A quantitative investigation for deployment of mobile collaborative robots in high-value manufacturing

要約

部品検査は高価値製造業のボトルネックとなることが多く、航空宇宙などの業界では自動検査技術の導入が進んでいます。
現在のシステムでは多くの場合、固定アーム ロボットが使用されていますが、新しいコンポーネントや方向に適応する柔軟性に欠けています。更新されたセンサー技術とアルゴリズムを備えた高度なモバイル ロボット プラットフォームは、位置特定と経路計画機能を向上させており、検査プロセスを部品に直接導入するのに最適です。
ただし、モバイル プラットフォームでは位置特定と操作性に課題が生じ、潜在的なエラーにつながります。
校正済みの固定位置が存在しないため、位置の不確実性が固定システムよりも高く、位置に敏感な検査センサーにとって課題となっています。
したがって、モバイルマニピュレータープラットフォームの位置精度と再現性を評価することが不可欠です。
KUKA KMR iiwa は、KUKA 製品範囲内での連携機能、堅牢な構築、拡張性により選ばれました。
モバイル プラットフォームの精度と再現性は、統合された機能マッピングのパフォーマンス、位置精度に対するさまざまな速度の影響、さまざまな移動方向に対する全方向ホイールの効率を評価する一連のテストを通じて評価されました。
実験評価の結果、機能マッピングを有効にすると、KUKA KMR iiwa のパフォーマンスが大幅に向上し、精度が向上し、エラーが 90% を超えて減少することがわかりました。
再現性誤差は、マッピングを有効にした場合は 7 mm 未満、実際のシナリオでは約 2.5 mm でした。これは、マニピュレータとプラットフォームの両方を組み込んだモバイル マニピュレータが、高精度のニーズを持つ業界の正確な要件を満たすことができることを示しています。
従来の固定ベースの産業用マニピュレーターに代わる非常に多様な代替手段を提供します。

要約(オリジナル)

Component inspection is often the bottleneck in high-value manufacturing, driving industries like aerospace toward automated inspection technologies. Current systems often employ fixed arm robots, but they lack the flexibility in adapting to new components or orientations Advanced mobile robotic platforms with updated sensor technologies and algorithms have improved localization and path planning capabilities, making them ideal for bringing inspection processes directly to parts. However, mobile platforms introduce challenges in localization and maneuverability, leading to potential errors. Their positional uncertainty is higher than fixed systems due to the lack of a fixed calibrated location, posing challenges for position-sensitive inspection sensors. Therefore, it’s essential to assess the positional accuracy and repeatability of mobile manipulator platforms. The KUKA KMR iiwa was chosen for its collaborative features, robust build, and scalability within the KUKA product range. The accuracy and repeatability of the mobile platform were evaluated through a series of tests to evaluate the performance of its integrated feature mapping, the effect of various speeds on positional accuracy, and the efficiency of the omnidirectional wheels for a range of translation orientations. Experimental evaluation revealed that enabling feature mapping substantially improves the KUKA KMR iiwa’s performance, with accuracy gains and error reductions exceeding 90%. Repeatability errors were under 7 mm with mapping activated and around 2.5 mm in practical scenarios, demonstrating that mobile manipulators, incorporating both the manipulator and platform, can fulfil the precise requirements of industries with high precision needs. Providing a highly diverse alternative to traditional fixed-base industrial manipulators.

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