Yaskawa presenta su nueva plataforma MOTOMAN NEXT para la automatización robótica con aprendizaje automático e IA

Yaskawa ha desarrollado MOTOMAN NEXT, una plataforma que incorpora hardware de robot y control, software y herramientas de ingeniería. La RCU (Robot Control Unit) se complementa con una ACU (Autonomous Control Unit) basada en un dispositivo NVIDIA Jetson Orin NX-Edge con CPU y GPU integradas. La ACU aloja un sistema operativo Linux compatible con las modernas implementaciones de contenedores Docker. 
 

La compañía añade funcionalidades básicas relevantes específicas del robot, proporcionando servicios y habilidades de software preinstalados, incluida la planificación automática de trayectorias sin colisiones, el control de movimiento, el acceso a E/S, así como módulos de funciones para la detección de fuerzas y el procesamiento de imágenes basado en 2D/3D/AI (Biblioteca HALCON). Un puente ROS, implementado a través del protocolo gRPC, conecta los servicios de la compañía con los módulos de software ROS2, desarrollados por la ágil e innovadora comunidad robótica ROS. 

Control de robots 

Al integrar ambos mundos de control de robots (RCU y ACU), la nueva plataforma es pionera en combinar métodos de programación del mundo de la automatización clásica basada en señales (OT) y del mundo de TI basado en datos, en una única plataforma de control de robots, eliminando la necesidad de ejecutar aplicaciones robóticas en un PC externo adicional. 

Yaskawa se encarga de la gestión de la plataforma de hardware y de los módulos de software principales (servicios y habilidades) y se hace cargo de la laboriosa instalación y preconfiguración de un PC Linux. El resultado es una solución todo en uno que incluye módulos de software aprobados y funciones robóticas básicas perfectamente adaptadas al sistema del robot. 
 

El paquete incluye una herramienta profesional de ingeniería y simulación, YNX Robot Simulator, que actúa como gemelo digital para permitir el desarrollo virtual, las pruebas y la optimización de soluciones robóticas inteligentes. Alternativamente, los desarrolladores de software experimentados pueden elegir la cadena de herramientas de ingeniería de NVIDIA (Isaac Sim, cumotion), que Yaskawa es uno de los primeros fabricantes de robots industriales del mundo en soportar completamente. 

Adaptabilidad

Los robots industriales convencionales se programan de antemano para un espectro predecible de piezas de trabajo y entornos definidos. Sin embargo, si este espectro se vuelve impredecible en cuanto a variedad, tamaño de lote o secuencia de trabajo, se requieren robots flexibles que reconozcan, comprendan y reaccionen ante nuevas situaciones y variantes de las piezas de trabajo, para lo que se utiliza tecnología de sensores (por ejemplo, cámaras y sensores de fuerza). 

Existe una gran demanda de automatización de trabajos complejos, que antes se consideraban difíciles o antieconómicos de automatizar por robots, debido a las habilidades superiores de los humanos, como la coordinación mano-ojo, la destreza o la toma de decisiones. Tareas para las que se requiere un cierto grado de adaptabilidad que ya no puede cubrir la programación previa clásica. Estas tareas no automatizadas son actividades cotidianas como la carga y descarga, el montaje, la limpieza, la clasificación, la recolección o el embalaje. Estas tareas más complejas pueden encontrarse en industrias tradicionales, pero sobre todo en nuevos mercados como la logística, la restauración a gran escala, la sanidad, la construcción y el reciclaje, es decir, ámbitos en los que la automatización aún no es habitual, pero todos ellos afectados por la escasez de mano de obra. 

Para desarrollar aplicaciones robóticas flexibles y adaptables, se utilizan redes neuronales junto con tecnología de sensores y visión artificial. Esta tecnología la desarrollan expertos en software informático en plataformas de PC utilizando lenguajes de programación de alto nivel como Python o C++. El código basado en TI suele dar como resultado un flujo de posiciones enviadas al controlador del robot a través de una interfaz propensa a la latencia para ejecutar el movimiento. El mundo de los datos basado en PC (IT) está separado del mundo de las señales basado en PLC (OT), lo que representa dos filosofías de programación completamente diferentes. 

La plataforma integra estos dos mundos en un único controlador robótico. Los servicios estándar (contenedores Docker) proporcionan integración directa de código de planificación de trayectorias, control de movimiento, E/S y variables, procesamiento de imágenes, tecnología de sensores e IA. Todas las funciones relacionadas con el robot están perfectamente adaptadas al hardware del robot MOTOMAN, evitando todos los posibles escollos típicos de los robots para los programadores, como las singularidades, los waypoints y el comportamiento dinámico de las trayectorias en función de la velocidad. 

MOTOMAN NEXT facilita la programación de robots, confiando en la funcionalidad probada relacionada con los robots de los servicios proporcionados por Yaskawa. La plataforma ayuda a los integradores de sistemas que empiezan a realizar robótica adaptativa basada en IA en un entorno de ingeniería controlado, cubriendo los riesgos tecnológicos y ofreciendo atractivas ofertas comerciales a sus clientes: los servicios están incluidos en el paquete, no se aplica ningún coste anual de plataforma de desarrollo ni de tiempo de ejecución por instancia. 

La tableta Android Smart Pendant del robot es de uso sencillo. La compilación de flujos de trabajo con iconos de lenguaje de bloques, que representan habilidades subyacentes (por ejemplo, reconocimiento de piezas, planificación de trayectorias), es muy intuitiva. Las interfaces gráficas de usuario basadas en navegador web pueden incrustarse en la pantalla del Smart Pendant. También está abierta a nuevas interacciones de usuario basadas en LLM, como el control por voz, la interacción basada en gestos o el guiado AR. 

Planificación automática de trayectorias

Entre los servicios estándar que ofrece la compañía, destaca la planificación automática de trayectorias sin colisiones. Una sentencia de movimiento MOVAUTO mueve el brazo del robot de A a B, evitando colisiones del brazo o de la pieza de trabajo con el entorno. Para ello, el planificador de trayectorias utiliza una representación de datos 3D de su entorno, que puede ser estática (por ejemplo, un modelo 3D cargado de la célula de trabajo) o dinámica (detección de nuevos objetos u obstáculos mediante una cámara y actualización automática del modelo del entorno). La planificación automática de trayectorias es una simplificación potente para los programadores de robots, y una característica básica sustancial para las trayectorias de robots planificadas por IA. 

Modelos de robots 

La nueva gama de modelos de robot industrial MOTOMAN NEXT (serie NEX) comienza en un rango de carga útil de entre 7 y 35 kg. Todos los modelos utilizan nuevos servoaccionamientos de alta inercia ajustados para obtener una precisión absoluta (distancia cero entre el mundo virtual y el real). Los cobots de la serie NHC (12 y 30 kg de carga útil) incorporan una cámara corporal RGB-D que permite aplicaciones en las que el cobot puede supervisar su espacio de trabajo y reaccionar de forma adaptativa a los acontecimientos. 

Alianzas

La forma más eficaz de garantizar el éxito de las aplicaciones de robótica e inteligencia artificial con MOTOMAN NEXT es mediante asociaciones de confianza basadas en casos de negocio específicos, en las que el usuario final, el integrador de sistemas, el socio tecnológico y Yaskawa colaboran en una tarea de automatización concreta.