Çok Robotlu Üretim İstasyonlarında Çarpışma Olmaması İçin Çalışma Alanı Yönetimi

Üretim tesislerinde, basit veya karmaşık tekrarlı görevleri istenen sürede yapmak için çok robotlu hücreler veya üretim hatları kurulur. Bu üretim hatlarında robotik otomasyon yazılımları operatör bağımlıdır, kaza riskleri vardır ve verimleri düşüktür. İmalat sanayisinde firmalar özel çözümler üretmek yerine güvenilirliği ve sürdürülebilirliği kanıtlanmış mevcut ticari çözümleri tercih etmektedir. Ticari hat-dışı robot programlama yazılımları ortak alan içinde çalışan robotlar için bölge paylaşımını yörünge üzerinde bütüncül olarak denetlememektedir. Çarpışma denetimi animasyon ve bilgisayar oyunlarında kullanılan bir işlevdir. Bilgisayar destekli tasarım (CAD), bilgisayar destekli imalat (CAM) programlarında kısmen mevcuttur. Teknik açıdan çarpışma algılama çözülmüş bir problemdir. Mühendislik açısından bakıldığında işlem yükü çok fazla olduğundan dolayı her platform için uygulanabilirlik sorunludur. Bu çalışmada ortak alan yönetimini verimli hale getirecek robotlar arası eş zamanlama sağlamaya elverişli hat-dışı robot programlama yazılımı konu edilmiştir. Sunulan çalışmanın özgün yönleri şu şekilde sıralanabilir: Zaman ve konuma bağlı olarak robot yörüngeleri değerlendirilerek sinyalleşme önerilmiştir. Böylelikle ortak alan daraltılmış ve robotların bekleme süreleri azaltılarak iş verimleri arttırılmıştır. Robot kinematik bilgilerinden hesaplanan ön bilgilerle bütün olarak tüm parçalar için kontrol yapmak yerine yalnız riskli grupların analizi yapılmaktadır. Hesaplama yükünün azaltılmasıyla, basitlik nedeniyle tercih edilen hücre bölütleme tabanlı yöntemler yerine, yüzey kaplamalarının kesişimi değerlendirilmiş ve sıfır toleranslı çarpışma tespiti gerçekleştirilmiştir.

Workspace Management in Multi-Robotic Stations for Collision Avoidance

In industry, multi robotic cell or stations are designed to complete a simple or complex job at the defined cycle time. Robotics automation software is operator dependent, risks of accidents are high and efficiency is low. Instead of custom solutions, existing commercial solutions due to reliability and sustainable are preferred by the companies in manufacturing industry. Commercial off-the-shelf robotic programming software does not have integrated approach on the trajectory to monitor the shared zones for collisions. Collision detection is a frequently used function in virtual platforms for animation and computer games. It is partly available in computer-aided design (CAD) and computer-aided manufacturing (CAM) programs. Technically collision detection is a solved problem. In engineering point of view, practicability for each platform has many problems because of huge computational burden. In this study, offline robot programming software suitable for ensuring robot-to-robot synchronization is developed. The proposed study is unique for the following aspects. Signaling has been proposed by evaluating robot trajectories according to time and position. This narrows shared area and improves work efficiency by reducing waiting time for robots. Instead of checking all parts as a whole with the preliminary information calculated from kinematic data of the robot, only analysis of risk groups is carried out. With the reduction of computational load, instead of the cell segmentation based methods which are preferred due to simplicity, intersections of the surface mesh are impacted and zero tolerance collision detection is achieved.

PDF

___

[1] Pan Z., Polden J., Larkin N., Van Duin S., Norrish J. Recent progress on programming methods for industrial robots, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 2012; 28(2): 87-94, doi: 10.1016/j.rcim.2011.08.004
[2] Neto P., Mendes N. Direct off-line robot programming via a common CAD package, Robotics and Autonomous Systems 2013; 61, 896-910. doi: 10.1016/j.robot.2013.02.005
[3] Baizid K., Cukovic S., Iqbal J., Yousnadj A., Chellali R., Meddahi A., Devedzic G., Ghionea I. IRoSim: Industrial robotics simulation design planning and optimization platform based on CAD and knowledge ware technologies, Robotics and ComputerIntegrated Manufacturing 2016; 42, 121-134. doi: 10.1016/j.rcim.2016.06.003
[4] Curkovic P., Jerbic B., Stipancic T. Coevolutionary algorithm for motion planning of two industrial robots with overlapping workspaces, International Journal of Advanced Robotic Systems 2013; 10(55): 1- 11. doi:10.5772/54991
[5] Flordal H., Fabian M., Akesson K., Spensieri D. Automatic model generation and PLCcode implementation for interlocking policies in industrial robot cells, Control Engineering Practice 2007; 15(11): 1416-1426. doi: 10.1016/j.conengprac.2006.11.001
[6] Rubio F., Llopis-Albert C., Valero F., Suner JL. Industrial robot efficient trajectory generation without collision through the evolution of the optimal trajectory, Robotics and Autonomous Systems 2016; 86, 106-112. doi:10.1016/j.robot.2016.09.008
[7] Peidro A., Reinoso O., Gil A., Marin JM., Paya L. A method based on the vanishing of self-motion manifolds to determine the collision-free workspace of redundant robots, Mechanism and Machine Theory 2018; 128, 84-109.
[8] Villani V., Pini F., Leali F., Secchi C. Survey on human–robot collaboration in industrial settings: Safety, intuitive interfaces and applications, Mechatronics 2018; 55, 248-266. doi:10.1016/j.mechatronics.2018.02.009
[9] Schmidt B., Wang L. Depth camera based collision avoidance via active robot control, Journal of Manufacturing Systems 2014; 33, 711-718.
[10]Zhou J., Aiyama Y. On-line collision avoidance system for two PTP commandbased manipulators with distributed controller, Advanced Robotics 2015; 29(4): 239-251. doi:10.1080/01691864.2014.985610
[11]Danaei B., Karbasizadeh N., Masouleh MT. A general approach on collision-free workspace determination via triangle-to-triangle intersection test, Robotics and ComputerIntegrated Manufacturing 2017; 44, 230-241. doi: 10.1016/j.rcim.2016.08.013
[12]Ruiz de Miras J., Salazar M. GPU inclusion test for triangular meshes, Journal of Parallel Distributed Computing 2018; 120, 170-181. doi: 10.1016/j.jpdc.2018.06.003
[13]Ling-yu W. A faster triangle-to-triangle intersection test algorithm, Computer Animation Virtual Worlds 2014; 25, 553-559. doi:10.1002/cav.1558
[14]Çakır M. Ders notu. Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fak. Elektronik ve Hab. Müh. http://ehm.kocaeli.edu.tr/dersnotlari_data/mca kir/Mak_Collision/ 2010.
[15]Möller T. A fast triangle-triangle intersection test, Journal of Graphic Tools 1997; 2(2): 25- 30. doi: 10.1080/10867651.1997.10487472