lunes, 9 de marzo de 2015

Planificación de rutas off-line

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