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Como usar MoveIT para desarrollar una aplicación de manipulación robótica

El proyecto HR-Recycler, financiado por la Comisión Europea, tiene como objetivo desarrollar un entorno híbrido de colaboración humano-robot para el reciclaje de residuos electrónicos. Humanos y robots trabajarán de forma colaborativa compartiendo diversas actividades de manipulación. Una de estas tareas tiene lugar en el área de desmontaje, donde los residuos electrónicos se desmontan y sus componentes se clasifican por tipo en cajas. 

Una plataforma sencilla para aplicaciones de manipulación robótica

Para agilizar la tarea de clasificación de componentes, Robotnik está desarrollando el robot manipulador móvil RB-KAIROS encargado de coger las cajas con componentes electrónicos de las mesas de trabajo y transportarlas hasta su destino final o hasta la próxima estación de procesamiento. MoveIt es una plataforma de desarrollo de aplicaciones de manipulación robótica de código abierto, que permite desarrollar aplicaciones complejas de forma sencilla usando ROS. 

Este post expone brevemente cómo Robotnik ha utilizado MoveIt para el desarrollo de una aplicación de manipulación que se puede integrar en el robot RB-KAIROS.

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Figure 1: Descripción visual de la tarea Pick and Place..

Características y ventajas de usar MoveIt

A medida que se iban probando las funcionalidades de MoveIt, se puso de manifiesto lo útil que era, en las etapas iniciales del proceso, desarrollar una aplicación de manipulación robótica. Ayudó a decidir el diseño del entorno de trabajo, a determinar si el robot era capaz de desempeñar las actividades de manipulación necesarias en ese entorno de trabajo y si no era así, a modificar el entorno para conseguir el mejor desempeño.

Diseño del entorno de trabajo en MoveIt

MoveIt permite crear y simular el entorno de trabajo del robot utilizando objetos de malla 3D diseñados en cualquier programa CAD, permitiendo además la interacción entre el robot y este entorno de trabajo. 

Con MoveIt se puede planificar el movimiento del robot a cualquier posición teniendo en cuenta la situación actual de los objetos presentes en el entorno, evitando así colisiones. Pero lo más interesante es que no sólo planifica la trayectoria evitando los obstáculos, si no que además  permite interactuar con los objetos del entorno, pudiendo coger cualquier objeto del entorno e incluirlo como si fuera parte del robot a la hora de planificar la trayectoria a la posición deseada. Cualquier objeto de colisión de MoveIt puede vincularse al eslabón (link) del robot que se desee, una vez vinculados se moverán conjuntamente.

Figure 2: Planificación de escena con objetos de colisión (verde) y objetos adjuntos (violeta).

Esta herramienta ayudó a resolver desde el primer momento ciertas dudas: si el manipulador móvil era capaz de coger cajas desde una mesa con una cierta altura, a qué distancia de la mesa deberíamos colocarnos para poder coger las cajas correctamente, si había el suficiente espacio para que el robot pudiera mover el brazo y así llevar a cabo las acciones de manipulación necesarias. También sirvió para diseñar las cajas que el robot debe manipular, de forma que tuvieran un tamaño y forma adecuados para encajar en el reducido espacio disponible en el entorno de trabajo y para permitir la correcta ejecución de las tareas de manipulación. 

Planificación de movimientos con MoveIt

MoveIt incluye varias herramientas que permiten adaptar el algoritmo de planificación de  movimientos para alcanzar la posición del robot deseada usando criterios personalizables y así obtener el mejor desempeño para tu aplicación. Esto es muy útil ya que permite restringir los movimientos que el robot puede realizar para moverse de una posición a otra, que en una aplicación como la desarrollada, con un espacio de trabajo reducido donde el robot debe manipular objetos en un entorno compartido con humanos, es muy importante.

Figure 3: Planificación de la meta deseada teniendo en cuenta las colisiones con la escena..

Un requerimiento de movimiento importante es mantener las cajas paralelas al suelo al transportarlas ya que estas están llenas de componentes electrónicos a reciclar. Planificar con restricciones de movimiento es fácil en Moveit.

MoveIt permite aplicar diferentes restricciones de movimiento, las que han resultado más útiles para nuestra aplicación son las restricciones de orientación y articulación. 

  • Las restricciones de orientación:  ayudan a fijar la orientación deseada de cualquier eslabón (link) del robot. Son muy útiles cuando se desea mantener el extremo final del brazo manipulador del robot (end-effector) paralelo al suelo. En este caso sirve para mantener el end_effector, que es donde se encuentra la herramienta de succión para coger las cajas,  paralela al suelo.
  • Las restricciones de articulación: son útiles para limitar la posición de cualquier articulación del robot a un rango determinado. Y también lo son cuando se desea controlar la posición relativa de las articulaciones del robot durante el movimiento, manteniendo siempre una forma determinada. En este caso, permitió definir la posición entre el codo y hombro del brazo robótico, de forma que los movimientos que se ejecutan son más naturales y, además, se evitan configuraciones que pueden ser potencialmente peligrosas.

 

Figure 4:  Planificación de movimiento con restricciones de articulación y orientación vs sin.

Otra configuración que se puede realizar con MoveIt es modificar el algoritmo de planificación y  usar durante la planificación una configuración de espacio cartesiano o de espacio articulaciones a la hora de representar el problema de planificación que se debe optimizar.  Se puede intercambiar entre los dos espacios según la trayectoria final que se desee obtener.

  • Planificación en el espacio cartesiano (movimientos cartesianos): se utiliza cuando se desea seguir una trayectoria muy precisa con el extremo final del brazo (end-effector) donde se encuentra la herramienta. En este caso, usamos esta configuración al movernos desde la posición de aproximación a la caja hasta la posición de coger la caja y al revés. Debido a que el robot manipulador móvil debe cargar las cajas en su espalda para transportarlas, el espacio que existe es reducido y, por tanto, las cajas deben ir muy próximas, intentando evitar su deslizamiento durante el transporte y encajándose  dentro de unas bandejas. Usando una trayectoria calculada en espacio cartesiano queda asegurado que las cajas se elevan de forma totalmente vertical, evitando así enganches entre cajas y parones innecesarios, además de lograr que las cajas se queden exactamente dentro de las bandejas.
  • Planificación en el espacio de articulaciones: se utiliza habitualmente ya que permite obtener trayectorias mucho más naturales y fluidas. En este caso, se utilizó para mover el brazo de forma fluida entre diferentes posiciones que no tienen requerimientos muy estrictos de posición.

 

Figure 5: Motion Planning en espacio Cartesian vs espacio Joint.

Lo que se presenta en este post es solo un pequeño resumen de cómo en Robotnik se ha  usado MoveIt para desarrollar una aplicación de manipulación con un brazo robótico preliminar. MoveIt ofrece muchas otras herramientas que permiten desarrollar una aplicación compleja, algunas de las cuales incluyen: la integración de sensores que permiten añadir visión artificial para reconocimiento de objetos en el entorno  que se pueden importar al entorno de MoveIt, o el uso de algoritmos de deep learning para generar poses de agarre de diferentes objetos usando la herramienta instalada en el brazo manipulador.

Estas áreas serán exploradas a medida que avance el proyecto y, del mismo modo, compartidas para dar a conocer las últimas funcionalidades de MoveIt para desarrollar una aplicación de manipulación con brazo robótico.

A continuación puede ver un corto vídeo con una demostración de la situación actual de la aplicación de manipulación desarrollada instalada en un RB-KAIROS de Robotnik.

https://www.youtube.com/watch?v=JgyDB57xjDw


Bots2ReC, extracción robótica de fibras de amianto en edificios

Europa ha pagado un alto precio por el amianto, con más de cien mil muertes relacionadas con esta sustancia. Los trabajadores del sector de la construcción están al frente de la lucha por la descontaminación de amianto de edificios y pronto podrían contar con una ayuda en forma de un sistema robótico guiado por inteligencia artificial (IA).

La evolución constante y polifacética de la sociedad ha dejado intactas muy pocas industrias. En la mayoría de los sectores, se ha evolucionado hacia una mayor automatización. La mayoría, pero no todos. Un sector inamovible se ha mantenido fiel a sus costumbres: el sector de la construcción. Durante los últimos doscientos años, los trabajadores han realizado con sus propias manos las mismas tareas repetitivas, estandarizadas y físicamente extenuantes. Pero esta situación podría cambiar muy pronto gracias a proyectos como Bots2ReC (Robots to Re-Construction). La idea que subyace a Bots2ReC es sencilla: algunas tareas son demasiado peligrosas para que sean realizadas por personas, por lo que tiene más sentido que sean ejecutadas por máquinas. «Además de la exposición, algunos procesos o los materiales empleados en ellos, provocan riesgos para la salud en forma de polvo, vibraciones, ruido o sustancias tóxicas. Es precisamente para estas tareas para las que podríamos obtener grandes beneficios —y también demostrar el enorme potencial— de la automatización», comenta Tobias Haschke, coordinador del proyecto en nombre de RWTH Aachen University.

Adaptado a las necesidades del sector de la construcción

Para favorecer dicha automatización, el consorcio del proyecto primero tuvo que superar obstáculos relacionados con la naturaleza del sector de la construcción. Mientras que la mayoría de las industrias trabajan en un entorno definido, el sector de la construcción ha tenido que lidiar tradicionalmente con un entorno en constante cambio con normas y procedimientos diversos. Tal como Haschke explica: «La clave del éxito reside en el control técnico de este cambio continuo». Los avances recientes en la informática, los sistemas de almacenamiento y los sensores constituyeron los principales factores que espolearon al proyecto Bots2ReC. Estos permitieron la introducción de tecnologías. En un lapso de tres años, el equipo del proyecto desarrolló un sistema robótico capaz de gestionar la eliminación del amianto en las obras. «El robot gestiona la eliminación del amianto de manera integral y no solo pieza por pieza. Gracias a sus capacidades de IA, también está adaptado para su utilización en condiciones reales», comenta Haschke. «La IA combina un formato de datos sencillo y a medida para la representación del entorno con un complejo módulo de planificación. De esta manera, puede ofrecer un sistema escalable en términos de tamaño de la flota y se adapta automáticamente a los planos de planta disponibles». La mayoría de las pruebas de Bots2ReC se llevaron a cabo con un disco de esmerilado para representar el proceso real de eliminación del amianto. Esto ayudó al equipo a comprender y, a continuación, controlar los complejos mecanismos de esa interacción. Además, se evaluó la idoneidad del sistema para su uso en edificios de viviendas convencionales, y se probó en varios conjuntos de planos de planta y habitaciones. Los resultados son prometedores, con una accesibilidad básica que alcanza casi el 90 % de la superficie de las paredes de una vivienda convencional. Queda pendiente una comparación directa con el trabajo manual, que se llevará a cabo en la continuación del proyecto.

El mayor logro

“Para mí, nuestro mayor logro es el propio robot. Su diseño y modo de funcionamiento se adaptan a los requisitos del sector de la construcción, y su método de diseño es único. Esto queda patente en la altura de techo procesable de 3 m, que se combina a la vez con una carga útil del brazo de 20 kg y un suministro de energía continuo gracias a un sistema móvil y omnidireccional en tándem”, explica Haschke. El proyecto ya ha despertado el interés por parte del sector de la construcción, tanto por su sistema robótico completo como por sus componentes.

Aunque el proyecto Bots2ReC concluyó en noviembre de 2019, el equipo ha seguido investigando sobre los procesos de esmerilado, la lógica de planificación y la tecnología de radar. Ya existe demanda para estos, que deberían comercializarse en los próximos dos años. “Estamos especialmente orgullosos de los productos que se han descentralizado durante el proyecto y que ya están disponibles en forma de dos robots móviles, comercializados por Robotnik Automation (RB-2 BASE y Summit XL Steel), y varios sensores de radar mejorados, comercializados por indurad GmbH», señala Haschke. Gracias a su enfoque, Bots2ReC contribuirá a reducir los futuros problemas de salud de los trabajadores. No hay duda de que el coste de la tecnología será fácilmente contrarrestado por su alto beneficio social y eficiencia económica. Además, el proyecto podría adaptarse para eliminar otros productos peligrosos, como la pintura con plomo.


BADGER, el robot subterráneo y autónomo

Robotnik participa en el proyecto BADGER, cuyo objetivo es el diseño y desarrollo de un sistema robótico subterráneo autónomo. El robot que será capaz de perforar, maniobrar, localizarse, mapear y navegar en el espacio subterráneo y estará equipado con herramientas para la construcción horizontal y vertical de redes de pozos y tuberías.

El sistema robótico realizará tareas como construcciones sin zanjas, instalaciones de cableado y tuberías, investigaciones geotécnicas, instalaciones de riego a gran escala, operaciones de búsqueda y rescate, y aplicaciones de defensa.

Robotnik será el el encargado del diseño del sistema robótico y el desarrollo del hardware, además de la integración general del sistema. Concretamente, esta tarea se centrará en la integración de las principales unidades de locomoción, propulsión y dirección.


robotics in food industry

La viticultura de precisión da un paso más gracias al proyecto Vinbot

El proyecto europeo VINBOT, basado en la viticultura de precisión, acaba de finalizar después de tres años de intenso trabajo.

El robot de VINBOT está basado en la plataforma autónoma móvil SUMMIT XL y el principal objetivo del mismo es optimizar la gestión del rendimiento y la calidad del vino.

Ello ha sido posible gracias a la amplia sensorización de la que está dotado el robot y que le ha permitido capturar y analizar imágenes de viñedos y datos en 3D mediante el uso de aplicaciones de cloud computing.

VINBOT surge como respuesta ante la necesidad de impulsar la calidad de los vinos europeos mediante la aplicación de la viticultura de precisión. El proyecto, que ha finalizado exitosamente, va a permitir a bodegas y viticultores poder realizar predicciones precisas del rendimiento de sus viñedos. Una vez realizado esto se podrá organizar favorablemente tanto la producción como la comercialización de los vinos.

https://www.youtube.com/watch?v=DZXmBPOiEfQ