Toekomstige verpakkingsrobots veroorzaken expres botsingen

Toekomstige verpakkingsrobots creëren botsingen, in plaats van ze te vrezen

Dankzij AI en de nieuwe generatie voorspellings-, leer- en sensortechnologieën zullen verpakkingsrobots pakketten snel, betrouwbaar en zonder schade verplaatsen.

Met de opkomst van e-commerce zijn robots onmisbaar geworden in distributiecentra over de hele wereld. Maar logistieke robots zijn niet zo slim en snel als je zou denken. Omdat ze niet kunnen voorspellen wat er gebeurt als artikelen worden geraakt of gegooid, hebben robots moeite om ze in één snelle beweging op een lopende band of in een kist of doos te plaatsen.

Mensen zijn juist heel goed in het uitbuiten van botsingen en zijn dus extreem snel. Er is echter een nadeel: handenarbeid in de logistiek is vaak repetitief, slecht betaald en potentieel ongezond door het tillen van zware ladingen. Het gevolg is dat steeds minder mensen bereid zijn om onder dergelijke omstandigheden te werken, ondanks de groeiende behoeften van de markt. Om deze sociaal-economische uitdaging aan te gaan, is de TU/e – samen met twee andere universiteiten, een onderzoeksinstituut en vier bedrijven – een vierjarig onderzoeksproject gestart dat zich richt op impactbewuste robotmanipulatie in het logistieke domein. De EU steunt het I.AM. project met een subsidie van 4,4 miljoen euro.

Zoals we allemaal weten, zijn verpakkingsrobots uiterst goed in routinewerkingen. Je kunt ze programmeren om objecten op te pakken en ze in een doos of op een lopende band te plaatsen. Het probleem is dat, omdat de robots het effect van botsingen niet kunnen voorspellen en dus mogelijke schade niet kunnen voorkomen, deze robotarmen moeten stoppen vlak voordat ze een pakketje neerleggen of oppakken, waardoor het hele proces wordt vertraagd. Met andere woorden, de huidige verpakkingsrobots mogen dan wel nauwkeurig en betrouwbaar zijn, maar ze zijn ook vrij slecht in het afhandelen van dynamische contacttaken. Ze zijn bang voor stoten, in plaats van ze uit te buiten.

Gooien of slaan

Mensen zijn veel beter in het voorspellen van de gevolgen van een botsing en beslissen of deze al dan niet schadelijk kan zijn voor een bepaald object en zichzelf. Mensen zijn daarom veel sneller in het omgaan met objecten dan verpakkingsrobots. Ze zijn in staat om een voorwerp in één snelle beweging op een transportband te plaatsen en besluiten zelfs om het voorwerp op de transportband te gooien of te slaan om het proces te versnellen, zonder schade te veroorzaken. Soortgelijke uitdagingen doen zich voor wanneer we snel items in een krat of doos willen plaatsen. Niet alleen zijn mensen hier sneller in dan verpakkingsrobots, ze zijn ook veel beter in staat om de container zo dicht mogelijk te vullen, door er snel voorwerpen in te duwen.

Ook bij het lossen van pallets, een proces dat in de logistiek bekend staat als depalletiseren, heeft de mens nog steeds de voorkeur. Hiervoor bestaan wel automatische systemen, maar die zijn vrij duur en nemen een zeer grote ruimte in beslag. Zelfs in deze context zullen impactbewuste verpakkingsrobots een uitkomst zijn, die leert het effect van gelijktijdige botsingen te voorspellen en snel te reageren op onverwachte impactsituaties door middel van reflexmatige acties.

Impact-bewuste leerrobots

In het I.AM. project zullen onderzoekers van de TU/e, samen met collega’s van de Technische Universiteit van München (TUM), École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en het Centre National de la Recherche Scientifique (CRNS), robots in staat stellen om het effect van zachte en harde botsingen met omliggende objecten en omgeving op hun bewegingen betrouwbaar te voorspellen, zodat ze de impact kunnen benutten om pick-and-place en verpakkingstaken van verpakkingsrobots te versnellen en te verbeteren.

Meer informatie

Lees ook:
Coronavirus en de gevolgen voor onze productie omgeving
Industriele robots krijgen beter bereik en mobiliteit