Robotic mobile manipulation in a completely unknown environment

Thanks to the high number of degrees of freedom and to the ability to freely navigate in the environment, mobile manipulators  exhibit a virtually unlimited reachable workspace, while also presenting a remarkable level of dexterity, namely the capability of performing manipulation tasks. These features make mobile manipulators particularly suited to carry out autonomous task in an unknown and dynamic environment. Within this scenario, a framework to execute autonomous pick and place operations in a completely unknown environment has been developed in this work, exploiting a KUKA youBot mobile manipulator as experimental platform. Both the environment and information such as shape, position and dimension of the objects to be manipulated are a-priori unknown to the robot. All the necessary data are then acquired on-line through a depth camera and several proximity sensors. A grasp synthesis process has been introduced to compute optimal grasping configurations on the fly, based on data acquired by an Xtion Pro Live depth sensor. Optimization of the whole robot manipulability, with the purpose of increasing the coordination between base and arm, and minimization of the mobile platform motions are obtained by exploiting the redundancy of the KUKA youBot mobile manipulator. A technique based on rotational potential fields has also been adopted to allow the robot to navigate autonomously without colliding with the environment. Both simulated and experimental validations of the proposed approach demonstrate the effectiveness and reliability of our implementation in dealing with manipulation tasks in unknown environments.

In questo lavoro è stato sviluppato un sistema di manipolazione mobile robotica che permette di eseguire in modo autonomo operazioni di pick-and-place utilizzando la piattaforma di ricerca costituita dal robot KUKA youBot.La ridondanza del robot è stata utilizzata per ottimizzare la manipolabilità dell'intero manipolatore mobile, con l'intento di migliorare il coordinamento tra base e braccio. Inoltre, la ridondanza è stata utilizzata per minimizzare i movimenti della base mobile, mantenere i giunti all'interno dei loro limiti fisici e per tenere un certo obiettivo all'interno del campo visivo del sensore video utilizzato.Per conferire al robot la capacità di navigare autonomamente, è stata sviluppata una strategia di controllo reattiva basandosi sul concetto di campi virtuali di forza rotazionali, che consentono al robot di aggirare gli ostacoli percepiti, invece che semplicemente essere respinto da essi. Infine, è stato realizzato un robusto ed efficiente processo di sintesi di pose di grasping con l'intento di eseguire operazioni di manipolazione in un ambiente completamente sconosciuto, dove le informazioni riguardanti forma, dimensione, posizione e orientamento degli oggetti da afferrare non sono fornite in anticipo al robot. Grazie al framework realizzato, il robot KUKA youBot è in grado di esplorare autonomamente l'ambiente, riscostruire il modello virtuale degli oggetti da manipolare, pianificare ed eseguire correttamente le operazioni di pick-and-place.