Dar a los robots mejores movimientos | Noticias del MIT



Para la mayoría de las personas, la tarea de identificar un objeto, levantarlo y colocarlo en otro lugar es trivial. Para los robots, esto requiere la última tecnología en inteligencia artificial y manipulación robótica.

Esto es lo que RightHand Robotics, una empresa derivada del MIT, ha incorporado a sus sistemas robóticos de selección de piezas, que combinan diseños de agarre únicos con inteligencia artificial y visión artificial para ayudar a las empresas a clasificar productos y realizar pedidos.

"Si compras algo en la tienda, empujas el carrito por el pasillo y lo recoges tú mismo". Cuando haces un pedido en línea, hay una operación equivalente en un centro logístico ”, dice el cofundador de RightHand Robotics, Lael Odhner & # 39; 04, SM & # 39; 06, PhD & # 39; 09. “El minorista normalmente tiene que recoger artículos individuales, pasarlos por un escáner y colocarlos en un clasificador o cinta transportadora para completar el pedido. Parece fácil hasta que imagina decenas de miles de pedidos por día y más de 100.000 productos únicos almacenados en una instalación del tamaño de 10 o 20 campos de fútbol, ​​con la espera de la entrega.

RightHand Robotics está ayudando a las empresas a responder a dos megatendencias que han transformado las operaciones minoristas. Uno es la explosión del comercio electrónico, que solo se ha acelerado durante la pandemia de Covid-19. El otro es un cambio hacia el cumplimiento de inventario justo a tiempo, en el que las farmacias, los supermercados y las empresas de ropa reabastecen los artículos en función de lo que se compró ese día o esa semana para mejorar la eficiencia.

La flota de robots también recopila datos que ayudan a RightHand Robotics a mejorar su sistema con el tiempo y le permite aprender nuevas habilidades, como una ubicación más suave o precisa. Los datos de proceso y rendimiento se incorporan al software de gestión de flotas de la empresa, que puede ayudar a los clientes a comprender cómo se mueve su inventario en el almacén e identificar cuellos de botella o problemas de calidad.

"La idea es que, en lugar de mirar solo el rendimiento de una sola operación, las empresas de comercio electrónico pueden cambiar o revisar el flujo operativo en toda la operación. 39; almacén", dice Odhner. "El objetivo es eliminar la variabilidad lo más arriba posible, haciendo un proceso más simple y optimizado".

Llega al límite

Odhner completó su doctorado en el laboratorio de Harry Asada, profesor de ingeniería de Ford en el MIT en el Departamento de Ingeniería Mecánica, que según Odhner alentó a los estudiantes a familiarizarse con la investigación en robótica. Los colegas también compartieron con frecuencia su trabajo en seminarios, lo que le dio a Odhner una visión integral del campo.

“Asada es un investigador de robótica muy conocido, y sus primeros trabajos, así como los proyectos en los que trabajé con él, son fundamentales para lo que hacemos en RightHand Robotics”, dijo Odhner.

En 2009, Odhner formó parte del equipo ganador del DARPA Autonomous Robotic and Manipulation Challenge. Muchos equipos competidores tenían vínculos con el MIT y, en última instancia, todo el programa fue dirigido por el ex profesor asociado del MIT, Gill Pratt. Después de llegar a las semifinales de la competencia MIT 100K en 2013 como "Manus Robotics", el equipo conoció a Mick Mountz & # 39; 87, fundador de Kiva Systems (luego adquirida por Amazon), quien alentó al equipo a revisar las aplicaciones en el cadena de suministro y logística.

Hoy en día, un número significativo de empleados y líderes de RightHand Robotics proviene del MIT. Los investigadores del MIT también representaron a muchos de los primeros clientes que compraron componentes que el equipo de Odhner había inventado durante el programa DARPA.

“Por lo general, hemos estado tan cerca del MIT que es difícil evitar volver”, dice Odhner. “Es una especie de familia. Realmente nunca dejas el MIT.

En el corazón de la solución RightH and Robotics está la idea de utilizar visión artificial y pinzas inteligentes para hacer que los robots de recogida de piezas sean más adaptables. El traje también limita la cantidad de entrenamiento necesario para operar los robots, equipando cada máquina con lo que la compañía equivale a coordinación ojo-mano.

"La parte técnica de lo que hacemos es que tenemos que mirar una presentación no estructurada de bienes de consumo y entender semánticamente lo que contiene", dice Odhner.

RightHand Robotics también utiliza una herramienta de extremo del brazo que combina la succión con nuevos dedos poco activados, lo que, según Odhner, da a los robots más flexibilidad que los robots que se basan únicamente en ventosas o pinzas de vacío simples.

“A veces, en realidad, te ayuda a tener grados pasivos de libertad en la mano, movimientos pasivos que puede y no puede controlar de forma activa”, dice Odhner sobre los robots. “Muy a menudo, estos simplifican la tarea de control. Toman los problemas de estar muy restringidos y los hacen manejables para ejecutar un algoritmo de planificación de movimiento.

Los datos recopilados por los robots también se utilizan para mejorar la confiabilidad a lo largo del tiempo y arrojar luz sobre las operaciones del almacén para los clientes.

“Podemos brindar a las personas información sobre su inventario, cómo almacenan su inventario, cómo estructuran las tareas en sentido ascendente y descendente de cualquier muestra que tomemos”, dice Odhner. “Tenemos una muy buena idea de lo que puede ser una fuente de problemas futuros y podemos hacérselo saber a los clientes. "

Odhner señala que el procesamiento en almacén podría convertirse en una industria mucho más grande si se mejorara el rendimiento.

“A medida que los consumidores aprecian cada vez más la capacidad de comprar en línea, es necesario colocar más y más artículos en un número cada vez mayor de carritos de compras 'virtuales'. La disponibilidad de personas cerca de los centros logísticos tiende a ser un factor limitante para el crecimiento del comercio electrónico. Todo esto es realmente indicativo de una enorme ineficiencia económica, y eso es básicamente lo que estamos tratando de solucionar ”, dijo Odhner. "Aceptamos los trabajos menos interesantes en el almacén, como la inducción del clasificador, donde usted simplemente toma, escanea y coloca algo en un cinturón todo el día, y estamos trabajando en ello. Automatice estas tareas hasta el punto en que pueda lleve a sus empleados y podrá dirigirlos a cosas que el cliente sentirá más directamente.

Odhner también afirma que los centros de distribución más automatizados están ofreciendo medidas mejoradas para proteger la salud y la seguridad de los trabajadores, como estaciones ergonómicas donde los productos se llevan a los trabajadores para tareas especializadas y un mayor distanciamiento social. En lugar de reducir la cantidad de personas empleadas en un almacén, dice: "En última instancia, lo que desea es un sistema con personas que trabajen en funciones como control de calidad, supervisión de robots. "

Robots simplificados

Este año, la compañía presenta la tercera versión de su robot de picking, que viene con funciones de seguridad e integración estandarizadas en un esfuerzo por facilitar la implementación de robots de picking de piezas para los operadores en el campo.

“Es posible que la gente no comprenda necesariamente la enormidad de nuestro progreso en la producción de este sistema independiente, en términos de facilidad de integración, configuración, seguridad y confiabilidad, pero es enorme porque significa que nuestros sistemas de robot se pueden enviar a casi cualquier lugar de el mundo. y empezar a trabajar con una personalización mínima ”, dice Odhner. “No hay ninguna razón por la que esto no pueda ser entregado en una caja o en un palé e instalado por cualquiera. Ésta es nuestra gran visión.

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