今年早些时候，自动化世界会见了联合创始人Veo机器人那克拉拉Vu与帕特里克Sobalvarro，他们的做法协作机器人（cobots）。在文章中所描述的，使工业机器人协作我们解释说，VEO机器人通过使工业机器人能够一起工作的人，而不是开发类似于大多数包含了大部分的合作机器人市场的机器人的专业协作机器人的方法合作机器人的发展。
在那篇文章中，我们描述了Veo机器人的自由主义系统，它使用多摄像头传感器和算法计算平台，将工业机器人转变为合作机器人。现在，Clara Vu为Veo Robotics的应用提供了更多的见解ISO速度和分离的监测标准实现这一目标。
cobot标准
首先要了解的是，速度和分离监测（SSM）是机械手术的四种标准方法之一。另外三个是：安全额定受监控的停止，手引导和动力和力限制。
双成像器能够在像素级验证。来源：VEO机器人Veo Robotics使用SSM，因为它适用于标准工业机器人，并且对末端执行器，速度和有效负载的限制较少，根据武。“随着SSM，没有接触的机器人和人之间允许当机器人正在移动。的移动机器人被假定为是危险的;固定的机器人被认为是安全的。SSM需要机器人和人之间的保护间隔距离（PSD），以便它始终是可能与人接触之前，使所述机器人停止。该PSD必须考虑到机器人需要停止的时间，在这段时间将行进的距离，以及使人类可以移动的距离，而机器人停止。SSM本质上是一个认知的问题，因为它依赖于理解在人类和机器人在现场。该系统需要识别每个机器人关节的位置，以及所有的地方之前，被带到一个停止机器人可以达到。它还必须明白任何人的位置在机器人的附近，并在那里他们可以移动。”
为其创造的机器人安全感知系统，VEO机器人FreeMove系统采用定位在工作单元捕捉到周围的三维时间飞行的传感器‘整个空间的丰富图像数据，’武说。“传感器的结构可确保与观察相同场景，因此数据可以在每一个像素级被验证新型的双成像器的可靠数据。采用这种方法的，更高层次的算法将不再需要执行其他验证。然后，该3D数据可以被用来标识在工作单元关键要素，包括机器人，工件和人。”
安全系统要求
Veo Robotics Freemove系统假定检测到的对象是人类，直到否则证明。来源：VEO机器人除了FreeMove系统的需求之外，VU指出，数据必须“以安全为单位处理。大多数使用来自活动IR（红外）感测的深度图像的大多数算法识别空间区域，如空或占用。然而，这对于安全系统不充分，因为安全系统要求肯定地感知人类;因此，在传感器数据中没有出现的人体的一部分并不意味着那里没有人。“
由于Active IR传感器可能并不总是可以准确地检测到暗织物，因此旨在将协作机器人工作区分类为三种状态之一：空，即，在其后面可以看出;占领;或未知。
“在考察的空间体积，如果传感器没有得到来自空间的回报，但通过空间无法看到，空间划分为未知和视为占领，直到系统可以判断它要不然的话，”武解释说。
VEO机器人FreeMove系统闭塞分析。来源：VEO机器人她指出，这种方法还解决了静态和动态遮挡。“在一个标准尺寸的六个臂机器人移动工件的工作单元中，总会有一些空间从所有传感器的视野外或临时或永久地封闭，”她说。“这些空间可以在某个时间点含有人体部分。例如，人类可以将其臂伸入靠近机器人附近的空间，即没有一个传感器可以在那一刻观察。因此，它们也被视为SSM目的所占用。“
