This work focuses on the development of a software module for the trajectory control of a collaborative robot UR10e, produced by Universal Robots. After an introduction to collaborative robotics and the specifications of the UR10e robot, a modular system is designed and implemented that allows intuitive and precise programming of robotic movements, integrating with the Polyscope environment via the URCap SDK. Particular attention is paid to the implementation of an extended Kalman filter (EKF) for the estimation of the joint state in the presence of noise, validated by simulations and quantitative metrics (MAE, RMSE). The work includes practical tests on the URSim simulator and on a physical robot, also addressing software compatibility issues and proposing concrete solutions. The results demonstrate the effectiveness of the developed module, opening future perspectives for the integration of artificial intelligence, computer vision and learning from demonstration.

Il presente elaborato si concentra sullo sviluppo di un modulo software per il controllo della traiettoria di un robot collaborativo UR10e, prodotto da Universal Robots. Dopo un’introduzione alla robotica collaborativa e alle specifiche del robot UR10e, viene progettato e realizzato un sistema modulare che consente la programmazione intuitiva e precisa dei movimenti robotici, integrandosi con l’ambiente Polyscope tramite l’SDK URCap. Particolare attenzione è dedicata all’implementazione di un filtro di Kalman esteso (EKF) per la stima dello stato articolare in presenza di rumore, validato mediante simulazioni e metriche quantitative (MAE, RMSE). Il lavoro comprende test pratici su simulatore URSim e su robot fisico, aNrontando anche problemi di compatibilità software e proponendo soluzioni concrete. I risultati dimostrano l’eNicacia del modulo sviluppato, aprendo prospettive future per l’integrazione di intelligenza artificiale, visione artificiale e apprendimento da dimostrazione.

sviluppo di un modulo software per il controllo della traiettoria di un robot collaborativo

TABBAL, RAHMA
2024/2025

Abstract

This work focuses on the development of a software module for the trajectory control of a collaborative robot UR10e, produced by Universal Robots. After an introduction to collaborative robotics and the specifications of the UR10e robot, a modular system is designed and implemented that allows intuitive and precise programming of robotic movements, integrating with the Polyscope environment via the URCap SDK. Particular attention is paid to the implementation of an extended Kalman filter (EKF) for the estimation of the joint state in the presence of noise, validated by simulations and quantitative metrics (MAE, RMSE). The work includes practical tests on the URSim simulator and on a physical robot, also addressing software compatibility issues and proposing concrete solutions. The results demonstrate the effectiveness of the developed module, opening future perspectives for the integration of artificial intelligence, computer vision and learning from demonstration.
2024
2025-07-17
development of a software module for trajectory control of a collaborative robot
Il presente elaborato si concentra sullo sviluppo di un modulo software per il controllo della traiettoria di un robot collaborativo UR10e, prodotto da Universal Robots. Dopo un’introduzione alla robotica collaborativa e alle specifiche del robot UR10e, viene progettato e realizzato un sistema modulare che consente la programmazione intuitiva e precisa dei movimenti robotici, integrandosi con l’ambiente Polyscope tramite l’SDK URCap. Particolare attenzione è dedicata all’implementazione di un filtro di Kalman esteso (EKF) per la stima dello stato articolare in presenza di rumore, validato mediante simulazioni e metriche quantitative (MAE, RMSE). Il lavoro comprende test pratici su simulatore URSim e su robot fisico, aNrontando anche problemi di compatibilità software e proponendo soluzioni concrete. I risultati dimostrano l’eNicacia del modulo sviluppato, aprendo prospettive future per l’integrazione di intelligenza artificiale, visione artificiale e apprendimento da dimostrazione.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/22147