Промышленное применение для технологии захвата движения MoCap

Индустрия 4.0 предоставляет для внедрения в промышленное производство всё больше новейших инновационных разработок и процессов, требующих передовых решений в области использования различных типов датчиков. Использование технологий захвата движения (MoCap - Motion capture) в промышленности с годами неуклонно растёт, что позволяет разрабатывать интеллектуальные решения, которые могут обеспечить расширенную оценку местоположения, помочь в автоматизированных процессах принятия решений, улучшить проверку инфраструктуры, обеспечить дистанционное управление и повысить безопасность работников.

Методы промышленного применения систем motion capture в основном использовались для оценки рисков здоровья и безопасности в рабочей среде. Исследуется в таких сегментах деятельности преимущественно влияние на изменение осанки и усталостные факторы от нагрузок. Например, в английской полиции проводились исследования на вредность постоянного ношения бронежилетов определённого типа, с фиксацией усталостных изменений организма – эти проблемы были наиболее целенаправленными для использования системы захвата движения в упомянутом исследовании. Исследовательский интерес отрасли защиты здоровья и обеспечения безопасности к использованию систем MoCap неуклонно растёт в течение последнего десятилетия.

Вторым, наиболее распространённым применением технологии стала оценка производительности производства. При этом исследования, как правило, были направлены на выявление неэффективности или альтернативных подходов к улучшению производственных процессов. Точно так же методы захвата движения использовались для непосредственного повышения производительности труда, а ещё часть исследований была сосредоточена на мониторинге задач или на контроле качества производственных операций.

Большинство систем mocap, которые использовались до настоящего времени в промышленности, были основаны на инерциальных измерительных датчиках (IMU), которые отслеживают с определённой частотой своё положение в пространстве относительно начальной точки в трёхмерной системе координат. Таких систем набралось почти половина из всех типов систем захвата и оцифровки движения. А вот системы с оптическим типов датчиков на основе камер (отражённого света или инфракрасных) применялись гораздо реже, скорее всего, из-за их более высокой стоимости, даже не смотря на высокую производительность и скорость обработки сигнала. Кроме того, более высокая стоимость на транспортировку, правильную установку, а также другие функциональные ограничения (обязательное отсутствие препятствий между камерами и отражающими маркерами, достаточно габаритное оборудование) получили у пользователей отзывы, как наиболее сложные и проблемные системы.

Выбор оптимальной системы захвата движения при внедрении в тот, или иной процесс, в основном должен ещё определяться удобством использования - например, мониторинг и контроль качества в основном осуществлялись с помощью датчиков IMU, а повышение производительности - с помощью систем на основе камер (без маркеров). Тип отрасли должен стать вторым фактором, влияющим на выбор системы, например, в высокодинамичной среде (к примеру, на строительных площадках), где установка и конфигурация физического пространства меняются с течением времени, носимые инерционные датчики становятся наилучшим вариантом, поскольку они могут обеспечить надёжную и непрерывную оценку состояния здоровья и безопасности фигуранта. А вот в производстве промышленных роботов, где экологические ограничения уже известны и постоянны, вопросы здоровья и безопасности в основном решались системами на основе оптических камер.

Более широкое использование систем на основе IMU-датчиков способствовало развитию передовых алгоритмических методов (например, фильтров Калмана и машинного обучения) для обработки данных и оценки параметров, которые не измеряются напрямую с помощью инерциальных систем. Оптоэлектронные технологии работали лучше и с более высокой точностью отслеживания в задачах совместной работы человека и робота, а также при проектировании и моделировании траектории промышленных роботов. Такое предпочтение оптическим системам отдаётся из-за более благоприятных условий в таком применении. Выражается это в том, что позволяет камерам избегать перекрытия датчиков посторонними объектами. В целом, надо признать, что гибридные системы, включающие в себя как оптические датчики, так и инерциальные датчики, обладают улучшенными характеристиками отслеживания в шумной и высокодинамичной промышленной среде, компенсируя проблемы с дрейфом координатной начальной точки позиционирования инерциальных датчиков и сравнительно долговременные окклюзии, которые могут влиять на системы, работающие на основе камер. Например, ошибка отслеживания траектории, вызванная окклюзией в гибридной системе, была по размеру отклонения примерно вдвое меньше, чем в оптической камерной системе отслеживания.