Schnelle, konservative Greif- und Ablageplanung von unbekannten Objekten

Titelangaben

Baumgartl, Johannes:
Schnelle, konservative Greif- und Ablageplanung von unbekannten Objekten.
Bayreuth , 2016 . - V, 189 S.
( Dissertation, 2016 , Universität Bayreuth, Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik)

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Abstract

Seit einigen Jahren rücken Roboter, die im Haushalt eingesetzt werden, immer
mehr in den Fokus der breiten Öffentlichkeit. Auf dem Consumer-Markt befinden
sich verschiedene solcher spezialisierter Roboter, wie beispielsweise ein Staubsaugerroboter.
Die Vision ist, dass diese Roboter sich soweit entwickeln, dass sie auch
Aufgaben in der menschlichen Umgebung übernehmen können, bei denen Objekte
manipuliert werden müssen.
Diese Umgebung ist eine besondere Herausforderung. Sie verändert sich von
Tag zu Tag. Der Roboter kommt ständig mit unbekannten Objekten in Kontakt.
Daher ist die übergeordnete Fragestellung dieser Arbeit, inwieweit es möglich ist
ausschließlich auf Basis der geometrischen Rekonstruktion eines unbekannten Objektes
dieses präzise zu greifen und stabil abzulegen, obwohl auf weitere Sensorik,
wie beispielsweise eine Kraftmessdose zur Messung der auftretenden Kräfte und
Momente, verzichtet wird. Für die Erfassung der Informationen über die Umwelt
und die zu manipulierenden Objekte wird ausschließlich eine Tiefenkamera eingesetzt.
Die Berechnungen sollen so schnell ausgeführt werden, dass diese während
der Bewegungen des Roboters erfolgen können, ohne dass dieser auf die Ergebnisse
warten muss.
Zum Erreichen der Zielsetzung werden in dieser Arbeit drei Verfahren vorgestellt:
eine konservative Oberflächenrekonstruktion, ein präziser Greifplaner und
ein Ablageplaner für nicht-ebene Ablagen.
Es wird ein Verfahren zur geometrischen Rekonstruktion vorgestellt, das auf
Basis unvollständiger Sensordaten aus einer Tiefenkamera ein Oberflächenmodell
berechnet, welches Oberflächenbereiche unterscheidet, die sensorisch validiert sind
und solche die konservativ abgeschätzt sind. Durch die konservative Abschätzung
können ungewollte Kollisionen zwischen Objekt und Roboter oder Umgebung vermieden
werden. Die Unterscheidung der Oberflächenbereiche wird an Greif- und
Ablageplaner weitergereicht, damit sie diese Information als Unsicherheit bezüglich
des Planungsergebnisses berücksichtigen können.
Weiter wird ein Greifplaner vorgestellt, der mit Hilfe einer geschlossenen geometrischen
Form Teilgeometrien des rekonstruierten Objektmodells approximiert.
Aus der Parametrisierung dieser geometrischen Form berechnet sich die vollständige
Greifervorkonfiguration für verschieden Mehrfingergreiferkinematiken. Nachdem
der Konfigurationsraum des Greifers nicht a priori eingeschränkt wird, werden
keine möglichen Griffe ausgeschlossen und damit die Möglichkeiten einer stabilen
Ablage diesbezüglich nicht eingeschränkt.
Der entwickelte Ablageplaner berechnet ausgehend von einer gegebenen Lagebeziehung
stabile Zielposen zusammen mit einer Sequenz von Kontaktzuständen. Dazu
wird eine kontinuierliche Kontaktposenberechnung eingeführt, die es ermöglicht
ausschließlich auf einem polygonalen Oberflächenmodell von einer Kontaktpose zu
einer neuen Kontaktpose zu gelangen. Durch dieses Verfahren ist gleichzeitig auch
sichergestellt, dass zwischen den Kontaktposen eine kollisionsfreie Objektbewegung
möglich ist. Um die Stabilität einer Zielpose zu evaluieren wird eine Heuristik eingeführt,
die auf Basis der Kollisionspunkte und -normalen und dem geometrischen
Schwerpunkt des Objektmodells eine Stabilitätsbewertung vornimmt.
Mit einem prototypischen Hardwareaufbau wird experimentell evaluiert, inwieweit
die drei eingeführten Verfahren harmonieren, um ohne sensorische Rückmeldung
Objekte von unterschiedlich komplexer Geometrie zu greifen und in unterschiedlichen
Ablageszenarien wieder präzise zu platzieren. Dazu wird evaluiert wieviele
Kameraposen für diesen experimentellen Aufbau nötig sind, um eine ausreichend
genaue Rekonstruktion der Objekte zu erstellen, so dass keine nachträgliche
Korrektur der relativen Pose zwischen Greifer und Objekt nötig ist, um anschließend
eine präzise Ablage des Objektes zu ermöglichen.

Abstract in weiterer Sprache

During the last view years robots became increasingly present in the public domain.
There are different models on the consumer market for specialized helper tasks
like cleaning the floor. The vision is that personal robots gain the ability to do
tasks that relate to object manipulation. In order to assist a human at tasks in
the household or workshop. One of the main challenges is that a robot has to deal
with an highly unstructured and continuously changing environment. Thus a robot
needs the ability to manipulate unknown objects.
The general research question of the thesis is, to what extent a robot is able to
precisely grasp objects and place them on non-flat placement areas while there is
only the geometric reconstruction of the object and environment available. Hence
there will be no use of force/torque information for the planning and execution
phase. Only a depth camera is used to gain information of the objects and environment.
There is another demand regarding the computation time. The computation
processes need to be as fast as the robot needs not to stop its motion, because it
must wait for results of the processing.
To achieve this aim, this thesis introduces a conservative geometric reconstruction
algorithm, a precise grasp planner for multi-finger grippers and a placement
planner that is able to compute object placement poses on non-flat placement
areas.
The developed surface reconstruction algorithm deals with non-dense depth
images. The reconstructed surface gets divided into sensor-validated patches and
conservative estimated ones. This information is provided to the grasp planner and
placement planner for them to use this uncertainty during the computation.
The grasp planner designed for multi-finger grippers makes use of a quadric to
approximate parts of the complete surface model. The parameters of this form
are used to compute the initial configuration of the gripper finger as well as the
pose of the gripper base. Due to the dynamic pregrasp computation the amount
of available grasps is enlarged. Thus the placement planner is not hindered by
missing grasp possibilities.
The placement planner computes stable placement poses combined with sequences
of contact poses for reconstructed surface models and placement areas.
The planner can deal with different requested object pose relations and does not
require force values for the contacts. The stability evaluation relies only on the
contact points and contact normals together with the computed geometric center
of mass assuming a homogeneous mass distribution.
Within real world experiments the developed algorithms are evaluated regarding
a precise execution of various pick and place scenarios and different household
objects. It is also discussed how many camera poses are required to be able not to
use force information during the robot execution.