Cobots

Introducción a los Cobots

Los Cobots, o robots colaborativos, pueden trabajar conjuntamente con operadores humanos a través de interacción directa, sin barreras convencionales. Las ventajas de la interacción directa entre operadores humanos y cobots son:

  • Ejecución de tareas complejas de manera segura
  • Alta calidad de producción
  • Enseñanza y programación de cobots de manera fácil e intuitiva

El concepto de cobots, o “dispositivos de asistencia inteligentes”, surgió en proyectos de investigación y empresas de la industria de la automoción, donde los cobots proporcionaban la capacidad para mover objetos pesados bajo control humano a través de interfaces directas. Estos sistemas garantizaban el uso seguro de las prestaciones de asistencia de los cobots. A lo largo de los años, se han desarrollado cobots para realizar tareas tales como:

Cobot de bin picking inteligente con MATLAB.

YOLO detectando cajas negras en un contenedor.

Detección de objetos con YOLO.

6 gráficos de cuadros con estimación de poses.

Estimación de la pose de objetos.

¿Por qué utilizar cobots?

En la automatización industrial convencional, los robots se deben mantener alejados de los operadores humanos para garantizar la fiabilidad de sus funcionalidades y evitar daños físicos a los operadores humanos. En estos sistemas, los robots operan en áreas sin presencia humana, o dentro de armazones.

Automatización flexible

Restringir a los robots en armazones limita sus capacidades. Hoy en día, el mercado comercial exige personalización y plazos de ejecución acelerados. Estas exigencias han creado interés en sistemas de fabricación flexibles y polivalentes a través de la colaboración entre operadores humanos y robots que no pongan en peligro al personal humano. En la automatización flexible y colaborativa, los cobots aumentan y mejoran las aptitudes humanas aportando potencia, precisión y análisis de datos, lo que representa valor añadido para los usuarios finales de cobots. El desarrollo de cobots tiene como objetivos:

  • Coexistencia: Espacio de trabajo compartido con operadores humanos para optimizar procesos
  • Colaboración: Automatización flexible para diversas tareas con participación humana

Sistemas de seguridad

Las barreras de seguridad suponen un obstáculo tecnológico que dificulta una mayor adopción de los robots. Los cobots están diseñados para cumplir los requisitos de seguridad con seguridad intrínseca que permite una interacción segura entre el cobot y los objetos de su espacio de trabajo (por ejemplo, la norma ISO® 10218-1). Los cobots reducen la inercia cuando se exponen a posibles colisiones e incluyen componentes compatibles, tales como sensores de par motor articulares, para absorber la energía de colisiones no deseadas. Además, los desarrolladores de cobots emplean una gran variedad de sensores externos, como cámaras, láser y sensores de profundidad, y combinan los datos capturados para que el robot pueda reconocer fiablemente la proximidad y los gestos de operadores humanos.

Programación de cobots con IA y algoritmos avanzados

Existen aplicaciones de cobots y brechas tecnológicas que dificultan un despliegue completo de los cobots. Se necesitan algoritmos avanzados para que los cobots alcancen su gran potencial de fabricación en entornos de producción de gran variedad y bajo volumen. Los cobots deben poder desempeñarse en situaciones desconocidas sin instrucciones explícitas mediante la percepción de su entorno con Deep Learning. El planificador de trayectorias permite al cobot alcanzar una posición objetivo, y los algoritmos de prevención de colisiones generan un comportamiento reactivo en entornos dinámicos, basado en el conocimiento del entorno actual proporcionado por sensores a medida que el cobot se desplaza.

Cobot colocando un paquete en una cinta transportadora.

Soporte de MATLAB para cobots de Universal Robots

Diseñe, simule, pruebe y despliegue aplicaciones de cobots de UR

Diseño de cobots con MATLAB y Simulink

MATLAB® y Simulink® proporcionan un conjunto completo de herramientas que permiten:

  • Utilizar modelos de sensores, tales como cámaras, LiDAR e IMU, para analizar cómo un cobot detecta un entorno mediante prototipado.
  • Percibir el entorno para aplicaciones de cobots con Deep Learning y visión artificial.
  • Enseñar trayectorias a un cobot con Inverse Kinematics Designer y planificación de trayectorias.
  • Diseñar, realizar iteraciones y optimizar controladores de trayectorias para permitir una interacción segura con cobots.
  • Modelar lógica de control de sistemas y evaluar algoritmos autónomos para aplicaciones de cobots.
  • Conectar y controlar cobots de Kinova® y Universal Robots con MATLAB.
  • Generar código de producción automáticamente para desplegarlo en controladores de cobots y equipos integrados.

Referencias de software

También puede consultar estos temas: MATLAB y Simulink para robótica, MATLAB y Simulink para robots manipuladores, Robotics System Toolbox™, Navigation Toolbox™, ROS Toolbox, Simscape Multibody™, Deep Learning Toolbox™, robótica

“La integración de MATLAB, Simulink y Deep Learning Toolbox nos dio confianza para seguir adelante con el proyecto de MBSE con gemelos digitales”.

Dr. T. John Koo, ASTRI