Design and Motion Planning of Multi-Robot Assembly Cells for Body-in-White Spot Welding

The number of industrial robots worldwide is constantly increasing. According to the International Federation of Robotics (IFR), 160,000 new robot installations were sold in 2012, leading to the second highest level ever recorded for one year. The majority of these robot installations (about 40% of new installations in 2012) are related to the automotive sector and to multi-robot cells for body spot welding. Multi-robot cells for spot welding cells are robotic cells in which several parts are assembled by spot welding. They are characterized by different robots working at the same time on a single body that is handled by a transporter. The body is generally composed of two or more components that are blocked during the welding process by ad-hoc fixtures. The design of the multi-robot cell for spot welding relies on two main steps: cell design and off-line multi-robot motion planning. Given the fixture, the body and the welding points, cell design concerns the selection of the resources, such as robots and welding guns, and their displacement in the space cell while considering productivity, costs, flexibility and reconfigurability. Motion planning concerns the allocation of the welding points to the resources, i.e. a robot and its welding gun, and the definition of a motion plan for each robot so that the body is correctly assembled, while coping with cycle time and avoiding collisions between the robot and the fixture or among robots. Currently, cell design and motion planning are sequential and completely manual activities, generally managed from different industrial functional units. The use of specialized software tools is limited to the verification of the cycle time and the generation of collision-free motion plans. Moreover, due to these activity subdivisions, several cycles are needed for obtaining a feasible final solution. However, each cycle causes delays and errors that could be avoided through better integration of these activities. The proposed approach aims at defining a methodology for optimizing the cell design while reducing time and error due to the lack of integration between the design and the motion planning. The idea is to exploit existing motion planning techniques in order to define a new cell design approach that is highly integrated with motion planning. The research copes with the following topics: cell design, motion planning for single-robot cells, motion planning for multi-robot cells, collision detection and multi-resolution simulation. The developed approach is based on 5 stages and specifically by four sequential stages (Stage 1-Stage 4) and one stage transversal to the whole approach (Stage 5). Stage 1 aims at defining the off-line motion planning for single-robot system taking into account all the possible robot position and orientation in the cell and all the possible welding guns. It consists in the generation of a 3D collision-detection map for each robot positions and orientations in the cell and welding gun model. These maps describe collision-free trajectories among welding points. The map is generated according to the probabilistic roadmap technique that offers a good compromise between computational complexity and results. Robot trajectories are defined through the Open Robot Realistic Library (ORL) and tested for collisions through multi-resolution simulation (Stage 5). The second stage analyzes in couples the trajectories defined during Step 1 in order to evaluate if there are possible collisions (independently from the time coordinate) among the robots executing those trajectories. In order to asses the safety of the couple a sweep-like algorithm is employed. Stage 3 provides the optimal cell design and a feasible motion plan. The position and orientation of the robots, the allocation of the welding gun and welding points to the robot are defined. Robot trajectories are selected among all the trajectories evaluated during Stage 1 taking into account the best sequence for the execution of the welding points. These trajectories are coordinated on the basis of the data evaluated during Stage 2. The cell design is optimized from the point of view of the investment costs, i.e. the costs of the resources to be acquired. Stage 4 consists in the validation of the proposed cell design and motion plan. The validation is based on the simulation of the results. Stage 5, that is transversal to the whole approach, is based on hierarchical decomposition and multi-resolution simulation for collision detection aiming at the identification of collision between robots and static elements (Stage 1, 4) and among robots (Stage 2, 4). The approach is tested on three ad-hoc cases and two industrial cases. The different level of complexity in the resolution of the ad-hoc cases and the industrial cases is underlined. The first industrial case is employed in order to provide a detailed analysis of the Stage 1 performance, while the whole approach is successfully tested on the second industrial case. The outcome of this research is developed into a computerized approach for the simultaneous resolution of cell design and motion planning. The developed software tool is complete and able to cover all the necessary stages. The module is expected to reduce design time and human effort. Moreover, the developed tool could be employed for the reconfiguration of existent cells and, in the future, for the optimization of the cell energy consumption.

Il numero di robot industriali in tutto il mondo è in costante aumento. Secondo l'International Federation of Robotics (IFR), 160000 nuove installazioni di robot sono state vendute nel 2012, realizzando il secondo livello più alto mai registrato. La maggior parte di questi impianti robotizzati (circa il 40% delle nuove installazioni nel 2012) è legata al settore automobilistico ed in particolare a celle multi-robot per saldatura punto a punto del telaio degli autoveicoli. Le celle multi-robot per le saldatura punto a punto sono caratterizzate da diversi robot operanti contemporaneamente su un unico telaio gestito da un trasportatore. Il telaio è generalmente composto da due o più componenti che vengono bloccati durante il processo di saldatura tramite un apposito sistema. La definizione di celle multi-robot per la saldatura punto a punto si basa su due principali fasi: la progettazione della cella e la pianificazione off-line del moto dei robot. Data l’attrezzatura di bloccaggio, i componenti del telaio da saldarsi e i punti di saldatura, la progettazione della cella riguarda la selezione delle risorse, quali i robot e le pinze di saldatura, ed il loro posizionamento. In tale scelta, la produttività, i costi, la flessibilità e la riconfigurabilità della cella sono attentamente valutati. La pianificazione del moto dei robot riguarda l'assegnazione dei punti di saldatura alle risorse, cioè ad un robot e una pinza di saldatura, e la definizione di traiettorie libere da collisione nel rispetto del tempo di ciclo. Attualmente, la progettazione e la pianificazione del moto per cella multi-robot sono attività sequenziali e completamente manuali, gestite da diverse unità funzionali. L'utilizzo di strumenti software specializzati si limita alla verifica del tempo di ciclo e alla generazione dei traiettorie libere da collisioni. Inoltre, a causa di questa suddivisione delle attività, diversi cicli potrebbero essere necessari al fine di ottenere una soluzione fattibile. Tuttavia, ogni ciclo provoca ritardi e gli errori che potrebbero essere evitati attraverso una migliore integrazione. L'approccio proposto mira a definire un metodo per ottimizzare la progettazione di celle multi-robot per la saldatura punto a punto riducendo il tempo richiesto e eventuali errori dovuti alla mancata integrazione tra progettazione di cella e la pianificazione del moto. L'idea è quella di sfruttare tecniche di pianificazione del moto esistenti, al fine di definire un nuovo approccio in cui la progettazione della cella sia fortemente integrata alla pianificazione del movimento. La ricerca affronta i seguenti argomenti: progettazione di celle, pianificazione di moto per un singolo robot, pianificazione del moto per celle multi-robot (coordinamento dei robot), collision detection e simulazione multi-risoluzione. L'approccio sviluppato si basa su 5 fasi e in particolare su quattro fasi sequenziali (Fase 1-Stage 4) e una fase trasversale (Fase 5). La Fase 1 mira a definire la pianificazione del moto off-line per un singolo robot tenendo dei diversi possibili posizionamenti del robot nella cella e di tutte le possibili pinze di saldatura. Esso consiste nella generazione di mappe tridimensionali per ogni coppia “posizionamento del robot”-“pinza di saldatura”. Queste mappe contengono la descrizione di traiettorie libere da collisioni tra i punti di saldatura. La mappa viene generata tramite la tecnica delle probabilistic roadmap che offre un buon compromesso tra complessità computazionale e risultati. Le traiettorie dei robot sono definite attraverso l’utilizzo degli algoritmi di motion planning contenuti nella Open Robot Realistic Library (ORL) e sono testate per eventuali collisioni attraverso tecniche di simulazione multi-risoluzione (Fase 5). La seconda fase analizza, a coppie, tutte le traiettorie definite durante la Fase 1 al fine di individuare possibili collisioni (indipendentemente dal coordinata temporale) tra i robot che le eseguono. L’analisi si basa su un algoritmo sweep-like. La Fase 3 prevede la progettazione ottimale della cella e l’identificazione di una soluzione fattibile alla pianificazione del moto. In particolare, vengono definiti la posizione e l'orientamento dei robot nella cella, l'assegnazione delle pinze di saldatura e dei punti di saldatura ai robot. Tra tutte le traiettorie valutate nella Fase 1, le traiettorie determinanti la migliore sequenza per l'esecuzione dei punti di saldatura sono selezionate. Queste traiettorie sono coordinate sulla base dei dati valutati nella Fase 2. La progettazione della cella è ottimizzata dal punto di vista dei costi di investimento, ossia dei costi delle risorse da acquisire. La Fase 4 consiste nella validazione dei risultati tramite simulazione. La Fase 5, che è trasversale all’intero approccio, si basa sulla scomposizione gerarchica e la simulazione multi-risoluzione per l’identificazione di collisioni tra robot e elementi statici (Fase 1, 4) e tra robot (Fase 2, 4). L'approccio è stato testato su tre casi ad-hoc e due casi reali. Il diverso livello di complessità nella risoluzione dei casi ad-hoc e dai casi industriali è sottolineata. Il primo caso industriale è impiegato per fornire un'analisi dettagliata delle prestazioni della Fase 1, mentre l'intero approccio è testato con successo sul secondo caso industriale. Il risultato di questa ricerca è stato implementato in uno strumento software in grado di ridurre i tempi e sforzo umano richiesti per la definizione di celle multi-robot per la saldatura punto a punto. Inoltre, lo strumento sviluppato potrebbe essere impiegato per la riconfigurazione di celle esistenti e, in futuro, in ottica di riduzione dei consumi energetici.