Análisis en profundidad

Robótica en la nube: qué es, cómo funciona, ejemplos y aplicaciones

Este es uno de los temas más importantes de la cuarta revolución industrial, en la que convergen la robótica, las tecnologías en la nube y las redes celulares de grado industrial de próxima generación. Algunos casos de aplicación práctica

04 Ene 2022

Giulio Bottari

cloud robotics

Con el proceso de digitalización, la industria manufacturera ha iniciado su transformación en una nueva era conocida como Industria 4.0, en la que la búsqueda de una mayor eficiencia en la producción va acompañada de la capacidad de ofrecer a sus clientes una mayor variedad de productos personalizados. En este contexto, la industria sólo puede seguir siendo competitiva integrando y adaptando los procesos operativos y las líneas de producción para permitir cambios rápidos de configuración y reducir los plazos de entrega. Todo ello sin comprometer la seguridad y la calidad. Este escenario suele denominarse fabricación inteligente: una producción «inteligente» que encuentra su espacio de evolución en los nuevos casos de uso que permite la introducción de las tecnologías en la nube y el mayor nivel de conectividad que pueden ofrecer las nuevas redes inalámbricas de nivel industrial.

Qué es la robótica en la nube: brazos robóticos y robots colaborativos

La automatización de los procesos de producción se basa hoy en día en gran medida en los robots, ya que sus posibilidades de aplicación se amplían constantemente y los beneficios operativos compensan en gran medida la inversión inicial en la compra, la instalación y la programación.

Al observar la línea de una planta de producción, por ejemplo en el sector de la automoción, se capta la atención por la combinación de fuerza, velocidad, sincronismo y extrema precisión que caracteriza a los llamados «brazos robóticos». Se utilizan para manipular objetos o realizar otras funciones, como la soldadura. Otros casos de uso implican robots de tamaño y capacidad más limitados, como los modelos de recogida y colocación rápida, también llamados robots «araña» o «delta», o los modelos Scara, brazos robóticos con movimiento limitado únicamente al plano horizontal.

En los últimos años, los robots «colaborativos», o cobots, han cobrado importancia, permitiendo una integración más fácil en las plantas de fabricación. Los cobots están diseñados para trabajar sin necesidad de jaulas perimetrales, operando codo con codo con sus «colegas» humanos, con los que comparten las tareas a realizar. El término colaborativo se confunde a veces con el término «cooperativo» que, en el campo de la automatización, se refiere a un equipo de sólo robots que trabajan juntos en la misma tarea, en ausencia del elemento humano.

Robots industriales móviles

Por último, los robots industriales «móviles» diseñados para desplazarse espacialmente son cada vez más importantes. En la actualidad se utilizan en la logística de almacenes y líneas de producción de interior, con funciones de kitting o como alternativa a las cintas transportadoras.

Los robots móviles más populares en la actualidad son los vehículos de guiado automático (AGV), que son carretillas automatizadas con una inteligencia mínima a bordo y la capacidad de ejecutar instrucciones limitadas y predefinidas. La navegación de los vehículos AGV, que sigue trayectorias previamente planificadas, suele estar guiada por bandas magnéticas o pistas. Por tanto, la reconfiguración de la tarea asignada a un AGV requiere costes adicionales e interrupciones del sistema. Aunque un AGV puede detectar obstáculos delante de él, no es capaz de rodearlos, por lo que simplemente se detiene en su trayectoria hasta que el obstáculo se elimina.

Los Robots Móviles Autónomos (ARM) son una importante evolución de los AGV. Los AMR no están sujetos a una ruta predefinida y navegan mediante mapas precargados o mapas que construyen ellos mismos «sobre la marcha» utilizando datos de cámaras, sensores integrados y escáneres láser. Los AMR utilizan un software que puede procesar estos datos y elegir la mejor ruta hacia el destino, percibiendo el entorno de forma dinámica. Los obstáculos se detectan y se sortean mediante la replanificación automática de la ruta. Esto optimiza la productividad al garantizar que el flujo de material se mantiene dentro de los plazos previstos.

Hemos visto una lista breve y no exhaustiva de tipos de robots. Lo que tienen en común es la presencia de tres elementos constitutivos principales: el controlador, los actuadores y los sensores. Una de las áreas más prometedoras de la investigación y el desarrollo de la robótica es la «robótica en la nube», en la que las funciones del controlador se transfieren en gran medida a una plataforma remota en la nube a la que se llega a través de redes de comunicación de alto rendimiento.

Breve historia de la robótica en la nube

La idea de conectar un robot a un ordenador externo se remonta a los años 90, cuando Masayuki Inaba (1), de la Universidad de Tokio, introdujo el concepto de «cerebro remoto» (remote-brained robot) para robots, es decir, la separación «física» de sensores y actuadores del software de «razonamiento de alto nivel». Sin embargo, pasarán 20 años antes de que la visión de Inaba se convierta en una realidad viable, gracias a la disponibilidad de una potencia de cálculo más barata y de tecnologías de red por cable e inalámbricas de alto rendimiento. En 2010, el proyecto europeo RoboEarth fue el primero en esbozar un modelo de robot capaz de delegar en un servidor remoto la ejecución de ciertos «servicios» como el reconocimiento y la localización de objetos. Sin embargo, ese mismo año, James J. Kuffner, de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh (Pensilvania), acuñó la definición de «robótica en la nube» (2) que significa «un sistema de automatización que utiliza una infraestructura remota en la nube para ejecutar su código y procesar sus datos».

El escenario actual de la robótica en la nube en Italia y en el mundo

En el escenario actual de la robótica en la nube, al robot se le ofrece una potencia computacional «prácticamente ilimitada» en la nube en comparación con sus necesidades reales. Una clara ventaja sobre la capacidad que pueden ofrecer los recursos de procesamiento y almacenamiento a bordo. Como resultado, las funciones importantes se pueden realizar con un nivel mucho más alto de precisión y velocidad de ejecución.

Un escenario menos desafiante es el de una línea de producción en la que la lógica de control de bajo nivel permanece a bordo de los robots, pero las funciones de coordinación (control de tareas) de toda la célula robótica, hoy confiadas a un PLC «físico», se virtualizan en forma de microservicio de «PLC blando» y se ejecutan en una plataforma en la nube que suele estar en las instalaciones. En este escenario, se habla con más propiedad de «automatización de la nube».

El acceso a los recursos de la nube introduce una serie de ventajas que exploramos a continuación.

Muchas aplicaciones robóticas, como la localización y el mapeo simultáneos (SLAM) y otros sistemas de percepción, generan rápidamente enormes cantidades de datos adquiridos a través de sensores, datos que son difíciles de almacenar y procesar con las limitadas capacidades de almacenamiento y computación que incorporan la mayoría de los robots, lo que reduce el rendimiento operativo de la máquina. La potencia de procesamiento adicional que ofrece la nube proporciona capacidades ampliadas al robot, siempre que la red de comunicaciones no sea un cuello de botella.

En algunos casos de uso, la robótica en la nube se beneficia de las capacidades de aprendizaje cooperativo mediante el intercambio de conocimientos entre las máquinas. Los datos adquiridos por un robot pueden transferirse a la nube, por ejemplo, para construir un mapa que luego se compartirá con otros robots que operen en la misma instalación. Los robots distribuidos geográficamente pueden compartir información sobre cómo resolver una tarea o cómo manipular un determinado objeto. En un nivel más amplio, los big data ponen a disposición mapas de localización global, modelos de objetos, algoritmos, código abierto, métodos de inteligencia artificial independientes del hardware que pueden utilizarse en robots heterogéneos.

Otra ventaja de la robótica en la nube es la posibilidad de realizar una conmutación por error, a partir de una copia de seguridad actualizada en la nube, en caso de que un robot sufra un fallo. Además, la fiabilidad de las funciones puede mejorarse ejecutando múltiples instancias en la nube, en modo de espera en caliente, de modo que un fallo en una función primaria se detecte y gestione inmediatamente sin interrumpir las operaciones. Por último, las actualizaciones de software, los cambios de configuración y las operaciones de supervisión son más fáciles, ya que se reduce la necesidad de acceder directamente a la máquina.

El uso de tecnologías inalámbricas (y de la nube)

Como se ha mencionado anteriormente, la conexión del robot con su lógica de control en la nube requiere una tecnología de comunicación extremadamente potente. Un robot «fijo» puede aprovechar las ventajas de las tecnologías de la robótica en la nube incluso con una conexión de Ethernet industrial, consiguiendo la mayoría de las ventajas mencionadas anteriormente. Sin embargo, la tendencia hacia plantas industriales altamente reconfigurables y el uso de robots «móviles» (AGVs/AMRs) en ellas requiere necesariamente el uso de tecnologías inalámbricas. Además, la incorporación de sensores a las piezas móviles se facilita si estos sensores son inalámbricos, ya que son menos propensos al desgaste de los cables de conexión.

En este escenario, las tecnologías celulares son la mejor opción, ya que tienen un alto nivel de estandarización, un ecosistema global muy amplio y sistemas de autenticación probados. El uso del espectro radioeléctrico con licencia protege contra la contención en el acceso a la red inalámbrica y, por tanto, garantiza un rendimiento determinista y sin interferencias. Las tecnologías 4G pueden servir para muchos casos de uso industrial, especialmente los relacionados con la monitorización, la telemetría y la automatización en la nube. Sin embargo, las tecnologías 5G son necesarias para permitir y apoyar los casos de uso más difíciles, como la robótica en la nube.

Las redes 5G permiten, mediante el paradigma del «network slicing», la conexión de redes lógicas virtualizadas e independientes en la misma infraestructura de red física. Cada «trozo» es, en efecto, una red aislada de extremo a extremo capaz de satisfacer los requisitos de una aplicación específica.

En el contexto de la robótica, el perfil de comunicación más importante es el que proporcionan los cortes de comunicación de tipo máquina crítica (cMTC). Garantizan una conexión con una latencia de hasta un milisegundo, que es extremadamente estable y fiable. Esto permite transportar por radio protocolos industriales sensibles al retardo, como ProfiNet (Process Field Net) o Ethernet/IP (Ethernet Industrial Protocol). Con un rendimiento de calidad cMTC, incluso las funciones de control robótico de menor nivel, como la planificación de trayectorias y la cinemática inversa, pueden trasladarse a la nube. De cara al futuro, los requisitos de latencia por debajo del milisegundo serán posibles gracias a las futuras actualizaciones de las tecnologías 5G y, aún más, a las tecnologías 6G previstas en torno a 2030. Esto permitirá virtualizar en la nube las funciones que requieran latencias inferiores al milisegundo y, en particular, el control de la velocidad, la aceleración y la posición de los actuadores (bucles de control).

Al mismo tiempo, se pueden activar rodajas de comunicación masiva de tipo máquina (mMTC) en la misma red física 5G. Permiten la conectividad de millones de dispositivos, cada uno de los cuales transmite un volumen relativamente bajo de datos, que no son especialmente sensibles al retraso. Estos dispositivos suelen ser de bajo coste y tienen una batería de muy larga duración. En las aplicaciones de robótica en la nube, este perfil de transmisión permite capturar datos de un gran número de sensores distribuidos por la planta para su posterior correlación y procesamiento en la nube. El mismo perfil mMTC, al permitir la recogida extremadamente granular de parámetros del campo (vibración, presión, temperatura), permite implementar estrategias de mantenimiento predictivo. Debe prestarse especial atención a la seguridad de los dispositivos conectados al perfil mMTC. De hecho, son menos complejas que las conectadas al perfil cMTC, por lo que son menos adecuadas para soportar tecnologías de seguridad avanzadas.

Por último, en una red 5G, es posible activar cortes eMBB (enhanced Mobile BroadBand) que pueden garantizar una velocidad de datos de hasta 20 Gbit/s en el enlace descendente con una excelente escalabilidad sobre el número de dispositivos conectados y un rendimiento de latencia muy bajo. Este tipo de perfil de transmisión permite, por ejemplo, la conexión de cámaras de muy alta resolución que permiten la navegación visual en aplicaciones de robótica en la nube. El mismo perfil eMBB admite aplicaciones de realidad aumentada en la planta.

En el caso de los robots móviles (AGVs/AMRs), no es factible una conexión por cable, ya que esto limitaría claramente su movilidad. En consecuencia, la conectividad 5G se perfila como un factor habilitador de casos de uso más flexibles que implican flotas muy grandes. Aclaremos esto con un ejemplo concreto.

Robótica en la nube, algunos ejemplos prácticos y áreas de aplicación

Una flota de más de mil AMR se utiliza para manipular paquetes dentro del centro logístico de una gran plataforma de comercio electrónico. Estos pequeños vehículos automatizados se mueven a una velocidad de unos pocos metros por segundo en perfecta sincronización con los demás. Cada uno de ellos envía datos «desde el terreno» a la nube utilizando perfiles 5G del tipo mMTC y eMBB: se trata de parámetros adquiridos por sensores de proximidad y sistemas Lidar, imágenes y vídeos adquiridos en tiempo real, e información de posición detectada por sistemas de posicionamiento en interiores. El flujo de datos, procedente de los mil AMR, se procesa en la nube con el fin de asignar tareas individuales, calcular la ruta óptima para cada máquina y la seguridad (también en relación con la presencia humana en el mismo entorno operativo). Desde la nube, las «instrucciones» de control vuelven a los AMR a través de un perfil de comunicación cMTC de baja latencia. Por muy grande que sea el almacén, las capacidades de traspaso de la red celular hacen que la transición de una antena a la siguiente sea completamente transparente. El funcionamiento del almacén se optimiza en su conjunto. Además, la centralización del control en un único «punto» común a todos los vehículos facilita la coordinación mutua al permitir las funciones de «pelotón» y «enjambre». El operador humano se convierte en el elemento más alto de la jerarquía de control en un escenario de autonomía supervisada. Sólo la potencia de cálculo proporcionada por las plataformas en la nube permite tal nivel de rendimiento operativo para un conjunto tan grande de máquinas de movimiento rápido, permitiendo efectivamente todo el caso de uso. Al mismo tiempo, solo una red de radiocomunicación 5G permite recoger tal cantidad de datos y enviar simultáneamente instrucciones de control en tiempo real a toda la flota de AMR.

Entre los casos de uso concretos del 5G en la planta de producción, cabe mencionar el caso de uso implementado en los P-Labs de Audi en Gaimersheim, Alemania. Tras poner en marcha un proyecto de colaboración en relación con las redes 5G en 2018, Audi y Ericsson han dado un paso más en la interacción entre humanos y robots en las líneas de producción, que se ha hecho segura gracias a la correlación en la nube de los datos adquiridos desde el campo y a la disponibilidad de un perfil de transmisión cMTC capaz de enviar órdenes oportunas a los robots. Un caso de uso consiste en instalar un módulo de airbag en el volante de un coche, dentro de una célula robótica protegida por sensores de seguridad conectados al 5G. En cuanto una mano humana cruza la barrera fotoeléctrica que rodea la célula, se envía una orden de parada inmediata al robot a través de 5G, con tiempos de transmisión en el rango de los milisegundos.

Robótica en la nube, elementos críticos

Como se ha mencionado anteriormente, la robótica en la nube ha evolucionado enormemente en los últimos diez años, encontrando su horizonte de aplicación más prometedor en el paradigma de la Industria 4.0. Sin embargo, aún quedan algunos retos y cuestiones abiertas sobre las que nos detendremos brevemente.

Uno de los determinantes cruciales del rendimiento de los sistemas robóticos basados en la nube es el nivel de «división» entre la funcionalidad realizada en la nube y la procesada utilizando los recursos del robot a bordo. La determinación de este nivel depende de varios aspectos.

La primera se refiere a la ventaja operativa real de que una determinada funcionalidad se ejecute en la nube en lugar de hacerlo localmente. Las funcionalidades de uso intensivo de datos se beneficiarán de la gestión en la nube, mientras que, por ejemplo, las funcionalidades críticas para la seguridad, como la gestión de colisiones radicales, encontrarán la necesaria rapidez de reacción en el procesamiento local de la máquina. Además, la remota posibilidad de que se produzcan problemas de conexión entre el robot y la nube o retrasos en el procesamiento requiere la implementación de algoritmos de distribución de la carga y mecanismos de respaldo que «devuelvan al local» parte del procesamiento en caso de problemas, minimizando el retraso en la ejecución de las operaciones del robot.

Un segundo aspecto crítico se refiere a la ubicación geográfica de los servidores donde se centraliza el control de los robots. Las industrias más grandes pueden preferir sistemas en la nube «in situ», por ejemplo, ubicados en una sala de servidores dentro del almacén donde opera una flota de AMR. Otros fabricantes pueden preferir una nube compartida, por ejemplo, alojada en un pequeño centro de datos que dé servicio a varias plantas del mismo distrito industrial.

También se está investigando la contribución a la sostenibilidad de los sistemas de robótica en la nube, ya que diferentes esquemas de descarga de datos podrían reducir el consumo de energía del robot y explotar las estrategias de multiplexación estadística tanto en la transmisión como en el procesamiento de datos en la nube.

Por último, el creciente uso de tecnologías robóticas basadas en la nube introduce problemas de protección de datos y seguridad, ya que implican la transmisión y el almacenamiento de datos sensibles y la ejecución de procesos en servidores remotos. Esto puede conducir al acceso, manipulación y eliminación de datos vitales por parte de los hackers, e incluso puede alterar el comportamiento de los robots individuales. Por tanto, una consideración importante para el desarrollo de sistemas de robótica en la nube seguros es la integración de medidas de seguridad sólidas, como la comunicación y el procesamiento cifrados.

Robótica en la nube, la investigación hoy (2020)

A nivel de investigación internacional, conviene mencionar algunos proyectos de H2020 que están abordando cuestiones de robótica en la nube. Entre ellos, el proyecto H2020 5GTransformer ha creado un demostrador de un vehículo AMR capaz de interactuar con robots fijos para mover objetos. En particular, el proyecto abordó la sinergia entre las redes de radio 5G, las redes de transporte y los sistemas en la nube para lograr un rendimiento de extremo a extremo adaptado al caso de uso. Entre los socios del proyecto se encuentran Ericsson, Nokia, NEC, Telefónica y Scuola Superiore Sant’Anna. Los principales socios de este consorcio, al que se han sumado actores destacados como TIM y COMAU (FCA), también participan activamente en el proyecto H2020 5Growth, que está llevando a cabo importantes casos de uso en el sector de la fabricación, relacionados con las tecnologías en la nube, como el gemelo digital, el control remoto de robots o el procesamiento en la nube de la línea de producción con aplicaciones de realidad aumentada. Por último, en el marco del proyecto H2020 5G EVE, Ericsson ha desarrollado en sus laboratorios de Pisa, en colaboración con el operador griego Cosmote, una prueba de concepto basada en un AMR para la logística de interiores conectado en 5G con procesamiento en la nube de las funciones de navegación visual y riesgo cero de colisión.

Conclusiones sobre la robótica en la nube y la cuarta revolución industrial

En conclusión, puede decirse que la robótica en la nube surge como uno de los temas más importantes de la cuarta revolución industrial. Es un tema en el que convergen la robótica, las tecnologías en la nube y las redes celulares de próxima generación. La plena integración de estas tres áreas tecnológicas, que hasta ahora han progresado por vías sustancialmente separadas, permitirá explotar todo el potencial de la robótica en la nube en un futuro próximo.

1. M Inaba – «Remote-brained robotics: Interfacing ai with real world behaviors» Proc. of 6th International Symposium of Robotics, 1993 ↑.

2. J. Kuffner, »Cloud-enabled robots», en Proc. IEEE-RAS Int. Conf. Humanoid Robot., Nashville, TN, USA, Nov. 2010, pp. 176-181. ↑

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