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Valutazione di tecniche di computer vision per il telecontrollo di robot collaborativi = Evaluation of computer vision techniques for the remote control of collaborative robots

Alessandro Orassi

Valutazione di tecniche di computer vision per il telecontrollo di robot collaborativi = Evaluation of computer vision techniques for the remote control of collaborative robots.

Rel. Massimo Sorli, Andrea Raviola, Stefano Mauro. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2021

Abstract:

Nel presente lavoro di tesi viene descritto un sistema per il telecontrollo di un manipolatore industriale, sviluppato in ambiente di programmazione Python, al il fine di rendere questa operazione un valore aggiunto alla collaborazione uomo-macchina. Come interfaccia hardware di controllo è stato utilizzato un semplice joypad, attraverso il quale è possibile comunicare con il robot, senza agire in alcun modo sulla sua programmazione interna. Tramite questo dispositivo è possibile impartire diversi tipi di comandi quali set di velocità ai giunti o altri input per il supporto alla programmazione, come il salvataggio delle coordinate dei waypoint, il cambio tool o il lancio di funzioni pre-programmate, il tutto grazie ad una connessione TCP/IP con il computer dal quale viene inizializzato il codice. Al fine di rendere il telecontrollo più intuitivo, risulta necessario fornire all’operatore i mezzi per la scelta del sistema di riferimento più congeniale per il comando del robot. Per fare ciò sono state implementate due differenti modalità. La prima prevede l’utilizzo di un pulsante del joypad per scegliere in maniera sequenziale la posizione di comando, mentre la seconda automatizza tale processo affidandolo ad un sistema di visione attivato tramite joypad. Per questa applicazione, si è scelto di utilizzare il sensore di profondità del Kinect V1 che, grazie alla sua funzione di skeleton tracking, può identificare l’operatore e fornire la posizione di questi rispetto al sistema di riferimento alla base del robot. Visti i limiti dell’angolo di visione del dispositivo, per fare in modo che l’operatore possa essere individuato in ogni sua posizione nell’intorno della macchina, è stato implementato un motore passo-passo che, agendo attraverso una struttura di supporto, permette al Kinect di seguirlo nei suoi spostamenti durante il telecontrollo. Infine, sono stati svolti degli studi per valutare l’utilizzo di un sistema di visione, come una telecamera IP, da montare sulla la flangia di attacco del robot, che permetterebbe di porre l’operatore nel sistema di riferimento variabile del Tool Center Point, aumentando così l’intuitività del controllo. I test per la verifica del corretto funzionamento dell’applicazione sono stati eseguiti tramite l’utilizzo di un robot collaborativo UR5, prodotto da Universal Robots, e del simulatore URSim sviluppato dall’azienda stessa. Il risultato ottenuto permette, in definitiva, di controllare il robot da diverse posizioni senza perdere l’intuitività dei comandi, scegliere il tool da utilizzare, lanciare diverse funzioni preimpostate e salvare in maniera discreta la posizione del TCP, il tutto eliminando i costi di licenza software grazie all’utilizzo di Python.

Relators: Massimo Sorli, Andrea Raviola, Stefano Mauro
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 135
Additional Information: Tesi secretata. Fulltext non presente
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-33 - MECHANICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18601
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