Nuovo strumento migliora le pinze dei robot per la produzione

Un team all’Università di Washington ha sviluppato un nuovo strumento che può progettare una pinza passiva stampabile in 3D e calcolare il percorso migliore per raccogliere un oggetto. Il nuovo sviluppo potrebbe aiutare a migliorare i robot di linea di produzione.

Il sistema è stato testato su 22 oggetti diversi, tra cui un cuneo a forma di fermacarte, una palla da tennis e un trapano, e si è rivelato efficace per 20 di essi. Due degli oggetti raccolti con successo sono stati il cuneo e una forma a piramide con una chiave a forma di curva, che sono solitamente difficili per molti tipi di pinze.

La ricerca sarà presentata l’11 agosto alla SIGGRAPH 2022.

Adriana Schulz è autore senior e professore assistente alla UW nella Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering.

Creazione di attrezzature personalizzate per le linee di produzione

“Tuttora produciamo la maggior parte dei nostri articoli con linee di produzione, che sono molto efficaci ma anche molto rigide. La pandemia ci ha mostrato che dobbiamo avere un modo per riadattare facilmente queste linee di produzione”, ha detto Schulz. “La nostra idea è creare attrezzature personalizzate per queste linee di produzione. Ciò ci dà un robot molto semplice che può eseguire un compito con una pinza specifica. E poi, quando cambio il compito, sostituisco semplicemente la pinza.”

Gli oggetti sono stati tradizionalmente progettati per corrispondere a una pinza specifica, poiché le pinze passive non possono adattarsi per adattarsi all’oggetto che stanno raccogliendo.

Jeffrey Lipton è coautore e professore assistente di ingegneria meccanica alla UW.

“La pinza passiva più efficace del mondo sono le pinze di un carrello elevatore. Ma il compromesso è che le pinze del carrello elevatore funzionano bene solo con forme specifiche, come i pallet, il che significa che qualsiasi cosa si desideri afferrare deve essere su un pallet”, ha detto Lipton. “Qui stiamo dicendo ‘OK, non vogliamo predefinire la geometria della pinza passiva.’ Invece, vogliamo prendere la geometria di qualsiasi oggetto e progettare una pinza.”

Ci sono molte possibilità diverse per una pinza, e la sua forma è solitamente legata al percorso che il braccio del robot prende per raccogliere l’oggetto. Quando una pinza è progettata in modo errato, rischia di collidere con l’oggetto quando tenta di raccoglierlo, il che il team ha cercato di risolvere.

Milin Kodnongbua è autore principale e era uno studente undergraduate alla UW alla time della ricerca.

“I punti in cui la pinza entra in contatto con l’oggetto sono essenziali per mantenere la stabilità dell’oggetto nella presa. Chiamiamo questo insieme di punti la ‘configurazione di presa'”, ha detto Kodnongbua. “Inoltre, la pinza deve entrare in contatto con l’oggetto in quei punti dati, e la pinza deve essere un unico oggetto solido che collega i punti di contatto al braccio del robot. Possiamo cercare una traiettoria di inserimento che soddisfi questi requisiti.”

Progettazione di una nuova pinza e traiettoria

Per progettare una nuova pinza e traiettoria, il team fornisce prima al computer un modello 3D dell’oggetto e della sua orientamento nello spazio.

“Il nostro algoritmo genera prima possibili configurazioni di presa e le classifica in base alla stabilità e ad altri metriche”, ha detto Kodnongbua. “Poi prende la migliore opzione e ottimizza congiuntamente per trovare se una traiettoria di inserimento è possibile. Se non può trovarne una, allora passa alla prossima configurazione di presa nella lista e tenta di ottimizzare nuovamente.”

Il computer produce due set di istruzioni una volta trovata una buona corrispondenza. Il primo è per una stampante 3D per creare la pinza, e il secondo è con la traiettoria per il braccio del robot dopo la stampa e l’attacco della pinza.

Il team ha testato il nuovo metodo su vari oggetti.

Ian Good è un altro coautore e uno studente di dottorato alla UW nel dipartimento di ingegneria meccanica.

“Abbiamo anche progettato oggetti che sarebbero stati impegnativi per i robot di presa tradizionali, come oggetti con angoli molto superficiali o oggetti con presa interna — dove è necessario raccoglierli con l’inserimento di una chiave”, ha detto Good.

Il team ha eseguito 10 test di raccolta con 22 forme. Per 16 forme, tutte e 10 le raccolte sono state efficaci. La maggior parte delle forme ha avuto almeno un successo, e due non hanno funzionato.

Anche senza alcun intervento umano, l’algoritmo ha sviluppato le stesse strategie di presa per oggetti con forme simili. Ciò ha portato i ricercatori a credere che potrebbero essere in grado di creare pinze passive che raccolgono una classe di oggetti piuttosto che un oggetto specifico.