Robótica Autonomía y Aprendizaje.

 Sistemas de Programación y Visión Robótica.

Conceptos Generales:

Los modelos de sistemas de programación de robots industriales más utilizados son el de programación por enseñanza (teach pendant) y la programación offline. Estos modelos usan tecnologías como lenguajes de programación específicos del fabricante, software de simulación y herramientas de calibración.

Programación por Enseñanza (Teach Pendant):

Este es el método más tradicional y común. El operario guía el robot a través de los puntos de la trayectoria deseada utilizando un dispositivo de control manual llamado teach pendant .

Tecnologías y programas usados:

• Teach Pendants: Son consolas portátiles con pantallas táctiles, botones y joysticks. Cada fabricante (como ABB, KUKA, Fanuc) tiene su propio diseño y software.
• Lenguajes de programación propietarios: Ejemplos incluyen RAPID (ABB), KRL (KUKA), y Karel (Fanuc). Estos lenguajes están optimizados para el control de movimiento y lógica del robot.
• Puntos de referencia (waypoints): El operario graba las posiciones espaciales (coordenadas X, Y, Z, y orientación) del robot para formar la trayectoria.

Aplicaciones:

Se usa principalmente para tareas sencillas y repetitivas como soldadura por puntos, paletizado, manipulación de materiales y pick-and-place.

Ventajas:

• Bajo costo inicial: No requiere software de simulación complejo.
• Fácil de aprender: La curva de aprendizaje es relativamente corta para tareas básicas.
• Control directo: Permite ajustes finos y manuales en tiempo real.

Desventajas:

• Tiempo de inactividad: El robot debe detener su producción para ser programado, lo que genera interrupciones en el flujo de trabajo.
• Errores humanos: La programación manual es propensa a errores de posicionamiento.
• Limitaciones de complejidad: No es ideal para trayectorias complejas o tareas que requieren una alta precisión y coordinación con otros equipos.

Programación Offline:

Este método permite programar el robot en una computadora o estación de trabajo utilizando software de simulación 3D sin necesidad de detener la producción. La programación se realiza en un entorno virtual que replica el entorno de trabajo real del robot.

Tecnologías y programas usados:

• Software de simulación 3D: Ejemplos son RoboDK, KUKA.Sim, RobotStudio (ABB) y Fanuc ROBOGUIDE. Estos programas permiten crear un gemelo digital de la celda de trabajo.
• Lenguajes de programación: Se pueden usar tanto los lenguajes propietarios de los fabricantes como lenguajes de alto nivel como Python o C++ a través de librerías y APIs.
• Herramientas de calibración: Se usan para transferir con precisión el programa virtual al robot físico, asegurando que las coordenadas coincidan.

Aplicaciones:

Es ideal para tareas complejas que requieren alta precisión, como mecanizado, pintura, inspección por visión y ensamblaje de piezas de alta precisión.

Ventajas:

• No hay tiempo de inactividad: El robot continúa operando mientras se desarrolla el nuevo programa.
• Mayor precisión: Permite optimizar la trayectoria del robot y simular colisiones antes de la implementación.
• Complejidad: Es el método más adecuado para programar trayectorias complejas, múltiples robots o robots que interactúan con otras máquinas.
• Ahorro de tiempo: Permite probar diferentes configuraciones y optimizaciones de manera rápida y segura.

Desventajas:

• Costo inicial elevado: El software de simulación y la capacitación necesaria pueden ser costosos.
• Requiere conocimientos especializados: El operario necesita habilidades avanzadas en software de simulación y CAD.
• Discrepancias entre simulación y realidad: A pesar de la calibración, pueden existir pequeñas diferencias físicas que requieren ajustes finales en el robot real.

Aplicaciones, Ventajas y Desventajas en el Entorno Industrial:

En el entorno industrial, la elección del modelo de programación depende de la tarea, los recursos y la infraestructura. El método de programación por enseñanza es ideal para pequeñas y medianas empresas que realizan tareas repetitivas y sencillas. Su bajo costo y facilidad de uso lo hacen atractivo. Sin embargo, su principal desventaja es el impacto en la productividad debido al tiempo de inactividad.

Por otro lado, la programación offline es la opción preferida en industrias de alta tecnología y producción en masa, como la automotriz y la aeroespacial. Su capacidad para evitar interrupciones y optimizar procesos la convierte en una herramienta invaluable para mantener la eficiencia y la competitividad. Aunque el costo inicial y la necesidad de personal cualificado son barreras, el retorno de la inversión a largo plazo suele ser significativo. Muchas empresas están adoptando una estrategia híbrida, combinando la programación offline para el desarrollo inicial de programas complejos y el teach pendant para los ajustes finales o tareas de mantenimiento.

Que es un Hardware dentro de la tecnología robótica:

En el contexto de la robótica, el hardware se refiere a todos los componentes físicos y tangibles que conforman un robot. Es la "carrocería", el "esqueleto" y los "músculos" de la máquina, que le permiten interactuar con el mundo físico. Sin hardware, el software (la programación que le dice al robot qué hacer) no tendría un cuerpo para ejecutar sus instrucciones.

Componentes de hardware clave en un robot:

El hardware de un robot es una combinación de diferentes sistemas que trabajan juntos para lograr un objetivo.

• Estructura mecánica: Es el chasis o esqueleto del robot. Proporciona el soporte físico para todos los demás componentes y define su forma y movilidad. Puede ser de metal, plástico o fibra de carbono, y su diseño dependerá de la función del robot (por ejemplo, brazos robóticos, robots con ruedas, o humanoides).
• Actuadores: Son los "músculos" del robot. Convierten la energía (generalmente eléctrica) en movimiento físico. Los más comunes son los motores eléctricos, servomotores y cilindros neumáticos, que permiten que el robot se mueva, levante objetos o manipule herramientas.
• Sensores: Son los "sentidos" del robot. Captan información del entorno y la convierten en datos que el robot puede procesar. Hay muchos tipos, como los sensores de proximidad (para evitar obstáculos), cámaras (para visión), micrófonos (para sonido), o sensores de presión y temperatura.
• Controlador o CPU: Es el "cerebro" del robot. Es una placa de circuito (como una placa base en una computadora) con un microprocesador que recibe la información de los sensores, la procesa y envía las instrucciones a los actuadores para que actúen. Es donde se ejecuta el software del robot.
• Fuente de energía: Es el "corazón" del robot. Proporciona la energía necesaria para que todos los componentes funcionen. Puede ser una batería recargable, una conexión a una toma de corriente o incluso paneles solares.

Que es un Software dentro de la tecnología de la robótica:

En robótica, el software es el conjunto de instrucciones, datos y programas que actúan como el cerebro de un robot. Le dice al hardware (los componentes físicos) qué hacer, cómo y cuándo. Mientras que el hardware es el cuerpo del robot, el software es su inteligencia, lo que le permite percibir su entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones.

Componentes clave del software robótico:

El software de un robot no es un solo programa, sino una combinación de diferentes capas y sistemas que trabajan en conjunto.

• Sistemas Operativos para Robots (ROS): Son plataformas de código abierto que proveen las herramientas y bibliotecas necesarias para construir aplicaciones robóticas. Un ROS simplifica la programación al manejar tareas complejas como la comunicación entre los diferentes componentes del robot (sensores y actuadores). El más conocido es el ROS (Robot Operating System).
• Algoritmos de Control: Son las instrucciones que le dicen al robot cómo mover sus articulaciones o ruedas para lograr un objetivo. Estos algoritmos convierten los comandos de alto nivel (por ejemplo, "mover el brazo a la posición X") en movimientos físicos detallados y precisos.
• Software de Percepción y Sensado: Es el conjunto de programas que procesa la información que el robot recibe de sus sensores. Por ejemplo, los algoritmos de visión artificial le permiten a un robot "ver" y reconocer objetos usando una cámara. Los algoritmos de sensado le permiten interpretar datos de sensores de proximidad, temperatura o presión.
• Software de Planificación y Toma de Decisiones: Esta es la parte más avanzada del software. Utiliza algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático para permitir que un robot tome decisiones. Un robot autónomo, como un coche sin conductor, utiliza este software para decidir la mejor ruta a seguir, evitar obstáculos y reaccionar ante situaciones inesperadas.
• Interfaz de Usuario (UI): Es el programa que permite a los humanos interactuar con el robot. Puede ser un panel de control con botones, una pantalla táctil, una aplicación en un teléfono, o incluso una interfaz de voz, que permite al usuario programar o darle comandos al robot.

Sistemas de visión artificial:

Los sistemas de visión artificial en robótica se clasifican principalmente por la cantidad de dimensiones que procesan (2D y 3D), cada uno con sus propias ventajas, desventajas y tecnologías asociadas.

Sistemas de Visión 2D:

Estos sistemas capturan y analizan imágenes planas (dos dimensiones: ancho y alto). Son los más comunes y económicos, ideales para tareas donde la profundidad no es una variable crítica.

Ventajas:

• Velocidad: El procesamiento de imágenes 2D es muy rápido, lo que permite su uso en líneas de producción de alta velocidad.
• Bajo Costo: Requieren una sola cámara y un hardware de procesamiento menos complejo, lo que reduce el costo de implementación.
• Simplicidad: Son relativamente más fáciles de configurar y programar para tareas específicas.

Desventajas:

• Falta de Información de Profundidad: No pueden determinar la altura o la posición de un objeto en el espacio tridimensional. Esto los limita en tareas como la manipulación de objetos apilados o el "bin picking".
• Sensibilidad a la Iluminación: Las sombras y los reflejos pueden alterar la imagen y causar errores, ya que el sistema solo ve la intensidad de los píxeles.

Tecnologías:

• Cámaras de Área (Area Scan): Capturan una imagen completa en un solo instante, como una fotografía. Se usan para inspección de calidad, lectura de códigos de barras (QR, 1D), y verificación de ensamblaje.
• Cámaras de Línea (Line Scan): Capturan una línea de píxeles a la vez mientras el objeto se mueve en una cinta transportadora. Son perfectas para inspeccionar objetos cilíndricos o continuos (como rollos de papel o tela) y permiten una alta resolución a gran velocidad.

Sistemas de Visión 3D:

Estos sistemas capturan información de profundidad además del ancho y el alto, creando un modelo tridimensional del objeto o del entorno. Son esenciales para tareas de manipulación complejas.

Ventajas:

• Información de Profundidad: Proporcionan datos precisos de la posición, orientación y volumen de los objetos en el espacio, lo que permite al robot manipular piezas en entornos desordenados.
• Robustez: Son menos sensibles a las variaciones de iluminación y a las sombras, ya que la geometría del objeto es la variable principal, no su color o brillo.
• Flexibilidad: Permiten realizar tareas complejas como el "bin picking" (recoger objetos de un contenedor desordenado) y la inspección de piezas con geometrías complejas.

Desventajas:

• Costo Elevado: El hardware (múltiples cámaras, proyectores láser) y el software son significativamente más caros que los sistemas 2D.
• Complejidad de Procesamiento: El procesamiento de la nube de puntos 3D y la creación de un modelo son computacionalmente intensivos y requieren más tiempo.
• Sensibilidad a la Textura: Algunos métodos, como la visión estéreo, dependen de la textura de los objetos para encontrar correspondencias, lo que puede ser un problema con superficies lisas o sin patrones.

Tecnologías:

• Visión Estéreo (Stereo Vision): Utiliza dos o más cámaras calibradas para capturar imágenes desde diferentes ángulos, imitando la visión humana. El software triangula las diferencias entre las imágenes para calcular la profundidad.
• Luz Estructurada (Structured Light): Un proyector emite patrones de luz (líneas, cuadrículas) sobre el objeto. Una cámara captura el patrón distorsionado, y el software calcula la geometría del objeto a partir de la deformación del patrón. Es muy preciso y rápido.
• Tiempo de Vuelo (Time-of-Flight - ToF): La cámara emite pulsos de luz infrarroja y mide el tiempo que tardan en rebotar en el objeto y regresar al sensor. Este tiempo se utiliza para calcular la distancia de cada píxel, creando un mapa de profundidad. Son ideales para aplicaciones de largo alcance 

Mayor Autonomía y Aprendizaje en Robótica:

La mayor autonomía y el aprendizaje en los robots son capacidades que les permiten funcionar y mejorar sin supervisión humana constante. Tradicionalmente, los robots industriales eran máquinas programadas para ejecutar una secuencia fija de movimientos. Hoy, gracias a la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), pueden tomar decisiones y adaptarse a su entorno. 

Definición de Mayor Autonomía y Aprendizaje:

• Mayor Autonomía: Un robot autónomo es aquel que puede operar durante largos períodos de tiempo sin necesidad de un operador que lo supervise. Esto significa que puede tomar decisiones por sí mismo para resolver problemas inesperados o para optimizar su ruta y sus tareas.
• Aprendizaje: Los robots con capacidad de aprendizaje, por otro lado, pueden mejorar su desempeño basándose en la experiencia. En lugar de ser programados para cada escenario posible, utilizan algoritmos de machine learning para analizar datos y ajustar su comportamiento, haciendo sus movimientos más precisos y eficientes con el tiempo.

Ejemplos Prácticos:

Imaginemos un robot de un almacén logístico:

• Autonomía: El robot es un vehículo guiado autónomo (AGV) que transporta cajas. En una fábrica tradicional, seguiría una ruta predefinida con bandas magnéticas o cables. En una fábrica inteligente, el robot utiliza sensores y visión artificial para navegar por sí solo. Si un trabajador o una caja bloquean su camino, el robot no se detiene; en cambio, toma la decisión autónoma de encontrar una ruta alternativa para completar su tarea sin interrupciones.
• Aprendizaje: El robot transportador no solo navega, sino que también aprende. Al principio, su movimiento puede ser lento e ineficiente. Sin embargo, con cada viaje, el sistema de IA analiza los datos de sus sensores (tiempo de viaje, obstáculos encontrados, etc.). A través del aprendizaje por refuerzo, el robot aprende a optimizar sus rutas para que, con cada día que pasa, su movimiento sea más rápido y eficiente. Con el tiempo, puede incluso predecir áreas de congestión en el almacén y evitar los "atascos" antes de que ocurran, todo por cuenta propia. Este aprendizaje continuo reduce costos y mejora la productividad de toda la operación.

VER: Stock 4.0                                                                                       VER: Stock 4.0