A robotics-first approach to surface processing on complex geometries: an end-to-end workflow from 3D acquisition to optimised path planning for force-controlled robotic tasks

This thesis addresses the automation of surface finishing operations on complex industrial artefacts, a domain in which a large share of work is still carried out manually. Automating these processes is challenging, and a gap in the literature remains, as no fully integrated solution has yet been documented. This work proposes an end-to-end methodology that spans from geometric acquisition to robot execution. The proposed framework is articulated around three main objectives. First, a reliable digital surrogate of the artefact is obtained by means of image-based 3D reconstruction: a KinectFusion algorithm integrates depth data acquired from a commercial camera, yielding a mesh of the workpiece. Second, the mesh is analysed and processed to generate a path over the external surface. The geometry is segmented into patches, and for each a grid of waypoints and associated contact normals is generated. Based on this information, a semi-constrained Cartesian path connecting all waypoints is constructed and its total length is optimised by means of a Genetic Algorithm. This semi-constrained path supports multiple TCPs and orientation tolerances, improving the success rate on complex geometries. Given such Cartesian trajectory as input, an incremental graph-based algorithm generates a joint-space trajectory optimised with respect to joints load. A key contribution is the explicit validation of edge transitions with respect to joint limits and collision avoidance. Thus, the algorithm returns a sub-optimal yet feasible trajectory, which is subsequently deployed and evaluated on a real robotic work-cell equipped with an orbital tool and a force controller. Experimental results on a complex free-form artefact show that the overall pipeline produces a collision-free, kinematically valid trajectory executed on a TM12 robot. Overall, the thesis demonstrates that perception, planning, and optimisation modules drawn from computer vision and robotics can be combined into a coherent pipeline, bringing surface finishing of complex geometries a step closer to automation.

La presente tesi affronta l’automazione delle operazioni di finitura superficiale su artefatti industriali complessi, un ambito in cui una larga parte delle lavorazioni è ancora eseguita manualmente. L’automatizzazione di tali processi risulta complessa e nella letteratura è tuttora presente un vuoto, poiché non è stata ancora documentata una soluzione pienamente integrata. Questo lavoro propone una metodologia end-to-end che vada dall’acquisizione della geometria fino all’esecuzione sul robot. Il framework proposto è articolato attorno a tre obiettivi principali. In primo luogo, si ottiene un surrogato digitale affidabile dell’artefatto tramite una ricostruzione 3D basata su immagini: un algoritmo di tipo KinectFusion integra i dati di profondità acquisiti da una telecamera commerciale, producendo una mesh del pezzo. In secondo luogo, la mesh viene analizzata ed elaborata per generare un percorso sulla superficie esterna. La geometria è segmentata in patch e, per ciascuna, viene generata una griglia di waypoint e le corrispondenti normali di contatto. Sulla base di queste informazioni viene costruito un percorso cartesiano semi-vincolato che connette tutti i waypoint, la cui lunghezza totale è ottimizzata mediante un Algoritmo Genetico. Questo percorso semi-vincolato supporta molteplici TCP e tolleranze di orientazione, migliorando il tasso di successo su geometrie complesse. Fornendo tale traiettoria cartesiana in ingresso, un algoritmo incrementale basato su grafi genera una traiettoria in spazio dei giunti ottimizzata rispetto al carico sui giunti stessi. Un contributo chiave consiste nella validazione esplicita delle transizioni sugli archi rispetto ai limiti di giunto e all’evitamento delle collisioni. Pertanto, l’algoritmo restituisce una traiettoria sub-ottimale ma eseguibile, che viene successivamente implementata e valutata su una cella robotica reale dotata di utensile orbitale e di un controllore di forza. I risultati sperimentali su un artefatto complesso a forma libera mostrano che la pipeline complessiva produce una traiettoria priva di collisioni e cinematicamente valida, eseguita su un robot TM12. Nel complesso, la tesi dimostra che moduli di percezione, pianificazione e ottimizzazione derivati dalla computer vision e dalla robotica possono essere combinati in una pipeline coerente, avvicinando di un passo la finitura superficiale di geometrie complesse all'automazione.