자동차 와이어 하니스의 로봇 조립

새로운 연구에 따르면 6축 로봇을 사용하여 자동차 와이어링 하네스를 설치할 수 있는 것으로 나타났습니다.

By 신양

출처: https://www.assembliesmag.com/articles/92264-robotic-assemblies-of-automotive-wire-harnesses

다축 로봇 암은 자동차 조립 공장에서 도장, 용접, 고정 등 다양한 공정을 수행합니다.

그러나 자동화 기술이 발전하더라도 일부 프로세스는 숙련된 조립 인력 없이는 완료할 수 없습니다. 차체에 와이어 하네스를 설치하는 작업은 전통적으로 로봇이 어려웠던 작업 중 하나입니다.

와이어나 튜브 등 변형 가능한 선형 물체를 로봇으로 처리하는 문제와 관련된 이전 연구도 있었습니다. 이러한 연구 중 다수는 변형 가능한 선형 객체의 위상적 전환을 처리하는 방법에 집중했습니다. 그들은 매듭을 묶거나 밧줄로 고리를 만들도록 로봇을 프로그래밍하려고 했습니다. 이 연구는 로프의 위상학적 전환을 설명하기 위해 수학적 매듭 이론을 적용했습니다.

이러한 접근법에서는 3차원의 변형 가능한 선형 객체가 먼저 2차원 평면에 투영됩니다. 교차된 곡선으로 나타나는 평면 ​​투영은 매듭 이론을 사용하여 잘 설명되고 처리될 수 있습니다.

2006년 일본 오사카 대학의 와카마쓰 히데후미(Hidefumi Wakamatsu) 박사가 이끄는 연구팀은 변형 가능한 선형 물체를 로봇으로 매듭짓고 풀기 위한 방법을 개발했습니다. 그들은 두 개의 와이어 교차 상태 사이의 전환을 완료하는 데 필요한 네 가지 기본 작업(그 중 세 가지는 Reidemeister 이동과 동일)을 정의했습니다. 연구원들은 순차적 위상 변화로 분해될 수 있는 모든 매듭 짓기 또는 매듭 풀기 작업이 이러한 네 가지 기본 작업의 순차적 조합을 사용하여 달성될 수 있음을 보여주었습니다. 그들의 접근 방식은 SCARA 로봇이 책상 위에 놓인 밧줄을 매듭지도록 프로그래밍할 수 있었을 때 검증되었습니다.

마찬가지로, 일본 이미주 소재 도야마현립대학교의 Takayuki Matsuno 박사가 이끄는 연구원들은 두 개의 로봇 팔을 사용하여 3차원으로 로프를 매듭짓는 방법을 개발했습니다. 한 로봇은 로프 끝을 잡고 다른 로봇은 매듭을 묶었습니다. 로프의 3차원 위치를 측정하기 위해 스테레오 비전이 사용되었습니다. 매듭의 상태는 Reidemeister 이동 대신 매듭 불변성을 사용하여 설명됩니다.

두 연구 모두에서 로봇에는 자유도가 1뿐인 고전적인 두 손가락 평행 그리퍼가 장착되어 있었습니다.

2008년 도쿄대학교 야마카와 유지(Yamakawa Yuji) 연구팀은 고속의 여러 손가락 손을 갖춘 로봇을 사용해 로프를 매듭짓는 기술을 시연했다. 손가락에 장착된 힘 및 토크 센서를 포함하여 더욱 능숙한 그리퍼를 사용하면 한쪽 팔로도 "로프 순열"과 같은 작업이 가능해집니다. 로프 순열이란 두 손가락 사이에 로프를 끼운 상태에서 두 로프를 비틀어 위치를 바꾸는 작업을 말한다.

다른 연구 프로젝트에서는 조립 라인에서 변형 가능한 선형 물체를 로봇으로 처리하는 것과 관련된 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다.

예를 들어, 일본 가와사키에 있는 Fujitsu Laboratories Ltd.의 Tsugito Maruyama 박사와 연구진은 전기 부품을 만드는 조립 라인을 위한 와이어 처리 시스템을 개발했습니다. 신호 케이블을 걸쇠에 삽입하는 데 로봇 팔이 사용되었습니다. 시스템이 작동하려면 다중 평면 레이저 광 프로젝터와 스테레오 비전 시스템이라는 두 가지 기술이 중요했습니다.

독일 카이저슬라우테른 공과대학(Kaiserslautern University of Technology)의 Jurgen Acker와 연구원들은 2D 머신 비전을 사용하여 변형 가능한 선형 물체(이 경우 자동차 케이블)가 환경에서 물체와 접촉하는 위치와 방법을 결정하는 방법을 개발했습니다.

이 모든 연구를 바탕으로 우리는 자동차 조립 라인에 와이어 하네스를 설치하기 위한 실용적인 로봇 시스템을 개발하려고 시도했습니다. 우리 시스템은 실험실에서 개발되었지만 실험에 사용된 모든 조건은 실제 자동차 공장을 참조했습니다. 우리의 목표는 그러한 시스템의 기술적 타당성을 입증하고 추가 개발이 필요한 영역을 결정하는 것이었습니다.

와이어 하네스 어셈블리

자동차 와이어 하네스는 전기 테이프로 감싼 여러 케이블로 구성됩니다. 각 가지가 특정 악기에 연결된 나무 모양의 구조를 가지고 있습니다. 조립 라인에서는 작업자가 하네스를 계기판 프레임에 수동으로 부착합니다.

플라스틱 클램프 세트가 와이어 하니스에 묶여 있습니다. 이 클램프는 계기판 프레임의 구멍에 해당합니다. 하네스를 부착하려면 클램프를 구멍에 삽입하면 됩니다. 따라서 하네스 설치를 위한 로봇 시스템은 와이어 하네스의 상태를 측정하는 방법과 이를 처리하는 방법이라는 두 가지 기본 문제를 해결해야 합니다.

와이어 하니스는 복잡한 물리적 특성을 가지고 있습니다. 조립하는 동안 탄성 변형과 소성 변형이 모두 나타납니다. 이로 인해 정확한 동적 모델을 얻는 것이 어렵습니다.

프로토타입 시스템

당사의 프로토타입 하니스 조립 시스템은 계기판 프레임 앞에 위치한 3개의 소형 6축 로봇으로 구성됩니다. 세 번째 로봇은 하네스의 위치를 ​​잡고 잡는 데 도움을 줍니다.

각 로봇에는 자유도가 1인 두 손가락 평행 그리퍼가 장착되어 있습니다. 그리퍼 핑거에는 두 개의 홈이 있습니다. 하나는 하네스 클램프를 고정하기 위한 것이고, 다른 하나는 하네스 자체의 세그먼트를 고정하기 위한 것입니다.

각 엔드 이펙터에는 두 개의 CCD 카메라와 레이저 거리 센서도 장착되어 있습니다. 두 카메라는 넓은 피사계 심도를 제공하기 위해 서로 다른 초점 거리를 가지고 있습니다. 레이저 거리 센서는 와이어 세그먼트에 대한 정밀한 측정이 필요할 때 사용됩니다. 작업셀 주변에는 10개의 추가 고정 위치 카메라가 다양한 방향에서 작업 영역을 향하고 있습니다. 엔드 이펙터에 장착된 카메라를 포함하여 우리 시스템은 총 16개의 비전 카메라를 사용합니다.

하네스 인식은 머신 비전을 통해 이루어집니다. 각 하니스 클램프에는 특별히 설계된 플라스틱 커버가 부착되어 있습니다. 표지에는 ARToolKit 소프트웨어로 읽을 수 있는 기하학적 패턴이 있습니다. 이 오픈 소스 소프트웨어는 원래 증강 현실 애플리케이션용으로 설계되었습니다. 이는 마커를 감지하고 인식하기 위해 사용하기 쉬운 라이브러리 세트를 제공합니다. 카메라는 마커를 판독하여 하네스의 상대적 위치를 결정합니다.

각 클램프 커버에는 고유한 기하학적 패턴이 있습니다. 패턴은 공간에서 하네스의 상대적 위치와 하네스의 해당 세그먼트(예: 패널 프레임에서 해당 세그먼트가 배치되어야 하는 위치)에 관한 정보를 로봇 컨트롤러에 알려줍니다.

작업셀 주변의 고정 카메라는 각 하니스 클램프에 대한 대략적인 위치 정보를 제공합니다. 특정 하네스 클램프의 위치는 인접한 클램프의 위치를 ​​보간하여 추정됩니다. 엔드 이펙터는 손목 카메라가 대상을 찾을 때까지 고정 카메라에서 얻은 위치 정보를 사용하여 대상 클램프에 접근하도록 안내됩니다. 그 순간부터 로봇 안내는 손목 카메라로만 제공됩니다. 짧은 거리에서 손목 카메라가 제공하는 정밀도 덕분에 클램프를 안정적으로 잡을 수 있습니다.

와이어 하니스의 변형 가능한 부분을 잡는 데에도 유사한 프로세스가 사용됩니다. 먼저 인접한 클램프의 위치를 ​​보간하여 대상 세그먼트의 위치를 ​​추정합니다. 보간된 곡선은 로봇을 안내할 만큼 정확하지 않기 때문에 추정된 영역은 레이저 스캐너로 스캔됩니다. 스캐너는 특정 너비의 평면 빔을 방출합니다. 그런 다음 레이저 센서에서 얻은 거리 프로파일을 통해 세그먼트의 정확한 위치를 확인할 수 있습니다.

마커는 와이어 하니스의 측정을 크게 단순화합니다. 클램프 커버로 인해 시스템 비용이 증가했지만 시스템의 신뢰성이 크게 향상되었습니다.

하네스 취급

하니스 클램프는 패널 프레임의 구멍과 짝을 이루도록 설계되었습니다. 따라서 그리퍼는 클램프의 베이스를 잡고 발가락을 구멍에 삽입합니다.

또한, 와이어 세그먼트를 직접 처리해야 하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 많은 프로세스에서 다른 로봇이 작업을 수행하기 전에 한 로봇이 하네스를 형성해야 합니다. 이러한 경우 한 로봇은 다른 로봇이 접근할 수 있도록 클램프의 방향을 조정해야 했습니다. 이를 수행하는 유일한 방법은 근처의 와이어 세그먼트를 비틀는 것입니다.

처음에는 인접한 클램프를 비틀어 와이어 모양을 만들려고 했습니다. 그러나 와이어 세그먼트의 낮은 비틀림 강성으로 인해 이는 불가능한 것으로 판명되었습니다. 후속 실험에서 로봇은 와이어 세그먼트를 직접 잡고 구부렸습니다. 이 과정에서 타겟 클램프의 자세가 주변 카메라에 의해 모니터링됩니다. 대상 클램프의 방향이 기준 값과 일치할 때까지 굽힘 과정이 계속됩니다.

검증 실험

프로토타입 조립 시스템을 개발한 후 이를 테스트하기 위해 일련의 실험을 실행했습니다. 이 과정은 로봇이 행거에서 와이어 하니스를 집어 올리는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 8개의 하니스 클램프를 패널 프레임에 삽입합니다. 프로세스는 로봇이 초기 대기 위치로 돌아가는 것으로 끝납니다.

오른쪽 팔은 클램프 1, 2, 3을 삽입합니다. 중앙 팔은 클램프 4, 5를 삽입하고 왼쪽 팔은 클램프 6, 7, 8을 삽입합니다.

클램프 3이 먼저 삽입되고 이어서 클램프 1과 2가 삽입됩니다. 그런 다음 클램프 4~8이 번호 순서대로 삽입됩니다.

로봇 팔의 모션 시퀀스는 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 생성되었습니다. 충돌 감지 알고리즘은 로봇이 주변의 물체나 서로 부딪히는 것을 방지했습니다.

또한 모션 시퀀스의 일부 작업은 인간 어셈블러를 참조하여 생성되었습니다. 이를 위해 우리는 조립 중 작업자의 동작을 포착했습니다. 데이터에는 작업자의 동작과 그에 따른 와이어 하니스의 동작이 모두 포함됩니다. 당연히 작업자가 취하는 모션 전략은 로봇의 모션 전략보다 더 효과적인 것으로 입증되었습니다.

와이어 세그먼트의 비틀림 제어

우리의 실험에서는 작업에 맞게 그리퍼의 위치를 ​​잡는 것이 불가능했기 때문에 클램프를 삽입하는 데 때때로 어려움을 겪었습니다. 예를 들어, 클램프 4를 프레임에 고정한 후 즉시 클램프 5를 삽입해야 합니다. 그러나 클램프 4의 왼쪽 하네스 세그먼트는 항상 처져 중앙 로봇이 삽입을 위해 클램프 5의 위치를 ​​지정하기 어렵게 만듭니다.

이 문제에 대한 우리의 해결책은 성공적인 파악을 보장하기 위해 대상 와이어 세그먼트를 미리 형성하는 것이었습니다. 먼저, 클램프 5 근처의 와이어 세그먼트를 잡고 왼쪽 로봇에 의해 클램프 5가 들어 올려집니다. 그런 다음 와이어 세그먼트의 비틀림 상태를 제어하여 클램프 5의 방향이 조절됩니다. 이러한 사전 성형 작업은 클램프(5)의 후속 그립핑이 항상 가장 적절한 위치에서 실행되도록 보장합니다.

무기 간 협력

어떤 상황에서는 와이어 하네스를 조립하려면 여러 로봇 팔 간의 인간과 같은 협력이 필요합니다. 클램프 1을 삽입하는 것이 좋은 예입니다. 클램프 2를 삽입하면 클램프 1이 처집니다. 클램프 1을 삽입할 수 있는 공간은 제한되어 있으며, 주변 환경과 충돌할 위험이 있어 그리퍼 위치를 잡기가 어렵습니다. 더욱이, 실제 경험을 통해 우리는 와이어가 처진 세그먼트로 이 작업을 시작하지 않는 것을 배웠습니다. 왜냐하면 와이어 세그먼트가 후속 작업에서 주변 프레임에 걸릴 수 있기 때문입니다.

이 문제에 대한 우리의 해결책은 인간 노동자의 행동에서 영감을 얻었습니다. 인간 작업자는 작업을 완료하기 위해 두 팔의 사용을 쉽게 조정합니다. 이 경우 작업자는 한 손으로 클램프 4를 삽입하는 동시에 다른 손으로 와이어 세그먼트의 위치를 ​​조정하면 됩니다. 우리는 동일한 전략을 구현하도록 로봇을 프로그래밍했습니다.

소성변형

어떤 상황에서는 두 대의 로봇을 협력하여 사용하여 와이어 세그먼트를 사전 성형하는 것이 어려웠습니다. 클램프(6)를 삽입하는 과정이 좋은 예이다. 이 작업을 위해 우리는 왼쪽 로봇 팔이 목표물에 도달할 수 있는 유일한 로봇 팔이기 때문에 프레임에 삽입할 것으로 예상했습니다.

결과적으로 로봇은 처음에는 클램프에 도달할 수 없었습니다. 컨트롤러가 클램프를 잡을 수 없다고 판단하면 로봇은 클램프 자체를 잡는 대신 클램프 근처의 와이어 세그먼트를 잡으려고 시도합니다. 그런 다음 로봇은 세그먼트를 비틀고 구부려 클램프 면을 더 왼쪽으로 돌립니다. 일반적으로 세그먼트를 몇 번 구부리면 위치가 변경되기에 충분합니다. 세그먼트가 파지하기에 적합한 위치에 도달하면 로봇은 대상 클램프를 파지하기 위해 또 다른 시도를 합니다.

결론

궁극적으로 우리 로봇 시스템은 평균 3분 안에 8개의 클램프를 계기판 프레임에 설치할 수 있었습니다. 이 속도는 아직 실제 적용에 필요한 요구 사항과는 거리가 멀지만 로봇 와이어 하니스 조립의 기술적 타당성을 보여줍니다.

실제 산업에 적용할 수 있을 만큼 시스템을 안정적이고 빠르게 만들려면 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 첫째, 로봇 조립을 위해 와이어 하니스를 사전 성형하는 것이 중요합니다. 매듭짓기 및 풀기 작업과 비교할 때, 로봇이 하니스에 묶인 부품을 처리하기 때문에 와이어 하니스 설치에는 개별 와이어 세그먼트의 비틀림 상태가 중요합니다. 또한, 비틀림 자유도를 갖춘 그리퍼도 하네스 설치에 도움이 될 것입니다.

공정 속도를 향상시키려면 와이어의 동적 거동을 고려해야 합니다. 이는 와이어 하네스를 삽입하는 숙련된 작업자의 영상 연구에서 분명하게 드러납니다. 그들은 양손과 숙련된 동작을 사용하여 와이어의 동적 스윙을 제어하고 이를 통해 주변 장애물을 피합니다. 비슷한 속도로 로봇 조립을 구현하는 경우 와이어의 동적 동작을 억제하기 위해 특별한 접근 방식이 필요합니다.

우리 연구에 사용된 많은 접근 방식은 간단하지만 프로토타입 로봇 시스템을 사용하여 자동 조립을 성공적으로 시연했습니다. 이러한 종류의 작업에는 자동화 가능성이 있습니다.