняющие форму объекты УГТ7
Технические решения для робототехнических систем в области сельского и лесного хозяйства, систем мониторинга, строительства и добычи полезных ископаемых, в том числе в части динамического управления неполноприводными системами, системами с избыточным числом приводов и роботами с эластичными элементами, обеспечивающие определение положения и следования по спланированным траекториям с погрешностью не хуже 1%, и при перемещении в сложной динамической среде (доступно не более 10% рабочего пространства робота или с запасом свободного пространства не более 10% от габаритов эффектора робота) УГТ7
Средства математического моделирования на базе физических принципов для систем 500 и более подвижными деформируемыми, упругими и разрушаемыми деталями с физически точными моделями, с точностью моделирования динамики положения механизмов до 99% относительно натурного эксперимента за промежуток времени, соответствующий 10-кратному периоду работы механизма (при периодической работе робота) или 600 секунд при недетерминированном времени работы механизма; а также систем, позволяющих моделировать сенсоры с погрешностью не более 0,05% по показаниям реального и эмулированного сенсора, позволяющие моделировать информационную систему робота, включая задержки, дискретизацию и квантование сигналов, с ошибками по времени не более 1 шага интегрирования для среды моделирования и не более 0,05% от среднего значения моделируемого процесса в информационной системе, с физически точными моделями твердых тел, параллельно моделируя быстрые процессы в электрических контурах и медленные процессы в механических системах УГТ7
Адаптация сервисных роботов к работе в антропогенной среде для выполнения 80% локомоций, включая задачи открывания дверей, перемещения по лестницам и др. УГТ7
Обеспечение управления совместной работой от 2 до 10 и более роботов, при выполнении общего задания, например при переносе единого груза, включая жесткие, деформируемые, хрупкие, плоские протяженные и меняющие форму УГТ7
объекты, с пропорциональным числу роботов увеличением грузоподъемности системы
Использование отечественных платформ для разработки ПО систем управления реального времени – от общего числа новых решений, в % 0,5
Плотность роботизации сельского хозяйства (количество роботизированных и полуавтономных механических средств, используемых в сельском хозяйстве, на 10 тыс. работников) 30
Сетевая система реального времени для сбора, анализа интерпретации сенсорной информации, поддерживающая технологию Plug&Play для 100+ одновременных подключений сенсоров и робототехнических комплексов с временем интеграции в систему менее 1 мин. – измеримый показатель: уровень готовности технологии УГТ7
Технология устройств доверенной электроники преобразователей информации с чувствительных элементов в цифровой код, обеспечивающих точность определения параметров окружающей среды не ниже 99% и временным откликом не более 10 мс – измеримый показатель: уровень готовности технологии УГТ7
Технологические решения в области чувствительных элементов, обеспечивающие точность определения параметров окружающей среды не ниже 99% и временным откликом не более 10 мс УГТ7
Технологические решения в области компонентной базы и алгоритмов средств обработки информации от сенсоров, обеспечивающие точность определения параметров окружающей среды не ниже 99% и временным откликом не более 10 мс УГТ7
Число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с УГТ не ниже 7 в сельское и лесное хозяйство, в т.ч. в системах точного земледелия, животноводстве, картировании и мониторинге состояния угодий 2 13 5
Число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с УГТ не ниже 7 в здравоохранение, в т.ч. экзоскелеты и реабилитационные системы, ассистивные робототехнические системы для ранней диагностики и ВМП, системы мониторинга состояния оператора 10 3 5
Число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с УГТ не ниже в мониторинге и обслуживании распределенной инфраструктуры, в т.ч. ЛЭП, трубопроводы и системы хранения нефтепродуктов и химикатов 1 4 4
Число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с УГТ не ниже 7 в сервисной робототехнике в системах массового обслуживания, в т.ч. социальной сфере, ретейле, офлайн-маркетинге 10 2 3
Число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с УГТ не ниже 7 в строительстве, в т.ч. супервизирующие системы, автоматизация рутинных строительных операций 1 6 1
Число внедрений на глобальном рынке новых уникальных робототехнических и сенсорных систем российского происхождения с УГТ не ниже в добыче полезных ископаемых, в т.ч. в подводной добыче и работах на удаленных месторождениях и в критических условиях 2 6 2

Источник: CNews Analytics, 2019

К 2024 г. в России появятся уникальные сенсоры и сенсорные системы. В том числе будет разработано 5 уникальных чувствительных элементов сенсоров физических величин, 10 цифровых сенсоров и мультисенсорных систем, 25 датчиков производственного оборудования и процессов, 5 бионических датчиков и 20 датчиков мониторинга готовой продукции.

Число зарегистрированных российских патентов на изобретения и полезные модели по направлению робототехники и сенсорики увеличится со 100 до 500, число зарегистрированных международных патентов — с 7 до 50, а число научных публикаций в изданиях WoS и топ-20 Google Scholar — с 20 до 100.

Также планируется почти пятикратное увеличение ежегодного выпуска патентоспособных технических решений — со 100 в 2018 г. до 500 и более в 2024 г.

При этом предполагается значительное увеличение качества получаемых решений, что скажется на их конкурентоспособности на мировом рынке. Так, в 2018 г. только 6% технических решений в области робототехники и сенсорики были доведены до получения международных патентов. В 2024 г. этот показатель планируется увеличить до 10%. Планируется также пятикратное увеличение количества высокорейтинговых научных публикаций, в том числе за счет финансирования таких научных фондов, как РФФИ (Российский фонд фундаментальных исследований), РНФ (Российский научный фонд) и др.