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Robots optimizados para tareas no repetitivas

Los robots están optimizados para tareas repetitivas y tediosas. ¿Se pueden automatizar para espacios de trabajo más complejos? Los investigadores del Centro de Fabricación Avanzada USC Viterbi han identificado un algoritmo para optimizar los robots para proporcionar soluciones cortas y sin colisiones en espacios de fabricación complejos.

Utilizando el algoritmo de planificación de ruta de los investigadores, las rutas complejas que llevan de 15 a 30 minutos para especificarlas manualmente, se pueden general en unos pocos segundos llevando la herramienta de fuente a destino para completar tareas de fabricación sin ayuda humana.

Miles de tareas repetitivas se realizan a diario en la fabricación sin capacidad de maniobra

Imaginemos una planta de ensamblaje de automóviles: miles de tareas repetitivas deben realizarse a diario, como insertar un volante en un automóvil. Una vez que el robot aprende la mejor trayectoria para llegar desde el punto A (donde se apilan las ruedas) hasta el punto B (donde se necesita insertar la rueda), puede ejecutar esto millones de veces sin errores ni colisiones.

Sin embargo, si esta tarea se modifica, aunque sea ligeramente, por ejemplo, aumentando el tamaño de la rueda, el robot no podrá completar la tarea.

Para ayudar a automatizar los robots para proporcionar soluciones de alta calidad incluso en escenarios de fabricación complejos, los investigadores del Centro de Fabricación Avanzada (CAM) de la Escuela de Ingeniería de USC Viterbi identificaron un nuevo enfoque para automatizar las rutas de los robots a través de sus espacios de trabajo. En una investigación presentada en la Conferencia Internacional sobre Robots Inteligentes y Sistemas el 4 de noviembre de 2019 en Macao, China, el equipo de investigación, incluido el Profesor SK Gupta y el doctorando Pradeep Rajendran, propuso un nuevo algoritmo de planificación de ruta e interfaz que guía a los robots para que tomen la ruta más corta y rápida desde un punto de origen a un punto de destino en un espacio de trabajo con un mínimo aporte humano.

«Proponemos un enfoque para obtener retroalimentación humana durante la planificación de ruta automatizada para manipuladores que operan en espacios de trabajo muy complejos, por ejemplo, operaciones de ensamblaje satelital«, dijo Rajendran. “Por lo general, los operadores de robots usan un planificador de ruta automático para planificar una trayectoria para que el robot complete la tarea dentro del espacio de trabajo. Si la planificación de la ruta falla, lo que significa que la trayectoria propuesta no produce los resultados deseados, los operadores de robots deben ingresar puntos de ruta manualmente, puntos específicos a lo largo de la ruta para guiar al robot desde su origen hasta su destino«.

Esta situación surge con mayor frecuencia en espacios de trabajo complejos o confinados, como la operación de ensamblaje de satélites, donde las geometrías de espacio de trabajo, los obstáculos físicos y los cambios o la personalización más frecuentes requieren que los robots ejecuten caminos complejos.

Como resultado, los operadores de robots pierden un valioso tiempo ingresando manualmente información para cada escenario, lo que anula el propósito de usar la automatización en primer lugar.

El algoritmo funciona al proporcionar una interfaz fácil de usar para que el robot recopile información del operador humano al inicio de la planificación de la ruta: el proceso de mapear la ruta que el robot debe tomar a través del lugar de trabajo para cumplir su tarea. El operador humano es avisado a través de señales visuales en el programa sobre las áreas más complejas que el robot necesitará para navegar y puede proporcionar información en consecuencia para producir directivas de alto nivel. Como resultado, cuando el robot encuentra ligeras alteraciones en su tarea, como el aumento de tamaño de la rueda mencionado, podrá recurrir a estas directivas y ajustar su ruta en consecuencia.

El método ideado por investigadores del Departamento de Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de USC Viterbi, que también incluye al investigador postdoctoral asociado Ariyan Kabir, el estudiante Shantanu Thakar y el científico investigador Brual Shah, priorizan la automatización, asegurando que el programa de planificación de rutas solo obtenga ayuda cuando sea necesario.

Por lo general, lleva de 15 a 30 minutos especificar una ruta manualmente; con el algoritmo de planificación de ruta, la ruta se puede generar en unos pocos segundos.

Cómo funciona el planificador de ruta para robots

Esta imagen muestra una interfaz gráfica de usuario de planificación cooperativa, según se aplica en una configuración de soldadura de ensamblaje de rodillo. El planificador de ruta está inicialmente encargado de mover la herramienta de soldadura, ir de “iniciar la posición de herramienta” a la “posición de herramientas metálicas”. Si el planificador de ruta encuentra dificultad para producir una solución, avisa a los operadores humanos, que crearán entonces una banda de bolas que constituya una sugerencia de cómo el robot debe pasar de la “posición de inicio de la herramienta” a la “posición de la herramienta de objetivos”. Los operadores humanos puedes mover las pelotas, dimensionar las bolas y deformar esencialmente el hilo de las bolas hasta que el planificador de ruta pueda usar los consejos datos.

 

robots optimizados para tareas no repetitivas
Imagen: ©Pradeep Rajendran

En la fabricación de pequeños volúmenes, los robots realizan muchas tareas no repetitivas que cambian con frecuencia. La programación de robots para cada una de estas iteraciones de tareas no solo lleva mucho tiempo, sino que es tediosa e ineficiente«, dijo Rajendran. «Con este nuevo algoritmo demostramos que muchos procesos no repetitivos, que se encuentran en aplicaciones de fabricación de pequeño volumen, pueden automatizarse fácilmente con un aporte mínimo de operadores humanos«.