El trabajo seguro no se trata solo de procesos, sino de contexto: comprender el entorno y las circunstancias de trabajo, y poder anticipar lo que otras personas harán a continuación. El nuevo sistema brinda a los robots este nivel de conciencia contextual para que puedan trabajar codo a codo con las personas en las líneas de montaje de manera más eficiente y sin interrupciones innecesarias.
En lugar de simplemente juzgar la distancia entre él y sus asociados humanos, un sistema de colaboración humano-robot puede identificar a cada trabajador con el que trabaja, así como un modelo del esqueleto de una persona que abstrae el volumen corporal, dice Hongyi Liu. , investigador del KTH Royal Institute of Technology. Al utilizar esta información, el contexto-El sistema de robot consciente puede reconocer la pose del trabajador e incluso predecir la siguiente pose. Estas habilidades proporcionan al robot un contexto del que debe estar atento al interactuar.
Liu dice que el sistema funciona con inteligencia artificial se necesita menos poder computacional y conjuntos de datos más pequeños que los métodos tradicionales de aprendizaje automático. En cambio, se basa en una forma de aprendizaje automático llamado aprendizaje de transferencia, que reutiliza el conocimiento adquirido en el entrenamiento antes de que se adapte al modelo operativo.
La investigación fue publicada en el último número. Robótica y producción integrada por computadoray el coautor es el profesor KTH Lihui Wang.
Liu dice que la tecnología está por delante de los requisitos de seguridad actuales de la Organización Internacional de Normalización (ISO) para robots colaborativos, por lo que implementar la tecnología requeriría una acción industrial. Pero la conciencia contextual ofrece un mejor rendimiento que las interacciones unidimensionales con las que los trabajadores están tratando ahora con los robots, dice ella.
“De acuerdo con la norma ISO y las especificaciones técnicas, cuando un humano se acerca al robot, se ralentiza y, si se acerca lo suficiente, se detiene. Si la persona se muda, reanuda el trabajo. Es un nivel bastante bajo de conciencia contextual ”, dijo.
“Pone en peligro el rendimiento. La producción es lenta y los humanos no pueden trabajar en estrecha colaboración con los robots ”.
Liu compara el sistema contextual del robot con un automóvil autónomo que reconoce cuánto tiempo ha estado en rojo la luz de freno y predice el movimiento hacia atrás. En lugar de frenar o bajar de marcha, comienza a ajustar la velocidad a medida que se acerca a la intersección, ahorrando así los frenos y la caja de cambios.
Los experimentos con el sistema han demostrado que, en contexto, un robot puede funcionar de forma más segura y eficiente sin ralentizar la producción.
En una prueba realizada con el sistema, la mano de alguien bloqueó inesperadamente el camino de un brazo robótico. Pero en lugar de detenerse, el robot ajustado: predijo la trayectoria futura de la mano y el brazo se movió alrededor de la mano.
“No es solo técnicamente una seguridad para evitar colisiones, sino también la capacidad de reconocer el contexto de una línea de montaje”, dice. “Te da una capa adicional de seguridad”.
Hongyi Liu et al., Colaboración humano-robot libre de colisiones basada en el conocimiento del contexto, Robótica y producción integrada por computadora (2020). DOI: 10.1016 / j.rcim.2020.101997
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Real Instituto de Tecnología KTH