Sistema de rastreamento de um manipulador robótico e detecção do estado de seu efetuador final.

• Autor(a) principal: ARAÚJO, Arthur Cruz de.
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• 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/18723
• topic: Sistema de rastreamento; Manipulador robótico; Robótica; Múltiplos robôs; Sistemas de múltiplos robôs; Interação colaborativa robô-robô; Sistema de visão 3D - robótica; Algoritmo de registro; Sample Consensus Initial Alignment; Iterative Closest Point; Sistema Operacional de Robôs; Braço robótico; Colaboração entre robôs; Particle Filter Algorithm; Rastreamento Baysiano não linear; Tracking system; Robotic manipulator; Robotics; Multiple robots; Multiple robot systems; Robot-robot collaborative interaction; 3D Vision System - Robotics; Registration algorithm; Robot Operating System; Robotic arm; Collaboration between robots; Nonlinear Baysian Tracking; Engenharia Elétrica.

A popularidade de sistemas de múltiplos robôs tem impulsionado a pesquisa sobre interação colaborativa robô-robô: reconhecer as ações de outro robô é bastante útil em situações de cooperação e ao assistir manipuladores na realização de tarefas de apanhar e depositar objetos. Muito tem sido feito no estudo de rastreamento e detecção de mãos humanas para fins de interação. De forma análoga, tais fatores motivaram o desenvolvimento de um sistema de visão com o objetivo primordial de conferir a um dado robô certo nível de ciência a respeito do estado de outros robôs, sem conhecimento prévio das dinâmicas de suas juntas, por exemplo. É proposto um sistema de visão 3D baseado em modelos que tem como principais metas a detecção da garra de um manipulador robótico em uma cena, seu rastreamento à medida em que ela se move e a determinação contínua do seu estado (aberta ou fechada). Este sistema é composto fundamentalmente por um algoritmo de registro – uma combinação dos métodos de Sample Consensus Initial Alignment (SAC-IA) e Iterative Closest Point (ICP); um filtro de partícula para rastreio da garra do manipulador e um classificador de seu estado baseado numa medida de similaridade entre nuvens de pontos. Fundamentado sobre o Sistema Operacional de Robôs (ROS), combina métodos de processamento de nuvens de pontos aos algoritmos citados, enquanto faz uso dos modelos disponibilizados para identificar se a garra está aberta, fechada ou se está segurando um objeto. A plataforma de teste utilizada no projeto compõe-se de um braço robótico Kinova Jaco2 com 6-DOF e três dedos, além de um módulo de câmera RGB-D Microsoft Kinect. Em geral, os resultados experimentais se mostraram satisfatórios: o rastreamento apresentou boa performance para trajetórias comportadas e pôde-se detectar, sem erros, não só o estado da garra, demonstrando robustez a auto-oclusões, como também a presença de objetos. Uma das limitações observadas foi a baixa sensibilidade do rastreador a rotações da garra. Ainda, o uso de apenas dois modelos de referência também pode ser visto como uma limitação. Respeitadas as suposições e limitações do sistema, a detecção de objetos e da sua apreensão funcinonam bem. Vídeos demonstrativos foram disponibilizados online para melhor compreensão do funcionamento do sistema. Trabalhos posteriores podem explorar a generalização do detector para manipuladores similares, bem como contemplar a inserção deste sistema em um cenário colaborativo de robôs.