Planejamento de trajetória baseado em visão computacional para manipulador robótico.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20230 |
Resumo: | Na presente dissertação aborda-se a integração de um sistema de sensoriamento e um método de planejamento de trajetórias para um robô manipulador de objetos. O sistema tem como objetivo a manipulação inteligente de peças, gerando trajetórias livres de obstáculos sempre que for possível. O espaço de trabalho é determinado por meio de um sistema de visão computacional, que captura a nuvem de pontos da cena realizando uma modelagem dos obstáculos para ser fornecido ao algoritmo de roteamento. A modelagem do manipulador é feita a priori, e é determinada se a sua cinemática pode gerar a trajetória livre de colisões. A modelagem e calibração dos dispositivos são feitas, removendo a distorção da lente e determinando os parâmetros intrínsecos das mesmas. A relação das unidades de medida da câmera e as unidades do mundo físico é uma componente crítica em qualquer intento por reconstruir uma cena tridimensional. A calibração entre o sistema de referência do kinect e da base do manipulador é realizada para manter uma coerência nas medidas e para o manipulador comandar os movimentos com boa precisão. A integração das informações das malhas de visão com o planejador de trajetória é importante para definir a tarefa corretamente, para isto deve-se adaptar o algoritmo de roteamento, transformando as configurações de entrada a serem lidas pelo planejador e suas configurações de saída para serem enviadas ao controlador do manipulador. Na solução proposta, foi utilizado o manipulador robótico Pegasus 880-RA2-1-B, um sensor de visão RGB-D instalado externamente ao braço e a câmera monocular CMOS IR-Syntec instalada no efetuador do manipulador. Foram observados resultados positivos na aplicação de processamento e na calibração das câmeras. O transporte da peça ao executar a tarefa definida pelo planejador de trajetória foi realizada com sucesso apresentando bons resultados com diversos obstáculos entre a posição do objeto e o alvo final. Foram obtidos os tempos de execução de cada movimento e de cada bloco do sistema de controle. Os erros no sistema de visão foram calculados e não influem na posição da garra em curtas distâncias. Conseguiu-se boa resposta do sistema de controle que encontra uma trajetória livre de obstáculos, sendo levada a cabo satisfatoriamente. Observa-se maior precisão na detecção do objeto, robô e obstáculos quanto mais perto do dispositivo RGB-D. O sistema apresenta-se robusto a mudanças na iluminação que poderiam degradar a performance do sistema pelo uso de sistemas de visão infravermelhos. |
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Planejamento de trajetória baseado em visão computacional para manipulador robótico.Computer vision-based trajectory planning for robotic manipulator.TrajetóriaPlanejamento de trajetóriaRobóticaVisão computacionalManipulador robóticoRobô manipulador de objetosSistema de sensoriamentoManipulador PegasusCinemáticaModelagem do manipuladorTrajectoryTrajectory planningRoboticsComputer visionRobotic manipulatorObject manipulator robotSensing systemPegasus manipulatorkinematicsManipulator modelingEngenharia Elétrica.Na presente dissertação aborda-se a integração de um sistema de sensoriamento e um método de planejamento de trajetórias para um robô manipulador de objetos. O sistema tem como objetivo a manipulação inteligente de peças, gerando trajetórias livres de obstáculos sempre que for possível. O espaço de trabalho é determinado por meio de um sistema de visão computacional, que captura a nuvem de pontos da cena realizando uma modelagem dos obstáculos para ser fornecido ao algoritmo de roteamento. A modelagem do manipulador é feita a priori, e é determinada se a sua cinemática pode gerar a trajetória livre de colisões. A modelagem e calibração dos dispositivos são feitas, removendo a distorção da lente e determinando os parâmetros intrínsecos das mesmas. A relação das unidades de medida da câmera e as unidades do mundo físico é uma componente crítica em qualquer intento por reconstruir uma cena tridimensional. A calibração entre o sistema de referência do kinect e da base do manipulador é realizada para manter uma coerência nas medidas e para o manipulador comandar os movimentos com boa precisão. A integração das informações das malhas de visão com o planejador de trajetória é importante para definir a tarefa corretamente, para isto deve-se adaptar o algoritmo de roteamento, transformando as configurações de entrada a serem lidas pelo planejador e suas configurações de saída para serem enviadas ao controlador do manipulador. Na solução proposta, foi utilizado o manipulador robótico Pegasus 880-RA2-1-B, um sensor de visão RGB-D instalado externamente ao braço e a câmera monocular CMOS IR-Syntec instalada no efetuador do manipulador. Foram observados resultados positivos na aplicação de processamento e na calibração das câmeras. O transporte da peça ao executar a tarefa definida pelo planejador de trajetória foi realizada com sucesso apresentando bons resultados com diversos obstáculos entre a posição do objeto e o alvo final. Foram obtidos os tempos de execução de cada movimento e de cada bloco do sistema de controle. Os erros no sistema de visão foram calculados e não influem na posição da garra em curtas distâncias. Conseguiu-se boa resposta do sistema de controle que encontra uma trajetória livre de obstáculos, sendo levada a cabo satisfatoriamente. Observa-se maior precisão na detecção do objeto, robô e obstáculos quanto mais perto do dispositivo RGB-D. O sistema apresenta-se robusto a mudanças na iluminação que poderiam degradar a performance do sistema pelo uso de sistemas de visão infravermelhos.In this dissertation the integration of a sensing system and a path planning for object handler robot is addressed. The system objective is the intelligent part handling, generating free trajectories when possible. The workspace is defined by a computational vision system that captures a point cloud for the scene performing modeling of obstacles to be provided to the routing algorithm. The manipulator modelling is performed a priori, and it is determined if the cinematic can generate a collision free trajectory. Device modelling and calibration is realized, removing the lens distortions and determining their intrinsic parameters. The relation between the camera measurement unities and the physical world unities is a critical component in any attempt to reconstruct a tridimensional scene. The calibration between the kinect reference system and the manipulator base is performed to maintain some coherence in the measurements and to obtain good precision in the handler commands. The integration of the vision loops with the trajectory planner is important to define the task correctly, and for it must adapt the routing algorithm, transforming the input settings to be read by the planner and its output settings to be sent to the controller of the manipulator. The robotic manipulator Pegasus 880-RA2-1-B was used in the proposed solution, together with an external RGB-D sensor and a monocular CMOS IR-Syntek camera installed in the manipulator effector. Positive results were observed in the application of the processing and in the cameras calibration. The part transportation by the task execution was defined by the trajectory planner and was successfully performed with good results with several obstacles between the object position and the final target. The execution time for each movement and for each control system block were obtained. The vision system errors were calculated and they don’t influence in the grasp position in short distances. A good response for the system was obtained for the control system that finds an obstacle free trajectory, being performed satisfactorily. Greater precision in the object, robot and obstacles detection was observed the closer to RGB-D device they are. The system shows robustness to changes in the illumination that could degrade the system performance by using infrared vision systems.CNPqUniversidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGLIMA, Antonio Marcus Nogueira.LIMA, A. M. N.http://lattes.cnpq.br/2237395961717699MORAIS, Marcos Ricardo Alcântara.MORAIS, M. R. A.http://lattes.cnpq.br/6425114303423453MENDIBURU, Fernando Javier.2013-08-062021-07-23T19:13:58Z2021-07-232021-07-23T19:13:58Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20230MENDIBURU, Fernando Javier. Planejamento de trajetória baseado em visão computacional para manipulador robótico. 2013. 105f. (Dissertação de Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2013. 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