Velocity planning of a robotic sealing task using dynamical movement primitives

Within the Industry 4.0 paradigm, robotic programming of industrial tasks is developed with increasing automation. This thesis work is centered on the optimization of a sealing task, which requires an advanced velocity planning to achieve the quality standard of the final products. The research focus is the trajectory planning using feature recognition and the analysis of the experimental task. The developed algorithm enhances learning and reproduction of a taught path, by generating a trajectory planner for the end-effector motion that automatically characterizes the execution through a punctual velocity reference defined accordingly with the path geometry. A Fuzzy Logic controller has been exploited to assign the right execution velocity to each path features (such as curves or sharp edges). The computed velocity reference is then used as input for a Dynamical Movement Primitives framework, which computes the position for the robot end-effector. The proposed work aims to create a robust controller which is able to recognize the path geometry and execute it with an optimized velocity, while it also provides a smoothing effect on the reference, taking into account the acceleration limits of the physical setup. This method has been implemented to work also in a collaborative environment, by generating an online trajectory planner which allows worksharing between the robot and the human operator such that the operator can interact on the manipulator without stopping the task execution.

Nel paradigma dell’industria 4.0, la programmazione di robot per operazioni industriali viene sviluppata con metodi sempre più automatizzati. Questo lavoro di tesi si focalizza sull’ottimizzazione di una applicazione di sigillatura, per la quale è necessario descrivere un pianificatore avanzato di velocità al fine di raggiungere gli standard qualitativi richiesti. L’obiettivo della ricerca è una programmazione di traiettoria che utilizzi un algoritmo di riconoscimento e analisi della geometria del percorso di riferimento. L’algoritmo sviluppato permette il riconoscimento e la riproduzione di un percorso insegnato, attraverso la generazione della traiettoria che descrive il movimento dell’utensile montato all’estremità del braccio robotico. Il percorso viene automaticamente caratterizzato in maniera puntuale da una velocità di riferimento definita sulla base della geometria del tratto. Si è scelto di utilizzare un controllore con logica Fuzzy per assegnare una appropriata velocità di esecuzione ad ogni geometria del percorso (curve, angoli retti, ecc). La velocità calcolata viene poi utilizzata come variabile di ingresso per le Dynamical Movement Primitives, le quali calcolano la posizione di riferimento del robot nel suo spazio operativo. Il lavoro proposto genera un controllore robusto che è in grado di riconoscere le geometrie del percorso ed eseguirle con una velocità ottimizzata, introducendo un filtraggio del segnale di riferimento sulla base dei limiti di accelerazione del setup sperimentale utilizzato. Il metodo è stato implementato con il fine di lavorare anche in ambienti collaborativi, attraverso la generazione in tempo reale della traiettoria da eseguire. Questo approccio permette una ripartizione del lavoro tra il robot e l’operatore, in modo tale che il tecnico possa intervenire sull’operazione automatizzata senza bloccarne l’esecuzione.