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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).

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