Posicionamiento de la base de un manipulador móvil para la ejecución de tareas de manipulación en entornos con obstáculos

Relucio Rivas, Alberto (2017). Posicionamiento de la base de un manipulador móvil para la ejecución de tareas de manipulación en entornos con obstáculos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Posicionamiento de la base de un manipulador móvil para la ejecución de tareas de manipulación en entornos con obstáculos
Autor/es:
  • Relucio Rivas, Alberto
Director/es:
  • Garzón Oviedo, Mario Andrei
  • Barrientos Cruz, Antonio
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Julio 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: Robot Operating System (ROS), Gazebo, RViz, manipulador móvil, manipulabilidad, manipulabilidad extendida
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (4MB) | Vista Previa

Resumen

Este trabajo pretende desarrollar un algoritmo de posicionamiento para un manipulador móvil. La posición de la base del robot debe ser tal que este pueda agarrar un objetivo con la mayor capacidad de maniobrabilidad posible. Para ello, en primer lugar, se ha creado el modelo del manipulador móvil. Usando el software de planificación de trayectorias, Moveit!, se ha configurado dicho modelo para su uso en esta plataforma. El algoritmo creado hace uso del concepto de manipulabilidad y manipulabilidad extendida para tener en cuenta restricciones externas al robot, como obstáculos. El manipulador móvil se ha construido a partir del robot manipulador KINOVA JACO y del robot móvil SUMMIT XL HL. Este trabajo está integrado bajo el marco del proyecto PRIC (Protección Robotizada de Infraestructuras Criticas) que tiene como objetivo el desarrollo de sistemas robóticos capaces de vigilar las infraestructuras críticas, detectando las potenciales amenazas e interviniendo cuando sea necesario. Por último se han realizado una serie de pruebas que permiten evaluar el algoritmo y si sus resultados son buenos. Un robot es un dispositivo reprogramable y multifuncional que es capaz de realizar tareas de manera autónoma o semiautónoma. Los inicios de los robots están ligados a la industria y más concretamente, la industria automovilística ha tenido una importante repercusión en el desarrollo de los robots. No obstante, los robots no se limitan a realizar únicamente tareas industriales, sino que en la última década ha ido surgiendo un nuevo uso de la robótica, la robótica de servicio. Los robots que se incluyen dentro de esta clasificación son tan variados que llegan desde robots aéreos de vigilancia, hasta el aspirador robótico que está limpiando alguna casa en este momento. El principal objetivo por el que es creado un robot, es para ayudar a los seres humanos en alguna tarea, que por algún motivo, no quieren o no pueden realizar. Uno de estos motivos es la seguridad a la hora de realizar una determinada acción, por ejemplo, la manipulación de un artefacto explosivo o el interactuar con materiales radioactivos. En este marco, en el marco de la seguridad y la vigilancia, es donde nace el proyecto que da lugar a este trabajo, el proyecto PRIC. La manipulación móvil es la unión de un robot móvil y un brazo manipulador. La unión de estos dos tipos de robots proporciona varias ventajas, la mayor de ellas es la extensión del campo de trabajo del manipulador de manera ilimitada. Es sencillo imaginar como este tipo de robots puede ayudar a las tareas antes mencionadas. Así pues este trabajo pretende proporcionar una herramienta para que estos trabajos sensibles o peligrosos sean realizados de manera exitosa. El desarrollo de un algoritmo capaz de posicionar la base de un manipulador móvil de manera que el brazo que incorpora pueda manipular objetos con la mayor maniobrabilidad posible, sería una herramienta de mucha ayuda en la culminación de ese objetivo final de conseguir una protección y vigilancia autosuficiente. Para ello, se ha hecho uso del concepto de manipulabilidad y de su ampliación, la manipulabilidad extendida. Los programas que se han usado para llevar a cabo este trabajo son los siguientes: • ROS: Es un meta-sistema operativo de código abierto que dispone de los servicios propios de un sistema operativo, incluyendo abstracción de hardware, control de dispositivos de bajo nivel, paso de mensajes entre procesos y gestión de paquetes. También proporciona herramientas y bibliotecas para la obtención, la construcción, la escritura y la ejecución de código en varios equipos. Para el desarrollo de este proyecto, se ha utilizado la versión ROS Indigo. • Gazebo/RViz: Son herramientas de simulación que permiten crear aplicaciones embebidas sin depender del robot físico. En algunos casos, estas aplicaciones pueden ser trasladadas al robot real sin modificaciones. Para este proyecto se ha utilizado la versión 2.2 de Gazebo debido a que era la recomendada para la versión ROS Indigo. • Moveit!: Moveit! provee una plataforma fácil de usar para el desarrollo de aplicaciones basadas en la manipulación. Contiene herramientas para la planificación del movimiento, manipulación, visión 3D, cinemáticas, control y navegación. Hoy en día es el software de código abierto más usado para la manipulación. Moveit! trabaja bajo ROS, es decir, sigue su filosofía de programas y comunicaciones. Para este trabajo se han usado dos robots reales y sus correspondientes modelos 3D, son los siguientes: • Brazo KINOVA JACO₂ 6 DOF: El brazo robótico JACO₂ es un manipulador de 6 grados de libertad fabricado por la empresa canadiense KINOVA y distribuido en España por la empresa Robotnik Automation. Es un robot orientado tanto a la investigación como a la asistencia de personas con movilidad reducida. •Robot móvil SUMMIT XL HL: El SUMMIT XL HL es una plataforma móvil que puede ser autónoma o teleoperada. El modelo HL (High Load) puede cargar con hasta 65 kg y pesa 65 kg. Alcanza 3 m/s con una autonomía de 10 h en movimiento continuo y 40 horas de uso estándar en laboratorio. El objetivo de este trabajo es el posicionamiento de la base de un manipulador móvil para tareas de manipulación en entornos con obstáculos. Para ello, el algoritmo genera una solución en forma de vector de posición y cuaternio de orientación de la base, además de la trayectoria a seguir por el brazo manipulador para alcanzar el objetivo. Para hallar esta solución el algoritmo elige entre cuatro orientaciones de la pinza, X+, Y+, Y-, Z-, en los ejes Cartesianos convencionales. El algoritmo se basa en dos cálculos de manipulabilidad del brazo. Una primera búsqueda encuentra el punto de máxima manipulabilidad para una orientación dada. Es sencillo visualizar como, alrededor del objetivo, existe una circunferencia de posiciones de la base en la que el brazo tendría la misma manipulabilidad a la hora de alcanzar el objeto en cuestión. Con el punto hallado en la primera búsqueda se haya esa circunferencia de posiciones. En una segunda búsqueda se haya la posición de esa circunferencia que mayor manipulabilidad extendida tiene y se guarda como el punto óptimo para esa orientación. El proceso se repite para las cuatro orientaciones y al final se realiza una tercera búsqueda que arroja como resultado el punto final al que debe moverse el manipulador móvil. El algoritmo final ha sido optimizado para mejorar su relación entre tiempo de ejecución y fiabilidad. El programa final se ejecuta en un tiempo estimado de 40 segundos. El resultado final del programa da una visualización de la posición y estado final del robot manipulador. El sistema ha sido simulado hasta 15 veces en tres escenarios diferentes, fácil, medio y difícil. Los escenarios tienen obstáculos colocados al azar dentro de un volumen de control dentro con centro en el objetivo. El número de obstáculos varía dependiendo del tipo de escenario, el escenario fácil tiene dos obstáculos, el medio tiene cuatro y el difícil cuenta con seis obstáculos. Después de las simulaciones se han llegado a las siguientes conclusiones: • El algoritmo ha encontrado siempre una solución válida. • El sistema se comporta mejor en ambientes con más obstáculos. • El tiempo de ejecución solo depende de si el algoritmo es capaz de encontrar una solución en la primera iteración del bucle, si es así, tarda aproximadamente 40 segundos en completarse.

Más información

ID de Registro: 47819
Identificador DC: http://oa.upm.es/47819/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:47819
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 20 Sep 2017 06:53
Ultima Modificación: 20 Sep 2017 06:53
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM