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Avanzamento della Presa Robotica Tramite Dati di Manipolazione Umana
ABB Robotics e PSYONIC integrano componenti protesici avanzati in bracci robotici collaborativi per migliorare la destrezza meccanica autonoma.
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ABB Robotics collabora con PSYONIC per superare i limiti nella movimentazione automatizzata dei materiali. Le pinze industriali tradizionali eccellono nei movimenti rigidi e ripetitivi, ma spesso falliscono quando incontrano oggetti fragili, deformabili o di forma irregolare. Replicare il feedback sensoriale e la meccanica adattiva delle mani umane rimane una sfida significativa per l'automazione industriale.
Per colmare questo divario, la cooperazione combina l'esperienza di PSYONIC nell'elettronica bio-ispirata con l'infrastruttura digitale industriale di ABB. L'obiettivo consiste nell'utilizzare dati di contatto e di movimento reali, raccolti dall'uso di protesi umane, per addestrare sistemi robotici autonomi.
Soluzione Tecnica e Integrazione dell'Interfaccia
La soluzione tecnica integra la PSYONIC Ability Hand come componente terminale (end-of-arm tooling) sul robot collaborativo ABB GoFa. L'Ability Hand è una mano bionica leggera e multi-articolata, dotata di sensori di pressione integrati e di un sistema di feedback a vibrazione. Questi sensori acquisiscono metriche precise relative ai punti di contatto, alla forza di presa e ai tempi di rilascio, mentre le sue dita flessibili si adattano meccanicamente alle forme irregolari.
Il robot collaborativo di ABB fornisce la precisione di posizionamento e la ripetibilità necessarie per eseguire questi movimenti complessi a livello industriale. Utilizzando lo stesso hardware di presa sia per gli utenti umani che per i bracci industriali, il sistema acquisisce dati ad alta fedeltà sui movimenti e sulle forze di contatto. Questi dati vengono poi trasferiti nell'architettura di controllo del robot, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale fisica di nuova generazione di apprendere compiti variabili.
Applicazioni e Casi d'Uso Industriali
Il sistema combinato è in fase di valutazione per applicazioni in diversi settori, tra cui:
- Automotive e Aerospaziale: Assemblaggio di cablaggi flessibili e componenti fragili.
- Logistica e Imballaggio: Smistamento, imballaggio e movimentazione di inventari di merci miste con forme imprevedibili.
- Scienze della Vita: Manipolazione sicura di campioni di laboratorio delicati e contenitori chimici.
Eseguendo compiti ripetitivi o ergonomicamente pericolosi per gli operatori umani, questa integrazione migliora la stabilità dei processi, la sicurezza sul posto di lavoro e la flessibilità operativa. Secondo la Federazione Internazionale della Robotica (IFR), la tecnologia di presa avanzata e l'integrazione digitale possono ridurre i tempi di progettazione fino al 30%, aumentando il ritorno sull'investimento per le installazioni automatizzate.
Implementazione e Integrazione R&S
La fase di sviluppo prevede una stretta cooperazione tra PSYONIC e il team di ricerca e sviluppo di ABB Robotics. Gli sforzi ingegneristici si concentrano sull'integrazione del software, garantendo che i dati dei sensori della mano bionica si mappino direttamente sugli algoritmi di controllo del movimento del robot. I test si concentrano sulle prestazioni della manipolazione basata sul tatto in condizioni dinamiche e variabili, assicurando che il sistema possa scalare in modo affidabile dai laboratori agli ambienti di fabbrica.
A cura di Evgeny Churilov, Induportals Media - Adattato dall'IA.
www.new.abb.com
Implementazione e Integrazione R&S
La fase di sviluppo prevede una stretta cooperazione tra PSYONIC e il team di ricerca e sviluppo di ABB Robotics. Gli sforzi ingegneristici si concentrano sull'integrazione del software, garantendo che i dati dei sensori della mano bionica si mappino direttamente sugli algoritmi di controllo del movimento del robot. I test si concentrano sulle prestazioni della manipolazione basata sul tatto in condizioni dinamiche e variabili, assicurando che il sistema possa scalare in modo affidabile dai laboratori agli ambienti di fabbrica.
A cura di Evgeny Churilov, Induportals Media - Adattato dall'IA.
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