Motion planning for autonomous sorting tasks using the collaborative Saywer robot

Abstract

Na década passada, pesquisa e desenvolvimento da área da robótica tem desenvolvido soluções para otimizar o processo de fabricação usando robôs colaborativos. Estes robôs são seguros e podem coexistir com os operadores humanos, trabalhando lado a lado em diferentes tarefas. Por exemplo, Pick & place & pack e sorting. No entanto, apesar de ser facilmente programáveis, estes robôs só fazem a mesma tarefa e não conseguem autonomamente adaptar a variações no espaço de trabalho. Considerando este problema associado com a ausência de autonomia nos robôs colaborativos, esta dissertação tem o objetivo de fazer com que o robô colaborativo sawyer consiga se programar e autonomamente gerar os seus movimentos, numa maneira adaptada á tarefa e ao espaço de trabalho. Um dos objetivos principais é a geração autónoma de movimentos, livre de colisões, do robô Sawyer com caraterísticas cinemáticas similares aos movimentos feitos por humanos, em tarefas colaborativas como Pick & Place & Sort, em que o robô deve alcançar, agarrar, transportar e ordenar os diferentes tipos de objetos em simulação e num ambiente real. Para realizar este objetivo, um modelo baseado em caraterísticas dos movimentos dos membros superiores humanos, previamente desenvolvido por uma equipa de pesquisa do Mar Lab na universidade do Minho foi utilizado. Este modelo permite um planea mento de movimentos independente que se divide em dois subproblemas, a seleção da postura final e trajetória. A validação deste modelo foi feita numa simulação onde o robô foi instruído a fazer a uma tarefa de Pick & Place. Os resultados mostram que o modelo de planeamento de movimentos implementado permite que o robô gere trajetórias similares às de humanos, evitando colisões com objetos no espaço do trabalho.

In the past decade, research and development in the robotics area have developed solutions to optimize the fabrication processes using collaborative robots. These robots are safe robots that can coexist with the human operators, working side by side in different tasks, e.g. Pick & Place & Pack and Sorting. However, despite being easily programmable, these robots always perform the same task, they cannot autonomously adapt to variations in the workspace. Considering this problem associated with the absence of autonomy in collaborative robots, this dissertation aims to endow the collaborative robot Sawyer with the capacity to self-program and autonomously generate its movements, in an adapted way to the task and the workspace. One of the main objectives is the autonomous generation of a collision-free movement of the robot with kinematic characteristics similar to the movements made by humans, in collaborative tasks such as Pick & Place & Sort, in which the robot should reach, grasp, transport, and sort different types of objects in a simulation and in a real environemnt. To achieve this, a model based on the movement characteristics of human upper limbs, previously developed by the research team at the MAR Lab at the university of Minho, was deployed. This model allows for an independent motion planning process which divides into two subproblems, selection of the final posture and trajectory. The validation of the model was made in a simulation software where the robot was instructed to make a sorting pick & place task. The results show that the motion planning model implemented allows the robot to generate trajectories similar to movements made by humans, as well as avoiding collisions with objects in the workspace while realizing the given task.