Un gran avance para la eficiencia energética - Harting
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tec.News 23: Aplicaciones en todo el mundo<br />
El hombre y <strong>la</strong> máquina van de <strong>la</strong> mano:<br />
FlexIRob@HARTING<br />
Los sistemas de asistencia a <strong>la</strong> co<strong>la</strong>boración se están extendiendo cada vez más: en una primera prueba de campo, los investigadores<br />
de <strong>la</strong> <strong>Un</strong>iversidad de Bielefeld investigaron <strong>la</strong> co<strong>la</strong>boración directa entre hombres y robots. Los empleados de HARTING<br />
programaron de forma interactiva un innovador brazo robótico de fuerza contro<strong>la</strong>da que después utilizaron <strong>para</strong> realizar tareas.<br />
» Christian Emmerich, doctoral student & research assistant at the Institute for Cognition and Robotics (CoR-Lab), Bielefeld <strong>Un</strong>iversity<br />
» Dr.-Ing. Agnes Swadzba*, holds a faculty staff position as postdoctoral researcher in the Applied Informatics group, Bielefeld <strong>Un</strong>iversity<br />
El robot como ayuda física<br />
Los sistemas de asistencia que permiten<br />
<strong>la</strong> co<strong>la</strong>boración estrecha entre hombres<br />
y robots son cada vez más importantes<br />
en <strong>la</strong> fabricación industrial. Al apoyar a<br />
los humanos en los procesos de montaje,<br />
pueden simplificar los flujos de trabajo,<br />
evitar riesgos <strong>para</strong> <strong>la</strong> salud como los<br />
problemas de articu<strong>la</strong>ciones y de espalda,<br />
y aumentar <strong>la</strong> <strong>eficiencia</strong> previniendo<br />
los fallos. 1<br />
flexirob – un brazo robótico<br />
flExiblE E intEractivo<br />
Los investigadores del Instituto de<br />
Cognición y Robótica de <strong>la</strong> <strong>Un</strong>iversidad<br />
de Bielefeld están utilizando FlexIRob,<br />
un prototipo de sistema de asistencia<br />
robótico que consiste en el robot<br />
ligero 7-DOF KUKA IV con sensores de<br />
fuerza y el software de control y aprendizaje<br />
inteligente que se desarrolló<br />
Reconfiguración: un empleado de HARTING adiestra al<br />
sistema FlexIRob <strong>para</strong> que aprenda posturas útiles en un<br />
espacio de trabajo restringido.<br />
en Bielefeld. Como el sistema tiene<br />
siete articu<strong>la</strong>ciones, existen muchas<br />
posibilidades diferentes <strong>para</strong> desp<strong>la</strong>zarse<br />
a un punto específico o a lo <strong>la</strong>rgo de<br />
una trayectoria determinada. Mediante<br />
<strong>la</strong>s capacidades de conformidad, redundancia<br />
y aprendizaje, el sistema<br />
puede utilizar <strong>la</strong> interacción física <strong>para</strong><br />
aprender de los humanos movimientos<br />
especiales o posiciones favorables en el<br />
espacio de trabajo.<br />
Estudio dE intEracción En<br />
HartinG<br />
En el estudio de interacción realizado<br />
en el grupo tecnológico HARTING, el<br />
equipo de FlexIRob evaluó este tipo de<br />
interacción entre humanos y robots. El<br />
estudio investigó <strong>la</strong> adiestrabilidad del<br />
sistema y el manejo intuitivo por parte<br />
de usuarios no expertos y evaluó <strong>la</strong> aceptación<br />
de un brazo robótico adiestrable<br />
"A<strong>la</strong>mbre caliente": un empleado de<br />
HARTING muestra un movimiento especial al<br />
brazo robótico.<br />
(*Contact person: aswadzba@techfak.uni-bielefeld.de)<br />
por los participantes. <strong>Un</strong> total de 49<br />
empleados de <strong>la</strong>s áreas de montaje y<br />
producción de <strong>la</strong> p<strong>la</strong>nta de Espelkamp<br />
adiestraron al brazo robótico en un entorno<br />
con obstáculos. Estos obstáculos<br />
eran otras máquinas u objetos en un<br />
entorno real. Después los empleados<br />
mostraron al brazo una ruta en este<br />
entorno (simi<strong>la</strong>r a una sesión clásica<br />
de formación) que el brazo tenía que<br />
recorrer automáticamente. Esta era <strong>la</strong><br />
tarea real, por ejemplo, transportar<br />
objetos de izquierda a derecha.<br />
Solo uno de los dos grupos de prueba<br />
recibió apoyo del sistema FlexIRob <strong>para</strong><br />
mantener posiciones del brazo favorables<br />
que se habían definido aprendiendo <strong>la</strong>s<br />
condiciones circundantes. Ahora el<br />
equipo de <strong>la</strong> <strong>Un</strong>iversidad de Bielefeld<br />
quiere utilizar los resultados obtenidos<br />
<strong>para</strong> desarrol<strong>la</strong>r más el sistema<br />
FlexIRob. Los comentarios de los<br />
empleados de HARTING fueron sumamente<br />
positivos. La tarea de mostrar al<br />
brazo robótico una ruta determinada en<br />
un entorno con obstáculos se realizó en<br />
general mejor y con más rapidez cuando<br />
el robot utilizaba <strong>la</strong> información que<br />
había aprendido del entorno.<br />
1 Este estudio forma parte del experimento<br />
"Model-free Flexible Trajectory Generation (MoFTaG)"<br />
financiado por <strong>la</strong> UE dentro de ECHORD<br />
(European Clearing House for Open Robotics<br />
Development, www.echord.info).