Calibración de robot basada en IA (KIRK)

El proyecto de investigación sobre calibración de robots basada en IA (KIRK) quiere utilizar el machine learning para desarrollar nuevos métodos de calibración basados ​​en software para robots industriales con el fin de aumentar su precisión. Los iniciadores del proyecto conjunto son la Universidad de Stuttgart, el DHBW Karlsruhe y el fabricante de software de robótica ArtiMinds Robotics .

El objetivo es aumentar la precisión con soporte de software para que los robots puedan usarse de manera flexible para una amplia gama de aplicaciones, para simplificar los flujos de trabajo con una solución que sea independiente del tipo y fabricante del robot, y para ahorrar tiempo para el personal especializado.

Darko Katic, Líder de Equipo de Inteligencia Artificial en ArtiMinds, explica: "La capacidad de recopilar y analizar datos automáticamente reduce el esfuerzo del usuario y facilita a las PYME, en particular, desarrollar las habilidades necesarias para hacer un uso óptimo de un sistema de robot".

El investigador de IA, el profesor Marco Huber, de la IFF de la Universidad de Stuttgart, agrega: "La base para hacer manejables las complejas relaciones de factores externos y las propiedades variables del tiempo del robot individual y, por lo tanto, aumentar la precisión de posicionamiento son las redes neuronales profundas, deep learning".

El Instituto de Fabricación Industrial y Operación de Fábrica (IFF) de la Universidad de Stuttgart y el Laboratorio de Robots y Movimiento Humano (RaHM-Lab) de la Universidad Estatal Cooperativa de Baden-Wuerttemberg en Karlsruhe son responsables de la investigación básica. Junto con ArtiMinds Robotics como socio industrial, los resultados se transfieren a aplicaciones industriales reales. Finalmente, los métodos recientemente desarrollados también se integrarán en el software de programación Robot Programming Suite (RPS). El proyecto está programado para finalizar en la primavera de 2022.

¿Por qué la calibración?

Los robots industriales se caracterizan por una ejecución de proceso confiable y precisa. Para garantizar el alto nivel de precisión requerido para esto, los sistemas deben recalibrarse individualmente a intervalos regulares. Esto es costoso y requiere mucho tiempo y significa mucho trabajo extra, especialmente para las PYME. Además, están llegando al mercado brazos robóticos cada vez más económicos que, debido a razones mecánicas, pueden tener inexactitudes potencialmente mayores en el posicionamiento.

Con los métodos de calibración disponibles actualmente, solo se pueden corregir los errores de geometría. La temperatura o las imprecisiones dependientes de la carga, por ejemplo, solo pueden compensarse de manera insuficiente. La recalibración durante la operación, que sería importante para un proceso de optimización sostenible, tampoco es factible. Para cerrar estas brechas y desarrollar nuevos métodos de calibración basados ​​en software para practicar a través del "machine learning, el proyecto KIRK AI se lanzó en abril de 2020.