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Sensores integrados personalizados para OEM de robótica y cobótica

En la robótica, una de las cosas más importantes es la coordinación de los datos, indispensable para que las funciones de control resulten eficaces. En HBK somos expertos en sensores de medida de magnitudes como par, fuerza, masa y presión. Pero también somos conscientes de que los datos tienen otras muchas dimensiones asociadas: aceleración, contacto, distancia, orientación en el espacio, humedad, inercia, iluminación, navegación, posición, presión, proximidad, sonido, temperatura, inclinación, tensión... por mencionar unas pocas.

El desafío

¿Por qué utilizamos robots? Por muchas y muy buenas razones, relacionadas con el tipo de actividad, el entorno de trabajo, la productividad y la economía.

Para empezar, hay muchas actividades que son repetitivas y aburridas. Por ejemplo, en una cadena de montaje de automóviles es muy importante apretar correctamente las tuercas de las ruedas, pero no es precisamente un trabajo que haga que las personas se sientan realizadas. En el otro extremo de la escala, hay actividades complejas y que requieren pericia, pero si le añadimos el componente rutinario, vuelve a aparecer la insatisfacción. ¿No es mejor delegar esas tareas repetitivas, como el mecanizado o el fresado, a las máquinas CNC y dejar libre la imaginación humana para experimentar con nuevas ideas?

Hay muchísimos entornos de trabajo desagradables. Por ejemplo, lugares en donde hace demasiado calor o frío, el ambiente es demasiado húmedo o demasiado seco, o con mucho ruido o vibraciones. Algunos entornos incluso suponen de forma inherente un riesgo para la salud, como las cabinas de pintura, los reactores nucleares, los volcanes o las regiones polares. 

 

 

Y luego están los entornos indiscutiblemente peligrosos, como trabajar en una mina, en aguas profundas, a grandes altitudes o en el espacio exterior. En lugar de jugarnos la vida, podemos construir robots que soporten esos entornos.

Otro buen argumento para tener robots es la productividad. Las máquinas pueden hacer determinados trabajos de forma más rápida, precisa y con mayores garantías de repetibilidad que las personas. Además, necesitan menos descansos. En conjunto, todas estas ideas constituyen un sólido argumento económico a favor de los robots: si hay robots que hacen trabajos que la gente no quiere hacer y que generan un valor mayor que los costes de propiedad y explotación, la sociedad puede beneficiarse.

Hay otra razón por la que construimos robots: la curiosidad humana. Hay personas a las que les encanta diseñar soluciones elegantes a problemas complejos.

A día de hoy, los robots son una combinación de ingeniería y ciencias de la computación. Por un lado, están provistos de sensores que recopilan datos sobre el entorno; por otro, a partir de esos datos, un programa de control determina cómo debe actuar el robot y cuándo. Para ejecutar esas acciones se emplean actuadores y, de nuevo, otros sensores recopilan datos sobre la interacción del robot y los realimentan al programa de control. Este proceso se repite una y otra vez, en tiempo real.

Eso de que "los sensores recopilan datos" esconde en realidad una enorme complejidad. Cada sensor debe registrar la señal para la que está diseñado, de forma fiable y precisa. Sin embargo, un algoritmo de control rara vez trabaja con una única señal. Es preciso transformar múltiples señales en datos procesables y transmitirlos al controlador. En HBK somos expertos en sensores de medida de magnitudes como par, fuerza, masa y presión. Pero también somos conscientes de que los datos tienen otras muchas dimensiones asociadas: aceleración, contacto, distancia, orientación en el espacio, humedad, inercia, iluminación, navegación, posición, presión, proximidad, sonido, temperatura, inclinación, tensión... por mencionar unas pocas. En la robótica, una de las cosas más importantes es la coordinación de los datos, indispensable para que las funciones de control resulten eficaces.

Y, en cuanto hay humanos por los alrededores, la detección de señales y la programación se vuelven mucho más complejas. La idea de un robot ayudante —un robot colaborativo o cobot— introduce requisitos de seguridad adicionales. Por ejemplo, un robot de ese tipo no debe moverse con un par susceptible de causar lesiones a una persona. Para hacerlo posible se necesitan sensores con tiempos de reacción más cortos y actuadores capaces de decelerar más rápidamente. De hecho, estos aspectos se han debatido a escala internacional y se han alcanzado acuerdos, como las normas IEEE e ISO que se han publicado.

El siguiente escalón de complejidad son los robots autónomos que se aventuran por el mundo controlados por un programa de inteligencia artificial. Estos robots deben actuar de manera independiente pero, en la práctica, se ven influidos por supuestos y sesgos que reflejan lo que los programadores entienden por decisiones "normales", "aceptables" o "deseables". Diversas instituciones de primer orden, como el IEEE, la universidad de Stanford o el MIT, ya consideran la "ética de los robots" como un campo relevante.

A pesar de toda su sofisticación, los robots estáticos de las líneas de producción son máquinas conceptualmente "sencillas". Típicamente, cumplen una función muy concreta, como cortar, prensar, soldar o pintar. Esos robots no "saben" cuál es la función que realizan, ni el proceso previo o posterior a su trabajo, y mucho menos "entienden" el concepto de trabajo en equipo.

La verdadera inteligencia es la definición de la secuencia de acciones que lleva a cabo el robot, y quienes la aportan son expertos humanos. La vocación de "encontrar mejores soluciones" es una actividad humana innata. En ese sentido, la búsqueda de modelos conceptuales que permitan construir robots más eficaces es un campo fundamental, que afecta no solo al diseño de los robots, sino también en su funcionamiento práctico. Curiosamente, muchos modelos provienen de la naturaleza.

Por ejemplo, hemos incorporado comportamientos que hemos observado en los insectos al control de los robots que se utilizan para recoger y transportar artículos en los almacenes. Cada robot individual sigue unas reglas sencillas que le permiten cumplir su misión sin estorbar a los demás. Otros modelos conceptuales más sofisticados se basan en la observación de enjambres de insectos, bandadas de pájaros o bancos de peces, y nos han servido para crear robots que comparten información y coordinan sus acciones con otros robots, para ganar en eficacia.

Los robots tienen cada vez más aplicaciones en los entornos de producción. En las fábricas, ya se ven por todas partes robots moviendo artículos de un lado a otro. Para ganar en eficacia, hay fabricantes que ofrecen robots capaces de trepar por las estanterías para recoger artículos. También hay quien ha rediseñado por completo tanto el sistema de almacenamiento como el robot que accede a él, para optimizar el uso del espacio de almacén.

Hay robots que siguen al usuario y transportan cargas pesadas, como el robot autónomo Burro para aplicaciones agrícolas, o el Gita para entornos urbanos. De hecho, los robots autónomos están ganando terreno, tanto en instalaciones industriales privadas (fábricas, minas o limpieza de almacenes) como en espacios públicos, para cosas como servicios de reparto. Al mismo tiempo, están apareciendo otros conceptos que generan nuevas oportunidades, como los robots móviles, los robots aéreos y los robots blandos. 

¿Pueden los robots transformar el mundo del trabajo? En realidad, ya lo han hecho. Los robots ya se encargan de muchas actividades repetitivas, aburridas, incómodas o claramente peligrosas. Este proceso ha liberado recursos humanos, que se han empleado para hacer lo que mejor hacemos las personas: crear soluciones sofisticadas e innovadoras a problemas complicados. Y todo apunta a que esta tendencia va en aumento. Si, por un lado, incrementamos la productividad y, en paralelo, conseguimos redistribuir la riqueza de una manera más uniforme dentro de nuestra sociedad y entre las diferentes sociedades, un mundo con robots puede ser sin duda, un lugar mejor.

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