Resumen— El objetivo de la
planeación off-line de trayectorias en robótica serial consiste en dar al
efector final del robot las trayectorias necesarias para desplazarse en su
espacio de trabajo y ejecutar diferentes tareas mediante un ambiente virtual en
el que se simula tanto el robot como el entorno del que hace parte.
En éste artículo se
presenta un análisis de algunos métodos tradicionales de planificación de rutas off-line que nos ayudarán a obtener el método
adecuando para ir de un punto inicial a un punto final.
Palabras clave—
Robótica, planeación de movimientos offline,
algoritmos de movimiento, planificación de rutas.
I.
INTRODUCCIÓN
Según su funcionalidad, un robot es como una máquina
automática de manipulación, reprogramable y multifuncional con tres o más ejes
que pueden posicionar y orientar materias, piezas, herramientas o dispositivos
especiales para la ejecución de trabajos diversos en las diferentes etapas de
la producción industrial, ya sea en una posición fija o en movimiento [1]
La planeación de trayectorias ha sido un tema
ampliamente estudiado en robots móviles, debido a la naturaleza desconocida o
cambiante de los espacios de trabajo que este tipo de robot debe sortear [2]
Debido a que los robots están siendo usados en
procesos en los que deben recorrer superficies irregulares y en los que además
deben cumplir con varios ciclos de trabajo en cortos periodos, la programación
habitual se hace repetitiva. [3]
Sin embargo, conforme
aumenta la dificultad de las aplicaciones industriales que los robots seriales
deben ejecutar (en su mayoría soldadura, ensamble, pintura o prototipado sobre
superficies irregulares), ha sido necesario generar mecanismos que permitan la
planeación off-line de trayectorias enfocadas en este tipo de estructuras.
Dicha planeación ocurre cuando se generan trayectorias en los robots antes de
su implementación en un entorno real, en ocasiones basándose en perfiles
desarrollados en la etapa de diseño asistido por computador (CAD) o bien sobre
tareas preprogramadas en la etapa Manufactura Asistida por Computador (CAM) del
proceso de fabricación.
II.
métodos on-line y off-line
A partir del análisis de movimiento de robots seriales
surge el problema de planeación de trayectorias, cuya solución permite que
estos dispositivos cumplan los objetivos que tienen por definición. La forma
habitual de programar trayectorias en un robot serial se denomina programación
on-line.
La programación “on-line” tiene lugar en el propio
lugar de producción e incluye a la célula de trabajo. El robot es programado
mediante un elemento denominado “teach box”.
Ventajas:
- Fácilmente accesible.
- El robot es programado de acuerdo a la situación
real de los equipos y las piezas.
Desventajas:
- Ocupa un equipo de producción valioso y escaso
- El lento movimiento del robot durante la
programación
- La lógica y cálculos del programa son arduos de
programar
- La parada de la producción durante la programación
- El coste es equivalente al valor de la producción
- Pobremente documentado
La programación “off-line” tiene lugar en un ordenador
y se utilizan modelos de la célula de trabajo robotizada, las piezas y los
alrededores. Los programas del robot pueden ser creados, en la mayoría de los
casos, mediante la utilización de datos CAD ya existentes por lo que la
programación es rápida y eficaz. Los programas del robot son verificados
mediante una simulación y los errores detectados son corregidos. [4]
Ventajas:
- No ocupa equipamiento de producción
- Programación efectiva de la lógica
y los cálculos por las facilidades de detección de errores existentes.
- Las localizaciones se construyen de
acuerdo a modelos y esto puede significar que los programadores tendrán que
ajustar bien los programas en línea o utilizar sensores
- Programación eficaz de las
localizaciones.
- Verificación del programa a través
de simulación y visualización
- Bien documentado a través del modelo
de simulación con programas adecuados
- Utilización de los datos existentes
de CAD
- El coste es independiente de la
producción. La producción puede continuar durante la programación.
- Herramientas de apoyo a proceso,
por ejemplo, la selección de parámetros de soldadura
Desventajas:
- Exige invertir en un sistema de programación
“off-line”
.
Algoritmos de
planificación offline
En
planificación de movimientos
offline tiene como finalidad
generar movimientos sin ningún tipo de obstáculos permitiendo que el robot se
pueda mover de su punto inicial al su objetivo sin ningún problema.
El
objetivo de la planeación off-line de trayectorias en robótica serial consiste
en dar al efector final del robot las trayectorias necesarias para desplazarse
en su espacio de trabajo y ejecutar diferentes tareas mediante un ambiente
virtual en el que se simula tanto el robot como el entorno del que hace parte.
Existen
mucho métodos para hacer éste tipo de planeación de rutas, en éste caso solo
vamos a especificar tres: descomposición de celdas, campos potenciales y método
PRM.
1)
Descomposición en celdas:
Nuestra primera aproximación de
planificación de rutas utiliza descomposición en celdas, esto es, descompone el
espacio libre en un número finito de regiones continuas, llamadas celdas. Estas
regiones tienen la importante propiedad de que el problema de planificación de
rutas en una región simple puede ser resuelta de forma simple (por ejemplo,
moviéndose en line recta). El problema de planificación de rutas se transforma
entonces en un problema de búsqueda en un grafo discreto. [5]
Los métodos empleados para la
descomposición de celdas pueden ser exactos o aproximados. Los métodos exactos
consisten en descomponer el espacio libre en celdas donde la unión de estas
corresponde al espacio libre, un ejemplo de esta orientación se puede apreciar
en los métodos aproximados se construyen celdas de una forma establecida donde
su unión no es exactamente el espacio libre con los métodos exactos se puede
garantizar encontrar un camino si existe lo cual no se puede garantizar con los
métodos aproximados. La ventaja que tienen los métodos aproximados es su
facilidad de implementación.
La descomposición en celdas más simple consiste en una rejilla regular.
La figura 1muestra una descomposición en una rejilla cuadriculada y una ruta de
solución
Figura 1: Ruta
encontrada dentro de una rejilla.
2)
Campos potenciales:
Esta técnica se encuentra basada en la analogía del
fenómeno que se presenta cuando se libera una partícula cargada en la presencia
de un campo eléctrico. En esta analogía
el robot se considera como una partícula con carga eléctrica siendo el espacio
libre el campo potencial para lo cual los obstáculos se toman con una carga
eléctrica del mismo signo del robot esto para generar una fuerza de repulsión
mientras que la meta tiene asociada una carga eléctrica de signo opuesto al
robot con el fin de proporcionar una fuerza de atracción.
El robot busca minimizar la longitud del camino hasta
el objetivo. Por otra parte, trata de estar alejado de los obstáculos mediante
la minimización de la función potencial. Los campos pueden variar de acuerdo
con la distancia del obstáculo o
geométricamente de acuerdo a una definición; también se pueden imponer límites
de influencia de éstos para no tener que calcular los campos de los obstáculos
distantes. [6]
3)
Método PRM:
Método desarrollado en 1991 por el
Dr. Jean- Claude Latombe y su estudiante Lydia E. Kavraki en la Universidad de
Stanford y de manera independiente por los investigadores Mark H. Overmars y
Petr Svestka de la Universidad de Utrecht, el cual es conocido por sus términos
en inglés como: Probabilistic Roadmap Method ó PRM y cuyo objetivo es encontrar
rutas libres de colisión para robots de cualquier tipo en espacios de trabajo
estáticos, es decir ambientes donde los obstáculos no se mueven. El método
consta de dos fases: la fase de construcción y la fase de consulta. En la fase
construcción se genera un mapa probabilístico de carreteras conocido
típicamente por su término en inglés como "roadmap". Primero se
generan aleatoriamente en configuraciones libres para el robot y posteriormente
se intentan conectar a través de un simple y rápido planeador local. El roadmap
construido se encuentra en el espacio libre y se representa como un grafo no
dirigido. Las configuraciones generadas constituyen los nodos del grafo y las
rutas calculadas por el planeador local sus aristas. Una vez construido el
roadmap se pueden realizar múltiples consultas, una consulta pregunta si existe
una ruta entre dos configuraciones cuales quiera del robot. Para ejecutar una
consulta el método primero intenta conectar las configuraciones inicial y final
a nodos en el grafo, si esto se logra se realiza una búsqueda en el grafo a
partir de los nodos con los cuales hubo conexión para encontrar la secuencia de
aristas que conectan a estos nodos. Finalmente la concatenación de los
segmentos sucesivos se transforma en una ruta factible para el robot. Es decir
la ruta está formada por tres subrutas, la subruta que conecta la configuración
inicial con un nodo del grafo, la subruta presente en el grafo entre los dos
nodos de conexión y la subruta que conecta un nodo del grafo con la
configuración final. [7]
Figura 2: Un ejemplo de un roadmap para un robot
(espacio de dos dimensiones en el espacio euclidiano). El área gris son
obstáculos. Los círculos vacíos corresponden a los nodos del roadmap. Las
líneas rectas entre los círculos corresponden a las aristas.
III.
Conclusiones
La planificación de movimientos
tiene muchas aplicaciones tales como la robótica, sistemas de realidad virtual
y diseño asistido por computadora; aunque son efectivas las metodologías de
planeación de trayectorias se vuelven más complejas a medida que el operador
cambia su configuración.
referencias
[1]
J.
Barrientos et al., Fundamentos de Robótica. Madrid:
Universidad Politécnica de Madrid, 1996
[2]
E. Masehian, D. Sedighizadeh, “Classic and heuristic
approaches in robot motion planning, a chronological review”, World Academy of
Science, Engineering and Technology, vol. 29, n.° 1, pp. 101-106, 2007.
[3]
Pan, et al., “Recent progress on programming methods for
industrial robots”, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 28,
n.° 1, pp. 87-94, 2012
[4]
Petr Blecha, Zdenêk Kolíbal , Radek Knoflícek , Ales
Pochylý , Tomas Kubela , Radim Blecha , Tomas Brezina, Robótica: Universidad Politécnica de Brno,
República Checa 2005-146319
[5]
Stuart Russell, Peter Norving, Inteligencia artificial
un enfoque moderno: PEARSON EDUCACIÓN, S.A. Madrid, 2004
[6]
Helbert Eduardo Espitia Cuchango, Propuesta de
algoritmo para la planacion de trayectorias de robots, Universidad nacional de
Colombia, Facultad de ingeniería, Bogotá D.C, 2011
[7] Luis
Yordano Cruz C, Metodo de muestreo adaptativo
basado en el analisis de componentes principales para planificacion de
movimientos de un sistema robotico,
Universidad Politécnica de Catalunya, Curs Acadèmic 2010/11
