Visión artificial para el cálculo de trayectorias de brazos robóticos en entornos dinámicos

Abstract

Desde el 2000 a.C., existen registros de trabajos de automatización, como la famosa Clepsidra. Actualmente existen ejemplos más complejos, como las máquinas “transfer”, que están diseñadas para la fabricación de una pieza concreta. El principal objetivo de la automatización es que un trabajo se realice con la menor interacción humana posible. En trabajos de automatización, es esencial el cálculo correcto y preciso de la trayectoria de partes móviles. Esta tarea es actualmente llevada a cabo por operarios humanos por medio de algoritmos predefinidos. El objetivo de este proyecto es preparar un entorno de entrenamiento viable para un brazo robótico. Este entorno se utilizará para estudiar si, mediante Machine Learning y el uso de Visión Artificial, se puede entrenar a un robot para realizar estas tareas. Se ha utilizado una metodología SCRUM ajustada a las necesidades del proyecto. El resultado final es un entorno preparado para cualquier entrenamiento de trayectoria de brazo robótico de 6 articulaciones (UR10e) totalmente integrado con físicas, colisiones y modelos 3D con un obstáculo cambiante para simular el entorno dinámico. Aunque los resultados del entrenamiento parecen prometedores, haría falta realizar un estudio más extenso para comprobar la viabilidad de la propuesta. El siguiente paso sería probar a entrenar con Cloud Computing y, si resulta viable, entrenar un robot para que realice cualquier tarea en el mismo escenario.