Wyznaczanie pozycji obiektów w otoczeniu robota przemysłowego na podstawie zdjęć i chmur punktów
[ 1 ] Instytut Technologii Mechanicznej, Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
[ 1 ] Instytut Technologii Mechanicznej, Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
EN Pose Estimation of Objects in the Surroundings of Industrial Robots Based on Images and Point Clouds
polish
- robotyka
- wizja maszynowa
- uczenie maszynowe
- robotics
- machine vision
- machine learning
PL Niniejsza rozprawa opisuje połączenie pomiędzy dwoma dziedzinami, analizą danych przestrzennych i robotyką przemysłową. Głównym tematem prac jest lokalizacja obiektów w trójwymiarowych reprezentacjach otoczenia robotów przemysłowych. Opracowane rozwiązania są testowane z punktu widzenia możliwości ich zastosowania w zadaniach chwytania obiektów z nieuporządkowanych stosów, wykonywania operacji technologicznych przy zmiennym położeniu obiektów oraz montażu zrobotyzowanego. Wkład naukowy polega na: 1) opracowaniu własnego zrobotyzowanego skanera laserowego, 2) wypracowaniu skutecznej sekwencji algorytmów analizy chmur punktów, 3) opracowaniu uczących się metod lokalizacji obiektów w chmurach punktów. Przedstawiono również techniki integracji wypracowanych algorytmów ze zrobotyzowanym stanowiskiem przemysłowym oraz podano dostosowane procedury kalibracji. Praca jest krokiem w kierunku autonomicznych sterowników robotów przemysłowych będących w stanie dostosowywać akcje do zastanego stanu otoczenia.
EN This dissertation describes the connection between two fields, spatial data analysis and industrial robotics. The main subject of works is the pose estimation of objects in the three-dimensional representations of the surroundings of industrial robots. The developed solutions are tested in terms of feasibility of grasping objects from unordered stacks, performing technological operations at variable location of objects and robotic assembly. The scientific contribution consists in: 1) developing new robotic laser scanner setup, 2) the effective sequence of point cloud analysis algorithms, 3) the machine learning method for locating objects in point clouds. Techniques of integrating the developed algorithms with the industrial robot and appropriate calibration procedures are also presented. The study is a step towards autonomous controllers of industrial robots that are able to adapt actions to the variable environment.
120
mechanical engineering
construction and operation of machinery
DrOIN 2053
public
Czesław Łukianowicz
Koszalin, Polska
11.12.2019
polish
public
Mirosław Pajor
Szczecin, Polska
08.01.2020
polish
public
dissertation
Poznań, Polska
10.02.2020
Rada Dyscypliny Inżynieria Mechaniczna Politechniki Poznańskiej
doktor nauk inżynieryjno-technicznych w dyscyplinie: inżynieria mechaniczna