Robot industriali, traiettorie ottimizzate

L’Università di Padova sta studiando come ridurre l’energia spesa e il tempo ciclo dei robot industriali; il progetto ha permesso loro di vincere il primo “Win-a-robot Contest” di Epson Europe

L’Università di Padova sta studiando come ridurre l’energia spesa e il tempo ciclo dei robot industriali; il progetto ha permesso loro di vincere il primo “Win-a-robot Contest” di Epson Europe

Presso il Laboratorio di Robotica del DII (Dipartimento di Ingegneria Industriale) dell’Università di Padova, è in fase di sviluppo un metodo per la riduzione dell’energia e del tempo ciclo per robot industriali che devono eseguire delle lavorazioni continue su traiettorie assegnate, come ad esempio nelle operazioni di saldatura, sbavatura, verniciatura e applicazione di adesivi.

Il metodo è stato ideato inizialmente per un’applicazione automatizzata per la decorazione di torte celebrative. In questo ambito, l’Università di Padova ha vinto il primo “Win-a-robot Contest” di Epson Europe, aggiudicandosi un robot Epson T6 (mostrato nella figura in alto) per sviluppare un’applicazione innovativa dove ci fosse la possibilità di formare nuovi giovani nell’ambito della robotica.

Il progetto “ChocoBot – Decorazione customizzata di torte celebrative a basso consumo di energia e prototipazione rapida di grandi strutture di cioccolato” si è classificato primo ex aequo tra circa 60 progetti in una competizione internazionale tra Università e centri di ricerca appartenenti all’area EMEAR (Europa, Medio Oriente, Africa, e Russia). Il progetto ChocoBot coinvolge due docenti del DII, il prof. Giulio Rosati (coordinatore) e il dr. Silvio Cocuzza, oltre a diversi dottorandi, assegnisti e studenti del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica dell’Università di Padova.

Ottimizzazione delle traiettorie

Uno degli obiettivi principali del progetto è lo sviluppo di un nuovo metodo di pianificazione delle traiettorie dei giunti del robot che riduca l’energia necessaria per eseguire il movimento assegnato. Si sfrutta il fatto che il robot ha un grado di mobilità in più rispetto a quelli strettamente necessari per muoversi lungo il percorso assegnato, che quindi può essere eseguito con infinite diverse combinazioni di moto dei giunti del robot stesso. Il metodo di ottimizzazione proposto ha lo scopo di trovare la combinazione che minimizza le velocità di giunto, e quindi l’energia spesa, o il tempo ciclo, massimizzando in questo caso la produttività della cella robotizzata.

Il metodo in studio può essere applicato a tutte le operazioni dove l’organo terminale del robot deve seguire un determinato percorso e il robot abbia almeno un grado di mobilità in più rispetto a quanto richiesto dall’applicazione. Tipiche applicazioni sono la saldatura, la sbavatura, la verniciatura e l’applicazione di adesivi tramite robot industriali. In tutte queste applicazioni, infatti, la traiettoria dell’organo terminale è un dato di input che dipende dalla specifica lavorazione, e il robot ha almeno un grado di mobilità in più rispetto a quanto necessario per eseguire il compito.

Il metodo proposto è stato validato in un ambiente di simulazione (Matlab) nel contesto di un’operazione di decorazione di una torta su un nastro trasportatore. I risultati ottenuti in termini di velocità di giunto del robot sono riportati per una traiettoria circolare: risulta che le velocità massime dei giunti del robot sono notevolmente ridotte rispetto a un task non ottimizzato. Inoltre, le traiettorie ottimizzate possono essere scalate maggiormente fino a ottenere la velocità massima in uno dei giunti del robot, ottenendo una significativa riduzione del tempo ciclo rispetto al caso non ottimizzato.

Per quanto riguarda gli obiettivi futuri di progetto, si intende validare il metodo proposto in diversi scenari industriali e rendere disponibile la tecnologia sviluppata alle aziende interessate.

I risultati preliminari ottenuti in questa ricerca sono stati presentati alla prima Conferenza Nazionale di Robotica e Macchine Intelligenti (I-RIM 3D 2019) svoltasi a Roma in concomitanza con il Maker Faire 2019.

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a cura di Loris Cantarelli