Sistema colaborativo de dos robots seriales UR5 para la evasión de obstáculos aplicado en un prototipo de estación de cirugía

Abstract

En este trabajo se creo un sistema en el que dos robots UR5 trabajan juntos para evitar obstáculos en un prototipo estación de cirugía robótica. Utilizamos técnicas de control de cinemática inversa redundante para sacar el máximo provecho de las habilidades de los robots como manipular su movimiento de forma segura y proyectarlos en un espacio nulo. Estos procedimientos ayudan a crear rutas seguras en un sistema de coordenadas. El sistema ayuda a los robots a evitar obstáculos al instante sin afectar la precisión de las cirugías algo muy importante en hospitales donde pueden ocurrir imprevistos. El método empezó creando un ambiente de prueba virtual para probar los algoritmos luego los probamos en un modelo físico. Colocamos sensores en los robots como las cámaras Azure Kinect para que puedan crear un mapa del lugar y así evitar chocar con objetos. El algoritmo utilizado aprovecha la redundancia en los grados de libertad de los robots lo que permite diferentes posiciones de las articulaciones para controlar con precisión la ubicación del extremo o efector final del robot. En los experimentos tanto en pruebas virtuales como con el modelo real vimos que el sistema se mantiene una distancia segura de 10 cm. También se desarrollo una solución más flexible que permite al sistema operar sin la restricción estricta de mantener esa distancia en todo momento. La validación con el prototipo confirmó la efectividad del sistema colaborativo: los robots interactuaron de manera segura con su entorno y siguiendo la trayectoria con una precisión de aproximadamente 0, 1 mm en la tarea principal.

In this work, a system was developed in which two UR5 robots collaborate to avoid obstacles in a prototype robotic surgery station. We employed redundant inverse kinematics control techniques to maximize the robots’ capabilities, allowing them to manipulate their movements safely and project them into a null space. These procedures help create safe paths within a coordinate system. The system enables the robots to instantly avoid obstacles without compromising surgical precision, which is crucial in hospitals where unforeseen events may occur. The method began by creating a virtual test environment to evaluate the algorithms, followed by testing them on a physical model. Sensors such as Azure Kinect cameras were placed on the robots to allow them to map the environment and avoid collisions with objects. The algorithm leverages the redundancy in the robots’ degrees of freedom, enabling various joint configurations to precisely control the position of the end-effector. In the experiments, both in virtual simulations and with the physical model, the system maintained a safe distance of 10 cm. Additionally, a more flexible solution was developed, allowing the system to operate without the strict constraint of maintaining this distance at all times. Validation with the prototype confirmed the effectiveness of the collaborative system: the robots interacted safely with their environment and followed the trajectory with an accuracy of approximately 0.1 mm in the primary task.