Asegurando la seguridad de los robots en los espacios de trabajo humanos

En entornos donde los robots y los humanos trabajan juntos, la seguridad es clave. Para asegurarnos de que los robots no lastimen a los humanos mientras trabajan de manera eficiente, usamos un método llamado Monitoreo de Velocidad y Separación (SSM). Este método sigue las pautas establecidas por estándares de seguridad internacionales. SSM ayuda a monitorear la velocidad de los robots cuando hay humanos cerca y asegura que si ocurre una colisión, el robot se quede completamente quieto, minimizando cualquier daño potencial.

Imagina una situación en la que un robot está parado. Una persona podría chocar contra él, así que no podemos prevenir completamente los accidentes. El objetivo es que el robot se mueva lo más rápido posible mientras sigue siendo seguro. Para lograr esto, hemos creado una forma para que los robots rastreen un camino rápidamente, asegurando que puedan detenerse antes de chocar con una persona.

Nuestro enfoque utiliza una técnica llamada Parametrización de Caminos Óptimos en Tiempo (TOPP). Este método nos permite encontrar la manera más rápida para que un robot se mueva a lo largo de un camino dado sin comprometer la seguridad. Si un robot se mueve más rápido de nuestra velocidad recomendada, hay posibilidad de que choque con un humano mientras aún está en movimiento, lo cual no es seguro. En cambio, nuestro método es menos estricto que algunas medidas de seguridad anteriores, permitiendo un movimiento de robots más eficiente, pero sin olvidar la seguridad.

La estrategia de movimiento del robot está cuidadosamente planificada. Antes de que el robot comience a moverse, miramos hacia adelante y calculamos cuánto tiempo tomará detenerse en varios puntos a lo largo de su camino. Esto significa que incluso si ocurre algo inesperado, el robot sabrá qué tan rápido puede ir mientras aún tiene tiempo para detenerse.

Usando este enfoque, probamos nuestro método a través de simulaciones. Creamos un escenario en el que el robot debe moverse hacia adelante y hacia atrás mientras evita obstáculos, representando a humanos en movimiento. Durante estas pruebas, el robot pudo responder a los cambios en su entorno en tiempo real, ajustando su velocidad y siempre deteniéndose antes de cualquier posible colisión.

Las medidas de seguridad que desarrollamos no solo son prácticas, sino también rápidas. Diseñamos nuestro sistema para realizar cálculos de una manera que permite ajustes casi instantáneos. Esto significa que el robot puede cambiar su velocidad y su camino según la situación actual, permitiéndole responder de manera efectiva cuando una persona u obstáculo está cerca.

#Por qué la productividad importa

En la automatización robótica, hacer las tareas rápido es tan importante como asegurar la seguridad. Por lo tanto, nuestro sistema prioriza simultáneamente la seguridad y la productividad. Los estándares ISO proporcionan especificaciones que nos ayudan a regular la velocidad de los robots cuando hay personas cerca. El reto es encontrar un equilibrio entre maximizar la productividad y asegurar la seguridad de los trabajadores humanos.

Un método conservador propuesto antes usaba una velocidad fija para los robots, lo que los hacía menos productivos de lo que podrían ser. Nuestro método supera este inconveniente permitiendo que los robots ajusten su velocidad dinámicamente según la retroalimentación en tiempo real de su entorno.

Nuestras pruebas mostraron que los robots pudieron detenerse casi exactamente cuando lo necesitaban, previniendo accidentes mientras alcanzaban sus destinos más rápido que con métodos anteriores.

#El proceso

Para lograr este equilibrio entre velocidad y seguridad, dividimos nuestro método en dos fases: precálculo y Ejecución.

#Fase de precálculo

Primero, configuramos el camino del robot. Calculamos los puntos a lo largo del camino donde el robot puede detenerse de manera segura. Llamamos a estos puntos "conjuntos de parada". Este proceso implica mirar hacia atrás desde cada punto para evaluar los mejores escenarios de parada.

Luego, determinamos qué tan rápido puede viajar el robot a cada punto de la cuadrícula a lo largo de su camino. Esto implica crear un conjunto de cálculos basados en varias velocidades para asegurar que el robot siempre pueda detenerse de manera segura.

Al completar estos cálculos con anticipación, permitimos que el robot esté listo para cualquier situación. Los cálculos son rápidos, tomando solo una fracción de segundo, permitiendo que el robot opere en tiempo real.

#Fase de ejecución

Después del precálculo, el robot comienza a moverse a lo largo de su camino. Mientras viaja, monitorea continuamente la distancia a los obstáculos cercanos (como una persona). Si esas distancias se vuelven demasiado pequeñas, el robot sabe que tiene que detenerse pronto.

El robot utiliza la información de sus datos precalculados para decidir qué tan rápido puede ir y cuándo detenerse. Este cálculo ocurre rápidamente durante cada ciclo de control, asegurando que el robot pueda reaccionar a los cambios en su entorno casi instantáneamente.

La combinación de mirar hacia adelante en el camino y responder a las condiciones actuales permite que el robot trabaje de manera efectiva y segura alrededor de los trabajadores humanos.

#Pruebas en el mundo real

Probamos nuestro método en un entorno controlado con un robot realizando tareas similares a lo que haría en un entorno de fábrica. El robot tuvo que moverse hacia adelante y hacia atrás mientras evitaba obstáculos que representaban a trabajadores.

En una prueba, se introdujo un obstáculo dinámico que se movía de un lado a otro a una velocidad constante frente al robot. Gracias a nuestro método, el robot pudo detenerse de manera segura cada vez que el obstáculo se acercaba sin ninguna colisión.

También probamos el sistema en un entorno concurrido, con múltiples obstáculos en movimiento. Incluso cuando los desafíos aumentaron, el robot logró mantener sus medidas de seguridad mientras continuaba trabajando de manera efectiva.

Los resultados de estos experimentos mostraron que nuestro sistema no solo mantuvo la seguridad, sino que también mejoró el flujo de trabajo. El robot pudo completar tareas más rápido que los métodos tradicionales, demostrando que productividad y seguridad pueden ir de la mano.

#Desarrollos futuros

Si bien nuestro método ha mostrado resultados prometedores, hay espacio para mejorar. La fase de precálculo involucra una secuencia de cálculos, lo que puede llevar tiempo. Encontrar maneras de acelerar este proceso es esencial para el progreso futuro.

Además, gestionar la memoria necesaria durante los cálculos se ha convertido en un desafío. A medida que agregamos más restricciones u obstáculos, la cantidad de espacio requerido aumenta. Desarrollar soluciones más eficientes, como programación personalizada para hardware específico, puede ayudar a resolver estos problemas en el futuro.

#Conclusión

En resumen, nuestro método para el control óptimo en tiempo asegura que los robots puedan trabajar de manera segura junto a los humanos al monitorear la velocidad y ajustar los caminos en tiempo real. Al abordar el equilibrio entre seguridad y productividad, establecemos un nuevo estándar para entornos de trabajo colaborativos. Este proyecto ilustra que con una planificación inteligente y la tecnología adecuada, los robots pueden operar de manera efectiva sin comprometer la seguridad de quienes los rodean.

En general, la integración de medidas de seguridad con un comportamiento productivo de los robots allana el camino para sistemas robóticos más avanzados en el futuro, permitiéndoles operar con mayor libertad en trabajos donde la interacción humana es parte regular del ambiente laboral. Esperamos futuros desarrollos que mejoren la eficiencia y efectividad de estos sistemas, beneficiando en última instancia a las industrias que dependen de la colaboración humano-robot.