computadora. robótica integrada a la manufactura docente: mg. … · 2015. 9. 25. · los...
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Maestría en Manufactura Integrada por
Computadora.
Robótica Integrada a la manufactura
Alumno: Ing. Cesar Melgar
Docente: Mg. Ing. Manuel Cardona
Cohorte 1. 2014
INTRODUCCION
Desde que se crearon los robots
industriales, se hizo evidente lo
fácil que estos pueden llegar a
chocar con su medio ambiente, o
entre ellos mismos. Desde
entonces, la búsqueda de
métodos de anticolisión ha
demandado la atención de los
investigadores. En el primer caso
están los métodos de planeación
de rutas, y en el segundo caso,
los métodos de detección y
evasión de obstáculos.
Los métodos de planeación de
rutas consisten en encontrar en
forma automática las rutas libres
de colisión, mientras que los
métodos de evasión de
obstáculos consisten en detectar
y/o evadir los obstáculos que se
presentan en la trayectoria del
robot, mientras éste consigue
alcanzar la meta.
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INTRODUCCION
Qué es la planificación de
caminos?
Determinar dónde y cómo vamos
de un punto a otro
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INTRODUCCION
Planear los movimientos de un
robot de forma fiable sin que
colisione con su entorno se ha
convertido en un problema
relevante en la última década. La
idea central de esta presentación
es exponer dos de los principales
métodos que permiten generar
trayectorias libre de colisiones en
cualquier espacio n-dimensional.
La importancia de conocer estas
estrategias radica en que estos
mismos algoritmos se han
aplicado en áreas distintas a la
robótica, como diseño
de medicamentos, animación
computarizada e inteligencia
artificial. También se presenta
un referente histórico de varios
métodos de generación de
trayectorias y mostramos
mediante simulaciones como las
estrategias de los campos
potenciales artificiales y de los
mapas probabilísticos funcionan,
siendo los más apropiados en
virtud de los aspectos teóricos.
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METODOS PARA EVITAR COLISIONES
Problema complejo que
involucra otros muchos:
– Localización del robot respecto
a su entorno
– Conocimiento de la estructura
del entorno -> Mapas
– Capacidad de actualización de
datos del entorno -> Sensores
– Generación de trayectorias
realizables a partir de la
información del entorno
– Ejecución la las trayectorias
programadas de modo robusto
(evitación de eventuales
colisiones)
• En general se suelen distinguir
tres grandes grupos de tareas
– Planificación de caminos
(rutas) libres de obstáculos
– Detección de colisiones
– Evasión de obstaculos
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METODOS PARA EVITAR COLISIONES
Planificación de caminos
– Se refiere al conjunto de
algoritmos diseñados para la
obtención de trayectorias libres
de obstáculos realizables por el
robot móvil.
– Generalmente se trata de
optimizar algún criterio (camino
de longitud mínimo, maximizas
distancia a obstáculos, etc).
– Se asocia a la detección de
colisiones
Detección de colisiones
– Prever la posibilidad de colisión
del robot, en función de su
trayectoria actual, velocidad, y
objetos del entorno
– Detección basada en datos de
sensores de proximidad y
detección basada en mapas del
entorno.
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METODOS PARA EVITAR COLISIONES
Evitación de colisiones
– Conjunto de tareas encamidas a
la generación de acciones de
evitación de colisiones, una vez
detectada ésta.
– Diferente grado de
complejidad: Detención del
vehículo, modulación de la
velocidad o planificador local de
trayectorias.
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METODOS PARA EVITAR COLISIONES
Funciones de detección,
evitación y planificación
– Funciones de tiempo real
• Captación y proceso en tiempo
real de información de sensores.
• Sincronización y coordinación
• Limitaciones de tiempos de
ciclo
– Funciones previas al inicio del
movimiento
• Planificación de las tareas de
movimiento
• Integración con los niveles de
control inferiores
• Se basa en información previa
del entorno (mapas)
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METODOS PARA EVITAR COLISIONES
– Funciones de ayuda a la
programación
• Facilitan la tarea del
programador
• Detectan posibles
incongruencias en el camino
planificado (caminos
irrealizables o que requieran
reconfiguración del vehículo)
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MODELOS DEL ENTORNO
¿Qué es el entorno?
El entorno consiste
esencialmente en
– Obstáculos
• Zonas del espacio ya ocupadas
por el robot
• Básicamente, !! No podemos ir
a estas zonas !!
– Espacio libre
• Zonas no ocupadas
• El robot puede ocupar estas
zonas
Una trayectoria válida de
movimiento será aquella
secuencia de espacios libres que
una los puntos origen y destino
de la trayectoria y que no
impliques que ninguna pare del
robot invada zona de obstáculos
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MODELOS DEL ENTORNO
¿Cómo podemos describir con precisión el entorno de movimiento de un robot?
– Características requeridas para la descripción
• Descripción suficientemente precisa para describir todos los elementos del entorno relevantes para el propósito del mismo
• Descripción matemática simple (depende del entorno)
• Búsqueda eficiente de información
• Poco tamaño en memoria
• Actualizable
– Hipótesis:
• Estructura del entorno: Entorno bidimensional, plano
• Obstáculos fijos sin movimiento
• No existen otros objetos móviles en el entorno
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EJEMPLO DE ENTORNO (Y ROBOT)
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MODELOS DEL ENTORNO
1. Modelado mediante ocupación de celdas
– Dividir el volumen de trabajo en celdas de una determinada dimensión.
– Si la celda (i,j) contiene total o parcialmente un obtáculo, se pone a uno, o cero en caso contrario
• Ventajas:
– Descripción sencilla
• Inconvenientes:
– Requiere una mallado muy fino para describir con precisión el entorno
– Ocupan mucha memoria
– Pocoeficiente
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MODELOS DEL ENTORNO
2. Estructuras jerárquicas
– Similar a la anterior, pero se
adapta el mallado a las zonas
donde se requiera más resolución
– Se emplean estructuras de
datos (quadtrees u octrees)
Ventajas:
– Descripción sencilla y eficiente
– Ocupan poca memoria
Inconvenientes:
– Búsquedas más complejas
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MODELOS DEL ENTORNO
3. Modelos de primitivas de
sólidos 2D o 3D
– Se modelan los obtáculos como
sólidos de geometría sencilla
(esferas, cilindros,
paralelepípedos, cilindrosferas,
etc)
Ventajas:
– Descripción sencilla y eficiente
– Ocupan poca memoria
Inconvenientes:
– Descripción conservadora
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MODELOS DEL ENTORNO
4. Expansión de obstáculos
– Se aproxima el robot por una
forma geomátrica sencilla y se
expanden los obtáculos en la
misma proporición
– Permite tratar el robor como un
objeto puntual
Ventajas:
– Descripción sencilla
Inconvenientes:
– Descripción conservadora
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MODELOS DEL ENTORNO
5. Modelado en el espacio de las configuraciones
– Conjunto de todos los puntos alcanzables del espacio basado en el conocimiento del entorno y el robot
– Se construye expandiendo los obtáculos según la geometría y grados de libertad del rotot
Ventajas:
– Descripción menos conservadora
– El robot es tratado como objeto puntual
Inconvenientes:
– Descripción más compleja
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
1.- Gráficos de visibilidad
– Se definen todos los segmentos
que conectan el punto origen, el
punto destino y los vértices de
los obtáculos, siempre y cuando
haya visibilidad entre ellos
– Se entien por “visibilidad”, si el
segmento transcurre todo él,
integramente en zona libre de
obstáculos
– Se supone que existen caminos
bordeando los obstáculos
– Primero se une el origen y el
destino con todos los vértices del
entorno con los que haya
visibilidad.
-Segundo, se trazan líneas de
visibilidad desde cada vértice
alcanzado a todos lo visibles
desde cada uno de ellos
Recordemos que los laterales de
los obstáculos también se
consideran líneas de visibilidad
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
• Continuamos con el
procedimiento desde cada nuevo
vértice alcanzado, hasta que ya
no queden vértices
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
• Finalmente calculamos el
“mejor” camino posible según el
criterio seleccionado.
Generalemente el de menos
longitud
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
2.- Método Lumelsky o de “bordeo de obstáculos”
• Trazamos el segmento entre origen y destino, bordeamos
arbitrariamente a izquierda o derecha en caso de colisión con algún
obstáculo hasta recuperar el camino original
• Muy simple pero poco eficiente
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
3.- Método de descomposión trapezoidal
Descomponemos el entorno en zonas trapezoidales que, o bien
contengan íntegramentes obstáculo, o bien espacio libre, y
determinamos el centroide de cada trapecio
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
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Planificación basada en modelo: Métodos
espacio cartesiano
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Planificación basada en modelo: Métodos
en el espacio de las Configuraciones
Métodos en el espacio de las
configuraciones
1.- Grafos de conectividad
Se genera un grafo de
conectividad de todos los vertex
del espacio de configuraciones,
y se calcula una trayectoria
óptima basada en dicho grafo.
Si se emplean lo GDL del robot,
transforma problemas
geométricos 2D y problemas de
grafos 3D.
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Planificación basada en modelo: Otros
Métodos
Métodos basados en diagramas de
Voronoi
Se calcula el lugar geométrico de
los puntos que equidistan y
minimizan la distancia a los
objetos del entorno. Si nos
movemos por los puntos del
diagrama de Voronoi, estaremos
maximizando la distancia a los
obstáculos (mínimo riesgo de
colisión)
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Planificación basada en modelo: Otros
Métodos
Métrica de los diagramas de
Voronoi
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Planificación basada en modelo: Otros
Métodos
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Planificación basada en modelo: Otros
Métodos
Planificador de frente de onda
Proporciona trayectorias de
mínima distancia sobre un mapa
del entorno de ocupación de
celdas.
Es eficiente y simple
computacionalmente.
Las distancias se discretizan
empleando una métrica
apropiada
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Planificación basada en modelo: Otros
Métodos
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Planificación no basada en modelo:
Métodos Reactivos
Métodos reactivos
• Permiten generar una respuesta rápida a información de sensores de proximidad del robot.
• Se emplean generalmente como respuesta para evitación de colisiones.
• No es necesario disponer de modelos del entorno
• La percepción del entorno inmediato del robot se obtiene mediante sensores apropiados: (Sensores, láser, ultrasónicos y de contacto)
• Dos métodos:
– Método de los campos potenciales
– Método de las fuerzas virtuales
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Planificación no basada en modelo:
Métodos Reactivos
1.- Métodos reactivos: Método de
los campos potenciales
• Se basa en considerar el
movimiento del robot en un
campo de fuerzas con los
obstáculos generando fuerzas
repulsivas, y la posición objetivo
del objeto, una fuerza atractora.
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Planificación no basada en modelo:
Métodos Reactivos
1.- Métodos reactivos: Método de
los campos potenciales
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Planificación no basada en modelo:
Métodos Reactivos
2.- Métodos reactivos: Método de
las Fuerzas Virtuales
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APLICACION
La respuesta de ABB consiste en no
comprometer la seguridad de sus
productos robóticos y en
proporcionar a sus clientes
instalaciones de seguridad más
rentables gracias a los últimos
avances tecnológicos.
Sustituyendo los caros equipos de
protección mecánica por un
sistema electrónico de seguridad
de movimiento para robots, más
eficiente y reconfigurable, el
concepto SafeMoveTM puede
incluso aumentar la flexibilidad de
los productos robóticos de ABB.
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APLICACION
La funcionalidad MultiMove de ABB anuncia una nueva era en las aplicaciones de robots.
La coordinación de robots consiste en mucho más que evitar las posibles colisiones entre los robots. Los operadores desean una sincronización más precisa para que los robots puedan trabajar en equipo y completar tareas que un solo robot no puede llevar a cabo. Dos robots, por ejemplo, podrían levantar un objeto demasiado pesado o arqueado para uno solo, o un grupo de robots podría trabajar simultáneamente sobre un objeto mientras éste se mueve o gira.
Estas tareas requieren un grado muy alto de sincronización, que ahora es posible gracias al nuevo controlador IRC5 de ABB, que permite a grupos de robots realizar tareas más complejas que nunca.
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Conclusión
Para contar con un sistema de
evasión de obstáculos robusto es
necesario balancear los dos
comportamientos, el deliberativo
y el reactivo, de tal manera que
el robot móvil cuente con la
capacidad de planear
trayectorias óptimas libres de
colisión y reaccionar ante la
presencia de objetos inesperados
en el camino.
La aplicación de estas dos
técnicas en un sólo robot da
como resultado la creación de
sistemas híbridos, los cuales usan
las dos técnicas, de planeación
de rutas y de evasión de
obstáculos, para superar los
problemas que se presentan en el
transcurso de la conquista de la
meta.
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FIN
THE END Robotica Integrada a la manufactura 42