Riassunto analitico
In questa tesi viene descritta una strategia che consente ad un braccio robotico di manipolare oggetti deformabili. Il nucleo del lavoro riguarda l'interazione delle tecniche di base della Computer Vision, che aiutano a rilevare e ricreare la posa 3D di un oggetto nello spazio, con le capacità di manipolazione di un braccio robotico. Oggetti come corde e cavi sono stati scelti come caso di studio del progetto. Una CNN pre-addestrata, presa dallo stato dell'arte, è stata utilizzata per rilevare i DLOs (oggetti lineari deformabili) all'interno di un'immagine RGB. In aggiunta, le informazioni sulla distanza fornite da una stereocamera hanno aiutato a stimare la posa 3D dei cavi riconosciuti. Infine, è stato eseguito un semplice test di presa e spostamento per dimostrare che un manipolatore può gestire una generica task con un DLO così come con altri oggetti rigidi, anche se vanno considerate alcune restrizioni. L'intero software è stato sviluppato utilizzando il framework ROS e il comportamento dinamico sia del braccio robotico che dell'oggetto deformabile è stato simulato nell'ambiente CoppeliaSim. I risultati finali mostrano una grande correlazione tra le capacità del manipolatore in simulazione e nell'applicazione reale, mentre si può trovare anche un certo grado di somiglianza tra la modellizzazione del cavo e il suo comportamento reale.
|
Abstract
In this thesis, a pipeline which lets a robotic arm to manipulate deformable objects is described. The core of the work deals with the interaction of the basic techniques of Computer Vision, which help to detect and recreate the 3D pose of an object in the space, with the manipulation capabilities of a robotic arm. Rope-like objects and cables have been chosen as case study of the project. A pre-trained deep convolutional neural network, taken from the state of the art, has been used to detect the DLOs (deformable linear objects) within an RGB image. Consequently, the distance information of a stereo-camera has helped the estimation of the 3D pose of the recognised cables. Finally, a simple grabbing and moving test has been executed to show that a manipulator can handle a generic task with a DLO as well as with other rigid objects, even if some restrictions should be considered. The entire software has been developed using the ROS framework, and the dynamic behaviour of both the robotic arm and the rope-like object has been simulated in the CoppeliaSim environment. Final results show a great correlation between manipulator's capabilities in simulation and real practise, while a certain degree of similarity can be found between cable modelization and its actual behaviour.
|
