Riassunto analitico
Con il termine Human Robot Collaboration (HRC) si definiscono e racchiudono tutte
le soluzioni produttive che prevedono una collaborazione tra uomo e robot, con lo
scopo di perseguire un obiettivo condiviso. Negli ultimi anni la comunità scientifica
ha manifestato un crescente interesse nei confronti dell’interazione uomo-robot, al
fine di migliorarne il rapporto, sia dal punto di vista dell’operatore sia in termini
di efficienza produttiva. L’obiettivo di questa tesi è stato quello di sviluppare un
algoritmo che potesse rendere il robot collaborativo (detto anche cobot) da reattivo
a predittivo, ovvero in grado di anticipare le azioni svolte dall’operatore.
Dopo un’analisi dell’attuale stato dell’arte per rispondere al problema di predizione
sono stati individuati due strumenti: il toolbox MMPose ed il modello VideoPo-
se3D, che accetta come ingresso un’immagine 2D fornendo come uscita una posa
umana 3D, ed il framework PredNN, che richiede come ingresso una posa umana 3D
generando come uscita una predizione della posa che verrà assunta dall’operatore.
Il passo successivo è stato quello di integrare questi strumenti in una pipeline che
permettesse di partire dalla cattura di un’immagine e di arrivare alla gestione di un
cobot nel rispetto dei vincoli di sicurezza, definiti dalle EN ISO 10218-1 e ISO/TS
15066.
La struttura dell’algoritmo di controllo è costituita da alcuni moduli software che
scambiano messaggi tra loro tramite ROS (Robot Operating System), un framework
open source largamente utilizzato per applicazioni nell’ambito della robotica.
Al fine di ottenere un incremento delle performance da parte del robot è necessario
sfruttare l’informazione della predizione temporale. Questo aspetto è stato definito
matematicamente tramite l’implementazione di un Model Predictive Control (MPC)
e la minimizzazione della relativa funzione di costo definita in base ai vincoli di si-
curezza richiesti. Completata l’implementazione della catena di controllo sono stati
IIIeffettuati degli esperimenti in laboratorio, durante i quali è stato utilizzato il siste-
ma di tracciamento Optitrack per calcolare la posizione dell’operatore e del robot
mentre interagiscono. Per svolgere i test è stato utilizzato come cobot il modello
UR5e.
I dati sperimentali raccolti hanno mostrato una correlazione tra il miglioramento del-
le performance del robot e la predizione della posizione dell’operatore. All’aumentare
della lunghezza dell’orizzonte temporale utilizzato nel problema di ottimizzazione si
ottiene un incremento delle prestazioni da parte del robot.
|
