Unelte noi îmbunătățesc gripper-urile robotizate pentru linii de producție

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 obiect 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 obiectul în formă de prag și o piramidă cu o cheie curbată, care sunt de obicei greu de manipulat pentru mai multe tipuri de gripper-uri.

Cercetarea va fi prezentată pe 11 august la SIGGRAPH 2022.

Adriana Schulz este autoarea principală și profesoară asistentă la Școala de Științe și Inginerie Computerizată Paul G. Allen.

Crearea de unelte personalizate pentru linii de producție

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

Obiectele au fost proiectate în mod tradițional pentru a se potrivi cu un gripper specific, deoarece gripper-urile pasive nu pot se adapta pentru a se potrivi cu obiectul pe care îl ridică.

Jeffrey Lipton este coautor și profesor asistent de inginerie mecanică.

“Gripper-ul pasiv cel mai de succes din lume este cel de pe o macara. Dar compromisul este că o macara funcționează bine doar cu forme specifice, cum ar fi paleții, ceea ce înseamnă că orice obiect pe care vrei să-l ridici trebuie să fie pe un palat”, a spus Lipton. “Aici spunem ‘OK, nu vrem să predefinim geometria gripper-ului 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 în mod incorect, există riscul de a intra în coliziune cu obiectul atunci când încearcă să-l 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 gripper-ul intră în contact cu obiectul sunt esențiale pentru menținerea stabilității obiectului în strânsoare. Noi numim acest set de puncte ‘configurația strânsorii'”, a spus Kodnongbua. “De asemenea, gripper-ul trebuie să intre în contact cu obiectul în aceste puncte date, iar gripper-ul trebuie să fie un singur obiect solid care leagă punctele de contact de brațul robotului. Putem căuta un traseu de inserare care să satisfacă aceste cerințe.”

Proiectarea unui nou gripper și a traiectoriei

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

“Mai întâi, algoritmul nostru generează configurații de strânsoare posibile și le clasifică în funcție de stabilitate și alte metrice”, a spus Kodnongbua. “Apoi, ia cea mai bună opțiune și optimizează în mod corespunzător pentru a găsi dacă o traiectorie de inserare este posibilă. Dacă nu poate găsi una, 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 gripper-ul, iar al doilea este cu traiectoria pentru brațul robotului care urmează imprimarea și atașarea gripper-ului.

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 strânsoare, cum ar fi obiecte cu unghiuri foarte mici sau obiecte cu strânsoare 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 reușit.

Chiar și fără niciun fel de intervenție umană, algoritmul a dezvoltat aceleași strategii de strânsoare pentru obiecte cu forme similare. Acest lucru a condus cercetătorii să creadă că ar putea crea gripper-uri pasive care pot ridica o clasă de obiecte, în loc de un obiect specific.