Kamil Bujnarowski

Cognitieve robotica is een onderzoeksveld aan het snijvlak van robotica en kunstmatige intelligentie (AI). Het heeft tot doel om robotsystemen te voorzien van cognitieve mechanismen, waardoor ze hun omgeving kunnen waarnemen, informatie kunnen verwerken en desgewenst contextgevoelige beslissingen kunnen nemen (Aly et al., 2017; Cangelosi & Asada, 2022; Levesque & Lakemeyer, 2008). Dit onderzoeksgebied adresseert een aantal tekortkomingen van traditionele robotica in de automatisering. Traditionele robots zijn weliswaar effectief in het uitvoeren van voorgeprogrammeerde taken in gestructureerde omgevingen, maar kunnen zich niet aanpassen aan veranderingen, kunnen minder goed omgaan met onzekerheid en kunnen hun kennis niet generaliseren naar andere contexten (Qadeer et al., 2024; Y. Wang, 2010). Industriële automatisering, hoewel zeer efficiënt in een stabiele omgeving, is van nature kwetsbaar: afwijkingen van verwachte input kunnen tot fouten leiden (Cangelosi & Asada, 2022; Galin & Meshcheryakov, 2019; Javaid et al., 2021). Traditionele automatisering blinkt uit in gecontroleerde, repetitieve en zeer voorspelbare domeinen, zoals assemblagelijnproductie. Het heeft echter moeite met contexten die gekenmerkt worden door inconsistentie, variabiliteit, onvolledige informatie of de noodzaak tot interactie met mensen (Dmytriyev et al., 2024; Galin & Meshcheryakov, 2019). Dit proefschrift presenteert het ontwerp en de implementatie van een veelzijdige cognitieve robotcel, zoals ontwikkeld binnen het Europese Horizon 2020-project ‘Cognitive Robotics for automated and digitised Insect Farming’ (CoRoSect). CoRoSect heeft tot doel een framework te ontwikkelen voor de inzet van netwerkgebaseerde cognitieve robotsystemen, waarbij insectenkweek een use case vormt die ons in staat stelt om hun sterke en zwakke punten in kaart te brengen. De ongestructureerde omgeving binnen een insectenkwekerij biedt alle mogelijkheden tot waardevolle stresstests voor cognitieve robotsystemen en legt beperkingen bloot: qua bereikbaarheid en vrijheidsgraden voor flexibele manipulatie in afgesloten ruimtes, voor verfijnde grijptaken met een diversiteit aan objecten en zelfs levende organismen, ten aanzien van kwetsbaarheid voor ruis en occlusie in visuele data die de observatie en plaatsbepaling van objecten beïnvloeden, en de noodzaak van frequente besluitvorming. Het kunnen hanteren van levende insecten in een insectenkwekerij vereist dat robots goed kunnen omgaan met snel veranderende omstandigheden, die unieke problemen creëren afhankelijk van de ontwikkelingsstadia van verschillende insectensoorten. Bijvoorbeeld occlusie door gravende larven, snelle groeicycli die een aangepaste benadering voor elke fase vereisen, of de noodzaak van voortdurende kwaliteitsinspectie. Het doel van dit proefschrift is om inzicht te krijgen in de veelzijdigheid die wordt geboden door cognitieve robotsystemen, en daarmee de beperkingen van een collaboratieve, gearticuleerde robotarm aan te pakken, om zo het toepassingsgebied en de mogelijkheden ervan in een niet sterk-gecontroleerde omgeving te vergroten. Meer concreet zijn de bijdragen die in dit proefschrift worden gepresenteerd gericht op het aanpakken van uitdagingen voor de automatisering van ongestructureerde, mensgerichte werkruimtes, waarin robots materiaal hanteren, kwaliteitsbeheer uitvoeren en fijne handelingen verrichten. De belangrijkste resultaten en bijdragen, belicht in elk hoofdstuk, zijn: het ontwerp en de besturingssoftware van een uitbreiding van de kinematische keten voor een groter werkbereik en grotere handelingsvrijheid in beperkte ruimtes (Hoofdstuk 3), een zacht-en-rigide hybride eind-effector voor veelzijdige materiaalhantering (Hoofdstuk 4), het structurele ontwerp van de robotcel en de implementatie van de besturingssoftware (Hoofdstuk 5), en de implementatie van cognitieve capaciteiten in perceptie, objectlokalisatie en foutcorrectiestrategieën, samen met experimenten en succesvolle demonstraties van use cases in materiaalhantering en kwaliteitsbeheer (Hoofdstuk 6). De robot is geïmplementeerd als prototype, getest en gevalideerd op basis van eindgebruikersvereisten binnen CoRoSect. De veelzijdigheid van de cognitieve robot wordt aangetoond door een verscheidenheid aan unieke use cases van drie verschillende insectensoorten, namelijk Tenebrio Molitor (meelwormen), Hermetia Illucens (zwarte soldatenvliegen) en Acheta Domesticus (huiskrekels). De resultaten en technologieën worden besproken in de context van het CoRoSect-framework, dat een robotiseringsoplossing voorstelt die in staat is gebleken processen te hanteren van drie van de meest gekweekte insectensoorten in de EU. Deze hoofdstukken zijn gestructureerd rondom de ontwikkeling van de belangrijkste componenten van een cognitieve robotcel.