Publicação
Robô móvel para máquinas-ferramenta
| Resumo: | A presente dissertação apresenta uma solução para um robô móvel com navegação baseada em visão para ser aplicado em máquinas-ferramenta. Para tal, foi utilizado um protótipo de um robô de tracção diferencial de pequena escala onde um instrumento de escrita simula a actuação da máquinaferramenta. O protótipo dispõe ainda de uma câmara equipada com uma lente olho de peixe controlada por uma placa Raspberry Pi. Com o objectivo de imprimir uma determinada trajectória desejada com rigor, começou-se por desenvolver um algoritmo de planeamento onde se discretizou a dita trajectória. Seguidamente, foi definido o modelo cinemático do protótipo o qual, juntamente com o planeamento, permitiram desenvolver o anel de controlo para os motores onde se incorporou também um controlador PID. Com as leituras dos encoders das rodas, foi possível efectuar a localização baseada em odometria, a qual não apresentou rigor suficiente devido ao deslize das rodas e erros de modelação. Recorrendo à calibração da câmara através de uma toolbox implementada em ambiente MATLAB, obteve-se os parâmetros intrínsecos da câmara. Com estes foi então possível transformar as imagens obtidas pela câmara para que fosse retirada a deformação imposta pela lente de olho de peixe. Assim, foi possível estabelecer uma relação entre píxel e metro. Para a localização baseada em visão, foram utilizadas três referências (beacons) colocadas em posições conhecidas e a partir das quais foi calculada a postura do robô relativamente às mesmas. Esta avaliação utiliza apenas duas referências em vez das três que normalmente são utilizadas na triangulação, utilizando distâncias para o cálculo da localização em vez de ângulos. Esta informação juntamente com os dados da odometria são introduzidos num filtro de Kalman estendido com o objectivo de reduzir o desvio da estimativa baseada apenas na odometria. Por fim, a viabilidade da conjugação dos dois métodos de localização, quando aplicados em ambientes industriais, é discutida. |
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| Autores principais: | Bernardino, Rúben Cardoso |
| Assunto: | Robótica móvel Visão computacional Robô diferencial Calibração Odometria Controlo Controlador PID Filtro de Kalman estendido Mobile robotics Computer vision Differential drive robot Calibration Odometry Control PID controller Extended Kalman filter |
| Ano: | 2016 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa |
| Resumo: | A presente dissertação apresenta uma solução para um robô móvel com navegação baseada em visão para ser aplicado em máquinas-ferramenta. Para tal, foi utilizado um protótipo de um robô de tracção diferencial de pequena escala onde um instrumento de escrita simula a actuação da máquinaferramenta. O protótipo dispõe ainda de uma câmara equipada com uma lente olho de peixe controlada por uma placa Raspberry Pi. Com o objectivo de imprimir uma determinada trajectória desejada com rigor, começou-se por desenvolver um algoritmo de planeamento onde se discretizou a dita trajectória. Seguidamente, foi definido o modelo cinemático do protótipo o qual, juntamente com o planeamento, permitiram desenvolver o anel de controlo para os motores onde se incorporou também um controlador PID. Com as leituras dos encoders das rodas, foi possível efectuar a localização baseada em odometria, a qual não apresentou rigor suficiente devido ao deslize das rodas e erros de modelação. Recorrendo à calibração da câmara através de uma toolbox implementada em ambiente MATLAB, obteve-se os parâmetros intrínsecos da câmara. Com estes foi então possível transformar as imagens obtidas pela câmara para que fosse retirada a deformação imposta pela lente de olho de peixe. Assim, foi possível estabelecer uma relação entre píxel e metro. Para a localização baseada em visão, foram utilizadas três referências (beacons) colocadas em posições conhecidas e a partir das quais foi calculada a postura do robô relativamente às mesmas. Esta avaliação utiliza apenas duas referências em vez das três que normalmente são utilizadas na triangulação, utilizando distâncias para o cálculo da localização em vez de ângulos. Esta informação juntamente com os dados da odometria são introduzidos num filtro de Kalman estendido com o objectivo de reduzir o desvio da estimativa baseada apenas na odometria. Por fim, a viabilidade da conjugação dos dois métodos de localização, quando aplicados em ambientes industriais, é discutida. |
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