CERCETĂRI ASUPRA STRUCTURILOR BIOLOGICE VIZUALE UMANE PRIVIND DIAGNOSTICAREA AFECŢIUNILOR MACULARE [307146]

ROBOȚI INDUSTRIALI COLABORATIVI PENTRU PROCESE TEHNOLOGICE DE ÎNFĂȘURARE A [anonimizat] a [anonimizat]. Ca urmare a [anonimizat] a condus la ușurarea considerabilă a muncii omului prin degrevarea de activități repetitive.

Cuvantul robot provine din limba ceha și a fost folosit prima dată de Josef Capek și Karel Capek la începutul secolului XX în lucrările lor din domeniul SF. Primul robot a apărut în anii ’50 [anonimizat], Unimates.

Conceptul de ,,robot industrial” a prins contur în anul 1954, când George Devol a [anonimizat] 1958. Brevetul a [anonimizat]. În anul 1967 interesul pentru aceste sisteme sporește. Primele firme care au aplicat roboții industriali au fost: General Motors care în 1968 a comandat 50 de exemplare și a [anonimizat], Ford și General Electric. Dezvoltarea roboților în anii de după 1970 poate fi considerată fără exagerare drept explozivă. Dinamica acestei dezvoltări înregistrează la nivelul anului 1970 circa 200 de roboți cu o valoare de șase milioane de dolari în SUA; [anonimizat], prima linie robotizată în care 26 de roboți Unimate execută sudurile caroseriilor automobilelor Vega.

Începând cu 1980 asistăm la o expansiune a roboților industriali în diverse industrii. [anonimizat]. [anonimizat]: periculoase, [anonimizat], etc.

[anonimizat]. În literatura de specialitate definiția și utilizarea roboților sunt exprimate din diferite puncte de vedere. Astfel, [anonimizat]. [anonimizat]-o mișcare variabilă și programabilă prin intermediul dispozitivelor din dotare. [anonimizat]. [anonimizat].

Robot Institute of America (R.I.A.) dă o [anonimizat]. British Robot Asociation (B.R.A.), [anonimizat] a [anonimizat] a îndeplini sarcini specifice de fabricație.

Robotul industrial a apărut ca rezultat firesc al existenței unor limite de flexibilitate legate de gradul de intervenție al omului în procesul de producție. În evoluția mașinilor, utilajelor și sistemelor tehnologice de prelucrare și de asamblare cu cerințe ridicate de productivitate și calitate, robotul poate fi considerat ca fiind un sistem complex capabil să asiste sau să înlocuiască, parțial sau total, acțiunile operatorului uman în cadrul proceselor de producție a bunurilor materiale și serviciilor.

Dintre definițiile generale ale robotului industrial, cea dată de Organizația Internațională de Standardizare (ISO), îl consideră drept “un manipulator controlat în mod automat, reprogramabil, folosit pentru scopuri multiple, în automatizarea aplicațiilor industriale”. Această definiție este folosită și de alte organisme care activează în acest domeniu, precum Federația Internațională de Robotică și Rețeaua Europeană de Cercetare în domeniul Roboticii (EURON – EUropean RObotics research Network). Institutul American de Robotică (RIA) dă o definiție mai largă, prin care roboții industriali sunt considerați „manipulatoare reprogramabile, multi-funcționale, proiectate pentru a manipula materiale, unelte, alte părți sau echipamente specializate prin mișcări programate variabil, pentru a obține performanță într-o varietate de probleme”.

Consecință a evoluției tehnologice și a nevoii de creștere a competitivității economice, în ultima perioadă de timp, a sporit interesul pentru domeniul roboticii. Pe lângă roboții industriali ficși au început să fie utilizați pentru lucrul în medii industriale și roboții mobili. Domeniile în care roboții activează se lărgesc continuu, ei fiind folosiți în transporturi, servicii, agricultură, explorare (spațiul cosmic, oceane etc.), cartografiere, medicină, comunicații sau divertisment.

Tehnicile de programare a roboților, fie ei mobili sau ficși, au evoluat și s-au diversificat de-a lungul timpului. Deși resursele hardware ale roboților au atins un nivel ridicat atât ca performanțe, cât și ca fiabilitate, capabilitățile software sunt încă limitate de niveluri reduse de portabilitate, de flexibilitate și/sau uzabilitate.

Diversificarea continuă a cerințelor utilizatorilor a condus în ultima parte a secolului XX și începutul secolului XXI la nevoia de identificare a atributelor umane, în vederea implementării acestora pe platforme robotice. Astfel, principalele direcții abordate de cercetătorii din domeniu sunt legate de problematicile inteligenței artificiale, cu precădere, cele de percepție, raționare, reprezentare a informației, planificare, învățare, deplasare și inteligență socială. Dintre acestea, deoarece o bună parte din baza de cunoștințe a omenirii este în continuă evoluție, se remarcă învățarea ca o sub-problemă importantă, asupra căreia sunt concentrate numeroase cercetări. Capacitatea de învățare a roboților, ca atribut cognitiv primar, alături de concepte precum percepția și luarea deciziilor [Scassellati, 2001], stă la baza implementării de atribute cognitive avansate (cunoștința, emoții, trăsături sociale). Spre deosebire de roboții pre-programați să execute activități statice specifice, roboții dotați cu capabilități de învățare nu sunt limitați la un simplu comportament reactiv, ci sunt adaptabili la activități multiple, care au un grad mai mare de complexitate.

Astfel, după o dinamică de peste 50 de ani, robotica se îndreaptă spre dezvoltări de comportare evoluată prin cercetări concentrate în arii specifice precum percepția, controlul inteligent, interacțiunea om-robot (HRI – Human-Robot Interaction), învățarea prin demonstrare, programarea dinamică etc. În acest capitol se prezintă o sinteză a principalelor studii teoretice și experimentale realizate în aceste subdomenii, cu scopul de a se evidenția problematicile actuale necesare a fi rezolvate în special modul de utilizare a roboților industriali în mod colaborativ în cadrul proceselor de înfășurare a firelor.

Oamenii de cele mai multe ori încep să nu mai accepte sarcini prin intermediul cărora nu își utilizează inteligența. Astfel în cadrul expansiunii utilizării roboților în domeniile industriale, aceștia preiau din ce în ce mai multe sarcini (fig 3.1).

CLASIFICARE

Un sistem robotic se constituie din componente mecanice, electrice și software (de programare). Componentele mecanice generale sunt brațul robot, motoare și componentele acestora, instalații de siguranță. Principalele componente electrice sunt controlerul, consola de programare, senzori și traductori interni și externi. În final partea software este compusă din sistemul de operare al controler-ului, mediul de programare pentru dezvoltarea și simularea programelor și programele de aplicație ale utilizatorului.

Fiecare dintre aceste componente au funcții și activități de realizat foarte bine definite, astfel încât împreună pot realiza un proces semidependent de intervenția omului. Dintre funcțiile principale se pot menționa, în cadrul controlerului, salvarea aplicațiilor, controlul și monitorizarea procesului, comunicații cu echipamentele periferice. Amintind de aceastea sistemul de senzori are funcțiile principale de a identifica obiectele și mediul înconjurător și deasemenea de a măsura proprietățile fizice ale obiectelor și mediului.

Federația Internațională de Robotică (IFR), în conformitate cu ISO 8373, a stabilit în anul 1997 clasificarea după structura constructivă a roboților pe următoarele cinci categorii de roboți ficsi:

Ca și brațul uman, manipulatorii articulați robotului folosesc la început trei articulații (braț) pentru a poziționa structura și articulațile rămase ( incheietura, compusă din trei articulații în cazul manipulatorilor industriali) sunt folosite pentru orientarea efectorului de final. Poziția și orientarea end-effectorului robot nu sunt direct măsurate, dar în schimb sunt calculate folosind encodere de poziție individuale și cinematica robotului. Cinematica inversă este utilizată pentru a obține poziția articulaților dorită pentru poziția și orientarea capului robotic, dorite. Roboții cei mai utilizați în aplicațile industriale sunt roboții cu braț articulat (5-6 articulații) roboții scara și paraleli.

Pe lângă structura constructivă roboti industriali mai pot fi clasificați în funcție de industria în care sunt utilizați, spre exemplu agricultură, productie, industria textilă, industria constructoare, educație și cercetare. De asemenea se poate realiza o clasificare in funcție de aplicațile în care sunt utilizați roboți a fost realizată in [Koren, 1985], astfel: aplicatii de manipulare, sudură, procesare, asamblare.

Roboții sunt clasificați si din punct de vedere constructiv-funcțional în cateva categori astfel:

FUNCȚIILE ROBOȚIILOR INDUSTIALI

Pentru a definii funcțiile care pot fi indeplinite de catre un robot industrial trebuie pornit de la structura acestora. Structura generală a roboților este formată din următoarele componente:

Sistemul mecanic al robotului asigură posibilitatea ca acesta să execute diversitatea mișcărilor necesare pentru a se acționa asupra mediului înconjurător.

Sistemul de actionare utilizează motoare electrice, hidraulice sau pneumatice, care oferă posibilitatea și puterea necesară robotului de a efectua mișcări mecanice.

Sistemul senzorial al roboților reprezintă un ansamblu de elemente specializate pentru transpunerea proprietăților fizico-chimice ale diferitelor obiecte în informații utile executării anumitor operați.

Sistemul de comanda si programare are rolul de a genera și de a transmite comenzi către sistemul mecanic al robotului pentru ca acesta să efectueze mișcările dorite.

Sistemul de comunicare cu operatorul uman are rolul de a asigura o comunicare cât mai comodă și eficientă între robot și operatorul uman, în scopul de a transmite robotului dorințele operatorului iar robotul să comunice operatorului anumite informații speciale pentru ca acesta să decidă.

Considerând aceste sisteme se poate evidenția structura generală a roboților conform fig. 3.2. Se observă că intrările în sistem sunt reprezentate de comenzile provenite de la operator prin sistemul de comunicare și de la sistemul senzorial. În continuare sistemul de comandă și planificare transpune datele primite în comenzi pentru sistemul de acționare. Sistemul de acționare transformă aceste comenzi în acțiuni efective pentru sistemul mecanic cu care are o comunicare permanentă pentru a verifica rezultatul comenzilor transmise.

Funcțiile pe care le poate indeplini un robot industrial se pot clasifica în funcție de domeniul de aplicație, astfel cea mai răspândită funcție este funcția de manipulare. La rândul ei aceasta se poate ramifica în operații de asamblare sau în operații de transport, mai ales când este vorma de sisteme multi robot. Cu o aplicabilitate foarte extinsă roboți desfășoara numeroase funcții de prelucrare asupra materialelor precum sudura, lipire, vopsire, taiere, deformare. Tot în această categorie a funcțiilor de prelucrare asupra materialor doar că într-un sens mai complex în sensul că din materie primă formează piese, nu doar le prelucrează intră și operațiile de înfășurare a cu roboți.

Pornind de la aceste funcții, domeniile de aplicații a roboțiilor industriali s-au extins în toate industriile. Acestia sunt prezenți în operații de deservire a unor utilaje ( laminatoare, mașini de turnat, mașini de forjat), în prelucrarea unor semifabricate (prin aschiere, jet de apa), sablare, sudare (cu arc sau prin presiune in puncte), lipire, metalizare, vopsire (umedă sau uscată) măsurare, control de calitate, testare, operații in „camere curate”, paletizare sau montaj. Recent și în alte domenii relativ noi, precum și cel care se prezintă prin această lucrare, și anume de înfășurare fir.

ROBOȚI INDUSTRIALI ÎN PROCESUL DE ÎNFĂȘURARE

Evoluția tehnologiilor în ce privește roboți industriali, a făcut posibilă deschiderea căilor catre diferite abordări în ceea ce privește procesul de înfășurare, trecând de la forme circulare la structuri complexe. În aceste metode fibrele sunt manipulate atât prin tragere printr-o mișcare de translație a unui ghidaj de fibră în jurul punctelor de traiectorie sau prin mișcări de rotație a unei matrițe în jurul mai multor axe, în locul metodei tradiționale de rotire a unei singure axe. Necesitatea produselor înfășurate întro gamă largă de aplicații a dus la crearea a numeroase piese bobinate și la descoperirea unor noi tehnici de înfășurare. Înafara unor probleme specifice, înfășurarea pe ax (spindle winding) [Steward, 2009; Skinner 2006; Brayton, 2009] și înfășurarea în aer (fly winding) [Franke, 2006] sunt cele mai comune metode de înfășurare, indiferent de domeniu.

Înfășurarea robotizată este de asemenea utilizată în domenii ca înfășurarea cu fir [Franke, 2006; Badcock, 2012; Hultman,2014], unde se prezintă o metodă de producție utilizând roboți industriali pentru înfășurarea automata a firului de cupru pentru statorul motoarelor. Pentru un proces ca înfășurarea robotică, pentru a trece de la concept la producție, trebuie urmăriți anumiți pași, standard, precum cei din fig. 3.3 în care sunt prezentați pașii pentru crearea unei traiectorii robotizate pornind de la un model matematic. În cazul roboților, indiferent de utilizare, modelul matematic se folosește pentru a determina formele obiectelor de lucru și pentru a genera traiectoria robotului [Zacharia, 2013] astfel încât sa nu existe coliziune directă [Fratu, 2012] și pentru a realiza sarcina dorită , precum suduri, lipiri, vopsire, sau în cazul de față înfășurare în jurul unui obiect denumit în continuare matriță.

În [Hultman, 2014] o celulă robotică simulată offline a fost folosită pentru dezvoltarea unei celule de productie automată pentru înfășurarea cablată, a unui fir de cupru pentru o bobină, pentru a demonstra funcționalitatea celei reale, în cazul în care ar fi fost fizic realizată. Procesul conține o componentă de alimentare, pentru a controla cantitatea de fibră dar si pentru a menține constantă tensiunea firului. Pentru studiile din cadrul acestor cercetări, s-a utilizat, în etapa de testare a conceptului, mediul de simulare Robot Studio, cu ajutorul căruia s-a creat o simulare care prezintă toate componentele existente și în sistemul real utilizat, precum este prezentat în fig. 3.4. Se observă că toate componentele au fost transpuse în mediul virtual. De asemenea toate distanțele au fost respectate întocmai, pentru a putea realiza și eventuale simulări de coliziuni în momentul generării traiectoriei roboților.

În literatură [Zhu, 2006; Garcia, 2005] există numeroase studii în privința transpunerii întrun mediu virtual al elementelor reale inclusiv roboții cu scopul de a simula comportarea acestora. Prin intermediul unor simulări se poate realiza calibrarea sistemului [Garcia, 2005] uni robot sau multi robot [Zhao, 2010] dar poate avea și scop de prototipare a procesului, din punct de vedere al traiectoriei [ATA, 2007; Girbacia, 2011] sau din punct de vedere răspuns la anumite tipuri de senzori [Chabal, 2005]. Pentru aceste simulări se folosesc diferite sisteme software în funcție de ce anume se dorește să se analizeze. În tab. 3.4 sunt prezentate principalele variante utilizate împreună cu avantajele și dezavantajele pe care le prezintă fiecare dintre soluții. Đin punct de vedere general avantajele utilizării unui sistem de simulare sunt costurile de realizare a testelor, programul poate fi testat, proiectarea poate fi modificată fără costuri, fiecare parte a robotului poate fi testată, se poate determina dacă robotul îndeplinește specificațiile. Printre dezavantaje se poate considera faptul că în mediul real scenariile posibile sunt mult mai numeroase decât în mediul simulat și deasemenea aceasta simulează doar ceea ce sunt programate să simuleze.

În cadrul utilizării Matlab pentru a simula traiectoria unui robot [Xu, 2017], se prezintă o simulare similară cu cea care se regasește în continuarea studiului actual, privind:

Corecția online a traiectoriei

Simularea evitării coliziunilor

Încărcarea componentelor reale în cadrul simulării.

Matlab este folosit în [Xu, 2017] deoarece matrița de înfăsurare este sub forma cilindrică astfel că modelul matematic a fost destul de facil de identificat și de implementat în calculul matematic și apoi algoritmic. În cadrul cercetărilor actuale, identificarea unui model matematic este complicat să se identifice deoarece:

Traiectoria care trebuie urmarită de către robot în procesul de înfășurare este complexă

Înfluențele în sistem provin de la deplasarea robotului în procesul de înfășurare, dar deasemenea și de la rola sursă de fir, care este în mod normal necontrolaltă, liberă.

Din [Hultman, 2013] se pot observa avantajele automatizării procesului de înfășurare, pentru procesul prezentat costurile fiind reduse de la 1.8 milioane euro la 0.2 milioane euro. Dar costurile nu reprezinta singurul beneficiu. Un sistem de control mai bun este de asemenea important, atunci când acesta prezintă, creștere de calitate și acuratețe. Pentru aceasta în [Hultman, 2014] au fost studiate în detaliu caracteristici precum tensionarea firului sau frecarea cu capul robotic de înfășurare, în cadrul procesului de înfășurare a unui stator de generator electric.

În ultimi ani, avantajele sistemelor multi-robot, au fost recunoscute ca fiind un factor cheie în atingerea unui nivel foarte înalt de flexibilitate și productivitate în celulele de lucru robotizate. Eforturile de cercetare în domeniul manipulării cooperative [Sbanca, 2013] și sisteme multi-robotice s-ar concentrat în special pe controlul în mișcare și forță [Sbanca, 2014], distribuția încărcări și descrierea activităților. Cercetările recente [Owena, 2008; Basile, 2012; Garcia, 2014] consideră roboții ca fiind o alternativă reală la mașinile traditionale CNC. Cu toate acestea, una dintre principalele probleme rămâne faptul că au o rigiditate mare datorită articulațiilor și o rigiditate în torsiune redusă datorită elementelor de acționare.

Primele studii privind metode de înfășurare, automatizare sau semiautomatizare nu implicau utilizarea roboților industriali. Aceste au aplicat totuși metode clasice, precum “Fly Winding” și “Spindle Winding”, care pot implica utilizarea roboților industriali [Franke, 2006]. Considerând dezavantajele metodelor standard de înfășurare fără folosirea roboților industriali și având asteptările unei creșteri mari a cererii pentru produse din materiale compozite inovative, au început să apară și sisteme care prezentau metode de înfășurare diferite. Sisteme de roboți paraleli, care includ o bază, platforme mobile, o mulțime de brațe rotative, actuatoare și alte sisteme încep să apară în zona de realizare a pieselor prin metode de înfășurare [Zhang, 2013].

Când ne referim la fabricarea părților compozite folosind tehnologii robotizate de înfășurare a filamentelor, tensionarea înfășurării este un parametru foarte important, care trebuie foarte bine controlat. Unele cercetării [Polini, 2005; Xiao, 2011; Paltinisanu, 2013; Heitz, 2013] doresc să studieze influența principalilor parametrii ai înfășurării asupra tensionării în timpul productiei unor secțiuni complete de materiale compozitite. Aceste studii propun metode de a menține o valoare medie a tensiunii în timpul înfășurării, valoare apropiată de valoarea nominală planificată care duc la cele mai bune caracteristicii asupra părților compozite rezultate.

ÎNFĂȘURARE FIRELOR CU UN ROBOT

În [Polini, 2005] Mr. Polini analizează oportunitățile de automatizare a procesului de înfășurare utilizând fibră de carbon procesată de către un sistem robotic. Se consideră că tensiunea firului este constantă și capul robotic de înfășurare și brațul robotic se deplasează pe o traiectorie fără restricții de coliziune. Sistemul propus include componente precum dispozitiv de alimentare realizat dintr-un sistem de ghidare a fibrei și un sistem de plasare a fibrei. Este important să se menționeze faptul că toate aceste componente sunt plasare considerându-se parcusul fibrei de carbon de la rola sursă până la matrița de înfășurat, înainte de capul robotic de înfășurare și inainte de matrița de înfășurat, precum este prezentat în fig. 3.5. Studiul demostrează că există o influență considerabilă a vitezei, mai ales în traiectorile curbe asupra proprietătilor finale ale piesei rezultate. O tenionare constantă nu este greu de obținut pentru procese de înfășurare simple [Brayton, 2009; Akkus, 2008], dar pentru matrițe complexe, în care pentru a realiza traiectoria dorită este implicat un robot, este imposibil de obținut o tensiune constantă fără un dispozitiv de tensionare complex.

În procesele de înfășurare rototizate precum [Bubeck, 1988] trebuie considerata poziția rolei de fibră de carbon. În [Polini, 2005] rola sursă de fir este plasată direct pe brațul robotic, în apropierea capului de înfășurare, dar nu ia în considerare procesele de înfășurare care utilizează fibră de carbon uscată, adică spațiul necesar pentru trecerea fibrei prin baia de rășină. De asemenea pentru a putea realimenta sistemul cu fibră de carbon este necesar sa se oprească procesul, pentru ca operatorul să interacționeze cu brațul robotic pentru schimbarea rolei de fibra. Un alt aspect care nu este luat în considerare este modalitatea de tensionare a fibrei. Este menționata metoda de implementare a traiectoriei care este generată pe baza unui model virtual unirobotic al matriței de înfășurat, de unde se genereaza traiectoria nominală a robotului. Paralel cu aceasta, în [Mineo, 2015] este propus un sistem software specializat realizat în Matlab, pentru a genera traiectoria pentru un sistem unirobotic. În [Minsch, 2017] este propus un sistem de înfășurare unirobotic, care conține și un sistem de tensionare, dar este un sistem standard fezabil pentru sisteme de înfăsurat simple. Ca o extensie, tot în [Minsch, 2017] este luat în considerare un sistem complex, în sensul că pentru a schimba poziția matriței se folosește un actuator pe o singură axă, astfel crescând zonele posibil de atins cu robotul.

ÎNFĂȘURARE FIRELOR CU DOI ROBOȚI

Conform studiilor prezentate în [Minsch, 2017] eforturile de programare a robotului pentru procesele de înfășurare este în acest moment considerabil, datorită lipsei de sisteme software pentru generarea de traiectorii în mod comercial, standard, nu utilizând sisteme izolate bazate pe elementele CAD a obiectelor de înfășurat, precum în [Bubeck, 1988]. Eforturile de învățare a doi roboți cooperativi sunt semnificativ mai mari, pentru că trebuie luate în considerare și anumite constrângeri. Roboții colaborativi încep să fie mai utilizați în arii mai sensibile precum zona medicală [Nagy, 2004] în care prin utilizarea unui sistem de asistare robotică, precum un control de forță, întregul sistem poate fi utilizat cu o mare acuratețe și în mare siguranță. Dezavantajele unui asemenea sistem țin de viteza de operare și de condițiile oferite de mediu.

Necesitatea utilizării celulelor multi robotice vine din complexitatea matrițelor de înfășurat. Există trei categorii de matrițe de înfășurat:

Matrițe fixe

Matrite uni axă

Matrite multi axă.

Pentru matrițele fixe este suficientă folosirea unui robot sau a unui sistem de actuatoare pentru a realiza înfășurarea. În cazul matrițelor uni axa, în cele mai multe cazuri [Minsch, 2017; Pires, 2005] este folosit un robot și o matriță mobila pentru a completa lipsa de dexteritate a robotului. Pentru matrițele multi axa, cu traiectorie multiplă, pe mai multe axe [Heitz, 2013] este recomadată utilizarea unui sistem multi robotic. Avantajele sunt oferite de flexibilitatea sistemului, viteza de execuție și acuratețea aferentă roboților.

SISTEMELE ROBOȚILOR INDUSTRIALI

În [Koren, 1985] roboții industriali sunt prezentați ca fiind dispozitive mecanice care pot fi controlate cu ajutorul unui computer. O structură tipică de sistem robotic este prezentată în figura 3.7.

Sistemul mecanic de manipulare, sau manipulatorul, simulează brațul unei persoane umane, iar similar prezintă articulații, prezintă elemente asemănătoare unui umăr, cot și încheieturi. Încheietura conține elemente de rotație și orientare. Articulațiile sunt acționate de către actuatori electrici, pneumatici sau hidraulici, prin intermediul sistemului de acționare, care oferă roboților o putere potențială net superioară ființelor umane. Computerul, sistemul de control, care este o parte integrată a oricărui sistem robotic modern, cuprinde un program de control și o programare a activităților pe care robotul trebuie să le realizeze. Programul de control este oferit de către producătorul robotului și permite controlul fiecărei articulații a manipulatorului robotic. Activitățile sunt transmise de către utilizator și specifică mișcările pe care robotul trebuie să le realizeze. În momentul în care un limbaj de programare este utilizat, computerul robotului conține și un procesor de limbaj care interpretează acțiunile programate și oferă informațiile cerute de către programul de control direct către acțiunile robotului.

SISTEMUL MECANIC

Bazele proiectării roboților industriali sunt reprezentate de o abordare funcțională asupra structurii și sintezei dimensionale a mecanismelor, conform cărora structura roboților este contruită prin implementarea unui lanț cinematic cu diferite funcționalități, analizat și animat de mecanismul de control. Principalele mecanisme din sistemul mecanic al roboților industriali specializați sunt reprezentate de actuatoarele care realizează operații de translație și rotație. În mod clasic sunt de la trei-patru grade de libertate [ABB, 2004]. În funcție de nivelul de specializare a roboților industriali și de sistemele mecanice prezente, aceștia se pot clasifica în trei grupe. Roboți universali, utilizați pentru operații principale sau auxiliare diverse, roboți specializați, proiectați pentru operații similare între ele și roboți speciali, proiectați pentru operații speciale, sau pentru a deservi o mașină individuală specială [Bolmsjo, 2014].

Sistemul mecanic al robotului industrial are rolul de a asigura mișcările acestuia adică de a transmite energie mecanică necesară interacțiunii robotului cu mediul. Partea responsabilă cu această activitate se numește dispozitiv de ghidare sau manipulator. Manipularea este reprezentată de modificarea poziției efectorului final, față de baza robotului care este fixă. Astfel componentele principale ale sistemului mecanic al robotului sunt dispozitivul de ghidare, cu rolul de a da efectorului final mișcările și energia mecanică necesară deplasării și efectorul final, care manipulează anumite obiecte prin intermediul dispozitivului de prehensiune. Bineinteles că cele două componente sunt plasate pe o platformă fixă sau mobilă, în funcție de destinația robotului (fig. 3.8).

Se poate defini mecanismul generator de traiectorie ca fiind brațul robotului. De asemenea mecanismul de orientare se poate numi și articulație carpiană sau mecanism carpian al robotului. Roboții se pot clasifica din punct de vedere constructiv mecanic în robot cu structura sistematică, compus dintr-un grup de sisteme și dispozitive care formează cuple cinematice sau robot cu structură modulară, adică cu dispozitive de ghidare cu topologie serială. Se pot identifica numeroase sisteme cinematice existente având diferite funcționalități [Galabov, 2013] și deasemenea se pot introduce noi sisteme mecanice cu scopul de a introduce o abordare mecatronică pentru sinteza funcțională a sistemelor mecanice, unde mecanismul principal este defapt un generator de traiectorie. Acest tip de abordare face posibilă identificarea a unui număr limitat de posibile oportunități de a soluționa posibile probleme tehnice și de a indeplini cerințe specifice de proiectare a roboților specializați pe anumite sarcini.

Din punct de vedere cinematic, în cazul roboților industriali, problema se pune din două puncte de vedere, cinematica directă și cinematică inversă (tab 3.4)

De luat din carte!

SISTEMUL DE ACȚIONARE

În funcție de tipul roboților și de domeniul în care aceștia au fost necesari și implementați, modul de acționare a fost adaptat nevoilor cerințelor de pe piață. Prin acționare se înțelege un ansamblu de funcții tehnice prin care se realizează transformarea energiei nemecanice în una mecanică, în vederea punerii în mișcare relativă a unor elemente. Sursele de energie nemecanică necesare unui sistem de acționare sunt în general electrică, hidraulică și pneumatică.

În construcția roboților și microroboților se întâlnesc următoarele tipuri de acționări:

acționare electrică [Aron, 2009];

acționare hidraulică [Lischinsky, 1999; Sirouspour, 2001];

acționare pneumatică [Palok, 2016; Todorov, 2010];

acționare mixtă (electro-hidraulică; electro-pneumatică; pneumo-hidraulică) [Vidican, 2009].

Sistemul de acționare asigură mijloacele și energia necesare robotului pentru a executa mișcări în spațiul de lucru. Deoarece articulațiile sunt mobile, sistemul de acționare trebuie să aplice asupra acestora forțe și momente în așa fel încât robotul să fie rigid, chiar și atunci când nu se mișcă. De asemenea, trebuie prevăzute puterile de acționare necesare pentru a compensa greutatea proprie a robotului și a putea manipula obiecte sau scule cu end-effectorul.

În general, motoarele electrice sunt cele mai utilizate pentru acționarea roboților [ABB, 2004]. O acționare mecanică cu motor electric pas-cu-pas sau cu servomotor de curent continuu cuprinde următoarele componente:

Frâne

Mecanisme de transmisie (cu lanț, cu roți dințate, cu cremalieră etc.)

Circuit electric de forță (amplificator)

Controler pentru comanda circuitului de forță

Mecanismul de translație este reprezentat în primul rând de un actuator. Definirea acestuia ca și componentă indispensabilă sistemului de acționare este foarte complexă. O definiție generală exprimă actuatorul ca fiind un sistem care transformă energia electrica/termică într-o mișcare controlabilă. De asemenea actuatorul poate fi văzut ca un subansamblu care produce un lucru mecanic ca răspuns la un semnal exterior. Principiul de funcționare a actuatoarelor poate fi clasificat în trei forme, interacțiune a câmpurilor, care stă la baza actuatoarelor care teoretic au cursă nelimitată. În această categorie intră micromotoarele de curent continuu sau alternativ asincrone și sincrone. Actuatoarele pe bază de interacțiune mecanică, presupun existența unui flux de energie mecanică, care impune deplasarea unui element mobil. Actuatoarele bazate pe deformații liniare sau unghiulare au în componența lor materiale inteligente: materiale piezoelectrice, materiale reologice sau materiale cu memoria formei.

Analizând în detaliu actuatorul, se consideră ca și componentă fundamentală a acestuia, traductorul, care este un dispozitiv care transformă energia neelectrică în energie electrică sau invers, energia cinetică de translație în energie cinetică de rotație și invers. În componența actuatorelor pot intra două tipuri de traductoare:

Traductoare bazate pe caracteristici geometrice – cazul toturor actuatoarelor rotative

Traductoare bazate pe caracteristici de materiale, în care conversia între formele de energie este direct utilizată pentru dezvoltarea actuatoarelor, actuatoare piezoelectrice sau actuatoare cu memoria formei.

Performanțele unui robot industrial depind într-o măsură ridicată de parametrii motoarelor de acționare utilizați. Printre criterile de evaluare a performanțelor unui motor se pot considera domeniul operațional care indică viteza maximă și cuplul dependent de sarcina dinamica, temperatura, randamentului motorului, adica raportul dintre puterea de la arbore și puterea absorbită de la sursa de energie, pierderile în motor, timpul de răspuns, accelerația, cuplul impusional, adică capacitatea actuatorului de a crea un cuplu motor de valori ridicate pentru un scurt timp, sau cuplul de frânare. Pe baza acestor criterii generale s-a considerat o analiză din punct de vedere al categoriei tehnologiei utilizate pentru realizarea actuatoarelor, tab. 3.5

Cei mai utilizați în industrie în acest moment sunt roboți industriali cu acționare electrică. Elementele componente ale acestui sistem de acționare sunt reprezentate de servomotorul electric, traductorul de poziție, traductorul de viteză și regulator.

Servomotorul electric este de cele mai multe ori unul de curent continu, cu întrefier axial cu rotor cilindric sau cu rotor în pahar. Elementul de excitație a servomotoarelor în cazul roboților este realizat prin intermediul magneților permanenți de tip Alnico (pe bază de aliaj de fier, cobalt, nichel, aluminiu și cupru), de tip ferite ( pe bază de oxid de fier și bariu) sau pe bază de pământuri rare care se obțin prin sinterizare în atmosferă inertă. Caracterizarea unui servomotor de curent continuu prespune considerarea unor valori nominale (tensiune, cuplu, viteză, curent) și a valorilor maxime a acestor parametri în regimuri tranzitorii.

Motoarele pas cu pas sunt deasemenea utilizate în sisteme de acționare a roboților industriali. Acesta este un convertor electromecanic care convertește impulsurile de comandă aplicate fazelor motorului într-o mișcare discretă. Acestea pot fi cu reluctanță magnetică variabilă, cu magnet permanent sau hibride.

Ambele variante de motor, de curent continuu sau pas cu pas sunt utilizate în funcție de cerințele specifice date de spațiu și mod de alimentare (fig. 3.9)

Traductoarele de poziție au rolul de a sesiza mișcarea din cuplele roboților. Informațile transmise de către traductoarele de poziție pot să fie de formă analogică (traductoare resolver, rezistive sau capacitive) sau de formă numerică (electro-optice).

Traductoarele de viteză convertesc viteza liniară sau de rotație într-un semnal electric. Acest lucru se realizează cu tahogeneratoare care sunt microgeneratoare și au tensiunea de ieșire proporțională cu viteza de rotație a rotorului.

Regulatoarele reprezintă în fapt controlerul sistemului de acționare. Acestea combină semnalul primit de la senzori, care pot fi traductoare de poziție, viteză sau alte tipuri de senzori și ajustează comanda actuatoarelor (fig 3.10).

SISTEMUL DE CONTROL

CONTROLERUL

Controlerul unui robot industrial reprezintă interfața dintre comenzile dorite și transmise de operatorul uman și componentele mecanice și electrice (hardware) ale robotului care execută comenzile aferente. Misiunea lui este de a controla cinematica (mișcarea) robotului și de a oferi operatorului suport maxim pentru utilizarea eficientă a robotului. Pentru îndeplinirea aceasei misiuni, controler-ul asigură următoarele funcții:

Comunicația cu operatorul

Suport pentru programare

Gestiunea programelor

Interpretarea programelor

Coordonarea articulațiilor pentru mișcarea programată a effector-ului.

Calcularea automată a valorilor de poziționare pentru coordonatele axelor (articulațiilor)

Realizarea reglării automate a pozițiilor fiecărei axe conform cu valorile de poziționare calculate

Modificare valorilor de poziționare axe (de către senzori sau comenzi externe)

Generarea de informații pentru echipamentele periferice (auxiliare)

Comunicația cu alte mașini din celula de lucru

Asigurarea și menținerea unor condiții de siguranță

La baza controlerului stă un procesor numit computer robot. Acesta comunică prin imtermediul magistralelor interne cu alte 2 procesoare importante, cele de comunicație și cel dedicat generării mișcării. Pe lângă acestea mai comunică cu procesorul de semnale de intrare ieșire, interfața pentru senzori avansați dar și cu memoria internă a controlerului. Această memorie este divizată în 3 secțiuni, memorie utilizator, program și memorie de sistem.

Pe partea software a unui controler robot, se pot observa deasemenea mai multe componente între care componenta principală este panoul de control. Prin intermediul sistemului de programare din interiorul panoului de control se generează programul. Acesta este analizat, se urmărește flow-ul acestuia apoi informația trece mai departe în controlerul software de mișcare, care transformă programul în coordonate pentru traiectoria robotului, astfel realizându-se un control de poziție. Pentru a avea și elemente de siguranță și a putea integra elemente tipice de automate programabile există de asemenea și un sistem de management al intrărilor și ieșirilor folosite ulterior în program.

Conform analizei realizate în [Pires, 2007] un controler standard trebuie să fie capabil să proceseze 10 semnale digitale cu nivele electrice configurabile și variabile, să proceseze 10 semanale analogite, dispunând de capacități de multiplexare și conversii analogice-digital și invers precum și să poată implementa 10 funcții generale de manipulare.

Procesorul dedicat generării traiectorilor are principalul obiectiv de a pregătii traseul robotului prin achiziția de date relevante a traseului interpolator [ABB, 2013]. Mișcarea unui robot presupune mișcarea de la o poziție de origine descrisă prin poziție și orientare și a unei poziții de final de asemenea descrisă prin pozitie și orientare, a TCP (tool center point) a robotului. Interpolatorul de traseu, instrument existent în interiorul controlerului de mișcare preia datele planificării și calculează punctele intermediare pentru fiecare interval de interpolare. Ulterior acesatea sunt trimise direct către controlerul servo propriu motoarelor roboților. Datele preluate sunt deopotrivă preplanificate și transmise de către operator, dar deasemenea sunt și date de răspuns din mediu, prin intermediul senzorilor interni.

Exista 5 mari categori de manipulatoare în funcție de modul lor de conducere [Ababei, 2013]. Manipulatorul manul este reprezentat de cel acționat în exclusivitate de către om. Manipulatorul master-slave reprezintă structura secundară care execută aceeași acțiune ca partea principală, având aceeași structură. Manipulatorul cu secvență fixă reprezintă manipulatorul care execută numai o singură operație predefinită ciclic. Manipulatorul programat reprezintă manipulatorul acționat extern de un program rigid. În final tele-manipulatorul reprezintă manipulatorul comandat la distanță de către un operator uman prin diferite metode de contact, visual, haptic, etc.

Brațul robotic este controlat cu ajutorul comenzilor transmise de către controlerul robotic. Comenzile transmise sunt de cele mai multe ori pur și simplu poziții de atins de către robot. Modalitatea robotului de a ajunge în acele puncte nu este de interes pentru operatorul uman în mod direct, ci această sarcină este din nou preluată de către controlerul robotului.

Problema controlului mișcării este analizată prioritar de către controler, nu numai pentru a înțelege limitările acesteia atunci când end-effectorul interacționează cu mediul, dar și pentru a evidenția posibilitățile de a obține un control indirect al forțelor de contact cu o strategie simplă de control în mișcare.

Pentru indeplinirea unei sarcini generice un robot trebuie să execute mișcări specifice, transmise end-effectorului robotului. Mișcarea poate fi necondiționată, dacă nu există contact fizic între end-effector și mediu, sau constransă dacă apar forțe de contact între acestea [Sbanca, 2014].

Executarea corectă a mișcării end-effectorului este încredințată sistemului de control care furnizează comenzi articulaților manipulatorului în concordanță cu structura mecanică a acestuia. Modelarea manipulatorului robotic este astfel o premiză necesară în găsirea strategiei de control în mișcare.

Aceste considerente au condus, conform [Campa, 2010], la considerarea a două scheme de control generale:

Controlul articulație-spațiu care necesită utilizarea cinematici inverse pentru a converti poziția și orientarea dorită de sarcină în coordonate în articulație și apoi cu ajutorului unui controler tipic, în poziție, utilizând semnalele de feedback, robotul putănd fi acționat.

Controlul operațional-spațiu utilizează cinematica directă pentru a transforma pozițiile măsurate și viteaza în coordonate de operare, deci astfel erorile de control sunt direct transpuse în acest spațiu.

Controlerul de mișcare trebuie să îndeplinească în final o gamă extinsă de funcții printre care parametrizarea mișcărilor (stabilirea vitezei maxime), planificarea mișcărilor (calculul accelerației și al decelerației), interpolări ale mișcării (generarea pozițiilor intermediare din traiectoria unei mișcări), calculul valorilor pentru poziția articulațiilor (transformarea inversă), combinarea fără șocuri a traiectoriilor succesive (determină corecțiile de viteză și schimbare de sens între segmente de mișcare succesive). În aceeași ordine de idei controlul acționărilor trebuie să realizeze controlul articulațiilor, să realizeze interpolarea fină, și să controleze interfețele dintre controler și componentele de forță (hardware).

TIPURI DE CONTROL

Pornind de la controlul mișcării prin analiză internă realizată de controler se ajunge la un control cu interacțiune. Controlul interacțiunii dintre un robot manipulator și mediu este crucial pentru succesul executării unui mare număr de activități practice unde end-effectorul robotului trebuie să manipuleze un obiect sau să realizeze anumite operații asupra unei suprafețe. În timpul interacțiunii, mediul determină anumite constrângeri de traiectorie geometrică care trebuie urmărite de end-effector. Aceastea se referă în general la constrângeri de mișcare. În aceste situații, utilizarea unui simplu control în mișcare pentru a controla interacțiunea este sortit eșecului apărând inevitabil coliziuni pe parcursul deplasării.

Se spune despre un sistem că este adaptiv dacă este capabil să atingă obiectivele conducerii în situația în care informația de construcție inițial disponibilă, nu este completă. Termenul de adaptive, [Vidican, 2009], își găsește astfel justificarea prin aceea că sistemul de conducere nu mai este destinat unui anumit proces, ci unei clase de procese, sistemul reușind să se adapteze în timp real – pe baza informației de funcționare – la situația concretă dată.

Strategiile de control cu interacțiune pot fi grupate în 2 categorii, având la bază interacțiunea în forță:

Control în forță indirect

Control în forță direct.

Principala diferență dintre aceste 2 categorii este că prima obține controlul în forță prin controlul mișcării, fără o legătură explicită cu bucla de feedback în forță. Cea de a doua dă posibilitatea de a menține forța de contact la o valoare dorită, datorită legăturii directe cu bucla de feedback în forță.

În categoria controlului indirect în forță intră controlul în complianță [Oliviera, 2010] și controlul impedanței [Park, 2006], unde erorile de poziție sunt în legătură cu forța de contact prin intermediul unei durități mecanice sau impendanța unor parametrii ajustabili. Un manipulator robotic cu control în impedanță este descris ca fiind echivalentul unui sistem cu amortizor cu arc unde forța de contact este considerată intrare. Impedanța rezultată în diferite direcții din spațiu este în mod normal neliniară și dependentă. Dacă este disponibil un sensor de forță/cuplu, atunci măsurarea forței poate fi folosită în legile de control, pentru a obține o impedanță liniară și nedependentă.

Dacă este disponibil un model detaliat al mediului de lucru, în mod cert se adoptă o strategie care aparține celei de a doua categorii, controlul hybrid poziție-forță care are ca și scop controlul poziției în sarcinile de deplasare pe anumite direcții necondiționate și controlul în forță dealungul unor direcții condiționate. O matrice de selecție care acționează în ambele situații servește acest obiectiv pentru suprafețele de contact tipice [Blomdell, 2005; Sbanca, 2014b].

În cele mai multe situații practice un model detaliat al mediului nu este disponibil. În aceste cazuri, o strategie activă, deasemenea în cea de a doua categorie, luată în considerare este controlul intern/extern în mișcare/forță unde bucla de control a forței exterioare este inchisă în jurul buclei de control interioare în mișcare, care este în mod obișnuit disponibilă într-un robot industrial (fig. 3.13).

Pentru a integra posibilitatea de control a mișcării dealungul sarcinilor de mișcare necondiționate, traiectoria end-effectorul inițială poate fi intrare în schema buclei de control a acestui sistem. Sistemul de control paralel este compus dintr-o acțiune de control în forță și o acțiune de control în mișcare, unde primul este în așa fel conceput încât să îl domine pe ultimul cu scopul de a asigura un control în forță dealungul sarcinilor de direcție condiționate. Problema controlului mișcării pentru un manipulator robotic poate fi formulată ca metodă de găsire a cuplului din articulații care asigură faptul că end-effectorului atinge pozițile și orientările dorite. Metoda uzuală de rezolvare a acestei probleme atunci când end-effectorul nu este în contact cu mediul este formată din 2 etape:

Cinematica manipulatorului este inversată pentru a calcula valorile articulaților corespunzătoare poziților și direcților date ale end-effectorului

Este proiectat un controler care garantează că articulațile ating valorile calculate.

Aceasta strategie este cunoscută ca și control cinematic. Pentru a intra în problema controlului indirect în forță, care apare la interacțiunea dintre end-effector și mediu trebuie analizate efectele strategiei de control în mișcare în prezența unui contact în forță și cuplu. Se ia în considerare că un control în forță prin acțiuni potrivite asupra erorii poziției/orientării a end-effectorului sunt metode utile pentru a obține un control indirect în forță [Afonso, 2007]. Controlul în complianță este cazul unui contact în forță și cuplu, unde shema de control a modelului static de compensare nu mai asigură faptul că end-effectorul ajunge la poziția și orientarea dorită [Oliviera, 2010; Kazerooni, 1989; Ahmed, 2011].

Controlul în impedanță, care este tot un tip de control indirect în forță, este proiectat pentru a obține un comportament static dorit la interacțiunii. Pentru a obține un comportament dinamic, suprafața și amortizarea la contact trebuie considerate neluând în considerare duritatea, conducând la control în impedanță [Park, 2006; Bruzzone, 2003; Broenink, 1996; Bruzzone, 2002].

O abordare total diferită, testata si de catre [Pires, 2007], constă în proiectarea unui control direct în forță, care operează asupra erorii de forță între valorile dorite și cele măsurate. Pe de alta parte, inclusiv controlul în impedanță, care nu are ca și obiectiv atingerea unei forțe, are nevoie de forțe de contact pentru a obține o dinamică liniară și necondiționată a end-effectorului în timpul interacțiunilor. Acest lucru este de dorit, pentru a realiza un comportament compatibil dealungul acestor sarcini de deplasare care sunt condiționate de prezența mediului de lucru. Astfel, măsurarea forțelor de contact este pe deplin exploatată în cele din urmă pentru a proiecta un control direct în forță.

Odată cu adoptarea unei strategii de control în forță direct, reglarea forțelor de contact se obține în detrimentul pierderii controlului asupra end-effectorului. Cu toate aceastea, se recuperează controlul în mișcare, dealungul sarcinilor de mișcare necondiționate, și rămâne constant controlul în forță dealungul sarcinilor de mișcare condiționate. Acest obiectiv poate fi obținut doar dacă este disponibilă o descriere detaliată a geometriei mediului de lucru. Dacă nu este cazul, precum în cele mai multe cazuri practice, atunci, doar o strategie eficientă poate fi pusă în practică unde atât controlul mișcării dar și al forței trebuie considerate în toate sarcinile de mișcare, precum [Gal, 2013].

Operația de compensare a faptului că robotul nu atinge traiectoria propusă se numește compensare a devierii (Deflection Compensation). Roboții industriali seriali suferă în general de rigiditate relativ scăzută, care duce robotul la devierea față de traiectoria dorită, ca și rezultat a forțelor de proces. Din moment ce roboții pot în mod normal să măsoare doar poziția în partea cu motorul, la articulatii, în partea opusă față de acestea, nu este posibil să existe o compesare integrată pentru devierea care poate apărea.

Pentru a compensa această deviere, senzori externi precum forță/cuplu sau sisteme de urmărire pot fi integrate în sistemul robotizat pentru a fi utilizate în schemele de compensare.

Sunt analizate 2 metode de compensare a devierii:

Compesația bazată pe modelul de rigiditate al robotului și feedback-ului de forță [Abdi, 2010; Lopes, 2008]

Compensația utilizând feedbackul de poziție de la un sistem, extern fără contact, de urmărire [Sornmo, 2013; Lee, 2004].

PLANIFICAREA ȘI GENERAREA TRAIECTORILOR

Datorita flexibilități foarte mari, manipulatori robotici sunt foarte bune exemple de echipamente pentru sistemele de producție flexibile. Flexibilitatea este principalul motiv al utilizării roboților și popularității acestora. În acest cadru, majoritatea sarcinilor roboților necesită contact cu mediul înconjurător. În procesul de realizare a sarcinii, robotul interacționează fizic cu obiectele de manipulat și cu anumite suprafețe. Aceste interacțiuni generează forțe de contact care ar trebui controlate într-un mod în care sarcina să fie finalizată corect, fără a distruge echipamentele robotului și obiectele de manipulat. Roboții industriali sunt în mod clasic programați să urmeze o traiectorie standard fiind foarte preciși în realizarea acestei sarcini. Problema apare atunci când intervine contactul cu mediul, atunci când acuratețea controlului în poziție nu mai este în general suficientă. Astfel controlul în forță este o alternativă potrivită. De multe ori mediul este rigid astfel este foarte important proiectarea unui control în forță adecvat. Tehnica de control depinde de identificarea unor condiții precum:

Forța de contact trebuie controlată pentru a obține cu succes sarcina, dar este suficient și de a o menține într-un domeniu de siguranță – control pasiv în forță

Forța de contact trebuie controlată deoarece contribuie direct la succesul sarcinii – control activ în forță.

Din cadrul primei categorii fac parte activități de asamblare, înfășurare, unde forța de contact trebuie menținuta între limite de siguranță prestabilite, pentru a nu distruge obiectele, acestea având și ele anumite toleranțe [Stolt, 2012].

Operațiuni precum șlefuiere, debavurare, sudură, înfășurare se încadrează în cea de a doua categorie, unde controlul în fortă contribuie direct la succesul operațiilor. În acest caz robotul are prestabilită o traiectorie, dar aceasta este influențată și modificată în fiecare moment în funcție de semnalele primite de la o celulă de forță instalată între echipamentul final folosit pentru operațiune și ultima articulație a robotului [Pires, 2006; Sbanca 2014b].

Un domeniu de mare interes în care sunt folosiți roboții este asistarea persoanelor cu handicap [Sijs, 2007]. În aceste cazuri se folosește o combinație de control în poziție și forța a unui manipulator robotic. ARM-ul (Assistive Robotic manipular) este un robot cu șase grade de libertate utilizat de persoanele cu dezabilitați la extremitățile superioare. Principiul de control derivă din modul în care oamenii își controlează mâna. Se detectează forța încă de la sursă, iar aceasta este apoi folosită pentru a repoziționa extremitățile robotului și implicit ale persoanei respective.

Avantajele unei astfel de strategi de control, fig 3.17, pot fi:

Performanța controlerului nu depinde de cantitatea de reacție la trenul de acționare al robotului;

Controlul poate fi folosit atât la roboții rigizi cât și la cei nerigizi.

Generarea traiectoritor roboților se realizează de cele mai multe ori în faza inițială cu ajutorul sistemelor software dedicate [Sbanca, 2013] sau prin învățare directă a roboților, mai ales a celor colaborativi [Meynard,2000; Sauppe, 2015]. Cele mai comune generatoarea de traiectorie sunt cele incluse în controlerele standard ale roboților, spațiul comun al mișcărilor liniare, spațiul de mișcare liniar al tool-ului și răspunsul corectiv în timp real la mișcarea liniară în spațiul tool-ului [Braumann, 2012]. Alte 2 generatoare de traiectorie în timp real există deseori, care totuși nu sunt incluse în versiunile standard, dar imediat utile în controlul în timp real bazat pe feedback de la senzori: controlul de viteză în spațiul tool-ului și în spațiul comun. [Muller, 2010].

Pe lângă aceste metode, pentru ca robotul să fie flexibil în activitătile pe care le desfăsoară există diverse metode de planificare a traiectoriei, prin intermediul unor sisteme de control, precum Python [Lind, 2012], sau prin intermediul stabilirii traiectorilor și corecțiilor de traiectorii prin intermediul unor senzori externi sistemului, fig. 3.18, precum senzor de forță și a unui sistem de interpretare si control extern [Sbanca 2013]. Generatorul în timp real de traiectorie este o entitate care în ultimă instanță poartă responsabilitatea ca în timp real să răspundă cererilor controlereler de mișcare pentru un nou control de referință în spatiul comun, sau mai degraba spațiului encoderelor comun.

Încă din perioada proiectării roboțiilor trebuie luate în considerare traiectorile pe care aceștia le pot avea ulterior, asadar au fost analizate metode de introducere a informaților prinvind traiectorile în modelele CAD. O primă metodă este prin introducerea unor modele a instrumentelor robotice suplimentare. Aceste modele ar trebui să reprezinte poziția dorită a end-effectorului robotului în fiecare segment al traiectoriei. Date de poziționare sunt obținute prin plasarea de puncte de lucru fiecărei parți a modelului obiectelor de manipulat.

O a doua metodă este prin schițarea de linii reprezentand traiectoria roboților dorită [Sbanca 2013]. Mai mult trebuie definită orientarea end-effectorului robotului în spatiu. Astfel, dupa schițarea traiectoriei robotului, modele simplificate ale instrumentelor trebuie pozitionate de-alungul acestor linii de traiectorie pentru a obține orientarea dorita a end-effectorului. Pentru a avea o poziționare corectă se consideră și o calibrarea în prealabil a poziției roboților în mediul de lucru.

CALIBRAREA ROBOȚILOR INDUSTRIALI

Calibrarea roboților este o metodă de poziționare și diagnosticare pentru a îmbunătăți acuratețea poziționării roboților în sarcinile de producție dar și în mentenanță. Spre deosebire de metodele de calibrare tradiționale care necesită echipamente scumpe și pasi complexi, calibrarea online a roboților, care necesită doar câteva imagini de referință este mult mai ușor de aplicat [Du, 2013], în cadrul sistemelor unirobot. Metoda necesită o camera care este atașată de end-effectorul robotului și trebuie stabilită o platformă de calibrare în jurul robotului care poate fi văzută de cameră. Un punct important în utilizarea camerei video este și modul de integrare a acesteia în sistemul de control sau în aplicație.

Pozițile robotului pot fi estimate din detecția colțurilor care sunt detectate prin intermediul unor algoritmi speciali din imagini. Parametri cinematici pot fi detectați automat pe baza poziților cunoscute ale robotului. Spre deosebire de oricare alte metode de calibrare avantajele acestei metode, folosind camere video este că se realizează în mod automat, nefiind necesară nici o intervenție manuală, astfel această metodă este foarte potrivită pentru cazurile în care mediul este necunoscut robotului. Aceste cazuri pot fi medii cu temperaturi foarte înalte sau cu presiuni foarte ridicate unde formele obiectelor și chiar a conexiunilor robotului se pot schimba ușor astfel parametrii cinematici ai robotului se schimbă [Lange, 2005].

Poziționarea roboților în realizarea acțiunilor unde este nevoie de precizie ridicată reprezintă o altă posibilă implementare a unui sistem cu camere video pentru a îmbunătății controlul robotilor. Prin implementarea unui sistem vision se poate asigura sistemelor o flexibilitate ridicată [Roebrock, 2008], instalare rapidă, robustețe și acuratețe ridicată.

În aplicații cu un singur robot, sistemul de coordonate general este de cele mai multe ales ca și bază a robotului. Atunci când mai mulți roboți colaboreaza în realizarea unei activități, este benefic să se folosească un sistem general valabil pentru fiecare robot. Pentru a realiza acest lucru, controlerul de traiectorie trebuie să administreze poziția fiecărui robot individual în sistemul general, definind fiecărui robot câte un sistem de coordonate pentru bază. Pentru cele mai multe dintre aplicațiile industriale, există doar 3 tipuri de instalări pentru montarea bazei roboților, montare pe podea, montare pe perete sau montare pe tavan. Pentru o descriere mai bună a acestor tipuri de montare, se definește și unghiul de instalare. Calibrarea poziției roboților în mediul virtual necesar simulării traiectoriei celor 2 roboți și mai specific, translațiilor relative și rotațiilor între cei doi roboți, este o provocare în sistemele multi-robot.

Prin intermediul acestei lucrări se prezintă o metoda diferită de calibrare, pentru operațiile de înfășurare multi robot. Matrița care se dorește a fii înfășurată este atașată unuia dintre cei doi roboți. Pentru realizarea înfășurării ulterior era necesară cunoașterea pozițiilor celor doi roboți unul față de celalalt. O calculare directă a pozițiilor este practic imposibilă, neavând acces direct la punctul de origine a bazei atât din cauza robotului cât și din cauza obiectelor care se interpuneau între cei 2 roboți. În plus unul dintre roboți este montat pe o platformă, astfel nici planul de pe axa Z nu corespunde celor doi roboți considerați în acest studiu.

Este propus un algoritm bazat pe calibrarea pasiva a bazei robotului. Roboții au fost astfel plasați încât cele 2 TCP ale roboților să corespundă perfect, fig 3.19. Având această poziție ca și punct comun, diferența fiind aproape neglijabilă, putând fi ulterior corectată dacă se observau diferențe, s-a putut calcula poziția de baza a unui robot față de celalalt luând coordonatele și unghiul de rotație a fiecărei axe a robotului, astfel prin cinematica inversă s-a putut identifica originea celui de al doilea robot în funcție de primul.

ROBOȚI INDUSTRIALI COLABORATIVI

Cererile pentru sisteme multirobot au început să crească simțitor. Chiar dacă un singur robot poate realiza sarcina cerută, implementarea cu un sistem multi robot este de preferat, atâta timp cât potențialul său duce la o îmbunătățire majoră a producției. Interesat este ca în producție, multe aplicații sunt bazate pe celule unirobot, iar utilizarea multi robot a fost mult timp neglijată. În sistemele multi robot abordarea de distribuție a sarcinilor, este văzută ca o problemă de asignare optimă a unui set de sarcini, unui set de roboți, în vederea maximizării performanței generale, luând în considerare performanțele posibile în mod individual.

CLASIFICARE

Procesele moderne de producție au început să integreze procese automate și repetitive pentru a crește în mod evident eficiența în zona lor de piață [Rojas, 2012]. Multe industrii [Asfahl, 1992; Su,1996; Miller,1984] utilizează sisteme controlate de calculator pentru manipularea materialelor pentru a transporta materiile prime între multiple stadii ale procesului de producție, necesare producerii unui produs finit. Pentru a putea implementa acest tip de sistem, într-o manieră care oferă profit maxim, trebuie să existe un sistem de secvențiere al acțiunilor și de planificare al acestora. Diverse industrii au început să utilizeze celule robotice. Un număr mare de aplicații sunt centrate pe industriile producătoare de semiconductoare [Akcal,2001; Perkinson, 1994; Perkinson, 1996; Venkatesh,1997]. Alte implementări pentru care s-au făcut studii de cercetare cuprind industria auto [Asfahl, 1992; Su,1996] sau de componente electronice [Miller,1984], în cadrul fabricilor de textile.

O celulă flexibilă este un sistem complet care cuprinde roboți, controlere și alte periferice precum dispozitive de poziționare și mediul de siguranță. Celulele robotice mai sunt denumite și celule de lucru. Celulele flexibile robotice „la cheie” sunt complet integrate și sunt oferite ca soluții preconfigurate. Celelule flexibile se pot clasifica după mai multe criterii, tab. 3.6.

Un alt tip de clasificare al celulelor robotice ia în considerare tipul și poziționarea roboților în cadrul sistemului flexibil.

– Celula flexibilă centrată pe robot. Robotul este poziționat în centrul celulei flexibile, celelalte componente și echipamente fiind aranjate în jurul lui. Această schemă permite o utilizare intensă a robotului, piesele fiind prezente în locații și sub orientări cunoscute. Acest tip de aranjament este potrivit pentru instalațiile unde un singur robot servește una sau mai multe mașini de producție. Aplicații uzuale sunt încărcare și descărcare, sudura în arc, deformări plastice [Joshi, 1995; Carvalho, 1998]

– Celule flexibile cu roboți mobili – în acest tip de structură, robotul este plasat pe o platforma mobilă în interiorul celulei de lucru pentru a realiza diferite sarcini în locații diferite. Mecanismul de transport poate fi montat pe șine pe podea sau pe șine suspendate, acestea permițând robotului să fie deplasat pe o traiectorie liniară. Acest tip de amplasament este potrivit pentru instalații unde robotul deservește mai multe stații de lucru care sunt în lungul procesului de producție, iar stațiile nu pot fi poziționate în jurul robotului. [Bolmsjo,2014;Vladareanu, 2015].

– Celule robotice în linie – unul sau mai mulți roboți sunt localizați în dreptul unui conveior sau alt sistem de transport de material. Ciclul este astfel organizat încât componentele sunt distribuite roboților de către sistemul de transport. Fiecare robot realizează o parte de procesare sau asamblare pentru fiecare subansamblu. Aplicațiile clasice pentru acest tip de dispunere sunt liniile de sudură pentru caroserii, unde în mod obișnuit se utilizează sisteme multi robot [BOSCH, 2017].

METODE DE COOPERARE

COOPERAREA ROBOTICĂ ASISTATĂ VIZUAL

De cele mai multe ori nu se poate furniza robotilor în avans un cadru cu geometria reală a mediului de lucru și poziția exactă a obiectelor de lucru. Robotul sau echipa de roboți trebuie să creeze și să utilizeze acest cadru pentru a localiza elementele de sarcină critice realizând acțiuni bazându-se pe răspunsul venit din partea senzorilor. Pentru aceasta se poate folosi o strategie de explorare vizuală pentru a construi un cadru tridimensional al mediului și obiectelor de manipulat [Sujan, 2005]. Se realizează un algoritm care folosește informațile din scenele măsurate pentru a găsi următorea poziție a camerelor, bazându-se pe informațile așteptate de primit despre poziție. Sarcina poate fi monitorizarea unui obiect specific în mediul de lucru pentru a fi manipulat. Primul pas este realizarea unei simulări în mediul bidimensional. Pentru demonstrațile experiementale ale ghidării vizuale a unei sarcini de cooperare între 2 roboți bazată pe calitatea și precizia măsurări mediului și modelor de manipulap, s-a selectat o sarcină de inserție. În [Sujan, 2005] s-au utlizat 2 roboți heterogeni, unde unul dintre roboți oferea ghidarea vizuală (master) și celălalt oferea precizia în mișcare a obiectului inserat. Mișcările robotului master sunt bazate pe un model al mediului predezvoltat pe baza camerei video și oferă totodată pozitiile necesare robotului slave, fig 3.21.

Acest scenariu prezintă 2 roboți, fiecare specializat pe o sarcină lucrând împreună [Sbanca, 2015]. Performanțele roboților în sarcini de cooperare sunt limitate de incertitudinile modelului și de limitările senzorilor avuți la dispoziție.

METODA MASTER-SLAVE

Sub noțiunea de cooperare între roboți se înțelege, în sens larg, realizarea unei acțiuni coordonate a mai mulți participanți, cooperatori, angajați într-o activitate dată. Cooperarea este realizată de un sistem de cooperare realizat de cooperatori și obiectele asupra cărora se intervine [Rojas, 2014].

Cooperarea între roboți este de obicei necesară în sisteme de producție flexibile sau medii complexe de muncă. În particular, când obiectele de procesat sunt prea mari sau prea grele, un singur robot este posibil să nu fie suficient pentru a face față [Schmitt, 2012; Sbanca, 2014]. De aceea, doi sau mai mulți manipulatori trebuie folosiți în astfel de cazuri.

Metoda master-slave de cooperare între roboți este adecvată pentru a fi folosită în activități de cooperare pentru a muta diferite obiecte rigide. Traiectoria este dată de către robotul master în vederea mișcării end-effector-ului către poziția dorită. Robotul slave urmărește mișcarea robotului master folosind un senzor pentru măsurarea forței. Astfel, robotul master este controlat în poziție, cu scopul îndeplinirii traiectoriei dorite, iar robotul slave este controlat în forță.

O metodă este de a utiliza un algoritm pe baza logicii fuzzy [Bubeck, 1988]. Poziția viitoare a robotului slave este calculată de un algoritm fuzzy integrat în programul din interiorul controlerului robotului slave sau în interiorul unei platforme externe de tip SCADA [Sbanca, 2013]. Un control în logica fuzzy cuprinde 3 mari componente, fuzificatorul, sistemul de inferență și defuzificatorul. Un prim studiu practic folosind această metodă s-a realizat în 1998 [Zhou,1998]. Unul dintre roboți era masterul și a fost preprogramat să respecte o traiectorie semicirculară. Al doilea robot a fost controlat conform unui algoritm în logica fuzzy și conectat la un sensor de forță, transpunerea schemei de control fiind prezentată în fig. 3.22. Pentru acea perioadă de timp rezultatele au fost peste așteptări, dar din cauza limitărilor tehonogice și costurilor mari, nu au fost realizate îmbunătățiri asupra sistemului.

Pentru a putea integra în robot un control cu contact cu mediul s-au definit strategi de control a mișcării în concordanță cu mediul. Obiectivul acestor strategii este să realizeze sarcina fără a compromite robotul sau mediul [Blomdell, 2005; Neto, 2010; Mendes, 2013; Afonso, 2007; Gal, 2013]. Fiind constrâns de mediu, robotul trebuie să controleze atât mișcarea, cât și forțele de contact simultan și responsabil. O dificultate în controlul roboților în contact implică menținerea stabilității. În particular instabilitatea crește în timpul contactului cu suprafețe rigide. Astfel se propune un controler hibrid, forță/mișcare. Pentru a face estimările de poziții viitoare se folosesc filtre Kalman. O aplicare a controlerelor cu contact de forță este în zona teleoperării haptice [Gribovskaya, 2011; Jun, 2008; Chen, 2010]. De obicei este utilizat un feedback vizual, dar atunci când acesta nu este suficient se implementează feedback în forță.

Când este vorba de doi roboți, master și slave, iar feedback-ul de forță este implementat în master, atunci stabilitatea sistemului devine critică. Soluția în acest caz este de a aplica compesarea și robotului slave. Ca și experiment cei 2 roboți se leagă între ei printr-un arc virtual care plasează o forță asupra robotului slave în vederea realizării compensării.

Pentru a realiza o verificare mai bună se poate implementa un observator activ (AOB Active Observer) ce poate fi folosit, ca și o tehnică de acomodare la perturbații. Acesta permite existența la intrare a perturbațiilor și compensează cu adăugarea estimării acesteia pe comanda de intrare.

Pentru sistemele cu contact cu suprafață, filtrele PI nu au rezultate satisfactoare, de aceea folosirea AOB cu filter Kalman modificate care conțin o componentă în plus numită “stare activă”, sunt o soluție optimă în aceste cazuri.

Comparativ cu algoritmul de reglare PID, AOB reușește să obțină rezultate constante la diferite nivele de rigiditate în timp ce PID nu reușește să aibă acealeași rezultate bune. Componenta de regulator Proportional domină la începutul răspunsului dar partea de integrare acționează prea rapid pentru contactul software și prea lent pentru contactul hardware. Aceste observații, conform [Park, 2006] indica faptul că perturbațile sau dinamica nemodelată nu sunt în directă concordanță cu rigiditate mediului.

Metoda de control și cooperare Master-Slave are o foarte bună aplicare in cazul sistemelor teleoperate haptic. Scopul teleoperarii haptice este de a permite utilizatorilor de a controla de la distanță un robot slave, prin intermediul unui dispozitiv master, prin intermediul forțelor de la mediul de lucru de la distanță. Aceste sisteme oferă un potential mare, dar conexiunea master/slave dintre stații este un lucru dificil de realizat. În timp ce masterul este controlat de operatorul uman, stația slave interacționează cu un mediu necunoscut și dinamic. Natura acestor interacțiuni influențează performanțele finale ale intregului sistem. Teleprezența este recunoscută când există o transparență în sistemul de teleoperare, o urmărire bună a poziției în spațiul de lucru și feedback de forță sau impedanță.

PROGRAMAREA ROBOȚILOR

Programarea roboților industriali prin metodele clasice, folosind un TeachPendant este tendențioasă și consumatoare de timp. În plus necesită cunoștințe elaborate de programare și lucru cu roboții. În industrie acest tip de programare poate fi justificat economic doar pentru producții de serie foarte mari. Din acest motiv o nouă abordare în programarea roboților este necesară. Dezvoltarea unor interfețe ușor de utilizat și intuitive este crucială pentru introducerea roboților în automatizari în cadrul unor companii de dimensiuni medii și mici. Datorită schimbărilor permanente care apar în cadrul acestor tipuri de companii, în liniile de producție, costurile de reprogramare depășesc costurile intregii instalații. În plus, metodele de programare tradiționale pentru roboții industriali sunt prea complexe pentru programatorii neexperimentați, de aceea de cele mai multe ori este nevoie de asistență externă. Prin intermediul acest studiu sunt evidențiate, deopotrivă, noi metode de programare a roboților industriali care cuprind atat programare offline cât și programare online.

Metoda principală tradițională de programare a roboților industriali este prin folosirea TeachPendantului pentru a mișca în pași end-effectorul robotului către poziția dorită. Metodele tradiționale au trei lipsuri principale:

Mișcarea unui robot industrial cu șase grade de libertate cu un joystick cu 2 grade de libertate este o cunsumatoare foarte mare de timp și impovorătoare.

Operatorul nu are cu feedback vizual complet al procesului inainte ca programul să fie generat și executat de robot.

Este nevoie de multe iterații chiar și pentru cea mai simplă sarcină.

ALGORITMI DE CONTROL

Pe lângă o strategie foarte bună și un anumit tip de controler, pentru a obține rezultate bune, indiferent de tipul controlerului sau al sarcinii de realizat trebuie implementat un algoritm de control. Acesta dispune la intrare de anumite valori ale parametrilor implicați în reglare, iar ca și ieșire trebuie să furnizeze valorile de corecție în vederea realizării sarcini dorite în limitele prestabilite. De cele mai multe ori programarea offline nu ține cont de mediul înconjurător sau nu seamănă cu realitatea. De aceea trebuie analizat contactul dintre end-effector și mediul inconjurător.

În cazurile în care nu este nevoie de un control foarte precis și în care se dispune și de o arhitectură geometrică cel puțin parțială al mediului de lucru, se poate implementa un control PI și ulterior un fuzzy PI [Neto, 2010; Mendes, 2013; Mendes, 2010). În acest caz controlul în forță este dominant peste cel de poziție însemnând că erorile de poziție sunt tolerate pentru a asigura o reglare în forță. Pentru a avea rezultate bune se constată că este nevoie ca transferul de la celula de forță și procesarea să aibă loc în timp real.

Pentru a realiza o sarcină sau atingerea unei poziții dorite, manipulatorul trebuie să accelereze la început, să parcurgă distanța și să decelereze la final și să se oprească. Pentru a realiza această traiectorie, un cuplu controlat este aplicat de către actuatoare, articulaților manipulatorului. Acest cuplu este generat din ecuația mișcării unui manipulator, care descrie dinamica manipulatorului. Modelul dinamic este foarte util pentru proiectarea mecanică a structurii, alegerii actuatorului, simulării performanțelor calculatorului, determinarea strategiei de control și proiectarea sistemului de control.

Un controler PID este un mecanism de feedback în buclă generică cel mai utilizat în sistemele de control. Un controler PID Cohen Coon de exemplu încearcă să corecteze erorile între variabilele de process măsurate și cele prestabilite calculând și apoi aplicând acțiuni de corecție care pot ajusta procesul [Gămașu, 2014]. Acest proces trebuie să aibă loc în timp real pentru a nu avea oscilații în bucla de reglare a procesului, răspunsul la bucla de feedback trebuind să fie foarte rapid. Calculul algoritmului de control PID Cohen Coon implică 3 parametrii separați, proporțional, integrator și derivativ. Proporționalul determină reacția la erorile de curent. Integratorul determină reacția bazat pe suma erorilor recente și derivativul determină reacția la rata cu care erorile s-au schimbat. În urma mai multor implementări s-au observat diferite grade de eficiență între principalele tipuri de algoritmi, fig. 3.24.

Algoritmi folosind filtre Kalman

Filtrul Kalman estimează un proces prin utilizarea unei forme de control cu reacție. Filtrul estimează starea procesului la un anumit moment de timp și apoi obține reacția în forma măsurărilor (zgomotoase). Astfel, ecuațiile filtrului Kalman se împart în două grupe: ecuații de actualizare în timp și ecuații de actualizare a măsurării. Ecuațiile de actualizare în timp sunt responsabile de proiecția înainte (în timp) a estimărilor stării curente și a covarianței erorii pentru a obține estimari a priori pentru următorul moment de timp. Ecuațiile de actualizare a măsurării sunt responsabile de reacție – adică de încorporarea unei noi măsurări în estimatul a priori pentru a obține un estimat a posteriori îmbunătățit [Norrlof, 2002]. Ecuațiile de actualizare în timp pot fi de asemenea gândite ca ecuații predictor, în timp ce ecuațiile de actualizare a măsurării pot fi gândite ca ecuații corector.

Filtrele Kalman sunt de cele mai multe ori folosite în studii privind sisteme dinamice, analiza, estimarea, predicția, procesarea și controlul sistemelor. Acestea reprezintă un set de ecuații matematice care oferă o soluție computațională eficientă sistemelor secvențiale. Filtrele sunt foarte puternice în anumite aspecte precum faptul că suportă estimări ale trecutului, prezentului și viitorului (predicție), reușind să facă asta chiar și atunci când un model precis al sistemului nu este disponibil.

Un exemplu de utilizare a filtrelor Kalman este pentru localizarea unui robot, considerând pozitia lui pe axele x și y și a orientării acestuia φ. Faptul că aceste variabile ar putea introduce zgomot și nu pot fi observate direct face estimarea stărilor mai dificilă. Pentru a rezolva această situație se introduce în sistem un filtru Kalman. Acesta procesează toate măsurătorile disponibile pentru a estima starea. Ia în considerare atât măsurătorile complete cât și cele incomplete. Folosește informații de la sistem, dinamica senzorilor, descrieri probabilistice ale sistemului și zgomotelor măsurate, orice date disponibile despre valoarea inițiala a stărilor. Metodologiile și termenii folosiți în filtrele Kalman au origini în multe discipline. Teoria celor mai mici pătrate, media celor mai mici pătrate, teoria probabilității, sisteme dinamice, sisteme stocastice, și fundamente matematice ca algebra liniară, toate au influență în proiectarea unui Filtru Kalman.

Filtrele Kalman au fost folosite în multe aplicații din diferite arii, de când Rudolf Kalman a descoperit ideea în 1960.

Dupa cum se știe, roboți pot fi surse de zgomot atunci când se mișcă [Suliman, 2009; Choomuang, 2005]. Pentru a le estima locația se presupune că robotul are acces la măsurători absolute.

Pentru a putea exprima ceva în legatură cu locația unui robotot, trebuie modelat sistemul de navigare al robotului. Cu alte cuvinte trebuie modelată secvența în timp a schimbării locației robotului. Se presupune, pentru a ușura calculul că robotul se mișcă cu o viteză constantă și astfel se descrie un sistem al locației în 2 axe, x și y în timp

xk = xk−1 + s + wk, (3.1)

unde noua locație xk depinde de locația precedentă xk-1, cu o viteză constantă în timp pe pas s, și cu zgomotul wk. Se presupune că media de zgomot apărut este 0, dar uneori mai mare iar alteori mai mică. Pentru a utiliza măsurători absolute pentru a estima locația, trebuie să se descrie cum anume aceste măsurători sunt în legatură cu locația. Se consideră în general că există un model de măsurători care descrie că măsurătorile zk sunt dependente de locația xk a robotului,

zk = xk + vk, (3.2)

unde sensorul în acest caz generează măsurătorile zk ale locației robotului xk, intrerupte de măsurătorile zgomotului vk. Se consideră în continuare că zgomotul are valoare medie 0.

Considerând că se dispune de o estimare inițială a locației robotului x0 și că există o incertitudine de , se obține locația adevarată.

Considerănd că robotul se mișcă pentru un pas un anumit timp. Din modelul sistemului se știe că locația se va modifica în medie cu s. Se poate astfel actualiza estimarea locației cu această informație. Cu ajutorul modelului sistemului se poate astfel prezice care va fi cel mai probabil locația robotului după un pas. Se calculalează noua locație x1 cu pasul k=1 astfel

x1 = x0 + s + 0 (3.3)

Știind deja că zgomotul variază în jurul valorii de zero se poate actualiza și incertitudinea la o nouă estimare. Incertitudinea se calculează astfel:

=+ (3.4)

Dacă robotul continuă să se miște fără a prelua măsurători absolute, incerditudinea dată de ecuația anterioară va crește din ce în ce mai mult. Dacă se realizează măsurători absolute, se poate actualiza încrederea în locația actuală și reduce incertudinea din aceastea. Considerând că s-a realizat o măsurătoare absolută z1 se poate combina această măsuratoare în estimarea locației. Se include această măsurătoare în estimarea noii locații utilizând media dintre incertitudinea în locația observată de măsurătorile z1 și incerditudinea din estimarea care există deja, x1, astfel

(3.5)

Acest model de încorporare a măsurătorilor are ca și consecință faptul că dacă incerditudinea în estimarea locației veche este mare, se include mare parte din măsurătoare. Pe de altă parte dacă incertitudinea este mare atunci nu se va include numai o mică parte din măsurătoare.

Cu aceste ecuații se arată ecuațile utilizate de filtrele Kalmann atunci când stările si măsurătorile se compun într-o singură variabilă. Filtrele Kalmann estimează starea sistemului care poate fi descrisă de o ecuație liniară precum în prima ecuație. Pentru a reduce gradul de incertitudine filtrele Kalmann folosesc măsurători care sunt modelate conform ecuaților liniare precum ecuația (3.2). Pornind de la o stare inițială filtrele Kalmann încorporează informații relative folosind ecuațiile (3.3) și (3.4). Se pot încorpora și informații absolute folosind alte ecuații mai complexe folosind și un factor de greutate care determină cât de mult din informația de la măsurători trebuie să fie luată în considerare când se actualizează starea estimată [Negenborn, 2003].

Concluzia este că filtrele Kalman sunt metode inteligente de a integra măsurători într-o estimare prin recunoașterea faptului că în măsurători pot apărea zgomote care uneori ar trebui ignorate sau influența acestora să fie limitată în starea estimată. Există și implementări complexe care pe lângă filtre Kalman doresc să implementeze logica Fuzzy pentru a obține o estimare mai bună [Suliman, 2009].

PROGRAMAREA AUTOMATĂ A ROBOȚILOR

Dezvoltarea conceptelor de programare a robotului este aproape la fel de veche ca dezvoltarea manipulatorilor robot însiși. Un obiectiv final al roboților industriali a fost dezvoltarea mașinilor sofisticate de producție cu speranța de a reduce costurile în ariile de producție ca mânuirea materialelor, sudare [Suchy, 2003; Pires, 2006], vopsire [Vincze, 2002] sau asamblare [Sbanca, 2014; Sbanca, 2015b]. Eforturile extraordinare au fost preluate de către comunitatea internațională a roboților de a crea metode prietenoase de programare și în același timp puternice. Evoluția atinge de la conceptele de control la nivel hardware prin punct-la-punct și simple nivele a limbajelor de programare la limbaje de programare orientate pe mișcare, fig. 3.25.

Ideea de bază din spatele acestei evoluții în programarea roboților este de a scuti programatorul din cunoașterea tuturor detaliilor specifice ale unei mașini și să-l desprindă de codificarea fiecărei mișcari / acțiune; mai degrabă, el specifică cererea sa la un nivel ridicat de abstractizare, transmițând către mașina într-un mod intuitiv, ce trebuie făcut și nu în modul în care trebuie să fie făcut. Conceptul de programare implicită implică mai multe module complexe care conduc la programarea automată a robotului. De exemplu, este nevoie de o interfață umană prietenoasă cu utilizatorul pentru aplicațiile specific robotului; acest lucru poate varia de la caietul de sarcini grafice / adnotări într-un mediu CAD, până la comenzi sau gesturi vorbite, interpretate de un sistem de înțelegere a discursului sau a viziunii sistemului respectiv. Aceste comenzi trebuie convertite automat într-o secvență de acțiuni/mișcări de către un sistem de planificare a sarcinilor.

Un obiectiv pe termen lung este o programare automată completă și execuția asamblului de procese. Un sistem ar trebui să poată decide care este ordinea cea mai bună de execuție considerând anumite criterii concrete precum fezabilitate geometrică (procese de asamblare), stabilitatea mecanică a subansablelor (procese de sudură, șlefuire), și numărul de reorientări a robotului și pieselor în timpul execuție [Wahl, 2002].

Programarea offline

Programarea offline se referă la faptul că robotul în sine nu este ocupat în timpul programării, care în schimb are loc în calculatorul gazdă. Chiar dacă sistemul de control al robotului este utilizat, acest tip de programare poate fi considerat în continuare programare offline. Programele sunt create în interiorul calculatorului, fără a fi necesară accesarea robotului. Acest lucru poate implica editarea manuală a codului robotului și definirea programelor robotului prin intermediul unui program de calculator care să simuleze scenariul robotizării reale [Gîrbacia, 2011; Neto, 2013]. Un exemplu de programare offline dar și simulare poate fi considerat Delmia. Aceste instrumente conțin în mod uzual un mediu de dezvoltare integrat, un mediu de simulare pentru a rula programele și un mediu virtual pentru a vizualiza simularile active și pentru al utiliza ca și interfață de manipulare pentru specificarea traiectorilor [Haage, 2010]. Traiectorile sunt proiectate prin programarea lor într-un limbaj specific sau specificând direct punctele de pe traiectorie. Mediile de simulare oferă capabilități foarte bune de verificare a erorilor.

Principalele motive în utilizarea programării offline sunt :

Echipamentul de producție nu este ocupat în timpul programării,

O celulă de lucru poate fi proiectată, programată și simulată înainte de a fi de fapt construită. Rezultatul simulării poate arăta ce tip de robot ar trebui să fie utilizat, sau modul în care celula de lucru a echipamentului ar trebui să fie aranjată,

Poate fi realizat un stil de programare uniform pentru roboții de branduri diferite,

Majoritatea parților programelor robotului sunt de obicei calcule, acestea fiind programate mai bine într-un stil de programare computer.

Sistemele de programare offline pot furniza o interfață de programare a sistemelor pe nivele de sarcină.

Includ biblioteci predefinite a comenzilor de nivel înalt pentru anumite tipuri de aplicații precum vopsire, sudură și posibilitatea de a testa fezibilitatea cinematică a mișcărilor

Permit planificarea de către utilizator a traiectorilor cu simulare a coliziunilor.

Un mod de abordare mai simplu pentru a rezolva dezavantajele apărute în cadrul programării online directe este folosirea modului de programare offline bazată pe modele CAD. Acest mod de programre se bazează pe platforme grafice de simulare, în care programarea și execuția proceselor este prezentată vizual utilizând modele ale obiectelor reale. În zilele noastre, instrumentele CAD sunt des folosite în industrie pentru a dezvolta și a documenta obiectele și modul de producere. Există multe instrumente CAD, precum AutoCAD, SolidWorks, Ideas și Cimatron, având fiecare instrumente în propriul format. Totuși este posibilă exportarea informaților acestor piese, într-un format neutru, de obicei STL, IGES, STEP care pot fi folosite ulterior prin intermediul sistemelor CAM, precum Delmia [Haage, 2010], pentru generarea de traiectorii pentru roboți [Bottazzi, 2006] descrise ca o serie de poziți ale instrumentelor exprimate într-un anumit sistem de coordonate.

Spre exemplu în cazul proceselor de șlefuire pentru a putea fi utilizate datele de la senzori pentru generarea programelor, trebuie setate anumite relații în legătură cu suprafețele așteptate de întâlnit și proprietăți ale mediului robotului. În acest scop se poate propune un model CAD al mediului, fig. 3.26. Prin ajutorul bibliotecilor specializate se pot extrage informațiile dorite despre mediul utilizat [Dietz, 2012].

Cu toate acestea, industria CAD trebuie să facă față schimbărilor importante care apar tot timpul. O serie de studii au fost realizatate utilizând CAD ca și interfață între roboți și oameni. Există diferite soluții pentru procese folosite la scară largă, precum vopsire [Vincze, 2002], sudură și debravurare [Suchy, 2003; Pires, 2006].

Programarea online

Pentru ca un manipulator robotic să realizeze sarcini utile, el trebuie programat să realizeaze sarcinile dorite sau să realizeze un ciclu de mișcare. În zilele noastre roboții au nevoie de multă programare pentru a fi utili. Controlerele lor sunt foarte sofisticate, mediile de programare sunt sisteme închise și limbajele de programare diferite de la producator la producator. În ciuda unor evoluții mari a controlerelor roboților industriali în majoritatea aplicaților industriale, programarea roboților se face prin 2 metode, programarea offline, sau programarea online manuală. Programarea online manuală se referă la metoda fizică de învățare a traiectoriei, prin interacțiunea cu un teach pendant sau alte dispozitive similare [Bottazzi, 2006; Haage, 2010]. Această metodă de programare prezintă numeroase dezavantaje, printre care, viteza foarte mică, robotul trebuie să fie disponibil, dificultăți în manipularea echipamentelor, necesită multă experiență practică din partea programatorilor, cunoștințe tehnice pentru a înțelege operațiile echipamentelor. Aceste dezavantaje sunt foarte costisitoare în industrie deoarece procesele de producție trebuie să fie oprite pentru perioade lungi de timp.

Unul dintre ingredientele essentiale al limbajelor de programare moderne a robotilor este utilizarea aprofundata a conceptelor cadru [Wahl, 2002]. De exemplu, toate pozitiile robotului și locațiile obiectului, de asemenea și mișcările sunt exprimate în legătură cu intuiția spațială umană în termenii coordonatelor carteziene. Utilizând coordonate omogene, translațiile și rotațiile pot fi calculate prin multiplicarea punctelor sau sisteme de coordonate în spațiul 3D Euclidian cu o singură transformare de matrice 4×4.

Multe preferințe pentru programarea roboților și alegerea uneia sau alteia dintre metodele de programare pornesc de la modalitățile în care sunt azi combinate sistemele comerciale. De exemplu unii programatori preferă programarea offline datorită faptului că unele opțiuni importante nu sunt disponibile în metoda prin învățare la care au ei acces. Alții preferă metodele de programare online datorită faptului că sistemele de care dispun au o interfață de programare ușor de folosit pentru acest tip de programare.

Este evidentă astfel nevoie dezvoltării unei platforme generale cu ajutorul căreia să se interfațeze o gamă largă de roboți, dar deasemenea cu ajutorul căreia să se poate interfața o serie de elemente periferice care pot contribui direct la modul de acțioare a robotului în timpul executării sarcinilor.

În mod clasic sistemul de programare al unui singur robot este precum în figura 3.27. Aceste componente sunt în întregime, interne sistemului propriu controlerului robotului.

Acesta permite o serie limitată de elemente periferice pentru a fi conectate la acest sistem. În aceași idee, este aproape imposibilă sincronizarea a doua sisteme de control în cazul în care se doreste utilizarea în tandem a doi sau mai mulți roboți industriali în cadrul aceleași sarcini.

PROGRAMAREA ROBOTIILOR COLABORATIVI

Studiile recente propun metode alternative de interacțiune între roboții industriali dar și cu oamenii. Principalele caracteristici sunt reprezentate de dispozițiile incrementale. Aceasta înseamnă că sistemul va procesa diferite semnale de intrari în funcție de cum sunt aceastea receptate și se construiește reprezentarea sintactică și semantică a acestor intrări printr-o metodă incrementală [Akan, 2011]. Totuși pentru a avea flexibilitate se propune un model hibrid de programare. Prima data utilizatorul schițează traiectoria dorită într-un spațiu de realiatate augmentată programabil utilizând traiectoria rezultată într-un sistem grafic pentru a transfera traiectoria robotului în celula robotică de lucru [Veiga, 2013]. Metodele de interacțiune cu roboții sunt acum din ce în ce mai diverse. Pentru a putea realiza o programare mai rapidă au fost implementate și metode pe care oamenii le folosesc în mod curent ca principal mod de comunicare, și anume recunoașterea vocala [Pires, 2005; Haage, 2010]. Unele implementări au mers și mai departe prin implementarea unor senzori specializați. Folosind algoritmi de recunoaștere, permit utilizatorilor obișnuiți să instruiască și să programeze roboții doar arătându-le ce au de facut [Dugulena, 2011]. Acestea se realizeaza utilizând alte elemente foarte comune comunicării între oameni, și anume gesturile [Neto, 2010; Stoica, 2011].

Pentru a completa, s-au utilizat și sisteme de control a forței și mai multe tehnici de generare de cod. Tehnicile avasate de programare propun crearea în funcționarea online a roboților de puncte de traiectorie, crearea unor sisteme de coordonate ale instrumentelor (TCP) chiar și metode de transfer a unor puncte în spatiu de la un robot la altul aflați în colaborare [Shaopeng, 2010]. Acest lucru se poate face print intermediul unor platforme specializate, externe controlerului robotului, care de cele mai multe ori se traduc printr-o aplicatie software care face legatura între roboții participanți prin intermediul unui protocol de comunicație standard. Diferența se face totuși la capacitățile platformei respective.

În general există 3 tipuri de informații care sunt vitale pentru generarea unui program robotic. Pe de o parte sunt cunoștințele despre structura mediului și proprietățile nominale ale dispozitivelor și obiectelor care permit crearea unui model al celulei de lucru. Avantajele principale ale programării ofline se răsfrâng în abilitatea de a utiliza aceste modele pentru programare. Aceastea permit extragerea de informații care pot fi folosite pentru generarea programelor. Modelele sunt în cele mai multe cazuri construite din datele CAD și parametri matematici bazați pe descrierile obiectelor. În al doilea rând proprietățile actuale ale celulelor de lucru definesc reacția lumii reale la orice acțiune. Aceste proprietăți pot fi măsurate cu anumite grade de incertitudine și cu un grad limitat de extindere utilizând senzorii. În al treilea rând structura sarcinilor definesc cum anume se dorește ca un robot să execute un proces. De obicei acest tip de informație este obținut de la operatorul uman [Neto, 2010]. Cu toate acestea în urma programării offline tot sunt necesare operații de calibrare înainte de a putea folosii roboții în producție.

Din analiza activităților executabile de roboți în mediile industriale, dar și din tendințele actuale din robotica industrială, rezultă necesitatea dezvoltării de cercetări privind dezvoltarea unei platforme care să intregreze o gama cât mai largă de funcționalități. Fiecare producător implementeză în roboții proprii anumite functionalități și modalități de control și programare. Acest lucru face imposibilă dezvoltarea acestui domeniu având în vedere că un cuvânt cheie în acest domeniu ar trebui să fie „generalizare”. Precum in alte domenii s-au adoptat anumite standarde, in acelasi mod ar trebui procedar si in acez caz.

Din acest motiv prin aceasta lucrare se dorește integrarea mai multor opțiuni prin intermediul unui sistem extern de control a roboților cu arhitectura deschisă. Astfel se pot interfața cu acesta, o gamă largă atât de dispozitive periferice, precum senzori sau echipamente de control, dar și o gamă mai largă de tipuri de roboți, pentru început sistemul fiind testat cu ajutorul roboților industriali de tip ABB.

Sistemul de conducere al unui robot, este strâns corelat cu modalitatea de programare a acestuia, ca proces de introducere a cerințelor utilizatorului cu ajutorul unor limbaje de programare de tip imperativ sau declarativ, și de folosire a unor interfețe om-robot. Din punct de vedere al programării roboților industriali ficși, în ultima perioadă de timp, s-au dezvoltat module dedicate bazate pe programarea prin instruire sau cea textuală.

În același timp, în majoritatea studiilor s-a luat în considerare controlul unui singur robot, cu toate că nevoile actuale ale industrie relevă faptul că este o nevoie clară de sisteme de roboți care să lucreze în colaborare. Sistemele implementate actual se bazează pe semnale digitale simple care ajută sistemele să înlăture situațile de risc, precum coliziuni între roboți sau cu obiectele manipulate. Totuși nu există prea multe metode de control și sisteme dezvoltate care să implice control a mai mulți roboți aflați în deplină colaborare, precum se încearcă în lucrările [Sbanca, 2014] și [Giordano, 2008].

În concluzie, în urma analizei stadiului actual al cercetărilor de adaptare și implementare a roboților mobili în activități din medii industriale, se evidențiază tendința de dezvoltare a acestora ca sisteme inteligente, cu capacități evoluate de învățare și de interacțiune cu operatorul.

SISTEME DE INTERFAȚARE ȘI COMUNICARE

Potențialul de dezvoltare al aplicațiilor robotizate poate fi extins prin intermediul a diferite tipuri de senzori pentru a realiza sarcini complexe, care necesită capacități de a simți și colabora cu mediul exterior. La începutul anilor 70 dictionarele au început să prinzinte cuvântul senzor. Acesta a aparut odata cu dezvoltarea microelectronicii. Din aceeași categorie, un traductor este definit ca fiind un dispozitiv care convertește efecte fizice în semnale electrice, ce pot fi prelucrate de instrumente de măsurat sau calculate. În unele domenii se mai utilizează și termenul de detector.

Totuși nu există o definiție unitară a senzorului, motiv pentru care mulți autori preferă să foloseacă sintagma „senzori și traductoare”, în cadrul căreia, fie pun pe poziții de egalitate senzorul și traductorul, folosind alternativ termenii, fie consideră ca unul reprezintă o categorie ierarhică superioară, incluzându-l pe celălalt [Borenstein, 1985; Bunke, 2000; Carroll, 2007].

Denumirea senzorului provine din cuvantul latin „sensus”, care înseamnă simț. Înainte de a fi adoptat în sistemele tehnice, a fost și încă este utilizat pentru a desemna capacitățile organelor de simț ale oamenilor de a culege și prelucra informații din mediul înconjurător și a le transmite creierului. În acest proces mărimile fizice, neelectrice, sunt convertite în semnale electrice, pe care creierul le poate prelua și interpreta și pe baza cărora coordonează acțiunile mișchilor. Modelul biologic se întâlnește în mare măsură la sistemele mecatronice.

Sistemele mecatronice trebuie să fie capabile să identifice, în anumite condiții și limite, parametri ai mediului ambiant și să reacționeze la modificări ale acestora. Extrapolând considerațiile despre sistemele senzoriale ale lumii vii la sistemele mecatronice, prin senzor se va înțelege dispozitivul tehnic destinat înzestrării mașinilor cu simțuri. Are rolul determinării unei sau unor proprietăți, și, în funcție de nivelul de integrare, poate avea funcții mai simple sau mai complexe (fig. 3.29). Senzorul cuprinde traductorul/traductoarele pentru transformarea mărimii de intrare într-un semnal electric util, dar și circuite pentru adaptarea și conversia semnalelor și, eventual, pentru prelucrarea și evaluarea informațiilor. Senzorul care include și unitățile micromecanice și microelectronice de prelucrare, realizate prin integrare pe scară largă (LSI) sau foarte largă (VLSI), se întâlnește în literatura de specialitate și sub denumirile de "sistem senzorial" sau "senzor inteligent" (smart-sensor). Producerea senzorilor inteligenți este facilitată de dezvoltarea tehnicii microsistemelor, care permite integrarea în volume extrem de mici atât a traductoarelor de diferite tipuri, cât și a micromecanicii și microelectronicii de prelucrare.

Nivelul de dezvoltare a capacităților senzoriale ale unui sistem mecatronic se determină, în general, după modul în care acesta reușește să realizeze funcții de recunoaștere similare cu cele ale omului. Între sistemele de recunoaștere ale omului si ale unui sistem mecatronic există însă două mari deosebiri:

omul are posibilități multiple de recunoaștere, fiind dotat cu organe de simț complexe, care îi asigură capacitățile de vedere, auz, miros, gust și percepție tactilă; la un sistem mecatronic acest lucru nu este nici necesar și nici posibil, tinzându-se spre limitarea funcțiilor senzoriale la cele strict necesare impuse de utilizările concrete ale acestuia;

un sistem mecatronic poate fi dotat cu facilități senzoriale pe care nu le întâlnim la om, asigurate, de exemplu, de senzorii de proximitate inductivi, capacitivi, fluidici, sau cei de investigare, bazați pe radiații ultrasonice sau radiații laser și funcționând pe principiul radarului.

SISTEME SENZORIALE EXTERNE

Există astăzi senzori pentru mai mult de 100 de mărimi fizice, iar dacă se iau în considerare și senzorii pentru diferite substanțe chimice, numărul lor este de ordinul sutelor. Se pot pune în evidență circa 2000 de tipuri distincte de senzori, oferite în 100.000 de variante, pe plan mondial [Dumitriu, 2006].

În cadrul roboților există 2 ramuri principale care trebuie loate în considerare, proprietățile spațiului de lucru al robotului și proprietățile robotului în sine. De aici rezultă gruparea senzorilor în 2 mari categorii:

Senzorii interni (denumiți de unii autori și intero-receptori) [Alexsson, 2014; Bittencourt, 2014], care servesc la obținerea unor informații legate de funcționarea robotului, cum ar fi poziția relativă a elementelor cuplelor cinematice, vitezele și accelerațiile liniare și unghiulare, deformațiile elementelor lanțului cinematic s.a.

Senzori externi (denumiți de unii autori și extero-receptori) [Borenstein, 1985], utilizați pentru culegerea unor informații asupra mediului înconjurător și asupra interacțiunii robot/mediu; servesc la identificarea prezenței și stabilirea tipului, poziției, orientării, culorii sau a altor proprietăți ale obiectelor din mediu, la identificarea unor obstacole, la determinarea forțelor de interacțiune robot/mediu. [Dumitriu, 2006].

Un criteriu care poate permite clasificarea senzorilor externi este cel referitor la contactul cu obiectele din mediu (fig.3.30).

Dispozitive speciale au fost dezvoltate pentru a putea realiza diverse nevoie de detecție, precum orientare, mișcare, viteză, acelerație sau forța. Roboții trebuie de asemenea să detecteze caracteristicile sculelor și a materialelor cu care lucrează. Prin intermediul senzorilor disponibili în acest moment ținând cont de proprietățile lor fizice și capacității de operare se pot clasifica în 2 mari tipuri, cu contact și fără contact.

Senzorii fără contact pot servi la recunoașterea obiectelor, a poziției și orientării lor și la controlul calității. Senzorii de proximitate sunt senzori de zonă foarte apropiată; ei furnizează informații despre existența obiectelor și sunt montați pe efectorul final sau în apropierea acestuia.

Senzorii optici sunt senzori de zonă apropiată, iar cei de investigare de zonă îndepărtată. Montarea acestora se poate face și în afara robotului, în spațiul său de lucru.

Informațiile de la senzorii cu contact sunt generate prin cuplare directă sau indirectă. Cuplarea indirectă permite măsurarea forțelor și momentelor care solicită un întreg sistem mecanic, de exemplu, efectorul final. În cazul cuplării directe, informația este generată de contactul nemijlocit dintre senzor și obiect.

Alegerea și aprecierea unui anumit tip de senzor are la bază o serie întreagă de parametri dintre cei mai diferiți, cum ar fi: dimensiunile, greutatea, costul, gradul de protecție electrică, domeniul de măsurare, consumul de energie, natura semnalelor de ieșire și complexitatea lanțului de prelucrare a acestora, sensibilitatea, rezoluția, precizia, fidelitatea, repetabilitatea. Problema definirii unor caracteristici (sensibilitate, rezoluție, precizie) este mai dificilă decât în cazul traductoarelor, întrucât senzorul reprezintă o categorie mai complexă, ce poate include un număr mare de traductoare, la care se adaugă circuite electronice de achiziție, prelucrare și evaluare a semnalelor.

Senzorii fără contact

Din moment ce aproape fiecare tip de senzori fără contact pot masura multe mărimi fizice diferite, ei sunt împărțiți în categori în funcție de principiul de funcționare. Există astfel 6 categorii principale de senzori fără contact în concordanță cu principiul de funcționare, vizuali, magnetici sau inductivi, capacitivi, rezistivi, ultrasonici, de presiune pe aer.

Senzorii optici și vizuali transformă lumina într-un semnal electric. Detectoarele de lumină pot fi simple, precum o fotodioda sau complexe ajungând la camere vision. Cu ajutorul a două camere, un sistem robotic vision este analog sistemului uman de perceptie vizuală.

Cel mai simplu senzor optic constă într-o singură sursă și un singur detector. Ca și un comutator mecanic, el doar detectează dacă ceva blochează sursa sau nu . Când un obiect se mișcă între detector și sursa de lumină, senzorul îi detectează prezența. Acest tip de senzor nu este bun pentru obiecte transparente, pentru că atâta timp cât detectorul receptează lumina de la sursă, nu detectează nici o prezență. Acest tip de senzor este totuși utilizat în multe aplicații actuale. Una dintre acestea este în cadrul encoderelor optice. Alte aplicații foarte comune sunt utilizarea lor în cadrul roboților mobili pentru a detecta obstacole în traiectoria acestora [Lee, 2004; Paromtchik, 2001; Dille, 2010; Duguleană, 2011]. Senzorii optici de proximitate folosesc lumina reflectată de laser și alte surse de lumină specializate pentru a măsura distanța până la obiecte. Proximitatea poate fi determinată și prin triangulare, sau dacă un laser este folosit cu diferență de faze, între lumina transmisă și receptată.

Sursele și detectoarele pozițioate la unghiuri concrete față de planul normal la obiectul de măsurat, măsoară proximitatea prin internediul cantității de lumină reflectate primită, astfel întreaga suprafață a țintei poate fi scanată prin intermediul luminii reflectate. Cel mai complex senzor optic este senzorul de imagini, care permite roboților să vadă mediul și să recunoască obiecte [Omrčen, 2006]. Cu mai multe camere și algoritmi computerizați, datele tridimensionale ale obiectelor pot fi obținute. Stiind pozițile și mai ales dimensiunile reale ale obiectelor, roboții pot realiza activități asemănătoare omului de manipulare a obiectelor. Există studii în cadrul cărora experimentele prezentau operații de servire [Omrčen, 2006]. Alte tipuri de aplicații robotizate în cadrul cărora senzorii vizuali prezintă importanță deosebită sunt cele de ghidare a roboților, mai ales în cazul roboților mobili [Vishnu, 2008; Dugulena, 2011]. Roboții care își desfășoară activitatea în medii înconjurătoare în care pot oricând apărea obstacole au nevoie de metode de evitare a acestora. Senzorii optici și vizuali fiind cea mai la indemana soluție, utilizând algoritmi rapizi astfel încât întârzierile de procesare să nu fie o problemă în desfășurarea activităților. Pornind de la această idee, există metode de urmărire 2D. Acestea sunt folosite pentru a observa schimbarea dinamică a mediului, și de a integra schimbările într-un cadru comun. Dacă acest model nu este suficint se apelează al modul 3D, care în general are următorii pași: detecție, potrivire, estimare a poziției, actualizare și predicție a stării folosită pentru a randa modelul obiectului într-o imagine [Kragic, 2002].

Senzori cu contact

Funcționarea senzorilor cu contat se bazează pe traductoare. Unii senzori sunt traductoare pur electrice precum rezistoarele de presiune, alții se bazează pe procese mecanice care sunt transpuse apoi în semnale electrice. Aproape toți senzori cu contact măsoară una dintre următoarele mărimi fizice: cuplu/ forță, proximitate și frecare. Contactul cuprinde mărimi ca presiune la contact, greutate și forțe. Senzorii de proximitate măsoară distanța până la obiecte și poziționarea robotului față de obiect. Frecările se referă la mișcarea unui obiect care alunecă în contactul cu griperul.

Contactul și senzorii de forță măsorară dacă manipulatorul atinge ceva, presiunea contactului și cât de mult dintr-un obiect este în contact. Cel mai simplu sensor cu contact este un comutator care la contact primește sau nu semnal.

Senzori tactili care măsoară presiunea de contact se bazează pe mărci tensiometrice sau rezistoare sensitive de presiune. Acești senzori pot conține fibre de carbon, cauciuc conductiv, elastomeri, cristale piezoelectrice, și piezodiode. Acești rezistori pot opera prin 2 metode. Materialul în sine poate conduce bine atunci când este pus sub presiune, sau presiunea poate crește anumite zone a contactului electric cu materialul, permițând creșterea fluxului de curent.

Senzori de forță

Controlul în forță al robotilor are de a face cu roboții ce intră în contact cu mediile lor de lucru. Există o cerere mare pentru roboți, cu această capacitate. Ne putem gândi la procese de asamblare [Sbanca, 2015b], debavurare sau șlefuire, pentru a menționa doar câteva dintre aplicații posibile.

Toti producatorii de roboți își asuma posibilitatea de a conecta cel putin un sensor de forță la sistemul de control al robotului. Aceastea pot avea anumite opțiuni precum:

Producatorul vine cu câteva operații rudimentare incluzând celula de forță sau cuplu

Producatorul oferă utilizatorului posibilitatea de a influența poziția și viteza robotului în funcție de senzorul de forță sau cuplu

O combinație între cele două anterioare, producătorul incluzând operații rudimentare dar totodată permite utilizatorului să intervină asupra feedback-ului obținut de la celula de forța și să intervină asupra buclei de reglare a traiectoriei robotului [Suchy, 2003; Pires, 2006].

Un senzor de forță extern oferă avantaje suplimentare față de unul dezvoltat intern, deoarece cuprinde mult mai multe posibilități de analiză si interpretare. În cazul aceste lucrări s-a optat pentru utilizarea unui senzor de forță complex care oferă informații de foarte mare precizie. Pe langă aceasta avantajul privine din opțiunea de a analiza în același timp forțele pe toate cele 3 axe geometrice ale celulei și deasemenea momentele de torsiune pe acestea.

Considerând procesul de tensionare a fibrei de carbon aflată în procesul de înfășurare, acesta este prin natura sa unul de control a forței, astfel cel mai potrivit senzor pentru controlul procesului este unul de forță. Totodată s-a optat pentru o varianta externă deoarce, precum este menționat anterior, prin această lucrare se propune o platformă externă de control a unei celule robotice cu doi roboți industriali. În cadrul acestei platforme, senzorul de forță este elementul central de feedback, pe baza căruia se vor lua decizii atât asupra corecției traiectoriei cât și asupra realizării tensionării fibrei de carbon. Se abordează această soluție deoarce oferă un mai mare control dezvoltatorului și ulterior utilizatorului. De asemenea oferă o arhitectura dechisă spre dezvoltare. Nu în ultimul rând pentru a evita limitările impuse de producătorii de roboți industriali, precum se prezintă în tab. 3.7

Tab. 3.7. – Variante roboți care integrează senzori de control în forță a roboților

SISTEME DE COMUNICARE INTERROBOTICE

Aspecte privind implementarea multi robot

În majoritatea studilor se prezintă o implementare pentru diferite operații a unui singur robot care realiză sarcini independente [Munro, 2004; Mustapic, 2004; Norrlof, 2002; Mendes, 2013; LI, 2011; Sornmo, 2013) sau mai complicat, facand parte dintr-o celula flexibila [Kumar, 2009; Leitao, 2005; Sziebig, 2013; Cutkosky, 1984; Ferrolho, 2006; Suliman, 2009].

Pentru un studiu secundar acestei lucrări, obiectivul a fost de a realiza un proces de asamblare în cele mai bune condiții privind contactele dintre componente dar și timpul de realizare. Pentru aceasta, o soluție a fost de a folosi 2 roboți pentru realizarea sarcinii, asemeni factorului uman care realizează o operație de asambare cu ambele membre superioare. În unele studii [Sornmo, 2013] se propune și o altfel de abordare, utilizând doar un robot, dar suprafata de contact este controlata prin actuatoare pentru a realiza o compensare la forțele de reacție. Se propune astfel o variantă de a interveni asupra mediului de lucru, astfel încât, împreună cu acțiunea robotului să realizeze obiectivul dorit, stabilit prin parametri și controlat cu ajutorul unor metode de control. Problemele care pot apărea în astfel de implementări privesc timpul de reacție al fiecarui element controlat în mișcare. De aceea se propune utilizarea a doi roboți. Unul mai rapid și cu raza mai mare de acțiune, altul mai lent, și cu rază mai mică de acțiune, dar precizie mai mare. Astfel amândoi lucrează pentru atingerea aceluiași scop, și anume o poziție cât mai buna față de obiectul de lucru.

Schema de control la care se ajunge este:

Figura 2.30 Diagrama bloc de control a doi roboții cooperativi

NECESITA EXPLICATII SCHEMA

Având în vedere că unul este macro și celalt micro controler, schema finală de control este:

Figura 2.31 Diagrama bloc a doi roboți în cooperare când unul este în macro control iar celălalt în micro control

NECESITA EXPLICATII SCHEMA

Aspecte privind controlul în timp real

Conform conluziilor din studiile si experientele realizate anterior [bibliografie] s-a observat ca cel mai bun control al unui robot cu ajutorul unor senzori si elemente de control exterioare se poate realiza doar utilizand un sistem in timp real. In timp ce robotii traditionali au traiectorii preprogramate si pot realiza doar operatii simple de manipulare iar procesarea senzorilor se realizeaza intre miscarile robotilor, intr-un controler in timp real robotul raspunde la intrarile de la senzori in timpul miscarii iar traiectoria de cele mai multe ori nu este cunoscuta in momentul inceperii miscari [Calangiu, 2011].

Pentru controlul in timp real este nevoie si de un sistem performant de foarte mare viteza atat din punct de vedere hardware cat si software. Exista diverse implementari cu ajutorul unor aplicatii realizate in Linux [Macchelli, 2002] senzorii de intrare fiind camere video, sau cu ajutorul Java [Robertz, 2007], unde memoria trebuie planificata pe baza de prioritati astfel incat sa nu exista probleme pentru sarcinile importante din cauza lipsei de memorie. Cu astfel de sisteme se poate ajunge la viteze de procesare intre 1 si 12 ms depinzand de tipul controlerului (generare traiectorie, pozitie), in unele cazuri controlerul original al robotului fiind exclus complet pentru a elimina orice fel de intarzieri [Alejo, 2010].

Intr-o inplementare cu ajutorul mediului de operare Linux, partea de control a robotului are 2 componente Real Time app pentru comunicatia cu robotul, transmiterea de date noi si receptia altora si o component non RT, interfata cu utilizatorul. RT poate fi activata din cand in cand de semnalele de intrerupere venite de la robot.

Aplicatia poate avea mai multe module, modul de comunicatie cel utlizat pentru transmiterea si receptarea datelor de catre sistemul RT, dar si un modul de control care realizeaza calculele pentru noua pozitie. Aceasta este alcatuita din submodule in care se poate alege metoda si algoritmul dorite pentru pozitioare [Macchelli, 2002].

Proiectarea si masurarea performatelor unei arhitecturi pentru generarea in timp real a traiectoriei unui robot industrial se poate realiza de asemenea utilizand Python. Pentru un astfel de sistem arhitectura este implementata in totalitate in Python. Deserveste ca si dovada a conceptului de a realiza generarea traiectorilor in timp real in Python, de la un PC cu conexiune la controlul de miscare a unui robot industrial [Lind, 2012]. In acest caz comunicatia este bazata pe protocolul UDP, si are o configuratie de comunicare cu o viteza de pana la 1 kHz.

Generatorul in timp real de traiectorie este o entitate care in ultima instant poarta responsabilitatea ca in timp real sa raspunde cererilor controlereler de miscare pentru un nou control de referinta in spatial comun, sau mai degraba spatiului encoderelor comun.

Cele mai comune generatoarea de traiectorie sunt cele incluse in controlerele standard ale robotilor, spatiul comun al miscarilor liniare, spatial de miscare linear al tool-ului, si raspunsul corectiv in timp real la miscarea liniara in spatiul tool-ului [Braumann, 2012]. Alte 2 generatoare de traiectorie in timp real exista deseori, care totusi nu sunt incluse in versiunile standard, dar imediat utile in controlul in timp real bazat pe feedback de la senzori: controlul de viteaza in spatiul tool-ului si in spatiul comun. [Muller, 2010; Lind, 2012]

Metode de interfațare și implementare a senzorilor

Exista multe aplicații cu senzori de forță [bibliografie], dar în mod general utilizatori doresc pur și simplu să instaleze senzorul într-un calculator și apoi să îl parametrizeze și să citească valorile acestuia în toleranțele stabilite. Biblioteci de bază au fost realizate pentru a fi utilizate în general cu orice tip de aplicație si orice limbaj de programare sub sisteme de operare Win32. Pentru această analiză se consideră cazul controlului în forță și concret utilizând celula de forță profesioanala JR3. Luând în considerare arhitectura de bază, mai multe tipuri de interfațare pot fi luate în considerare. Dacă există problema unei rate de acces rapidă, atunci trebuie utilizate conexiuni de intrări-ieșiri de mare viteză și trebuie implementat un mecanism de memorie comună între sistemul de achiziție și senzor. JR3 oferă mai multe posibilități de conexiune VME, PCI, CPCI și ISA.

Figura 2.10 Interfațarea senzorului de forță/cuplu utilizând placa PCI

Pentru sistemele de operare bazate pe Win32 sunt dezvoltate un set de instrumente care pot fi folosite pentru a dezvolta aplicații utilizând acest tip de senzor [Pires, 2006].

SISTEME CONTROLATE, AGENTI DE COOPERARE SI COMUNICARE

Aspecte privind controlul extern al roboților industriali

Un sistem deschis oferă abilități ce permit implementarea în mod corespunzator a aplicaților pe o varietate de platforme create de diverși furnizori, cooperează cu alte sisteme de aplicații și prezintă o interfață “consistent styler” utilizatorului [Oliviera, 2010].

Majoritatea controlerelor pentru roboți cu arhitectură deschisă sunt bazate pe o structura hardware, PC standard, având un sistem de operare standard. Datorită faptului că plăcile de I/O și plăcile de comunicații pentru roboți au un preț mult mai mare în relație cu plăcile similare pentru PC acestea din urmă sunt adoptate în marea majoritate a cazurilor practice. Un alt motiv al utilizări prioritare a sistemelor PC standard este lipsa standardizării perifericelor roboților, fiecare dezvoltator crează proprile protocoale și interfețe, forțând utilizatorii să cumpere toate componentele de la un singur producător. Aditional, un controler PC poate fie integrat mult mai simplu cu multe periferice comerciale disponibile, precum dispozitive de stocare, carduri ethenet și alte dispozitive I/O. Deci facilitatea de a integra alte functionalități este un motiv puternic de a utiliza o structură hardware PC standard pentru a controla un robot cu arhitectură deschisă.

O componentă principală o reprezintă și limbajele de programare a roboțiilor care sunt, la nivel inferior, destul de similare cu limbajele Assembly comparativ cu limbajele de nivel înalt folosite acum în mod curent, și asta ar face implementarea destul de dificilă.

Într-o structură de control PC standard, tool-urile de dezvoltare software (VC++ VB, Delphi) pot fi folosite fără nici o barieră, aceastea fiind foarte comune persoanelor din domeniul industrial.

Având în vedere strategiile de control prezentate anterior, dezvoltarea algoritmilor de control cu feedback în forță, vision, cooperare între roboți, controlul roboților cu topologie iregulată, duce la necesitatea de a utiliza controlere cu arhidectură deschisă. Pentru a putea lua în calcul interacțiunea cu mediul, robotul trebuie să prioritizeze feedback-ul de forță, pentru a evita ciocnirile cu suprafețele, așa cum am menționat în paragrafele anterioare, optându-se în cele mai multe cazuri pentru un control hibrid, impendanță-fuzzy [Cojbasic, 2008], forță- poziție [Chaudhary, 2014; Kroger, 2004; Vladareanu, 2009]. În studiile recente se propune o structură deschisă pe 5 straturi, unde nu mai e nevoie de complianță, și utilizatorul poate să intervină direct pentru a modifica straturile de control [Oliviera, 2010]. Aceasta presupune construirea unui nou controler pentru fiecare axă în parte a robotului cu logica și procesarea aferentă acestora, deasemenea și cu noi legi de control a construiri traiectoriei robotului [Oliviera, 2010].

Aspecte privind modul de interfațare robot- PC

Roboții sunt utilizați în rețele cu alți roboți și computere, organizate în celule de fabricație ce se conectează reciproc, alcătuind liniile de fabricație. Acest tip de organizare a productiei corespunde uneia dintre cele mai recente evoluții din domeniul automatizărilor industriale, de exemplu, conceptul de sisteme flexibile de fabricație (FMS). Acestea sunt sisteme foarte computerizate compuse din mai multe tipuri de echipamente, de obicei conectate la o rețea locală, sub un computer integrat de fabricație (CIM) [Kumar, 2009].

Figura 2.20 Structura unei celule flexibile de fabricație

Cea mai importantă caracteristică a unei celule de fabricație flexibilă (flexible manufacturing cells – FMC) este flexibilitatea, de exemplu, se adaptează la noi cerințe de fabricație care pot merge de la un produs modificat până la realizarea unui produs complet nou. Flexibilitatea rezultă din faptul că echipamentele FMC sunt programabile și ușor de reconfigurat: acesta este și cazul roboților industriali de fabricație, roboților mobili din sector de manipulare și transport, controlere logice și programabile (PLC), mașini CNC, sisteme vision, transportoare, etc.

Un aspect care duce la flexibilitate sporită în aceste siteme este comunicarea dintre componente. Comunicarea dintre computerele de comandă și supervizare și controlerele roboților, si chiar de comunicarea între înșiși controlerele roboților, poate fi realizată, prin comunicații de tip serial RS232 [Leitao, 2005] sau printr-o rețea standard de tip UDP/IP sau TCP/IP Ethernet [Sziebig, 2013; Cutkosky, 1984; Ferrolho, 2006]. Funcțiile asociate cu acest tip de comunicare includ schimbul de fișiere și programe, execuția operațiunilor de la distanță, operațiuni precum backup și mentenanța sistemelor, etc. În multe aplicații avansate, rețeaua este deasemenea utilizată și pentru a comanda și superviza fiecare operație a celulei de fabricație , cu mai multe niveluri de funcționabilitate care depind de tipul de acces: acces de operare, acces de supervizare, sau accesare de informații regăsite la nivelurile de fabricație planificate din rețea [Campa, 2010].

Componentele principale ale unei rețele de comunicație într-o FMC

rețea de calculatoare: pentru a interacționa cu comanda și superviza calculatoarele, pe mai multe niveluri ale rețelei;

magistrale de câmp – pentru a interacționa cu alte controlere robot, dar și cu PLC-uri și alte echipamente din celulă comandate de catre controlerele programabile.

Serial IO : pentru a interacționa cu senzorii, sau cu diferite tipuri de echipamente sau procese de echipament cum ar fi sursele de alimentare-sudare, de a interacționa la nivel local cu un computer sau laptop folosind o conexiune ocazională de tipul punct la punct și asa mai departe.

Figura 2.21 Componentele unei structuri robotice (ABB)

Interfațarea cu senzori avansați este un aspect fundamental pentru orice sistem de control al roboților [Soetens, 2011]. De fapt, pentru a efectua cu succes sarcini industriale reale, roboții au nevoie de senzori speciali care i-ar ajuta să obțină informații relevante și să le folosească în mod eficient pe parcursul intregului proces. Mulți dintre acești senzori solicită performanțe ridicate, legături de comunicare neîntrerupte, și au nevoie să interacționeze direct cu planificatorii de direcție și mișcare astfel încât robotul să poată fi ghidat și instruit în timp real. Prin urmare, controlerele roboților ar trebui să ofere interfețe speciale pentru acest tip de senzori, cel puțin pentru cei mai comuni senzori, care pot fi programați și explorați de către orice utilizator avansat. În cazul în care nu există posibilități de interfațare, se intervine cu o structură de controler extern, care preia comunicația cu senzorii și în cel mai simplu caz o transferă mai departe către controlerul robotului [Blomdell, 2005], sau pentru a realiza o procesare mai rapidă, realizează analiza datelor primite și transmite către controler doar informații esențiale precum poziții, direcții, viteze, și alți parametrii necesari construirii traiectorilor [Blomdell, 2005].

Figura 2.22 Structura de control al unui robot cu influență externă pentru modelul ABB

Considerând strict din punct de vedere al interfațării, nu din punct de vedere al modului de utilizare, optarea pentru o anumită tehnica de control depinde de indentificarea dacă :

1. forța de contact ar trebui controlată pentru realizarea cu success a sarcinilor, dar suficient pentru a o menține într-un domeniu de siguranță: forța de contact pasivă

2. forța de contact ar trebui controlată deoarece contribuie în mod direct la realizarea cu success a sarcinilor: forța de control activă [Pires, 2007].

Avantajele controlului extern al unui robot industrial

Pe lângă faptul că oferă utilizatorului și dezvoltatorului o mai mare gamă de posibilitați de configurare și utilizare, implementarea unui controler extern oferă și o zonă de memorie comună cu controlul de mișcare integrat, activează interacțiunea rapidă cu roboții externi. Controlul de nivel înalt și nivel jos sunt integrate în așa fel încât compensația de nivel jos (cu toleranțe în sistemul de supraveghere) se propagă către nivelele înalte ale execuției și controlul, oferind consistență în stare și traiectorie.

Pe lângă toate acestea cel mai important beneficiu al implementării unui controler extern, dar care folosesște structura de bază a celui propriu robotului este faptul că controlul și senzorii externi sunt construiți peste controlerul standard industrial cu sistemul integrat și sistemul de siguranță activat, făcând astfel posibil ca utilizatorul să folosească toate caracteristicile sistemului inițial. Totodata add-onurile aduse controlerului original pot fi automatizate (proiectate și lansate) utilizând tool-urile standard și ingineria standard, aducând decalajului dintre cercetare și producție industrială un nou algoritm.

Avantajele arhitecturii deschise (open-architecture)

În cele mai multe cazuri producătorii proiectează roboții într-un mod standard [Mustapic, 2004], fără a fi axați pe o anumită aplicație, beneficiarul fiind cel care urmează să îl orienteze către ceva anume. Tocmai de aici reiese și nevoia uneori ca utilizatorul să adopte o arhitectură deschisă pentru a putea implementa în control toți parametrii de care este nevoie în procesul dorit de realizat [Calangiu, 2011]. Concret pentru roboții din gama ABB, un prim pas pentru a extinde control este de a folosi comenzi Rapid dar prin intermediul unui PC extern. Toate funcționalitătile legate de partea de siguranta ale sistemului ramân intacte prin aceasta abordare [Mustapic, 2004, Sbanca, 2013].

Viteza de răspuns în 2002 la un sistem extern a robotului pentru o implementare cu controler extern era de 10 HZ [LI, 2011]. Modul de interconectare era prin implementarea unui calculator remote care comunica cu controlerul robotului prin ABB RAP (Robot Application Protocol) care utilizează o structură de apel la distanță (Remote Procedure Call – RPC). Calculatorul este conectat la robot prin controlerul ABB prin conexiune ethernet.

În studii precedente datele de feedback se procesează între mișcările robotului, iar acestuia îi trebuie deasemenea timp pentru a procesa datele de la placa PCI a celulei de forță cât și noua poziție, astfel poate apărea o intârziere de până la 1 secundă cu toate că frecvența de transmisie este de 10 Hz.

Figura

Astfel se caută metode alternative pentru a obține o lățime mai mare de bandă, pentru a putea controla procesul mai bine pe baza senzorilor externi. ABB prezintă un modul de corecție internă pe baza programului intern RAPID, dar acesta nu se poate aplica la senzori de forță.

O soluție a fost de a introduce două noi limbaje în limbajul de programare RAPID, integrând manipularea traiectoriei influențate de senzori în limbajul propriuzis. În scopul de a fi și invers compatibil, cu standardul RAPID, noul cod a fost scris în XML [Blomdell, 2005]. Procesarea codului XML este realizat cu noul PC master acționând ca și un proxy robot, care comunică apoi atât cu programul de server original al controlerului cât și cu mediul de nivel jos al noii placi PCI introduse.

Dacă s-ar putea procesa datele înainte de a ajunge la poziție atunci viteza de comunicație și execuție ar fi net superioară. În sistemul propus în această lucrare s-a implementat un prototip de acest fel. În cazul acestor studii s-a propus procesarea dateleo în timp ce robotul se deplasează spre poziție. În momentul când ajunge pe poziție, este deja calculată noua poziție pe baza feedback-ului trimis în mod continuu de către celula de forță printr-o comunicație de tip UDP foarte rapidă. S-au luat în considerare aspectele diferite ale incorporării unei „interfețe senzor” rapide într-un controler al unui robot industrial, unde sistemul ABB a fost considerat exemplu de bază. Termenul de interfață senzorială poate fi putin restrictiv deoarece, în practică, interfața nu preia doar feedback-ul primit de la un senzorul extern ci și codul și algoritmii ce urmează a fi descărcați și legati dinamic de sistemul de control al robotului.

OPERAȚII TEHNOLOGICE ROBOTIZATE

Controlul compliant al mișcării este o metoda de control a roboțiilor care manipulează pozițiile robotului și viteza, bazat pe măsurarea forțelor de contact [Schutter, 1987]. Utilizând acest sens al contactului, roboții pot realiza sarcini necesitând contact fizic între capul robotului sau piesa de lucru și procesul de producție. În ciuda acestor avansări tehnologice, datorită limitărilor de lățime de bandă și performanțelor neconstante ale sistemelor [Eppinger, 1987] industria a adoptat aceste tehnologii într-un ritm foarte lent, astfel procesele care necesită contact între manipulator și componentele de asamblat au ramas în mare parte în domeniul studiilor de laborator, ele continuând să se realizeze în industrie în mod manual.

Controlul în forță a fost o zonă de cercetare activă pentru mulți ani, dar industria a adoptat foarte lent practicile de laborator în realizarea sarcinilor automate de asamblare [Gravel, 2008]. Există o serie de factori care a influențat această migrare lentă, printre care, printre cele mai importante sunt costurile pe care le implică, atât prin timpul necesar pentru implementare dar și învățarea rapidă necesară. Unul dintre cele mai complicate aspecte sunt legate de promisiunile false în fiabilitate și capacitatea de producție. Soluțiile fiabile nu sunt rapide iar soluțiile rapide nu sunt fiabile. În timp ce un robot poate fi programat în a fi expert pentru o singură problemă de asamblare, generalizarea aceasta pentru toate problemele de asamblare este imposibilă. Unele dintre aceste probleme sunt adresate cu ajutorul noilor concepte de roboți colaborativi, unde operatorul uman compensează pentru incapacitatea roboților de a finaliza o operație de asamblare. Implicațiile de securitate ale zonei de operare a roboților, precum proximitatea mică de lucru în zona operatorului uman aduce cerințe noi de control.

Subiectele de cercetare în curs de dezvoltare constau în sarcini de colaborare robot-robot sau concentrat pe interacțiunea directă între operatorul uman și un manipulator industrial. Roboții care au tendința de a lucra cu operatorii umani integrează tehnologii de detecție a forțelor și algoritmi de control pentru a realiza training ghidat de om [Newman, 2003], manipulare de obiecte [Takubo, 2001] și control în proceduri de coliziune sigură [Haddadin, 2011].

MONOROTOB

Asamblarea și dexteritatea roboților

Un factor de limitare a implementării roboților în celulele flexibile de asamblare este dexteritatea manipulatorilor și a capetelor de asamblare. Deși utilitatea roboților cu 6 axe de libertate cu griper tradițional a fost demonstrată prin implementări numeroase în ultimii ani, numărul actual de sarcini capabile să fie realizate cu astfel de configurații este limitat. Configurațiile pentru procese de asamblare trebuie să fie proiectate astfel încât să ia în considerare limitările fizice ale roboților. Acești factori de restricții includ zona maximă de lucru a roboților, capacitatea acestora de ridicare, capabilitățile de a identifica obstacole și dexteritatea.

Este general acceptat că prin creșterea dexterității robotului sau a griperului se va da posibilitatea roboților să execute sarcini care până acum erau imposibile datorită obstacolelor, având mai mare flexibilitate [Ma, 2011; Bicchi, 2000].

Creșterea dexterității sistemelor poate fi atinsă atât prin adăugarea unei conexiuni suplimentare în cinematica brațului robotic sau prin atașarea unei caracteristici griperului pentru a avea dexteritatea mâinii unui operator. Ambele soluții extind repertoriul de abilități ale unui robot, dar fiecare dintre acestea într-un mod distinct, fiecare adăugând un grad de complexitate în domeniul controlului celulei flexibile. Ca și exemplu, roboții cu cinematica redundantă sunt mai agili și mai capabili să se deplaseze în zone de lucru cu obstacole, întrucat griperele cu dexteritate mare permit reconfigurarea și manipularea flexibilă a obiectelor de lucru.

Dexteritatea griperelor este un subiect abordat în multe cercetări în ultimii ani. Cele mai multe dintre aceste studii analizau metodele de prindere ale griperelor (algoritmi, modele, performanțe și optimizări) [Li,2008 b; Jorgensen, 2010]. Aceste cercetări s-au concentrat pe manipulatoarele cu prindere, precum mâna umană a componentelor, tip care s-a și dovedit a avea un potențial ridicat în a influența capabilitățile roboților în operații de asamblare. Capabilitățile de reprindere (eliberare și apoi reprindere a componentelor pentru a schimba poziția sau orientarea) au stabilit, în manipularea prin prindere a pieselor, noi standarde pentru repoziționări, reorientări [Osswald,2001; Bicchi,1992].

Controlul în forță – clasificare

Sarcinile care implică ca manipulatorul robotic să interacționeze direct cu mediul înconjurător sunt dependente de abilitatea roboților de a simți obiectele prin atingere. Doar prin simțirea forțelor și a cuplului, nu este totuși suficient pentru a înțelege ce se află în fața lor. Aceste forțe simțite trebuie plasate într-un context în configurația actuală a robotului și trebuie să aibă rezultate în schimbarea comportamentului roboților. Controlul compliant al mișcării este un model de control reactiv în care o buclă de control este responsabilă să ia decizii simple bazându-se pe semnalul măsurat de la ieșire la o mare varietate de senzori de măsură a vitezelor, pozițiilor, accelerațiilor și forțelor. Aceste patru variabile cuprind componentele de bază a metodelor de control în forță. Metodele care aplică controlul în forță implică utilizarea uneia dintre cele mai măsurate variabile sub formă de suspensii pe arc pentru optimizări și îmbunătățire de stabilitate. Există o mare varietate de algoritmi de control în compliantă a mișcării privind măsurarea forțelor împreună cu oricare dintre combinațiile de poziție, viteză sau accelerație [Whitney,1985; Lefebvre,2005].

Algoritmul de bază pentru control în forță activă este controlul direct al forțelor, în care forța masurată este comparată cu cea dorită, forțele aplicate. Forța masurată, Fs, este utilizată într-o buclă de raăpuns pentru a genera erorile de forță, care sunt apoi utilizate direct pentru a ajusta forțele de comanda Fc. În forma schematică, se poate observa în figura 3.1.

Fig. 3.1. Controlul in forta generalizat

Pe piață există o mare varietate de producători de roboți industriali și o mare varientate de echipamente periferice care pot realiza diverse tipuri de măsurare a forțelor. În continuare se prezintă o clasificare generală acestor tipuri de roboți, luând în considerare capacităților lor de prelucrare a unor semnale externe.

CF- control în forță

Tabel 3.1. – Variante roboți care oferă posibilitate de control în forță a roboților

COLABORATIV

Multe dintre studiile pe tema coordonari adaptive a sistemelor multi-robot consideră cunoașterea exactă a cinematici sistemelor și iau în cosiderare pentru analiză doar incertitudinile dinamice ce pot apărea. Totuși multe aplicații industriale implică sarcini în care sisteme multi robot interacționează cu medii cu geometrie necunoscută [Namvar, 2005; Sbanca, 2015; Sbanca, 2015b). În aceste situații se propun controlere adaptive hybrid – forță mișcare, care garantează urmărirea mișcării planificate și a unei traiectorii controlate în forța considerând identificarea exactă a constrângerilor pe baza matricilor Jacobiene.

Și în acest caz pot fi considerate 2 tipuri de activități în care roboții desfășoară activitați în cooperare.

Se pot realiza sarcini de manipulare a unor obiecte de dimensiuni mari unde un singur robot nu ar face față. Datorită incertitudinilor asupra obiectelor de manipulat, nu se poate realiza o preprogramare a ambilor roboți, astfel unul dintre aceștia este preprogramat, iar cel de al doilea, în acest caz, slave-ul urmărește traiectoria dictată de primul. Aceasta se poate face în mod direct, preluând aceeași traiectorie, dar aici pot apărea perturbații introduse de forță și materialul din care sunt realizate obiectele de manipulat. Astfel o soluție este controlul traiectoriei în forță [Sbanca, 2014].

Sistemele multi robot pot fi utilizate și pentru sarcini de asamblare, asemenea omului care folosește ambele mâini în operații de asamblare, pentru a realiza acestă operație mult mai rapid [Sbanca, 2015b]. De cele mai multe ori nu se știe forma exactă a obiectelor de manipulat, astfel că trebuie implementate sisteme de senzori vizuali [Giordano, 2008] sau senzori de forță profesionali care sunt capabili să detecteze forțe și momente de torsiune pe toate cele trei axe [Sbanca, 2014].

Figura 2.8 Exemplu de sistem cu doi roboți interconectați la o singură sarcină

Pe lângă utilizarea directă a senzorilor de forță în controlul roboților pentru realizarea anumitor operații, aceștia pot fi utilizați și cu rol de siguranță. Se pot folosi atât pentru a asigura siguranța obiectelor de manipulate și a mediului de lucru al robotului [Stolt, 2012], dar mai ales în operații de cooperare om-robot unde trebuie asigurată siguranța operatorului uman [Zanchettin, 2012]. În acest scenariu, care implică utilizarea aceluiași spațiu de lucru de către robot și operatorul uman, sistemele robotice actuale simple sunt inadecvat echipate. Cu scopul de a obține o colaborare naturală și sigură roboții vor fi echipați cu sisteme senzoriale sofisticate, care sunt capabile să determine poziția omului și să evite interacțiuni cu acesta.

Figura 2.9 Componentele algoritmului de generare a traiectoriei

Diagrama bloc a algoritmului de generare a traiectoriei pe baza raspunsului primit de la senzori (a) și mediul de lucru al robotului privit din perspectiva camerei de supraveghere (b).

ASAMBLARE „PICK AND PLACE”

Datorită gamei largi de aplicații posibile pentru utilizarea roboților de-a lungul timpului s-au încercat diverse metode de a poziționa roboții sau de a influența viteza sau alți parametrii ai acestora utilizând răspunsul dat de sisteme paralele externe. Spre exemplu, există aplicații în care s-a încercat preluarea pozițiilor, vitezelor și orientării end-efectorului, prin plasarea unui accelerometru în preajma acestuia, pentru a putea îmbunatăți acești parametrii, din punct de vedere al robotului [Hongya,2007]. În urma acestor teste s-a observat o îmbunatățire a acurateții dar totodată, datorită sensibilității înalte a accelerometrului s-au detectat erori de măsurare, precum histerezis sau vârfuri de valori în neconcordanță cu restul măsuratorilor.

Altă metodă de a conduce robotul spre o poziție și orientare specifică este utilizând sisteme vision, cu una sau mai multe camere. Acest tip de sistem necesită mult timp pentru a crea o imagine template și de asemenea necesită poziții fixe pentru camerele vision [Fleischer, 2013]. Se poate realiza o traiectorie predefinită, iar camera vision folosită doar pentru a realiza corecții de traiectorie [Skinne, 2006]. Problema în acest caz fiind faptul că necesită o preprogramare a robotului, ceea ce nu mai înseamnă o adaptare continuă a poziției, ci doar corecții. Cu toate acestea, există o mulțime de aplicații care folosesc camera vision în special pentru roboți mobili sau sisteme industriale [Stewart, 2009; Xiao, 2011; Jia, 2011] dar acestea în principiu sunt utilizate pentru evitarea unor obstacole care pot aparea pe traiectoria predefinită.

Sistemele vision nu sunt fezabile pentru sisteme industriale deoarece procesarea imaginilor este o operațiune de foarte lungă durată, împiedicând astfel orice apropiere de un sistem în timp real. De asemenea, camerele vision sunt în general sensibile la condițiile de mediu, astfel pot apărea perturbații în achiziția de imagini necesare procesării. Aceste camere vision sunt mult mai adecvate pentru medii de cercetare.

În toate aceste aplicații și cercetări realizate anterior în domeniul manipulării externe a roboților industriali, factorul uman nu a fost considerat a fi un subiect perturbator al operațiunii robotului. Există totuși și aplicații care consideră acest factor determinant, implicând comenzi către roboți, precum comenzi vocale. Acest mod de control este în faza experimentală, vocea umană fiind foarte diferită de la persoană la persoană, necesitând astfel o bază de date și putere de procesare foarte mare [Franke, 2006].

Un început în utilizarea sensorilor de forță împreună cu roboții, în anul 2000, a fost pentru o aplicatie în cadrul căreia se verifica suprafața unui mediu, utilizând forța pentru a cartografia suprafața. Comparativ cu senzorii optici sau senzorii de distanță, senzorii de forță sunt mult mai putin perturbați de factorii externi [Chan, 1996].

O metodă de cooperare între roboți este de a corecta o traiectorie predefinită în ambii roboți pentru ai ține la distanță și orientare constantă. O primă aplicație în acest domeniu folosea atât un răspuns în poziție, cât și un răspuns în forță pentru a corecta traiectoria unuia dintre roboți [Castro, 1993].

În unul dintre studiile secundare acestei cercetări se presupune de asemenea că unul dintre roboți să fie preprogramat, iar end-effectorul celui de al doilea robot reacționează pe baza răspunsului primit de la celula de forță montată între endeffector și brațul robot, toate cele 6 axe ale robotului executând mișcări de aliniere. End-efectoarele celor 2 roboți se deplasează de la o poziție inițială la o poziție țintă. Pentru cel de al doilea robot a fost dezvoltat un algoritm cu ajutorul căruia se generează traiectoria acestuia. Obiectivul principal al algoritmului este de a limita schimbările de distanță între end-efectoarele celor 2 roboți în timpul mișcării. Într-o dezvoltare ulterioară a acestui model de manipulare nu există un sistem master sau slave. Ambii roboți își vor corecta traiectoriile pe baza raspunsului în forță. Acest sistem poate fi mai rapid și mult mai précis, dar ambii roboți trebuie preprogramați, astfel va continua să fie un sistem închis, limitat din punct de vedere al scalabilității și dezvoltării ulterioare.

Metode de asamblare

Făcând o comparație cu operatorul uman, roboții au dezavantajul luării deciziilor în situații critice. În cadrul acestui studiu s-a comparat comportamentul roboților cu cel al oamenilor. Brațele robotice automate pot realiza sarcini de asamblare complexe utilizând metode de control în forță, atunci când unul dintre obiecte este considerat a fi într-o poziție fixă și doar o parte manipulată de către un robot. Pentru a realiza un algoritm pentru operații de asamblare cu unul sau mai mulți roboți, primul pas ce trebuie realizat este de a analiza comportamentul oamenilor. Pornind de la această idee [Horiguchi,2010] au fost propuse metode de control hibrid a roboților. Pasul următor este de a implementa proceduri de luare a deciziilor în controlerul robotului [Lauren,2014]. Acestea implică atât robotul cât și operatorul. Prin utilizarea unui mediu virtual reacțiile umane pot fi învățate. În unele cazuri pot apărea probleme de întârzieri [Imaida, 2004] ca și reacție a oscilațiilor poziționării roboților [Dong, 2003].

Cea mai eficientă metodă pentru studiul proceselor de asamblare este de a folosi aplicații de tip „peg in hole”. Pentru început trebuie considerate formele peg-ului iar apoi cele ale găurii, în special în zona șanfrenelor [Callegari,2003]. În continuare orientarea peg-ului este foarte importantă pentru a stabili metoda de abordare [Debus, 2004; Chhatpar, 2001]. Și în acest caz, ca și în cazul manipulării de obiecte rigide, se apelează inițial la diferite tipuri de feedback, precum senzori infraroșu [18], sisteme vision [Giordano,2008; Wang,2008; Yoshimi, 1994]. S-a apelat chiar și la impedanța din motoarele roboților pentru a verifica dacă există contact între suprafețe [Bruzzone, 2003; Broenink, 1996; Bruzzone, 2002].

Considerând echipamentele necesare pentru realizarea proceselor de asamblare, începând cu brațul robotic cu trei sau șase axe de liberate, au fost propuse diferite tipuri de structuri robotice [Broenink, 1996; Bruzzone, 2002; Asad, 2010], bazate pe roboți cu trei grade de libertate dar cu diferite metode de implementare. Cea mai apropiată abordare în comparație cu cea propusă în acest studiu este prin utilizarea unor structuri peri-robotice complexe [Broenink, 1996; Lopes,2008], care sunt capabile să realizeze sarcini de asamblare. Obiectivul propus prin aceste studii de analiză a metodelor de asamblare, este de a folosi cât mai puține echipamente periferice dar să se obțină rezultate cu o acuratețe crescuță și un timp de ciclu scăzut. Indiferent de structura selectată, pentru toate echipamentele trebuie dezvoltat un algoritm pentru căutarea poziției de asamblare sau inserare a componentelor. Au fost luate în considerare două posibilități. Prima este de a ține peg-ul într-o poziție perpendiculară pe planul găurii și de a implementa diferite metode de căutare a găurii prin traiectorii diferite impementate în robot. Cea de a doua opțiune presupune înclinarea peg-ului și urmărirea impulsurilor de retur de forță [Chhatpar,2001; Wang,2008]. Obiectivul studiilor este de a realiza un sistem robotic colaborativ. Pentru a realiza acest lucru, procesul de asamblare care folosește un singur robot va fi extins în a folosi mai multi roboți. Se propune controlul procesului folosind un controller master în exteriorul controllerelor roboților. De asemenea se propune integrarea sistemului de citire a forței în controllerul master pentru a avea returul de forță la dispoziție.

CONCLUZII

În acest capitol sunt prezentate sintetic, pe de-o parte, aspecte privind particularitățile mediilor industriale legate de posibilitățile de integrare a roboților industriali si, pe de altă parte, nivelul actual al dezvoltărilor teoretice și experimentale în robotica industrial.

Din analiza activităților executabile de roboți în mediile industriale, dar și din tendințele actuale din robotica industrială, rezultă necesitatea dezvoltării de cercetări privind dezvoltarea unei platforme care să intregreze o gamă cât mai largă de funcționalități. Fiecare producător implementeză în roboții propri anumite functionalități și modalități de control și programare. Acest lucru face imposibilă dezvoltarea acestui domeniu având în vedere că un cuvânt cheie în acest domeniu ar trebui să fie „generalizare”. Precum în alte domenii s-au adoptat anumite standarde, în același mod ar trebui procedat și în acez caz.

Din acest motiv prin această lucrare se dorește integrarea mai multor opțiuni prin intermediul unui sistem extern de control a roboților. Acest sistem va fi cu arhitectură deschisă. Astfel se pot interfața cu acesta o gamă largă atât de dispozitive periferice, precum senzori sau echipamente de control, dar și o gamă mai largă de tipuri de roboți, pentru început sistemul fiind testat cu ajutorul roboților de tip ABB.

Sistemul de conducere al unui robot, este strâns corelat cu modalitatea de programare a acestuia, ca proces de introducere a cerințelor utilizatorului cu ajutorul unor limbaje de programare de tip imperativ sau declarativ, și de folosire a unor interfețe om-robot. Din punct de vedere al programării roboților industriali ficși, în ultima perioadă de timp, s-au dezvoltat module dedicate bazate pe programarea prin instruire sau cea textuală.

În același timp, în majoritatea studiilor s-a luat în considerare controlul unui singur robot, cu toate că nevoile actuale ale industriei relevă faptul că este o nevoie clară de sisteme de roboți care să lucreze în colaborare. Sistemele implementate actuale se bazează pe semnale digitale simple care ajută sistemele să înlăture situațile de risc, precum coliziuni între roboți sau cu obiectele manipulate. Totuși nu există prea multe metode de control și sisteme dezvoltate care să implice control a mai mulți roboți aflați în deplină colaborare, precum se încearcă în lucrările [Sbanca, 2014] și [Giordano, 2008].

În concluzie, în urma analizei stadiului actual al cercetărilor de adaptare și implementare a roboților industriali ficși în activități din medii industriale, se evidențiază tendința de dezvoltare a acestora ca sisteme inteligente, cu capacități evoluate de învățare și de interacțiune cu operatorul.