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Schnelle, konservative Greif- und Ablageplanung von unbekannten ObjektenJohannes Baumgartl
Abstract (deutsch)
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 (english)
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.
Publication data
| Year: | 2016 |
| Publication date: | 06. May 2016 |
| Place: | Universität Bayreuth |
| Keywords (english): | 3D-image processing , collision detection , contact processing , grasp planning , path planning , placement planning , robotics , vision |
| Referrer: | https://www.ai3.uni-bayreuth.de/de/publikationen/resypub/index.php?mode=pub_show&pub_ref=baumgartl2015a |
| Free text: | https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/2893 |
BibTeX
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