Pianificazione autonoma in linea del percorso in presenza di ostacoli per manipolatori robotici a doppio braccio

In recent years, dual-arm redundant manipulators (robots with more degrees of freedom than those strictly necessary to perform a certain task) have entered the market. An interesting aspect regarding this class of manipulators is certainly the problem of autonomous path planning with obstacle avoidance. The large number of degrees of freedom typical of these robots implies a configuration space of high dimension, for which the complete mapping of the obstacles defined in the workspace is a problem of extreme complexity. Therefore, this has produced a growing interest towards probabilistic planning algorithms. Although highly efficient, these algorithms have the drawback of generating paths characterized by a poor smoothness and naturalness, because of their random nature. This Thesis proposes a new probabilistic planning algorithm for dual-arm humanoid manipulators, capable to mitigate this problem through the integration of a suitable cost function that will be minimized during the planning stage. Using the concept of Cumulative Safety Field, recently introduced, the algorithm also allows to exploit the kinematic redundancy of the manipulator to increase the safety level of the generated paths. Moreover, the planning algorithm was interfaced with RobotStudio (an ABB software) in order to allow a simple and intuitive definition of the obstacles that lie in the external environment. Thanks to the development of a procedure, a substantial reduction of the path’s computation time has been obtained. The applicability of the algorithm was then investigated in a new and interesting class of planning problems. In this case the goal positions that must be reached by each robotic arm are not known a priori, but instead are assigned at run-time (i.e., when the robot is already started). The assignment can be done manually through the teach-pendant of the robot, or automatically by means of an appropriate vision system. The method developed in this Thesis is experimentally validated on the ABB FRIDA robot.

Negli ultimi anni sono comparsi sul mercato robot antropomorfi a doppio braccio dotati di ridondanza cinematica (in cui ciascun braccio possiede più gradi di libertà di quelli strettamente necessari allo svolgimento di un certo compito). Un aspetto di grande interesse che riguarda questa categoria di manipolatori è senz'altro il problema della pianificazione autonoma del percorso in presenza di ostacoli. L’elevato numero di gradi di libertà tipico di questi robot comporta che lo spazio delle configurazioni abbia dimensioni elevate, rendendo la mappatura completa degli ostacoli presenti nell'ambiente di lavoro un problema di estrema complessità. Ciò ha quindi prodotto un interesse sempre maggiore verso algoritmi di pianificazione di tipo probabilistico. Sebbene siano dotati di grande efficienza, questi algoritmi presentano il difetto di generare percorsi caratterizzati da una scarsa naturalezza e regolarità, proprio a causa della loro natura casuale. Questa Tesi propone un nuovo algoritmo di pianificazione di natura probabilistica per manipolatori antropomorfi a doppio braccio, in grado di mitigare questa problematica attraverso l’integrazione di un’opportuna funzione di costo che verrà minimizzata in fase di pianificazione. Utilizzando il concetto di Cumulative Safety Field, recentemente introdotto, l’algoritmo consente altresì di sfruttare la ridondanza cinematica del manipolatore per incrementare il grado di sicurezza dei cammini generati. Il pianificatore è stato inoltre interfacciato con RobotStudio (un software sviluppato da ABB) al fine di permettere una semplice ed intuitiva definizione degli ostacoli che si trovano nell'ambiente esterno. Grazie allo sviluppo di una procedura che ha consentito di ottenere una consistente riduzione dei tempi di calcolo del percorso, è stata poi investigata l’applicabilità dell’algoritmo in una nuova ed interessante categoria di problemi di pianificazione per i quali le posizioni finali che ciascun braccio deve raggiungere non sono note a priori, ma vengono al contrario assegnate solamente "run-time" (ovvero a robot già avviato). L’assegnazione può essere effettuata manualmente attraverso il teach-pendant del robot, oppure in modo automatico mediante l’utilizzo di un opportuno sistema di visione. Il metodo sviluppato è validato sperimentalmente sul robot FRIDA di ABB.