Sviluppo di un sistema di rilevamento di ostacoli in 3D per applicazione su robot collaborativi

I robot sono diventati parte integrante e fondamentale per il lavoro industriale: dalle catene di montaggio fino ad arrivare alle piccole imprese le nuove tecnologie, si affiancano all’uomo affinché le operazioni diventino più veloci, più precise e più sicure. Infatti i robot moderni in collaborazione con il lavoratore, permettono alle aziende di produrre più velocemente con meno rischio di errore e di danno, sollevando il lavoratore da compiti più gravosi e ripetitivi. La ricerca svolge un compito fondamentale nel continuare a sviluppare nuovi metodi e sinergie tra robot e uomo, per migliorare qualità ed efficienza di questi macchinari. Questo lavoro di tesi si pone come obiettivo quello di far si che in un ambiente di lavoro un robot riesca a riconoscere gli ostacoli che si trova davanti in tempo reale, in modo da diminuire il rischio del danno fisico del lavoratore o di danno materiale ai beni prodotti. Per far si che il robot diventi consapevole dell’ambiente circostante utilizzeremo un dispositivo sensibile al movimento del corpo umano: la Kinect di Microsoft, inizialmente progettata per lavorare con le console per videogiochi e poi utilizzate anche per applicazioni ludiche. Con la Kinect possiamo determinare forma e distanza degli ostacoli in un ambiente definito; questi input vengono poi trasmessi al robot tramite un software programmato in MATLAB in grado di classificare e visualizzare i vari target presenti in un ambiente di lavoro in tempo reale. In particolare si vuole essere in grado di distinguere cosa è il robot e cosa il target nel campo visivo sia che il target sia statico che in movimento, e che il riconoscimento sia effettuato in maniera continuativa e in tempo reale. La tesi andrà a descrivere come è stato programmato questo software a partire dal setup delle Kinect, le acquisizioni fatte e il processamento delle immagini. Nel dettaglio: • Nel primo capitolo viene descritta la strumentazione utilizzata: il braccio meccanico e le due Kinect e MATLAB. • Il secondo capitolo tratta la taratura statica delle Kinect: questa è un’operazione essenziale affinché le immagini che si osservano dalle sue Kinect, siano coerenti tra loro. • Nel terzo capitolo vengono descritte sia l’acquisizione che l’elaborazione delle immagini: in particolare verrà spiegato come il programma MATLAB è in grado di sequenziare le immagini in modo da ottenere un loop di immagini stesse in tempo reale. Definito il loop, in questo capitolo viene illustrato anche come sono definiti i vari cluster, definendo i target come ellissoidi. • Nel quarto capitolo vengono esposti i risultati ottenuti nelle acquisizioni fatte in laboratorio, che hanno permesso di verificare la validità e il corretto funzionamento del programma, secondo le specifiche richieste.