Robots Inteligentes

Robots Inteligentes
Ismael López Juárez
Grupo de Investigación en Mecatrónica y Sistemas Inteligentes de Manufactura (GIMSIM)
CIATEQ, A.C. Centro de Tecnología Avanzada
1er Congreso Nacional de Mecatrónica
Nov 08, 2002.
Percepción Sensorial
GUSTO
TACTO
OIDO
OLFATO
VISTA
Percepción Sensorial (Cont.)
Móvil
Industriales
Mascotas
Humanoides
Vista
Sistema Estereoscopico
Reconocimiento
invariante de objectos
Tacto
Manos articuladas
Sensores de F/T
Olfato
Gusto
Lengua Electrónica
Oido
Procesamiento de Voz
Entendimiento de Lenguaje
Inteligencia
Sensores
Procesamiento de Señal
•Microfono
15
•Sensor de gas
moment(lb-in)
10
•Camara
•Sensor Fuerza
•Sensor de Sabor
SoftComputing:
5
0
Redes Neuronales
-5
Lógica Difusa
-10
Algoritmos Genéticos,
-15
1
9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 105 113 121 129 137 145 153 161
time(1 div = 60ms)
etc.
?
Extracción/Clasificación
de características
Aplicaciones
•Robots
•Industría Vinicola
•Industria Alimenticia
•Medicina, detección de carcinomas
•Ensamble Inteligente
•Monitoreo de condición de herramienta en máquinas CNC
•Detección de fallas en herramienta
•Reconocimiento de objetos
•Recolección de frutos
•Inseminación Artificial
•Sistema Inteligente de Manufactura (SIM)
...
Reconocimiento de Voz e Imagen
Celda Inteligente de Manufactura
Toma de componente
Transporte
Ensamble
Ensamble Mecánico Inteligente
OBJETIVO
Desarrollar Robots Auto-Adaptables con capacidad de
aprendizaje en línea, cuya destreza y velocidad de ensamble
mejore con su experiencia
ORIGINALIDAD
- Ubicación de los componentes desconocido
- Limitada Información de Orientación
- Descubrimiento de Conocimiento para partes Simétricas y
No Simétricas.
- Empleo de Fuzzy ARTMAP como Red Neuronal Artificial
(RNA) con Conocimiento
Ensamble Mecánico
Arquitectura 1
F/T sensor
SLAVE
F/T reading
486PC
Com1
ALTER
Processing
Training
Terminal
emulator
HOST
P100
Com2
ex ALTER
Com2
Robot
Controller
Arquitectura 2
Ensamble Mecanico “Peg-in-hole”
Fz
Mz
Mx
Fx
My
Fy
Ensamble Rectangular
15
Withdrawal
Insertion
moment(lb-in)
10
Rest
Mx
5
Mz
0
-5
-10
My
-15
1
9
17
25
33
41
49
57
65
73
81 89
97 105 113 121 129 137 145 153 161
time(1 div = 60ms)
Temporal patterns
Teoría de Resonancia Adaptable (ART)
Aprendizaje
Rápida
I ncremental
Procesamiento Tiempo-Real
Tipicamente 1 epoch, β = 1
Adecuada para Aprendizaje
en Línea
Redes ARTMAP utilizan aprendizaje supervisado y no
supervisado.
Modulo ART
ATTENTIONAL
SUBSYSTEM
+
+
STM
Gain control
LTM +
_
+
+
STM
ORIENTING
SUBSYSTEM
F2
LTM
+
F1
_
Gain control
+
+ STM
reset wave
+
INPUT PATTERN
A
ARTMAP
b (training)
ARTb
_
Map-field gain
control
MAP-FIELD
_
Map-field orienting
system
_
ARTa
a (input)
Match
Tracking
Estructura del Sistema
NNC
Fuzzy ARTMAP
SW1
Inputs
SW2
X’
Automated
Motion
Robotic
System
F/T sensor
Learning
Knowledge Base
Pattern-Motion
Selection
Proceso de Entrenamiento (PKB)
X+
X-
(a)
Y-
Y+
(b)
Z-
Z+
(c)
RzRz+
Rx-
Rx+
(d)
Ry-
Ry+
(e)
(f)
Condiciones de Aprendizaje
Fdespues < 0.1*Fantes ; No incluye eje Z
donde:
F =√ fx2+fy2+fz2+mx2+my2+mz2
Aprendizaje
0
0.1Fantes
Recuperación
de Error
Recuerdo
Fantes
Flimite
Fuerzas de
Contacto
Robotic
Assembly
Controller
NNC
Processing
SETTINGS
FAM Train & Test using PKB
1: Settings
Automated Motion
Fafter< 0.1*Fbefore?
F/T data
acquisition?
No
Yes
Yes
Yes
2: PKB
Formation
Predicted
Z+ or Z- ?
No
No
3: NNC
Processing
Yes
Enhance
Knowledge
EKB
FAM Train
EKB
Another
insertion?
No
FAM Test
No
EKB
endcondition?
Yes
Yes
Error
Recovery
No
END
Fi > Flimit ?
END
Componentes de Ensamble
Radiused-Square
Circular
Square
25 0
12.5R
15
15
15
25
Units in mm
Chamfered female blocks
Chamferless female blocks
Resultados
Circular Chamfered Peg Insertion
Insertion
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Offset (δx,δy,δRz)
o
(mm,mm, )
(-0.8, -0.4, 0.0)
"
"
"
"
"
"
"
"
(-2.5, -2.5, 0.0)
"
"
"
"
"
"
Learning
ON
"
"
"
"
"
"
"
"
ON
"
"
"
"
OFF
"
New
Alignment Total
Patterns Motions Motions
3
8
58
2
8
58
0
4
54
1
4
54
1
6
56
2
6
56
1
6
58
1
6
56
1
6
56
1
14
64
0
13
63
0
16
66
0
14
64
0
13
63
0
25
85
0
24
84
Process.
time (s)
5.17
5.23
4.70
5.00
4.94
5.18
4.93
5.09
4.84
5.47
5.44
5.60
5.42
5.49
7.35
7.27
Comments
Figure
OK X+,X-,YOK
X+,YOK
OK
X+
OK
X+
OK
X+, YOK
X+
OK
X+
OK
X+
Incl.RxY+
OK
OK
OK
OK
Z+(14) Ry-(3)
Z+(15) Ry-(3)
9.4
A.1
A.2
A.3
A.4
A.5
A.6
A.7
A.8
A.9
A.10
A.11
A.12
A.13
9.5
9.6
Circular Chamfered Peg Insertion
Offset(mm): X = -2.5, Y = -2.5
LEARNING INHIBITED
Circular Chamfered Peg Insertion
Offset(mm): x = -2.5, y = -2.5
5
3
14th insertion
15th insertion
4
2
3
force (lb)
force (lb)
1
fx
fy
fz
0
fx
fy
fz
1
-1
0
-2
-1
-2
-3
1
11
21
31
41
51
1
61
1.5
1
1
0.5
0.5
0
0
mx
my
mz
-0.5
-1
moment (lb•in)
moment (lb•in)
2
11
21
31
41
51
61
71
-0.5
mx
my
mz
-1
-1.5
-1.5
-2
-2
-2.5
-2.5
-3
-3
11
21
31
41
51
61
X+
XY+
YZ+
ZRx+
RxRy+
RyRz+
Rz-
1
11
21
31
41
51
61
71
1
11
21
31
41
51
61
71
X+
X-
Motion Direction
Motion Direction
1
1
11
21
31
STEPS
41
51
61
Y+
YZ+
ZRx+
RxRy+
RyRz+
Rz-
STEPS
Resultados (Cont.)
Radiused-Square Chamfered Peg Insertion
Insertion
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Offset (δx,δy,δRz)
(mm,mm,o)
(0.0, 0.0 -1.0)
"
"
"
"
"
"
"
"
(-1.06, 0.0, -1.0)
"
"
"
"
Learning
New
Patterns
START
ON
ON
ON
ON
ON
ON
ON
ON
ON
ON
ON
START
ON
2
2
2
0
2
0
1
0
0
1
0
1
2
2
Alignment
Total
Process.
Motions Motions time (s)
30
80
7.49
21
71
6.51
35
85
7.93
24
74
7.01
25
75
7.11
25
75
7.20
15
65
5.93
27
77
7.04
24
74
7.00
32
82
7.81
33
83
7.37
51
101
9.17
42
92
8.43
49
99
8.77
Comments
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
X+, YX+(2)
Rz+, YY+, Rz+
X+
Rz+
Rz+
X+, YX+, Y-
Figure
A.20
A.21
A.22
A.23
A.24
A.25
A.26
A.27
A.28
A.29
A.30
A.31
A.32
A.33
Square Chamfered Peg Insertion
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
"
"
"
"
"
(-1.06, 0.0, -1.0)
"
(1.1, 0.0, -3.4)
"
"
"
ON
ON
ON
ON
ON
START
ON
ON
START
ON
ON
4
0
1
0
0
3
2
2
4
2
2
44
40
44
40
34
24
38
55
46
55
54
94
90
94
90
84
74
88
105
96
105
104
8.91
7.97
8.63
8.38
7.93
7.26
8.84
10.61
10.12
12.91
10.71
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
OK,
X+(2), Y-(2)
Rz+
X+, Y-(2)
Y-, Rz+
X+, XX+(3), XX-, Rz+
Y-, Rz+
A.34
A.35
A.36
A.37
A.38
A.39
A.40
A.41
A.42
A.43
A.44
Radiused-Square Chamfered Peg Insertion
Offset: Rz = -1o
Radiused-Square Chamfered Peg Insertion
Offset: Rz = -1o
4
14
1st insertion
12
9th insertion
3
10
2
force (lb)
force (lb)
8
fx
fy
fz
6
4
fx
fy
fz
1
0
2
0
-1
-2
-2
-4
1
11
21
31
41
51
61
1
71
11
21
31
41
51
61
71
2.5
12
2
10
1.5
6
mx
my
mz
4
2
moment (lb•in)
moment (lb•in)
8
mx
my
mz
0.5
0
-0.5
0
-1
-2
-1.5
-2
-4
1
11
21
31
41
51
61
71
1
11
21
31
41
51
61
71
1
11
21
31
41
51
61
71
X+
X-
X+
XY+
YZ+
ZRx+
RxRy+
RyRz+
Rz-
Motion Direction
Motion Direction
1
1
11
21
31
41
STEPS
51
61
71
Y+
YZ+
ZRx+
RxRy+
RyRz+
Rz-
STEPS
Ejemplo de ensamble: Autopartes
Conclusiones
• Diseño de una Arquitectuira de Aprendizaje para ensamble
mecánico
• Modelo probado con manipulador industrial
• Aprendizaje incremental en línea
• Descubrimiento de Conocimiento para diferentes componentes
• Destreza demostrada al evitar atoramientos
• Velocidad de ensamble mejora con la experiencia
Direcciones de Trabajo Futuro
• Determinación Autómatica de la Base de Conocimiento Inicial
• Desarrollo de un Planificador de Ensamble Mecánico
• Desarrollo de una Arquitectura Multimodal ARTMAP
• Integración de la Celda Inteligente de Manufactura