Unelte noi îmbunătățesc gripele robotului pentru fabricație

O echipă de la Universitatea din Washington a dezvoltat unelte noi care pot proiecta un gripper pasiv imprimabil 3D și pot calcula cel mai bun traseu pentru a ridica un obiect. Noua dezvoltare ar putea ajuta la îmbunătățirea roboților de pe liniile de asamblare.

Sistemul a fost testat pe 22 de obiecte diferite, inclusiv un cuie în formă de prag, o minge de tenis și un burghiu, și s-a dovedit a fi de succes pentru 20 de obiecte. Două dintre obiectele ridicate cu succes au fost cuia și o formă de piramidă cu o cheie curbată, care sunt de obicei greu de manipulat pentru mai multe tipuri de gripe.

Cercetarea va fi prezentată pe 11 august la SIGGRAPH 2022.

Adriana Schulz este autorul principal și profesor asistent la Școala de științe și inginerie computerizată Paul G. Allen.

Crearea de scule personalizate pentru liniile de producție

“Încă producem majoritatea articolelor noastre cu liniile de asamblare, care sunt foarte bune, dar și foarte rigide. Pandemia ne-a arătat că avem nevoie de o modalitate de a reutiliza ușor aceste linii de producție”, a spus Schulz. “Ideea noastră este de a crea scule personalizate pentru aceste linii de producție. Acest lucru ne oferă un robot foarte simplu care poate face o singură sarcină cu un gripper specific. Și atunci când schimb sarcina, înlocuiesc doar gripperul.”

Obiectele au fost proiectate în mod tradițional pentru a se potrivi unui anumit gripper, deoarece gripele pasive nu pot fi ajustate pentru a se potrivi obiectului pe care îl ridică.

Jeffrey Lipton este coautor și profesor asistent de inginerie mecanică.

“Cel mai de succes gripper pasiv din lume este cel al furcii de ridicat. Dar compromisul este că furcile de ridicat funcționează bine doar cu forme specifice, cum ar fi paleții, ceea ce înseamnă că orice obiect pe care doriți să îl prindeți trebuie să fie pe un paleț”, a spus Lipton. “Aici spunem ‘OK, nu vrem să predefinim geometria gripperului pasiv.’ În schimb, vrem să luăm geometria oricărui obiect și să proiectăm un gripper.”

Există multe posibilități diferite pentru un gripper, iar forma sa este de obicei legată de traseul pe care brațul robotului îl urmează pentru a ridica obiectul. Atunci când un gripper este proiectat incorect, există riscul de a se ciocni cu obiectul atunci când încearcă să îl ridice, ceea ce echipa a încercat să rezolve.

Milin Kodnongbua este autorul principal și a fost student în școala Allen la momentul cercetării.

“Punctele în care gripperul intră în contact cu obiectul sunt esențiale pentru menținerea stabilității obiectului în strânsoare. Noi numim acest set de puncte ‘configurația strânsorii'”, a spus Kodnongbual. “De asemenea, gripperul trebuie să intre în contact cu obiectul în aceste puncte date, iar gripperul trebuie să fie un singur obiect solid care conectează punctele de contact la brațul robotului. Putem căuta un traseu de inserare care să satisfacă aceste cerințe.”

Proiectarea unui nou gripper și traseu

Pentru a proiecta un nou gripper și traseu, echipa oferă mai întâi calculatorului un model 3D al obiectului și orientarea sa în spațiu.

“Mai întâi, algoritmul nostru generează posibile configurații de strânsoare și le clasifică în funcție de stabilitate și alte metrice”, a spus Kodnongbua. “Apoi, ia cea mai bună opțiune și optimizează pentru a găsi dacă este posibil un traseu de inserare. Dacă nu poate găsi unul, atunci trece la următoarea configurație de strânsoare din listă și încearcă să optimizeze din nou.”

Calculatorul oferă două seturi de instrucțiuni odată ce găsește o potrivire bună. Primul este pentru o imprimantă 3D pentru a crea gripperul, iar al doilea este cu traseul pentru brațul robotului după imprimarea și atașarea gripperului.

Echipa a testat noua metodă pe diverse obiecte.

Ian Good este un alt coautor și student doctorand în departamentul de inginerie mecanică.

“Am proiectat, de asemenea, obiecte care ar fi dificile pentru roboții tradiționali de prindere, cum ar fi obiecte cu unghiuri foarte mici sau obiecte cu prindere internă — unde trebuie să le ridicați prin introducerea unei chei”, a spus Good.

Echipa a efectuat 10 teste de ridicare cu 22 de forme. Pentru 16 forme, toate ridicările au reușit. Majoritatea formelor au avut cel puțin un succes, iar două nu au avut niciun succes.

Chiar și fără niciun fel de intervenție umană, algoritmul a dezvoltat aceleași strategii de prindere pentru obiecte cu forme similare. Acest lucru a condus cercetătorii să creadă că ar putea crea gripe pasive care să ridice o clasă de obiecte, și nu un obiect specific.