Colaboração Inovadora entre Humanos e Robôs para Lixamento

Muitos empregos em indústrias como a fabricação de aviação, tipo lixar e instalar peças, podem ser difíceis de automatizar porque exigem muita habilidade e podem mudar de uma tarefa para outra. Em vez de automatizar completamente essas tarefas, a gente tá buscando usar robôs pra ajudar os trabalhadores humanos. Nesse esquema, o robô faz o trabalho pesado, enquanto o trabalhador qualificado planeja o que fazer e dá feedback durante a tarefa. Esse artigo fala sobre como desenvolvemos um sistema que permite que humanos e robôs trabalhem juntos de forma flexível, focando nas tarefas de lixamento.

#A Necessidade de Assistência

Trabalhos como lixar e selar são, muitas vezes, complicados pra robôs fazerem sozinhos. O trabalho varia bastante, com formas e tamanhos diferentes que os robôs podem ter dificuldade em se adaptar. Os trabalhadores humanos já são bons em perceber o que precisa ser feito e tomar decisões rápidas durante a tarefa. Então, em vez de tentar fazer os robôs fazerem tudo sozinhos, sugerimos um sistema onde as pessoas e os robôs trabalham juntos, usando os pontos fortes de ambos.

A ideia principal é permitir que o humano e o robô compartilhem as tarefas. O robô pode assumir as partes fisicamente exigentes, enquanto o humano pode focar no planejamento e fazer ajustes conforme as coisas vão acontecendo. Por exemplo, em tarefas de reparo de carroçarias, cada trabalho de lixamento pode ser diferente, então ter uma pessoa no comando pode levar a resultados melhores.

#Como o Sistema Funciona

Nosso sistema combina duas técnicas modernas: programação do usuário final e Autonomia Compartilhada.

• Programação do Usuário Final: Isso permite que os trabalhadores programem o robô sem precisar de habilidades formais de codificação. Em vez de se preocupar com instruções complexas, o trabalhador pode usar interfaces simples pra configurar o que precisa ser feito.
• Autonomia Compartilhada: Essa técnica permite que tanto o humano quanto o robô trabalhem juntos durante a execução de uma tarefa. O humano pode intervir pra ajudar ou ajustar o que o robô tá fazendo sempre que necessário.

Acreditamos que, ao combinar esses métodos, podemos criar uma forma mais eficaz de humanos e robôs completarem tarefas complexas juntos.

#Os Dois Fluxos de Trabalho de Lixamento

Focamos nosso trabalho em dois tipos de tarefas de lixamento comuns na fabricação de aviação: tarefas estruturadas e não estruturadas.

1. Tarefas Estruturadas: Essas são tarefas onde os requisitos são claros, e há dados suficientes pra minimizar a necessidade de input humano. Por exemplo, ao lixar peças internas de uma aeronave, o trabalhador pode se planejar com base em experiências passadas.

2. Tarefas Não Estruturadas: Essas tarefas têm muita variabilidade, tipo lixar manchas rugosas na fuselagem de uma aeronave. Há menos informações disponíveis, então o trabalhador precisa especificar o que fazer em tempo real, usando sua experiência pra guiar o robô enquanto ele trabalha.

#A Configuração do Sistema

Nossa configuração inclui um braço robótico montado em uma base móvel. O operador pode movê-lo facilmente pra diferentes tarefas. O robô é equipado com uma câmera pra ajudar na programação e localização.

Pra programar o robô, o trabalhador usa uma interface móvel, tipo um tablet. Essa interface mostra imagens em tempo real da câmera do robô, permitindo que o operador registre objetos e defina parâmetros pra tarefa de lixamento.

Durante a execução da tarefa, o operador pode monitorar o desempenho do robô e fazer ajustes sempre que necessário. Essa configuração permite um fluxo de trabalho muito mais suave ao lixar.

#Realizando as Tarefas de Lixamento

Para as tarefas estruturadas, o processo envolve alguns passos:

1. O operador especifica a geometria da tarefa e fornece orientações iniciais pro robô.
2. O operador move o robô e a peça de trabalho pro lugar. Uma vez configurado, o controle robótico começa.
3. O robô escaneia o ambiente pra entender seu entorno. O operador verifica os dados e faz quaisquer ajustes necessários.
4. O robô executa a tarefa de lixamento enquanto o operador fornece feedback e correções ao longo do caminho.
5. Após o lixamento, o operador pode reposicionar a peça de trabalho ou mover o robô pra começar em uma nova área.

Nas tarefas não estruturadas, o operador precisa fornecer mais input em tempo real. Eles identificam a área que precisa ser lixada e especificam os parâmetros como força e velocidade. O robô então realiza o lixamento com o operador fornecendo correções na hora.

#Testes no Mundo Real

Testamos nosso sistema tanto em ambientes de laboratório quanto em situações do mundo real dentro de uma instalação de fabricação de aviação. Durante os testes em laboratório, descobrimos que a qualidade do lixamento atendeu às expectativas, com a maioria das áreas sendo adequadamente tratadas.

Nas demonstrações no local, os operadores usaram o sistema de forma eficaz pra lixar superfícies, lidando com tarefas estruturadas e não estruturadas. Eles apreciaram a flexibilidade que o robô ofereceu, mesmo em tarefas que exigiam muitos ajustes manuais.

#Lições Aprendidas

A partir dos nossos testes, descobrimos que tanto a programação do usuário final quanto a autonomia compartilhada são críticas pro sucesso do nosso sistema. A programação do usuário final permite que os trabalhadores se adaptem rapidamente, especialmente durante a configuração inicial e o registro de objetos. Enquanto isso, a autonomia compartilhada garante que as correções do operador melhorem significativamente a qualidade do lixamento.

Também notamos alguns desafios durante nossas sessões. Embora o sistema tenha funcionando bem, o feedback dos usuários sugeriu que o robô colaborativo não era tão rápido ou eficiente quanto as soluções de lixamento existentes. Os usuários destacaram que outros sistemas poderiam cobrir áreas maiores mais rapidamente.

Há também a necessidade de equilibrar a eficiência do robô e a participação do trabalhador. Pra tornar o sistema mais atraente, futuros esforços devem se concentrar em aumentar a eficiência do trabalhador, possivelmente automatizando partes das tarefas não estruturadas.

#Direções Futuras

Seguindo em frente, planejamos abordar várias áreas-chave:

1. Estudos com Usuários: Mais pesquisas formais são necessárias pra quantificar o desempenho do sistema e os benefícios ergonômicos que ele oferece. Testes com uma variedade de usuários ajudarão a entender melhor a aceitação e a usabilidade.

2. Prontidão do Sistema: Vamos trabalhar na melhoria dos aspectos técnicos do nosso sistema pra garantir que ele possa lidar com aplicações do mundo real de forma eficiente.

3. Melhor Acessibilidade: Versões futuras vão explorar melhores métodos pra garantir que o robô consiga alcançar todas as áreas necessárias sem complicações.

4. Diversidade de Tarefas: Esperamos aplicar nosso sistema a uma gama mais ampla de tarefas além do lixamento, como fixação e montagem de compósitos, pra testar ainda mais sua adaptabilidade.

5. Interfaces Amigáveis pro Usuário: Desenvolver interfaces intuitivas pode melhorar a usabilidade, tornando mais fácil pros operadores programarem e ajustarem o robô.

#Conclusão

Em resumo, desenvolvemos um sistema de equipe humano-robô que foca nas tarefas de lixamento. Essa abordagem permite que um operador qualificado direcione o robô de forma eficaz, misturando flexibilidade e facilidade de uso. Através dos testes, descobrimos que nosso sistema é capaz de completar tarefas do mundo real com sucesso, permitindo também a entrada humana. O trabalho futuro vai se concentrar em refinar e expandir esse sistema pra aplicações mais amplas na indústria.