Evaluatie van botsingsvrije padplanning toegepast op een verfrobot en industriële robots

Abstract

Autonome industriële robots worden steeds vaker in een veranderlijke omgeving geplaatst. De bewegingen van een robot houden echter vaak onvoldoende rekening met deze omgeving, wat botsingen kan veroorzaken. Om dit te voorkomen is er nood aan sensoren en algoritmen die in staat zijn om robotbewegingen aan te passen.

Een dergelijk padplanningsalgoritme berekent een traject van begin- tot eindconfiguratie, rekening houdend met de obstakels in zijn omgeving. Deze masterproef, die uitgevoerd werd binnen de onderzoeksgroep ACRO, heeft tot doel de volgende academische padplanners te vergelijken in simulatie: RRTConnect uit OMPL, CHOMP, STOMP, Cartesische interpolatie en TrajOpt.

Als eerste worden, op basis van literatuurstudies, de padplanners theoretisch met elkaar vergeleken. Om de padplanners praktisch te vergelijken worden cases opgesteld voor een verfrobot, de Universal Robot UR5 en de Kuka KR5. De berekende paden voor de robots worden gesimuleerd in ROS. De omgeving voor de verfrobot wordt gescand via een Kinect v2 en wordt toegevoegd met behulp van Octomap, terwijl de omgeving voor de KR5 en UR5-robot manueel worden aangemaakt.

Voor de verfrobottoepassing, waarvoor een lineaire heen- en weergaande pad van de spuitkop vereist is, zijn TrajOpt en Cartesische interpolatie geschikt omdat deze toelaten om constraints te definiëren. De andere planners zijn niet geschikt voor die beweging. Voor de KR5 en de UR5-robot zijn RRTConnect, CHOMP, STOMP en TrajOpt geschikt om point-to-point bewegingen botsingsvrij uit te voeren.