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Robots Robots InteligentesInteligentes
Grupo de Investigación en Mecatrónica y Sistemas Inteligentes de Manufactura (GIMSIM)
CIATEQ, A.C. Centro de Tecnología Avanzada
Ismael López JuárezIsmael López Juárez
1er Congreso Nacional de Mecatrónica
Nov 08, 2002.
Inteligencia
Sensores
•Microfono
•Sensor de gas
•Camara
•Sensor Fuerza
•Sensor de Sabor -15
-10
-5
0
5
10
15
1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 105 113 121 129 137 145 153 161
time(1 div = 60ms)
mo
me
nt(
lb-i
n)
Procesamiento de Señal
Extracción/Clasificación de características
?
SoftComputing:
Redes Neuronales
Lógica Difusa
Algoritmos Genéticos,
etc.
Aplicaciones
•Robots
•Industría Vinicola
•Industria Alimenticia
•Medicina, detección de carcinomas
•Ensamble Inteligente
•Monitoreo de condición de herramienta en máquinas CNC
•Detección de fallas en herramienta
•Reconocimiento de objetos
•Recolección de frutos
•Inseminación Artificial
•Sistema Inteligente de Manufactura (SIM)
...
OBJETIVO
Desarrollar Robots Auto-Adaptables con capacidad de aprendizaje en línea, cuya destreza y velocidad de ensamble
mejore con su experiencia
ORIGINALIDAD
- Ubicación de los componentes desconocido
- Limitada Información de Orientación
- Descubrimiento de Conocimiento para partes Simétricas y No Simétricas.
- Empleo de Fuzzy ARTMAP como Red Neuronal Artificial (RNA) con Conocimiento
Ensamble Mecánico Inteligente
F/T sensor
F/T reading
Training
Terminalemulator
RobotController
ex ALTER
HOSTP100
Com1
Com2
ALTERProcessing
486PCCom2
SLAVE
Arquitectura 1
-15
-10
-5
0
5
10
15
1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 105 113 121 129 137 145 153 161
time(1 div = 60ms)
mo
men
t(lb
-in)
Mx
My
Mz
Rest
Insertion Withdrawal
Ensamble Rectangular
Temporal patterns
Teoría de Resonancia Adaptable (ART)
RápidaProcesamiento Tiempo-RealTipicamente 1 epoch, β = 1
IncrementalAdecuada para Aprendizajeen Línea
Redes ARTMAP utilizan aprendizaje supervisado y nosupervisado.
Aprendizaje
ATTENTIONALSUBSYSTEM
ORIENTINGSUBSYSTEM
INPUT PATTERN
Gain control
Gain control
STMreset wave
STM F 2
STM F 1
+
+
+
+
+ +
+
++
_
_ LTMLTM
A
Modulo ART
MAP-FIELD
ARTa
ARTb
MatchTracking
Map-field orientingsystem
Map-field gaincontrol
_
_
_
b (training)
a (input)
ARTMAP
Knowledge Base
AutomatedMotion
Pattern-MotionSelection
NNC
Fuzzy ARTMAP X’
RoboticSystem
F/T sensor
LearningInputs
SW2SW1
Estructura del Sistema
Aprendizaje RecuerdoRecuperación
de Error
0 0.1Fantes Fantes FlimiteFuerzas deContacto
Fdespues < 0.1*Fantes ; No incluye eje Z
donde:
F =√ fx2+fy2+fz2+mx2+my2+mz2
Condiciones de Aprendizaje
RoboticAssemblyController
F/T dataacquisition?
2: PKBFormation
Yes
3: NNCProcessing
END
No
Anotherinsertion?
No
1: Settings
Yes
NNCProcessing
FAM Train & Test using PKB
Fafter< 0.1*Fbefore?
Automated Motion
PredictedZ+ or Z- ?
Fi > Flimit ?
EnhanceKnowledge
EKB
FAM TrainEKB
ErrorRecovery
Yes
No
END
end-condition?
FAM TestEKB
Yes
SETTINGS
No
No
No
Yes
Yes
Componentes de Ensamble
Chamfered female blocks
Chamferless female blocks
Radiused-Square Circular Square
15
25
1515
2512.5R 0
Units in mm
Offset (δx,δy,δRz) New Alignment Total Process.
(mm,mm,o) Patterns Motions Motions time (s)1 (-0.8, -0.4, 0.0) ON 3 8 58 5.17 OK X+,X-,Y- 9.42 " " 2 8 58 5.23 OK X+,Y- A.13 " " 0 4 54 4.70 OK A.24 " " 1 4 54 5.00 OK X+ A.35 " " 1 6 56 4.94 OK X+ A.46 " " 2 6 56 5.18 OK X+, Y- A.57 " " 1 6 58 4.93 OK X+ A.68 " " 1 6 56 5.09 OK X+ A.79 " " 1 6 56 4.84 OK X+ A.8
10 (-2.5, -2.5, 0.0) ON 1 14 64 5.47 A.911 " " 0 13 63 5.44 OK A.1012 " " 0 16 66 5.60 OK A.1113 " " 0 14 64 5.42 OK A.1214 " " 0 13 63 5.49 OK A.1315 " OFF 0 25 85 7.35 9.516 " " 0 24 84 7.27 9.6
Circular Chamfered Peg Insertion
FigureInsertion Comments
Incl.Rx- Y+
Z+(15) Ry-(3)Z+(14) Ry-(3)
Learning
Resultados
STEPS
X+X-
Y+Y-Z+Z-
Rx+Rx-Ry+Ry-Rz+Rz-
Mo
tion
Dir
ectio
n
Circular Chamfered Peg InsertionOffset(mm): x = -2.5, y = -2.5
1 11 21 31 41 51 61
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
1 11 21 31 41 51 61
mo
men
t (l
b•i
n)
mxmymz
-3
-2
-1
0
1
2
3
1 11 21 31 41 51 61
forc
e (l
b)
fxfyfz
STEPS
Mo
tio
n D
irec
tio
n
Circular Chamfered Peg InsertionOffset(mm): X = -2.5, Y = -2.5
LEARNING INHIBITED
1 11 21 31 41 51 61 71
X+X-
Y+Y-Z+Z-
Rx+Rx-Ry+Ry-Rz+Rz-
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1 11 21 31 41 51 61 71m
om
ent
(lb
•in
)
mxmymz
-2
-1
0
1
2
3
4
5
1 11 21 31 41 51 61 71
forc
e (l
b)
fxfyfz
14th insertion 15th insertion
Offset (δx,δy,δRz) New Alignment Total Process.
(mm,mm,o) Patterns Motions Motions time (s)
1 (0.0, 0.0 -1.0) START 2 30 80 7.49 OK, X+, Y- A.202 " ON 2 21 71 6.51 OK, X+(2) A.213 " ON 2 35 85 7.93 OK, Rz+, Y- A.224 " ON 0 24 74 7.01 OK, A.235 " ON 2 25 75 7.11 OK, Y+, Rz+ A.246 " ON 0 25 75 7.20 OK, A.257 " ON 1 15 65 5.93 OK, X+ A.268 " ON 0 27 77 7.04 OK, A.279 " ON 0 24 74 7.00 OK, A.28
10 (-1.06, 0.0, -1.0) ON 1 32 82 7.81 OK, Rz+ A.2911 " ON 0 33 83 7.37 OK, A.3012 " ON 1 51 101 9.17 OK, Rz+ A.3113 " START 2 42 92 8.43 OK, X+, Y- A.3214 " ON 2 49 99 8.77 OK, X+, Y- A.33
15 " ON 4 44 94 8.91 OK, X+(2), Y-(2) A.3416 " ON 0 40 90 7.97 OK, A.3517 " ON 1 44 94 8.63 OK, Rz+ A.3618 " ON 0 40 90 8.38 OK, A.3719 " ON 0 34 84 7.93 OK, A.3820 (-1.06, 0.0, -1.0) START 3 24 74 7.26 OK, X+, Y-(2) A.3921 " ON 2 38 88 8.84 OK, Y-, Rz+ A.4022 (1.1, 0.0, -3.4) ON 2 55 105 10.61 OK, X+, X- A.4123 " START 4 46 96 10.12 OK, X+(3), X- A.4224 " ON 2 55 105 12.91 OK, X-, Rz+ A.4325 " ON 2 54 104 10.71 OK, Y-, Rz+ A.44
Square Chamfered Peg Insertion
Learning
Radiused-Square Chamfered Peg Insertion
Insertion Comments Figure
Resultados (Cont.)
STEPS
Radiused-Square Chamfered Peg InsertionOffset: Rz = -1o
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
1 11 21 31 41 51 61 71
mo
men
t (l
b•i
n)
mxmymz
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
1 11 21 31 41 51 61 71
forc
e (l
b)
fxfyfz
1 11 21 31 41 51 61 71
X+X-Y+Y-Z+Z-
Rx+Rx-Ry+Ry-Rz+Rz-
Mo
tio
n D
irec
tio
n
STEPS
Radiused-Square Chamfered Peg InsertionOffset: Rz = -1o
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
1 11 21 31 41 51 61 71m
om
ent
(lb
•in
)
mxmymz
-2
-1
0
1
2
3
4
1 11 21 31 41 51 61 71
forc
e (l
b)
fxfyfz
X+X-
Y+Y-Z+Z-
Rx+Rx-Ry+Ry-Rz+Rz-
Mo
tio
n D
irec
tio
n
1 11 21 31 41 51 61 71
1st insertion 9th insertion
Conclusiones
• Diseño de una Arquitectuira de Aprendizaje para ensamblemecánico
• Aprendizaje incremental en línea
• Modelo probado con manipulador industrial
• Descubrimiento de Conocimiento para diferentes componentes
• Destreza demostrada al evitar atoramientos
• Velocidad de ensamble mejora con la experiencia