Uporaba strojnega vida za izogibanje trkom v sodelujoči robotiki

ŠAVLE, GAŠPER (author), Mihelj, Matjaž (mentor), Ude, Aleš (comentor)

Sodelujoča robotika je vedno hitreje rastoča podzvrst industrijske robotike. Do leta 2027 naj bi njen trg dosegel vrednost 7,5 milijarde dolarjev, predstavljal pa naj bi kar 29\% trga industrijske robotike. To eksplozivno rast poganjajo številni aktualni dejavniki, kot so pomanjkanje visoko usposobljenih delavcev, vedno večja potreba po prilagodljivosti v avtomatiki in vedno manjše ter bolj raznolike serije izdelkov, ki se izdelujejo v industriji. Sodelujoči roboti se od standardnih industrijskih robotov razlikujejo že po zgradbi, saj so načeloma sestavljeni iz zaobljenih, ponekod celo mehkih členov, ki so ob stiku s človekom manj nevarni kot njihove toge in oglate alternative. Največja razlika je prisotnost senzorjev navora v robotskih sklepih, ki so prisotni v bolj naprednih sodelujočih robotih. Iz podatkov, ki jih robot razbere iz teh senzorjev, je namreč moč izračunati silo, ki deluje na na vrh robota. Ti senzorji sile predstavljajo varnostno funkcijo zaznavanja trkov med robotom in uporabnikom, ali robotom in zunanjimi objekti. V diplomskem delu bom predstavil svojo izpeljavo uporabe strojnega vida za preprečevanje trkov med uporabnikom in robotom, za kar sem uporabil Intel Realsense stereoskopsko kamero in robota Franka Emika Panda. Uporabil sem program za zaznavanje drže in položaja človeka AlphaPose, s katerim sem pridobil podatke o položaju posameznega sklepa človeka. Ko robot zazna določeno razdaljo med robotom in človekom, ki signalizira možnost trčenja, upočasni gibanje robota na hitrost, ob kateri trk s človekom ne bi bil nevaren.

• Language: Slovenian
• Keywords: Sodelujoči roboti, varnost, zaznavanje drže človeka, AlphaPose, dinamični generatorji gibov
• Work type: Bachelor thesis/paper
• Organization: FE - Faculty of Electrical Engineering
• Year: 2024
• PID: 20.500.12556/RUL-161056
• Publication date in RUL: 06.09.2024

Secondary language

• Language: English
• Title: Machine vision for collision avoidance in collaborative robotics

Abstract

Collaborative robotics is a rapidly growing subfield of industrial robotics, projected to reach 7.5 billion USD by 2027, representing up to 29\% of the industrial robotics market. This growth is driven by factors such as a shortage of highly skilled workers, the need for flexibility in automation, and the production of smaller, diverse product batches. Collaborative robots differ from standard industrial robots through their construction, often featuring rounded, sometimes soft joints that are less dangerous upon contact. A key difference is the presence of torque sensors in the joints, allowing the robot controller to calculate the force at the end-effector. These sensors provide a safety feature for detecting collisions with users or external objects. In this thesis, I present my implementation of machine vision to prevent collisions between the operator and the robot, using the Intel Realsense stereoscopic camera and Franka Emika Panda robot. I used the AlphaPose program for human pose detection to track human joint positions. When the robot detects a collision risk, it slows the robot's movement to a safe speed to prevent collisions.

• Keywords: Collaborative robotics, safety, human pose estimation, AlphaPose, dynamic movement primitives.