Mars Sample Return robotic arm calibration and tip localization

This Master's Thesis is situated within the context of planetary robotics, with a specific emphasis on the Mars Sample Return mission. The primary objective of this study is to advance the precision of the Sample Transfer Arm through a two-fold approach. The first part of this research concentrates on the development of a stiffness model capable of accurately representing the deflections arising from the structure's self-weight, which are beyond the scope of a simplistic geometric-kinematic model. Two distinct strategies are explored to achieve this goal. A first approach seeks to incorporate the stiffness of both joints and links by employing virtual springs placed at the joints. The development of a specialized heuristic-local optimizer is essential due to the vast search space involved in this process. The second approach involves augmenting the rigid-body model while introducing flexibility to the arm's links, while still retaining lower-dimensional virtual joints to account for residual inaccuracies. This augmentation enhances the understanding of the arm's tip position relative to its base, a critical factor in ensuring precise joint control. The second dimension of this research centers on refining the localization of a hypothetical target in relation to the arm's tip. This is achieved by implementing a comprehensive hand-eye calibration procedure, specifically designed to minimize uncertainties between the camera and the end-effector. The effectiveness of this procedure in reducing errors up to the desired order of magnitude is rigorously tested using synthetic data. Finally, the uncertainties stemming from the calibration procedure and those originating from the camera are integrated, allowing for a thorough assessment of the overall position budget. In conclusion, this Master's Thesis addresses the imperative need to enhance the accuracy of the Sample Transfer Arm in the context of Mars Sample Return mission. The dual approach of refining the stiffness model and optimizing target localization offers a promising avenue to ensure the successful execution of this critical robotic operation.

Questa tesi si colloca all'interno del campo della robotica planetaria, con un focus specifico sulla missione Mars Sample Return. L'obiettivo principale di questo studio è migliorare la precisione del Sample Transfer Arm attraverso un approccio duplice. La prima parte di questa ricerca si concentra sullo sviluppo di un modello di rigidezza in grado di rappresentare con precisione gli effetti di cedevolezza derivanti dal peso della struttura, non prevedibili da un modello puramente geometrico. Due strategie sono esplorate per raggiungere questo obiettivo. Un primo metodo mira a condensare tutte le cedevolezze della catena in molle virtuali posizionate nei giunti, mentre la seconda strategia comporta l'aggiunta di flessibilità al modello corpo rigido del braccio, prevedendo comunque molle virtuali nei giunti per tenere conto delle inaccuratezze residue. Questo modello migliora la conoscenza della posizione dell'estremità del braccio rispetto alla sua base, un fattore cruciale per permettere un controllo preciso ed efficace. La seconda strada si concentra sulla raffinazione della localizzazione di un ipotetico target rispetto alla tip del Sample Transfer Arm. Questo è realizzato attraverso l'implementazione di una procedura di hand-eye calibration, progettata specificamente per ridurre al minimo le incertezze della trasformazione tra la camera e l'end-effector. L'efficacia di questa procedura nel ridurre gli errori entro il range desiderato è testata rigorosamente attraverso l'uso di dati sintetici. Infine, le incertezze derivate dalla procedura di calibrazione e quelle derivanti dalla telecamera sono integrate, consentendo una valutazione approfondita del positioning budget. In conclusione, questa tesi di laurea affronta l'impellente necessità di migliorare l'accuratezza del Sample Transfer Arm all'interno della missione Mars Sample Return. L'approccio duplice di perfezionamento del modello di rigidità e dell'ottimizzazione della localizzazione del target offre una via promettente per garantire il successo di questa fondamentale operazione.