Obstacle avoidance for an holonomic robotic manipulator with constraint-based model predictive control

In the field of robotics, ensuring the safe and smooth motion of robotic arms within dynamic environments is a critical challenge. This thesis addresses this challenge by presenting a novel solution for obstacle avoidance and inverse kinematics control for a 6 degrees of freedom robotic arm in an unknown environment. The objective is to safely drive the robot arm to a accomplish a desired task in an unknown workspace by relying only on a partial description of its environment provided by an exteroceptive sensor. In the design of the overall architecture, a hierarchical control system was adopted: a high-level strategy for obstacle free path generation, a medium level Model Predictive Controller, and low level controllers for set-point tracking. In the context of Local Path Planning, an innovative approach based on the construction of obstacle free convex polytopes is proposed. This method generates intermediate obstacle free trajectories inside the convex sets of safe regions by exploiting only local sensor measurements without the need of an a-priori description of the environment. To achieve precise end-effector positioning in the workspace, a smooth Inverse Kinematics-Model Predictive Control (IK-MPC) was developed. Since the IK-MPC is recomputed at every control iteration, it is possible to deal with dynamic and unknown scenarios. The formulation of latter optimization problem was based on a Quadratic Programming(QP) approach which allowed the inclusion of motion constraints: position, velocity and acceleration, together with obstacle collision and self-collision avoidance constraints. The linear-quadratic problem formulation has been retained while extending these constraints across a prediction horizon. The formulation of the overall system architecture ensures a safety task achievement of the robotic arm through complex and dynamic environments respecting physical constraints of the chosen robotic model. The tests were performed on a developed Digital Twin of a MyCobot280 Robotic Arm model that shows the effectiveness of the proposed approach.

Nel campo della robotica, garantire il movimento sicuro e fluido di bracci robotici in ambienti dinamici rappresenta una sfida critica. Questa tesi affronta tale sfida presentando una soluzione innovativa per l'evitamento degli ostacoli e il controllo cinematico inverso per un braccio robotico a 6 gradi di libertà in un ambiente sconosciuto. L'obiettivo è guidare in modo sicuro il braccio robotico per completare un compito desiderato in uno spazio di lavoro sconosciuto, basandosi solo su una descrizione parziale dell'ambiente fornita da un sensore esterocettivo. Nella progettazione dell'architettura complessiva, è stato adottato un sistema di controllo gerarchico: una strategia di alto livello per la generazione di percorsi liberi da ostacoli, un controllore predittivo di livello medio e controllori di basso livello per il tracciamento dei set-point. Nel contesto della pianificazione di percorsi locali, viene proposto un approccio innovativo basato sulla costruzione di poliedri convessi liberi da ostacoli. Questo metodo genera traiettorie libere da ostacoli all'interno dei poliedri convessi delle regioni sicure, sfruttando solo misurazioni sensoriali locali senza la necessità di una descrizione a priori dell'ambiente. Per ottenere un posizionamento preciso dell'effettore finale nello spazio di lavoro, è stato sviluppato un Inverse Kinematics-Model Predictive Control(IK-MPC). Poiché l'IK-MPC viene ricalcolato ad ogni iterazione di controllo, è possibile affrontare scenari dinamici e sconosciuti. La formulazione del problema di ottimizzazione è basata su un approccio di Programmazione Quadratica(QP), che consente l'inclusione di vincoli di movimento: posizione, velocità e accelerazione, insieme a vincoli di evitamento delle collisioni con ostacoli e auto-collisioni. L’approccio ottiene l’evitamento di collisioni in ambienti complessi e dinamici in cui il manipolatore opera. Le prove in simulazione su un modello del braccio robotico MyCobot280 mostrano l’efficacia della tecnica proposta.