Workspace Management in Multi-Robotic Production Stations for Collision Avoidance

Abstract

Robotik üretim tesislerinde, bir görevi istenen sürede bitirebilmek için çok robotlu istasyonlar kurulur. 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 açıdan 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.

Çok Robotlu Üretim İstasyonlarında Çarpışma Olmaması İçin Çalışma Alanı Yönetimi

Öz

Robotik üretim tesislerinde, bir görevi istenen sürede bitirebilmek için çok robotlu istasyonlar kurulur. 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 açıdan 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.

Anahtar Kelimeler

• Endüstriyel Robot,Esnek Otomasyon,Hat Dışı Programlama,Bölge Yönetimi,Çarpışma Algılama

Kaynakça

1. [1] Zengxi Pan, Joseph Polden, Nathan Larkin, Stephan Van Duin, John Norrish, “Recent progress on programming methods for industrial robots”, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 28(2), 87–94, 2012, doi: 10.1016/j.rcim.2011.08.004.
2. [2] Pedro Neto, Nuno Mendes, “Direct off-line robot programming via a common CAD package”, Robotics and Autonomous Systems, 61, 896–910, 2013, doi: 10.1016/j.robot.2013.02.005.
3. [3] Khelifa Baizid, Sasa Cukovic, Jamshed Iqbal, Ali Yousnadj, Ryad Chellali, Amal Meddahi, Goran Devedzic, IonutGhionea, “IRoSim: Industrial Robotics Simulation Design Planning and Optimization platform based on CAD and knowledgeware technologies“, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 42, 121–134, 2016, doi: 10.1016/j.rcim.2016.06.003.
4. [4] Petar Curkovic, Bojan Jerbic, Tomislav Stipancic, “Co-Evolutionary Algorithm for Motion Planning of Two Industrial Robots with Overlapping Workspaces”, International Journal of Advanced Robotic Systems, 10(55); 1-11, 2013, doi:10.5772/54991.
5. [5] Hugo Flordal, Martin Fabian, Knut Akesson, D. Spensieri, “Automatic model generation and PLC-code implementation for interlocking policies in industrial robot cells”, Control Engineering Practice, 15(11), 1416-1426, 2007, doi: 10.1016/j.conengprac.2006.11.001.
6. [6] Francisco Rubio, Carlos Llopis-Albert, Francisco Valero, Josep Lluis Suner, “Industrial robot efficient trajectory generation without collision through the evolution of the optimal trajectory”, Robotics and Autonomous Systems, 86, 106–112, 2016, doi: 10.1016/j.robot.2016.09.008.
7. [7] Adrian Peidro, Oscar Reinoso , Arturo Gil , Jose Maria Marin , Luis Paya, “A method based on the vanishing of self-motion manifolds to determine the collision-free workspace of redundant robots”, Mechanism and Machine Theory, 128, 84–109, 2018, doi: 10.1016/j.mechmachtheory.2018.05.013.
8. [8] Valeria Villani, Fabio Pini, Francesco Leali, Cristian Secchi, “Survey on human–robot collaboration in industrial settings: Safety, intuitive interfaces and applications”, Mechatronics, basımda, 2018, doi:10.1016/j.mechatronics.2018.02.009.

9. [9] Bernard Schmidt, Lihui Wang, “Depth camera based collision avoidance via active robot control”, Journal of Manufacturing Systems, 33, 711–718, 2014, doi:10.1016/j.jmsy.2014.07.010.
10. [10] Jianing Zhou and Yasumichi Aiyama, “On-line collision avoidance system for two PTP command-based manipulators with distributed controller”, Advanced Robotics, 29(4), 239–251, 2015, doi:10.1080/01691864.2014.985610.
11. [11] Behzad Danaei, Nima Karbasizadeh, Mehdi Tale Masouleh, “A general approach on collision-free workspace determination via triangle-to-triangle intersection test”, Robotics and Computer–Integrated Manufacturing, 44, 230–241, 2017, doi: 10.1016/j.rcim.2016.08.013.
12. [12] Juan Ruiz de Miras, Mario Salazar, “GPU inclusion test for triangular meshes”, J. Parallel Distrib. Comput., 120, 170–181, 2018, doi: 10.1016/j.jpdc.2018.06.003.
13. [13] Ling-yu Wei, “A faster triangle-to-triangle intersection test algorithm”, Comp. Anim. Virtual Worlds, 25, 553–559, 2014, doi:10.1002/cav.1558.
14. [14] http://ehm.kocaeli.edu.tr/dersnotlari_data/mcakir/MAK_COLLISION/
15. [15] Tomas Möller, “A fast triangle-triangle intersection test”, Journal of Graphic Tools, 2(2), 25-30, 1997, doi: 10.1080/10867651.1997.10487472.