Agarre Autónomo

by Gripping Systems
SCHUNK Intec S.A. DE C.V. Posted 05/08/2019

El agarre industrial está a punto de atravesar por un cambio fundamental. Mientras que hasta ahora para el agarre y posicionamiento de piezas de trabajo, su geometría y parámetros relevantes para el agarre eran necesarios de determinarse de forma manual, los futuros sistemas de agarre manejarán la más amplia variedad de tareas por sí mismos. Los Especialistas en Sistemas de Agarre de SCHUNK están demostrando las primeras soluciones.

Las aplicaciones Plug & Work serán clave en las fabricas inteligentes del futuro. Lo que hasta ahora se ha logrado exitosamente con la mecánica, en el futuro será posible para el proceso de control del gripper. Lógicamente, desde el punto de vista del agarre, los especialistas en los laboratorios SCHUNK Smart Labs se encuentran desarrollando nuevos enfoques de cómo robots y otros sistemas de manipulación pueden desempeñar tareas de agarre de forma autónoma o semi-autónoma. La visión es un conjunto de componentes de aprendizaje basado en una arquitectura de 3 capas conformado por un controlador de movimiento, un controlador de agarre y servicios. El plan es que, a pesar de contar con una estructura interna compleja, el ensamble permitirá la mayor facilidad de uso posible en el exterior.

Grippers realizan operaciones de agarre y planificación de caminos

SCHUNK ha demostrado como esto puede ser exitoso basándose en varias aplicaciones piloto de su fabrica de tecnología. En su presentación en Hannover Messe, el líder en Sistemas de Agarre y Tecnología de Sujeción presentó una aplicación de agarre inteligente en donde diferentes componentes eran diferenciados por únicamente el gripper. Al igual que una mano, el gripper identifica la geometría y composición de partes para agarre y categorización de estas. En una segunda aplicación, partes organizadas de forma aleatoria fueron identificadas por medio de una cámara, tomadas de forma autónoma de un contenedor de transporte, y guiadas hacia un proceso de maquinado. El sistema transmite la información adquirida sobre la pieza a estaciones subsecuentes para que, por ejemplo, un bloque de agarre inteligente* sea capaz de coordinar su carrera y fuerza de sujeción de forma autónoma. En el futuro, de acuerdo con SCHUNK, los grippers no solo agarrarán, sino que también manejarán toda la planeación de agarre en interacción con cámaras 2D y 3D. así como su comunicación con componentes upstream y downstream.

Datos empíricos adquiridos como la base

En otra aplicación que hace uso de acercamientos de aprendizaje de la máquina para piezas de trabajo y procesos de clasificación, bloques enlazables fueron combinados aleatoriamente y presentados a un robot ligero en un arreglo aleatorio sobre una superficie de trabajo. La tarea del robot era tomar y transportar los bloques. Después de algunos intentos de entrenamiento, el sistema puede clasificar cómo manipular la gama de piezas de trabajo y la combinación de opciones resultante. El gripper sabe cómo tomar y transportar la pieza de trabajo para una manipulación óptima basada en valores empíricos que ha aprendido. De este modo, la cámara que captura el escenario interactúa directamente con el gripper y guía al robot a su destino. Después de algunas repeticiones, el sistema es capaz de clasificar combinaciones futuras y arreglos por sí mismo y actuar de manera autónoma.

Compartiendo experiencias aprendidas

Estas tecnologías están ganando un mayor atractivo debido a su habilidad de compartir experiencias de aprendizaje adquiridas, por ejemplo, con otros sistemas de agarre para aplicaciones similares en una red de producción o a través de sitios, por ejemplo, utilizando soluciones en la nube. Si el objeto ya es conocido, será detectado por el sistema de cámaras y determinar como puede ser agarrado sobre la marcha. Las experiencias de aprendizaje se integrarán en su momento directamente al sistema, extendiendo la librería correspondiente de estrategias de agarre.