STUDY OF COLLISION AVOIDANCE APPROACHES FOR INDUSTRIAL MANIPULATORS

This thesis aims to compare different collision avoidance algorithms in different common industrial settings. In particular, it introduces the theoretical background for robotics and collision avoidance, describing three different real-time collision avoidance algorithms which exploit different types of control. Then, after a description of the tools used fo the virtualization, the process of virtualization of an Epson VT6, a six-axis manipulator, inside different robotics simulators is presented. The thesis then describes how different simulators can be interfaced in order to deploy collision avoidance algorithms on the real robot while simulating complex industrial environments. The case studies on which the project is focused are three: the Artificial Potential Fields method, an algorithm which controls the manipulator joint velocities by solving a convex optimization problem and an original algorithm which aims to control the joint positions. These algorithms have been tested on different industrial settings, analyzing the results and indicating the most suitable approach for each industrial scenario.

STUDIO DI ALGORITMI PER COLLISION AVOIDANCE APPLICATI A ROBOT INDUSTRIALI. L’obiettivo della tesi è quello di confrontare diversi algoritmi di collision avoidance in scenari industriali differenti. Dopo un’introduzione al problema della collision avoidance applicato a manipolatori industriali, tre diversi algoritmi real-time sono presentati. Sono illustrati in dettaglio gli strumenti utilizzati per il processo di virtualizzazione e la procedura con la quale un manipolatore industriale a sei assi Epson VT6, presente all’università di Pavia, viene modellizzato al fine di essere utilizzato all’interno di diversi simulatori. La tesi descrive poi come simulatori differenti sono stati interfacciati al fine di implementare algoritmi di collision avoidance sul robot reale, simulando scenari industriali complessi. I casi di studio sui quali si concentra il progetto sono tre: il metodo degli Artificial Potential Fields, un metodo che controlla le velocità dei giunti risolvendo problemi di ottimizzazione convessa e un metodo originale che mira a controllare le posizioni dei giunti. Questi algoritmi sono stati testati su vari scenari industriali, analizzando i risultati degli esperimenti in modo da poter individuare l’approccio più adatto per ognuno di essi.