Optimisation en temps réel sur un robot collaboratif pour la peinture

Ce projet vise à développer une méthode d’optimisation en temps réel des trajectoires pour des robots collaboratifs UR utilisés dans une application industrielle de peinture. Une entreprise québécoise emploie ces robots pour peindre des panneaux de formes variées, suspendus et déplacés sur un convoyeur. Chaque panneau est scanné en 3D juste avant d’arriver devant le robot, permettant la génération instantanée d’un modèle précis de sa géométrie ainsi que la création rapide d’une trajectoire de peinture adaptée.

Actuellement, le robot rencontre fréquemment des singularités dans le parcours généré automatiquement, ce qui provoque l’arrêt du processus et nécessite une intervention manuelle pour repeindre le panneau.

L’objectif du projet est de créer une procédure d’optimisation rapide des trajectoires exploitant la rotation redondante autour de l’axe du jet conique de peinture. Cette optimisation doit s’exécuter en temps réel et être implémentée en Python, afin d’assurer un déroulement fluide et fiable du processus de peinture automatique.

Pour plus de détails, visionnez la capsule vidéo : https://x.com/economie_quebec/status/1929568490429530315