AIDIMME propone un sistema de aprendizaje inédito para cobots de lijado basado en imitación y redes neuronales
• El proyecto pretende incorporar, como iniciativa innovadora de uso, sistemas de aprendizaje para reconfigurar y ajustar tareas que eviten la intervención humana mediante el control de la presión, velocidad, y la trayectoria de las herramientas de lijado.
• En los pequeños acabados de piezas industriales es donde estos robots pueden jugar un papel determinante en el sistema de producción. Por este motivo es esencial desarrollar un sistema de aprendizaje efectivo y continuo que permita la integración del saber-hacer humano en la programación del cobot.
El Instituto Tecnológico AIDIMME inicia un desarrollo para “enseñar” a los robots colaborativos (cobots) a realizar trabajos más allá de los estándares programados, y que sólo la habilidad y experiencia humanas son capaces de precisar para tareas específicas.
En este sentido, la iniciativa tiene como objetivo desarrollar un sistema de aprendizaje robótico que permita la reconfiguración del programa de manera autónoma, integrando progresivamente las variables cambiantes de proceso y producto que no puede contemplar una programación estándar.
El proyecto de investigación y desarrollo “Desarrollo de técnicas de aprendizaje para cobots basadas en interacción humana y aprendizaje de refuerzo”, COLEARNING 4.0, está financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial, IVACE, y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional, FEDER, hasta junio de 2021.
La adaptación del cobot a las tareas de producción viene determinada por la autoreconfiguración de su programación y que viene marcada por variaciones dimensionales o geométricas en la materia prima, por las características de los materiales más o menos duros o elásticos, o por cambios en el entorno de producción por la iluminación, temperatura o posición, entre otros parámetros.
Esta flexibilidad es imprescindible para automatizar la acción del robot ya que es inviable que cada pieza disponga de una rutina programada, y por tanto siempre se aplica la misma presión, velocidad y recorrido, provocando fallos en la secuencia del proceso de fabricación y defectos en las piezas, como peladuras, rayas, o falta de uniformidad.
Como caso de uso se va utilizar un proceso con mucha carga de trabajo manual, como es el lijado y pulido de piezas de tablero derivado de la madera y chapa metálica, cuyas geometrías difieren ligeramente de unas piezas a otras.
En concreto, los objetivos específicos del proyecto se centran en evaluar dos técnicas de aprendizaje para lograr el objetivo de autoreconfiguración del ciclo de trabajo, como es la propia demostración humana, por un lado, y por otro el aprendizaje de refuerzo mediante redes neuronales de tres capas y el uso de funciones de recompensa, y que explicaremos en sucesivos artículos.
Del mismo modo, la iniciativa va a desarrollar un sistema de aprendizaje que permita adecuar la rutina de lijado y pulido a las características de cada unidad de producto sin necesidad de apoyo externo ni modificaciones en la programación estándar. Y por último, se van a desarrollar las interfaces y elementos de hardware y software adecuados para aplicar el sistema en aprendizaje en entornos productivos.
Los avances en la aplicación de la robótica de grandes dimensiones a los procesos productivos en el marco de la Industria 4.0 son significativos y evidentes para grandes producciones en serie, como pueda ser la industria de la automoción. Sin embargo, para la pequeña y mediana empresa, en concreto la industria manufacturera, estas soluciones pasan por los denominados robots colaborativos, y es aquí donde Colearning 4.0 juega un papel determinante para el tejido productivo valenciano.
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