Generazione di traiettoria multi-target per manipolatori robotici basata su ottimizzazione vincolata

Collaborative robotics aims to revolutionize the industrial automation satisfying the need to make industrial production more swift, flexible and efficient. This has boosted the research of new and innovative control strategies to attain human-robot interaction, finding a compromise between the efficiency requirements, which are necessary in order to have better industrial results, and those concernings human workers' safety, which are required by regulations. This thesis belongs to the field of studies aiming at developing control strategies for collaborative robots that have to perform different types of production tasks in a shared working environment. Such studies focus on the possibility to make manipulator motion trajectory compliant with obstacles or human presence within the working space. Furthermore, available trajectory generators implicitly assume a point target state of motion (position and velocity) but many robotic applications allow some redundancy in the target state (e.g. grasping). This redundancy might be optimized (e.g. minimum time, minimum jerk, ...) in order to select the best target. The purpose of this work is to develop a reactive control system based on constrained optimization. It consists of a trajectory generation algorithm studied for multiple-target applications and embedded in a control structure which provides the robot with the capability to operate within a dynamic environment. The algorithms are optimized in terms of computational burden to allow a real-time implementation of the control system; references to low-level controllers are properly modified by means of safety constraints to avoid collision with obstacles detected in the workspace. System behaviour and performance have been successfully tested with the robot ABB IRB 140 in the case of cylindrical object grasping. The presence of both still and moving obstacles has just been simulated during the test phase. However, the controller is ready to be integrated with a system for acquiring and processing sensors data. In the end a brief discussion is given about the generalization of the trajectory generation algorithm in the case of different types of multiple-target applications.

La robotica collaborativa si propone di rivoluzionare il mondo dell'automazione industriale rispondendo alla necessità di rendere sempre più rapida, flessibile ed efficiente la produzione industriale. Ciò ha stimolato la ricerca di strategie di controllo innovative che permettessero l'interazione uomo-robot, mediando tra i necessari requisiti di produttività richiesti dall'industria e quelli di sicurezza per gli operatori umani stabiliti dalle normative. Questo progetto di tesi si inserisce nell'ambito degli studi volti a sviluppare metodologie di controllo per robot collaborativi che devono eseguire vari task produttivi in ambiente di lavoro condiviso. Essi si concentrano sulla possibilità di rendere le traiettorie di moto del manipolatore compatibili con la presenza di eventuali ostacoli o operatori all'interno della zona di lavoro. I generatori di traiettoria attualmente disponibili richiedono necessariamente che il target sia completamente definito (in posizione e velocità), tuttavia molte applicazioni robotiche consentono la presenza di qualche ridondanza dello spazio in cui è definito il target (i.e. operazioni di grasping). Questa ridondanza può essere opportunamente ottimizzata (i.e. tempo minimo, minimo jerk, ...) al fine di selezionare il miglior target tra tutti quelli disponibili. Scopo di questa tesi è sviluppare un sistema di controllo reattivo basato su ottimizzazione vincolata. Esso si compone di un algoritmo di generazione della traiettoria appositamente studiato per task multi-target integrato all'interno di una struttura di controllo di alto livello che permetta di fornire al manipolatore capacità di reazione ad eventi imprevisti. L'ottimizzazione degli algoritmi dal punto di vista computazionale ha permesso l'implementazione real-time del sistema; l'adozione di vincoli di sicurezza ha invece consentito di riadattare i riferimenti per i controllori di basso livello al fine di prevenire collisioni con eventuali ostacoli. Il comportamento e le prestazioni del controllore sono stati testati con successo sia in simulazione che sperimentalmente sul robot ABB IRB 140 nel caso di grasping di un oggetto cilindrico. La presenza di ostacoli, fissi o mobili, è stata solo simulata in fase di test, tuttavia il controllore è già predisposto per essere integrato con un sistema di acquisizione ed elaborazione dei dati provenienti dai sensori. Infine viene proposta una breve trattazione sull'estensione dell'algoritmo di generazione della traiettoria nel caso di differenti tipi di task multi-target.