Development of the intelligent software and hardware subsystem for capturing an object by robot manipulato

Abstract

In this paper, it is shown that based on an analysis of the implemented functions of existing robot manipulators the task of automation of the safe capture of objects by a robot during the assembly process is poorly developed. In the process of analysis, there were discovered technological solutions to three main tasks for the development of a subsystem for capturing objects by a robotic manipulator: determination of the dimensions and shape of the capturing object; determination of the distance from the robot manipulator to all the points of the capturing object, determination of the capture point of the object and clarification of the distance to the robot manipulator. It is shown that all of the above tasks are not sufficiently solved. Therefore, it was proposed to develop a methodology for creating an intelligent software and hardware subsystem for capturing an object by robot manipulator. The developed methodology consists of six steps: obtaining a stereo image and building an in-depth map; determination of the distance from the robot manipulator to all the points of the object; determination of the contour of the object; determination of the capture point of the object and clarification of the distance to the robot manipulator; determination of the degree of capturing the object; determination of the movement of the manipulator to capture an object at the desired point. To find the capture point, it is proposed to use the contour search method on the object’s depth map, and to search for the finest part on the contour, limit it to a segment and find its middle point. To implement the algorithm for determination of the distance to the object, the degree of its capture and movement to the desired point, the dependencies of the calculations on the depth map and the physical characteristics of the manipulator are formalized. The capabilities of the StereoPi microprocessor are analyzed and its use for the hardware solution of the capture function by the robotic arm is proposed. The simulation of the intelligent software and hardware subsystem for capturing an object of complex shape has been performed. Conclusions are drawn about the independence of the developed subsystem from the type of object and its viewing angle by a robot manipulator. In addition, an increase in the accuracy of capturing the object by a robot manipulator equipped with an intelligent subsystem is shown in comparison with its existing analog. Potential problems in the implementation of the proposed methodology are highlighted.

У роботі на основі аналізу реалізованих функцій існуючих роботів-маніпуляторів показано, що задача автоматизації безпечного захвату предметів роботом в процесі збірки є недостатньо проробленою. У процесі аналізу встановлено, що для побудови підсистеми захвату предметів роботом-маніпулятором існують технологічні рішення трьох основних завдань: визначення габаритів та форми предмета захвату; визначення відстані від робота-маніпулятора до всіх точок предмета захвату, визначення точки захвату предмета і уточнення відстані до робота-маніпулятора. Показано, що всі перераховані завдання є недостатньо проробленими. Тому запропоновано розробити методику створення інтелектуальної програмно-апаратної підсистеми захвату предмета роботом-маніпулятором. Розроблена методика складається з шести кроків: отримання стереозображення і побудова глибинної карти; визначення відстані від роботаманіпулятора до всіх точок предмета; визначення контуру предмета; визначення точки захвату предмета і уточнення відстані до робота-маніпулятора; визначення ступеня захвату роботом-маніпулятором предмета; визначення руху робота-маніпулятора по захопленню предмета в потрібній точці. Для знаходження точки захвату запропоновано використовувати метод контурного пошуку на глибинній карті предмета, а на знайденому контурі шукати найбільш тонку частину, обмежувати її відрізком і знаходити його середину. Для реалізації алгоритму визначення відстані до предмета, ступеня його захвату і руху до потрібної точки формалізовані залежності обчислень на глибинній карті і фізичних характеристик маніпулятора. Проаналізовані можливості мікропроцесора StereoPi і запропоновано його використання для апаратного рішення функції захвату роботом-маніпулятором. Проведено моделювання інтелектуальної програмно-апаратної підсистеми на захвату предмета складної форми. Зроблено висновки про незалежність розробленої підсистеми від типу предмета і кута перегляду роботом-маніпулятором. Крім того, показано підвищення точності захвату предмета роботом-маніпулятором, оснащеним інтелектуальної підсистемою в порівнянні з існуючим його аналогом. Виділено потенційні проблеми при реалізації запропонованої методики.

В работе на основе анализа реализованных функций, существующих роботов-манипуляторов показано, что задача автоматизации безопасного захвата предметов роботом в процессе сборки является недостаточно проработанной. В процессе анализа установлено, что для построения подсистемы захвата предметов роботом манипулятором существуют технологические решения трех основных задач: определение габаритов и формы предмета захвата; определение расстояния от робота манипулятора до всех точек предмета захвата, определение точки захвата предмета и уточнение расстояния до робота манипулятора. Показано, что все перечисленные задачи являются недостаточно проработанными. Поэтому предложено разработать методику создания интеллектуальной программноаппаратной подсистемы захвата предмета роботом манипулятором. Разработанная методика состоит из шести шагов: получение стереоизображения и построение глубинной карты; определение расстояния от робота манипулятора до всех точек предмета; определение контура предмета; определение точки захвата предмета и уточнение расстояния до робота манипулятора; определение степени захвата роботом манипулятором предмета; определение движения робота манипулятора по захвату предмета в нужной точке. Для нахождения точки захвата предложено использовать метод контурного поиска на глубинной карте предмета, а на найденном контуре искать наиболее тонкую часть, ограничивать её отрезком и находить его середину. Для реализации алгоритма определения расстояния до предмета, степени его захвата и движения к нужной точке формализованы зависимости вычислений на глубинной карте и физических характеристик манипулятора. Проанализированы возможности микропроцессора StereoPi и предложено его использование для аппаратного решения функции захвата роботом-манипулятором. Проведено моделирование интеллектуальной программно-аппаратной подсистемы на захвате предмета сложной формы. Сделаны выводы о независимости разработанной подсистемы от типа предмета и угла его просмотра роботом манипулятором. Кроме того, показано повышение точности захвата предмета роботом манипулятором, оснащенным интеллектуальной подсистемой по сравнению с существующим его аналогом. Выделены потенциальные проблемы при реализации предложенной методики.