Avanços em robótica industrialA maioria dos robôs industriais em operação hoje nas empresas se dedica a tarefas repetitivas. Robôs montam automóveis, chapas de solda e carregam elementos em máquinas CNC, entre outros trabalhos. Payload (carga útil), preço, alcance e velocidade são alguns dos parâmetros de projeto que determinam qual é o melhor robô a ser usado em um setor industrial específico.

Os robôs industriais são carregados com um software que serve como “módulo de experiência funcional” e fornece dados ou instruções de como um robô reagirá ao executar uma tarefa. Os módulos também permitem que os engenheiros escolham características específicas para gerar programas que executem processos específicos.

Robôs humanoides dos filmes de ficção científica se assemelham aos seres humanos em quase todos os aspectos, exceto que os robôs não têm emoção. Com “mãos” ágeis e “cérebros” de alta potência, os robôs transitam sem problemas entre tarefas. Os pesquisadores estão fazendo progressos no desenvolvimento de máquinas e equipamentos que são mais humanoides, mas eles têm ainda um longo caminho a percorrer para desenvolver uma versátil empregada doméstica robótica, como no desenho infantil Os Jetsons. Ainda assim, surge uma questão interessante: os robôs são capazes de evoluir ou são sempre limitados aos programas que executam?

Por outro lado, as limitações humanas não se aplicam aos robôs. Considere o número e tamanho dos componentes necessários para preencher a placa de circuito impresso encontrado na maioria dos celulares. Ao contrário dos humanos, os robôs não são limitados pelo tamanho de seus dedos. Robôs podem ser equipados com minúsculas e eficientes pinças no lugar de dedos. Eles são à prova de erro e nunca vão colocar os componentes no local errado. Robôs são famosos por consistentemente executar tarefas repetitivas.

É claro, os robôs industriais não são inteligentes no sentido de ter o pensamento consciente. Eles podem, no entanto, tomar decisões que afetam seu desempenho. A maioria dos robôs lidam com tarefas que envolvem a movimentação em torno de objetos físicos. Robôs podem ser feitos para serem perceptivos sobre si mesmos na resposta aos objetos através das opções de “vista” e “toque”.

Por exemplo, iRVision é uma característica da visão de um novo controlador robô da Fanuc, empresa de Rochester Hills, Michigan, EUA. A opção dá um robô seus “olhos” na forma de uma câmera. Esses robôs analisam imagens para localizar e, em seguida, pegar peças. O controlador sabe a posição da câmera em relação ao robô e pode comparar uma posição encontrada contra as coordenadas de sua área de trabalho. Assim como as crianças aprendem a mover seus braços e mãos para agarrar os objetos que vêem, os robôs podem aperfeiçoar seus conhecimentos sobre seu próprio movimento. Ao contrário dos bebês, no entanto, robôs o fazem por meio da cinemática – eles calculam as relações matemáticas entre o comprimento do braço e locais comuns para gerar posições e orientações.

Em um nível básico, um sistema de visão pode compreender uma câmera montada em um braço robótico. O controlador permite que engenheiros criem um programa simples para direcionar o robô para procurar um objeto e se mover em direção a ele. Uma vez que o braço começa a se mover, o programa informa à câmera para tirar outra imagem para determinar se o braço se moveu na direção certa e longe o suficiente para colocar o objeto no centro da visão da câmera. Quando o controlador determina que o objeto ainda está muito longe, ele dirige o braço robótico para refinar a sua posição. Cada movimento do robô faz alterações na perspectiva da câmera, então o movimento do braço através de uma série de movimentos permite que o braço encaixe a peça com precisão. Nesse sentido, o robô pode ser considerado “inteligente”.

Alcançar e tocar

Avanços em robótica industrialAlém da visão, robôs industriais podem caracterizar outro sentido humano, a sensibilidade ao toque. Feche os olhos e pense em como o seu sentido do tato pode ajudá-lo a inserir um objeto em um buraco. Você pode fazer isso sozinho. De forma semelhante, o feedback tátil permite que robôs “sintam” como eles estão se engajando com as peças. Eles fazem isso com sensores de força extremamente complexos, que geram informações úteis sobre o momento de rotação em torno da direção da força.

Em essência, esse recurso permite que os robôs “sintam” para executar tarefas como a colocação de estacas em buracos. Se há resistência durante a inserção, o sensor detecta a força excessiva e muda a direção de inserção.

Neste caso, os engenheiros configuram regras no programa do controlador que ditam como o robô irá compensar no que diz respeito às forças medidas com base em categorias gerais. Muitas vezes, essas categorias – os chamados “horários de movimento” – talvez sejam necessárias executar em sucessão para completar um trabalho. Um exemplo comum é um robô aprendendo a montar uma peça. Esta tarefa, aparentemente simples, pode se tornar mais complicada quando as forças usadas para proteger uma parte podem danificar a outra, já que o componente exige muita pressão em sua aplicação.

Juntos, força e visão estão expandindo a gama de problemas que os robôs podem ajudar a resolver. Por exemplo, durante a fundição de uma peça, matéria-prima em excesso pode permanecer ligada a ela. A visão pode detectar a presença e localização do material e a força de sensores pode ajudar a regular a pressão aplicada na moagem para fora da peça.

Em um trabalho recente, uma empresa americana queria que um de seus robôs ussasse a visão e a força de sensoriamento para realizar uma tarefa que, poucos anos antes, não poderia ter sido feita com estes métodos. A tarefa relativamente simples de soldar suportes de metal estampado em um quadro foi complicada pela necessidade de posicionar os suportes perto das marcas que variavam de quadro a quadro. Além disso, as dimensões do suporte não eram idênticas de parte a parte. O robô “adapta” ao calcular um contato superficial máximo e garantindo que as lacunas entre os lados dos suportes são iguais.

O primeiro robô usa a visão para encontrar o suporte. O robô, então, passa o suporte através de um outro sensor de visão que mapeia a parte inferior da superfície do suporte de acasalamento. O suporte vai para o frame, onde localiza a visão das marcas na armação, indicando onde o suporte deve ser colocado para a soldagem. O robô coloca o suporte no local correto, usando um sensor de força para “sentir” que a superfície do suporte é nivelada com a superfície do frame. A máquina empurra o suporte para baixo e mexe, para garantir que o suporte de pernas tem a mesma distância da superfície. Depois, um outro robô solda o suporte no lugar.

Em outro exemplo recente, a empresa queria uma maneira eficiente para pendurar as portas em carros. A solução necessária era uma versão iRVision que suporta a visão 3D, que é baseado em triangulação laser. Um robô tradicional poderia ter montado as portas somente se os carros estivessem em um local fixo e todas as portas fossem perfeitas – não era uma possibilidade realista. No entanto, a visão e a força podem se ajustar para as imperfeições normais encontradas em ambientes de produção típicos.

O carro não estava sempre no mesmo ponto exato. A abertura da porta tinha uma tolerância de pile-up, mas as variações de carro para carro eram pequenas. Da mesma forma, as portas apresentaram variações relativamente pequenas em tamanho.

Aqui, o primeiro robô localiza o carro e depois pega uma porta. Em seguida, o robô usa a força de sensoriamento ao inserir a porta no carro. Força de sensoriamento garante que a porta está centralizada e que as superfícies da porta estão alinhadas com o corpo. Outro robô move-se com uma câmera em torno da porta para medir a largura das lacunas em locais críticos. O controlador, então, calcula quanto o robô deve mover a porta antes de solda-la ao quadro de carro.