Resumen

Durante la última década, se ha logrado la optimización de un conjunto masivo de tareas industriales aprovechando la precisión de los manipuladores robóticos. Si bien la nueva era de los manipuladores robóticos presenta herramientas de alta tecnología para solucionar problemas de posicionamiento y seguimiento, la actualización de las unidades más antiguas es un desafío importante debido a la incompatibilidad de hardware, mecanismos obsoletos y restricciones de operación. Este trabajo introduce un nuevo sistema de ayuda visual para determinar la postura y orientación, es decir, pose de un manipulador robótico utilizando un arreglo de dos cámaras estéreo. El sistema de posicionamiento visual calcula la posición del efector final a partir de la nube de puntos completa adquirida por el arreglo de cámaras y el modelo inverso del robot. Las nubes de puntos son fusionadas utilizando el algoritmo de Iterative Closest Point. Un detector de color amarillo detecta los puntos relacionados con el efector final. Finalmente, la posición del efector final se calcula con un estimador Media. Los resultados experimentales muestran que el dispositivo propuesto puede estimar la posición relativa del efector final respecto de la base del brazo robótico con errores aproximados de posicionamiento longitudinal, lateral y vertical de 19.6%, 15,7% y 9,2%, respectivamente.

INTRODUCCIÓN

Las industrias inteligentes permiten la conexión de diferentes organismos administrativos e industriales utilizando una amplia variedad de mecanismos sofisticados, principalmente sistemas robóticos de vanguardia [1]. Hoy en día, las tecnologías habilitadoras han alcanzado un nivel de madurez lo suficientemente alto para la realización práctica de las soluciones y servicios a nivel industrial, comenzando desde pequeñas pruebas hasta la masificación industrial de tareas autónomas basadas en plataformas robóticas [2]. Para garantizar una adecuada operación, y la alta precisión de los procesos industriales, los sistemas robóticos requieren el desarrollo de sistemas de control eficientes y robustos. Por lo general, los manipuladores robóticos de última generación ya se equipan con sistemas de posicionamiento muy precisos que garantizan el funcionamiento correcto del robot [3]. Sin embargo, una gran cantidad de robots antiguos no pueden ser actualizados y automatizados utilizando estas tecnologías, ya que dichas plataformas no tienen sistemas compatibles, poseen mecanismos obsoletos o descontinuados, o los costos son muy elevados para las industrias [4].

El reemplazo de unidades robóticas antiguas por modernas no es una opción viable debido a que no han cumplido un ciclo de trabajo o sus costos todavía no han sido amortizados [5]. Por lo tanto, existe la necesidad de actualizar un gran número de unidades para garantizar las demandas operativas. Además, la popularidad de los manipuladores robóticos en el desarrollo de tareas industriales asociado a sus alta repetibilidad y precisión ha incrementado su uso a nivel de aplicaciones industriales de vanguardia [1], [3], [6]. 

• Materias:Aprendizaje automático Calibración de robots Navegación de robots Robot autónomo Robot industrial
• Subjects:Machine learning Robot calibration Robot navigation Robot autonomous Industrial robot
• Palabras claves:Visión por computador; Visión estereoscópica; Nube de puntos iterativa; Compresión de nubes de puntos; Aprendizaje de máquina; Manipuladores robóticos
• Keywords:Computer vision; Stereoscopic vision; Iterative point cloud; Point cloud compression; Machine learning; Robotic manipulators