A scheduling algorithm for human-robot collaborative assembly tasks

The current era characterizing the today's industries is known as Industry 4.0 as, this concept is often associated to the fourth industrial revolution. Indeed, the manufacturing environments and the traditional production models are changing substantially, evolving toward a new notion of industry. Among the main innovations typical of this evolution (like the convergence of physical systems with digital ones, the big data, the Internet of Things, new technologies, etc.), human-robot collaboration plays a relevant and fundamental role. As a result, it is widely agreed that future manufacturing environments will be populated by humans and robots sharing the same workspace. However, the real collaboration could be sporadic. Especially, in case of assembly tasks, since they might involve autonomous operations to be executed by either the robot or the human worker. Furthermore, some of the assembly operations could also be necessary for subsequent tasks. Therefore, the agents involved in the assembly process will need a synchronization to jointly perform the collaboration. It is thus important to predict the actions of the human worker and, based on this prevision, to control the robot safely and efficiently. The work described in this thesis is aimed at obtaining an optimal assembly process in terms of reduction of waste working-time and in terms maximization of the throughput. Therefore, exploiting a method that predicts human activity patterns, in this thesis a scheduler has been developed to let the robot perform alternative autonomous tasks while waiting for the actual collaboration, respecting the plant and human constraints. The scheduling algorithm is based on a MPC approach. Namely, the list of robot commands is optimized by looking forward in time and considering the future evolution of the system. Through the modelling of the system with MTPNs (Modified Timed Petri Nets) and the construction of the reachability tree, all the possible future evolutions are analyzed and, considering the most convenient one, the command to be sent to the robot is selected. The scheduling algorithm has been experimentally verified. Tests on a realistic scenario, involving a dual-arm robot employed in a small-part collaborative assembly process, brought interesting and promising results.

L'epoca che sta caratterizzando le odierne industrie è definita come era dell'Industria 4.0. Questo termine è associato spesso al concetto di quarta rivoluzione industriale. Infatti, l'ambiente manifatturiero e i tradizionali modelli produttivi stanno cambiando profondamente, evolvendosi verso un nuovo concetto di industria. Tra le principali innovazioni che caratterizzano questo sviluppo (come la convergenza tra i sistemi fisici e digitali, l'interconnessione delle macchine, le analisi di grandi quantità di dati, nuove tecnologie, etc.), la collaborazione tra uomo e robot ha un ruolo molto fondamentale. È di comune accordo che le industrie del futuro saranno sempre più popolate da robot e umani che condivideranno lo stesso spazio di lavoro. Tuttavia, l'effettiva collaborazione può essere sporadica. Specialmente per quanto riguarda i processi di assemblaggio: questi, infatti, possono implicare la presenza di operazioni che debbano essere eseguite autonomamente e, con alcune di queste, vincolanti per l'esecuzione di altre. Di conseguenza, gli agenti coinvolti nel processo di assemblaggio, dovranno essere capaci di sincronizzarsi per poter compiere le azioni che richiedono l'effettiva collaborazione. Risulta quindi importante predire le azioni dell'operatore e controllare il robot in maniera sicura ed efficiente. L'idea di questa tesi nasce con la volontà di ottenere un processo di assemblaggio ottimale in termini di minimizzazione del tempo di inattività e massimizzazione della produzione. Sfruttando un esistente metodo che predice le attività dell'umano, in questa tesi è stato sviluppato uno scheduler che permette al robot di eseguire le proprie operazioni autonome durante l'attesa dell'effettiva collaborazione e presentarsi a questa limitando le attese dell'umano e rispettando i vincoli fisici dell'impianto. L'algoritmo di schedulazione si basa su un approccio di tipo MPC: i comandi da inviare al robot sono determinati considerando i possibili sviluppi del processo di assemblaggio. Attraverso la modellizzazione del sistema mediante le MTPNs e la costruzione dell'albero di raggiungibilità, tutte le eventuali future evoluzioni vengono analizzate e, considerando la migliore tra queste, viene schedulato il comando da inviare al robot. L'algoritmo sviluppato è stato infine verificato sperimentalmente, attraverso prove che, applicate ad uno scenario reale in cui è impiegato un robot a due braccia in un processo di assemblaggio collaborativo, hanno portato risultati promettenti ed interessanti.