Una imagen de la simulación de construcción de X-Wing, que muestra nueve robots que transportan colaborativamente el ensamblaje principal al área de construcción final, mientras que los equipos de robot adicionales llevan equipos de soporte. Crédito: Laboratorio de Sistemas Inteligentes de Stanford
Los desarrollos en robótica autónoma tienen el potencial de revolucionar los procesos de fabricación, haciéndolos más flexibles, personalizables y eficientes. Pero coordinar flotas de robots móviles autónomos en un espacio compartido, y ayudarlos a trabajar entre sí y con socios humanos, es una tarea extremadamente complicada.
Los investigadores de Stanford han creado un algoritmo que puede tomar un plan de diseño para un producto en particular y descubrir la forma más eficiente de fabricarlo con un equipo de robots.
Su trabajo, publicado En la revista robótica y sistemas autónomos, incluye planificar cómo construir subconjuntos que se construyan por separado y luego combinados, como construir una puerta de automóvil y luego unirla al cuerpo; dirigir a los robots que trabajen solo y en equipos; y establecer el piso de ensamblaje de manera eficiente que evite las colisiones.
“Lo realmente inusual de lo que estamos haciendo aquí es el alcance de los problemas que estamos resolviendo”, dijo Mac Schwager, profesor asociado de aeronáutica y astronautia en Stanford y coautor del periódico.
“Ha habido investigaciones sobre algunas de estas piezas individuales, pero creo que somos los primeros en pensar realmente en cómo se ajusta todo a un sistema a gran escala”.
Fabricación modular
La capacidad de generar planes de ensamblaje de manera rápida y eficiente podría ayudar a proporcionar un nuevo nivel de flexibilidad en la fabricación. Actualmente, las líneas de ensamblaje automatizadas son muy rígidas: pueden construir una cosa rápida y bien.
Utilizando robots de propósito general y estaciones distribuidas que pueden lograr tareas de fabricación básicas, como soldadura o lijado, las fábricas podrían pivotar más rápidamente o crear productos personalizados sin tener que reorganizar todo el piso de fabricación.
“En este momento, si desea cambiar su tubería de construcción a algo diferente, requiere mucha planificación y trabajo para derribarlo y volver a colocarlo”, dijo Dylan Asmar, un doctorado. Estudiante en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de Stanford y coautor en el documento.
“Con un enfoque más modular como este, cambiar su tubería sería mucho más fácil y más aerodinámico”.
Para hacer realidad este proceso de construcción modular, los fabricantes deben poder planificar, coordinar y reconfigurar rápidamente los movimientos de los robots alrededor del piso de la fábrica.
Asmar, Schwager y sus colegas diseñaron un algoritmo que puede hacer exactamente eso. Los investigadores le dicen al algoritmo con cuántos robots tiene que trabajar y las especificaciones básicas de esos robots, como cuánto puede llevar cada uno, y proporcionar un esquema de lo que quieren construir y las tareas de fabricación que deben ocurrir.
El algoritmo determina cómo los robots se dividirán para construir subconjuntos que se pueden construir por separado entre sí y cómo los robots unirán estas piezas de manera rápida y eficiente.
“Nuestro objetivo es pasar de la materia prima al producto terminado lo más rápido posible, y la forma en que lo hace es a través de la paralelización”, dijo Mykel Kochenderfer, profesor asociado de aeronáutica y astronautia en Stanford y autora senior en el documento. “No es una secuencia lineal: tratamos de hacer operaciones en paralelo con la mayor frecuencia posible”.
El algoritmo establece estaciones de ensamblaje y asigna robots específicos para recolectar y entregar piezas a las estaciones correctas en los momentos correctos.
Dirige a los robots a trabajar en equipos cuando las piezas son demasiado grandes para que un robot individual lleve y mapea cómo los robots se moverán para evitar interferir con los demás. Y hace todo esto notablemente rápido: los investigadores tardaron menos de tres minutos en generar planes para reunir un modelo de bloque de construcción de juguetes de un vehículo de lanzamiento de Saturno V, que tiene 1,845 partes y se puede dividir en 306 subconjuntos, con un equipo de 250 robots.
Una plataforma para la experimentación
“Todavía hay muchos problemas para resolverse antes de que nuestro trabajo pueda usarse en un contexto de fabricación del mundo real”, dijo Kyle Brown, quien comenzó este trabajo como parte de su tesis doctoral y es el autor principal en el documento. Brown y sus colegas han construido un simulador para ayudar a otros investigadores a probar sus propios algoritmos de construcción y acercar la próxima revolución en la fabricación a la fructificación.
El plataforma de código abierto Permite a los investigadores probar nuevos algoritmos o ajustar los existentes para ver cómo la optimización de ciertos aspectos o trabajar dentro de restricciones específicas afecta el proceso en su conjunto. Evalúa esos algoritmos con modelos de bloques de construcción de juguetes.
Brown también ha utilizado el simulador como una herramienta educativa para estudiantes de primaria, permitiéndoles competir contra los robots para construir un modelo de avión.
“Ajusté la velocidad de la simulación para que los robots fueran lo suficientemente lentos para que los niños apenas ganen”, dijo Brown.
“Los niños estaban eufóricos en su estrecha victoria, y pude enseñarles un poco sobre los robots. Puede que no todos sean roboticistas, pero esto fue definitivamente una exposición positiva al campo”.
Más información: Kyle Brown et al, Planificación de ensamblaje múltiple a gran escala para fabricación autónoma, robótica y sistemas autónomos (2025). Doi: 10.1016/j.robot.2025.105179
Proporcionado por la Universidad de Stanford
Cita: las líneas de ensamblaje robótico ganan flexibilidad como tareas de planes de algoritmo, equipos y diseños de piso (2025, 18 de septiembre) Consultado el 18 de septiembre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-09-Robotic-lines-gleability-algorithm.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
