Nueva herramienta mejora los ganchos de los robots para la fabricación

Un equipo de la Universidad de Washington ha desarrollado una nueva herramienta que puede diseñar un gancho pasivo imprimible en 3D y calcular la mejor ruta para recoger un objeto. El nuevo desarrollo podría ayudar a mejorar los robots de las líneas de montaje.

El sistema se probó en 22 objetos diferentes, incluyendo un cuña en forma de puerta, una pelota de tenis y un taladro, y resultó ser exitoso para 20 de los objetos. Dos de los objetos que se recogieron con éxito fueron la cuña y una forma de pirámide con una ranura curva, que suelen ser difíciles para varios tipos de ganchos.

La investigación se presentará el 11 de agosto en SIGGRAPH 2022.

Adriana Schulz es la autora principal y profesora asistente en la Escuela de Ciencias y Ingeniería de la Computadora Paul G. Allen de la Universidad de Washington.

Creación de herramientas personalizadas para líneas de fabricación

“Todavía producimos la mayoría de nuestros artículos con líneas de montaje, que son muy buenas pero también muy rígidas. La pandemia nos mostró que necesitamos tener una forma de repurpar fácilmente estas líneas de producción”, dijo Schulz. “Nuestra idea es crear herramientas personalizadas para estas líneas de fabricación. Eso nos da un robot muy simple que puede hacer una tarea con un gancho específico. Y cuando cambio la tarea, simplemente reemplazo el gancho”.

Los objetos tradicionalmente se han diseñado para coincidir con un gancho específico, ya que los ganchos pasivos no pueden ajustarse para adaptarse al objeto que están recogiendo.

Jeffrey Lipton es coautor y profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Washington.

“El gancho pasivo más exitoso del mundo es el que se encuentra en los tenedores de un montacargas. Pero el compromiso es que los tenedores de un montacargas solo funcionan bien con formas específicas, como pallets, lo que significa que cualquier objeto que desees agarrar debe estar en un pallet”, dijo Lipton. “Aquí estamos diciendo ‘OK, no queremos predefinir la geometría del gancho pasivo’. En su lugar, queremos tomar la geometría de cualquier objeto y diseñar un gancho”.

Hay muchas posibilidades diferentes para un gancho, y su forma suele estar relacionada con la ruta que toma el brazo del robot para recoger el objeto. Cuando un gancho se diseña incorrectamente, corre el riesgo de chocar con el objeto cuando intenta recogerlo, lo que el equipo se propuso resolver.

Milin Kodnongbua es el autor principal y era un estudiante de pregrado en la Escuela de Ciencias y Ingeniería de la Computadora Paul G. Allen en el momento de la investigación.

“Los puntos donde el gancho hace contacto con el objeto son esenciales para mantener la estabilidad del objeto en la garra”, dijo Kodnongbua. “Además, el gancho debe hacer contacto con el objeto en esos puntos dados, y el gancho debe ser un objeto sólido que conecta los puntos de contacto con el brazo del robot. Podemos buscar una trayectoria de inserción que satisfaga estos requisitos”.

Diseño de un nuevo gancho y trayectoria

Para diseñar un nuevo gancho y trayectoria, el equipo primero proporciona al ordenador un modelo 3D del objeto y su orientación en el espacio.

“Primero, nuestro algoritmo genera configuraciones de agarre posibles y las clasifica según la estabilidad y algunas otras métricas”, dijo Kodnongbua. “Luego toma la mejor opción y co-optimiza para encontrar si es posible una trayectoria de inserción. Si no puede encontrar una, entonces va a la siguiente configuración de agarre en la lista y vuelve a intentar la co-optimización”.

El ordenador produce dos conjuntos de instrucciones una vez que encuentra una buena coincidencia. El primero es para una impresora 3D que crea el gancho, y el segundo es con la trayectoria para el brazo del robot después de la impresión y el montaje del gancho.

El equipo probó el nuevo método en varios objetos.

Ian Good es otro coautor y un estudiante de doctorado en el departamento de ingeniería mecánica de la Universidad de Washington.

“También diseñamos objetos que serían desafiantes para los robots de agarre tradicionales, como objetos con ángulos muy poco profundos o objetos con agarre interno, donde debes recogerlos con la inserción de una llave”, dijo Good.

El equipo realizó 10 pruebas de recogida con 22 formas. Para 16 formas, las 10 recogidas tuvieron éxito. La mayoría de las formas tuvieron al menos un éxito, y dos no.

Incluso sin intervención humana, el algoritmo desarrolló las mismas estrategias de agarre para objetos con formas similares. Esto ha llevado a los investigadores a creer que podrían ser capaces de crear ganchos pasivos que recogen una clase de objetos en lugar de un objeto específico.