Obstacle recognition and collision avoidance algorithm for pick and place motion of robot manipulators.

Planning the optimal collision-free path for robots from a start to goal positions is crucial in a classical pick and place operation. Commonly the start and goal positions, the location and the dimensions are available and can be described in three dimensions operational space, but a path must be described inside the configuration space and the workspace. Collision avoidance is a fundamental task for any robotic system and is necessary to ensure safe operation. The aim of this thesis is to suggest a feasible solution to this issue with an algorithm roadmap-based implemented in Matlab. The first part will illustrate the importation of CAD files of obstacles to the configuration space of the robot. The second part will demonstrate the recognition of the obstacle using a camera in the configuration space. The third part will point up on the online connection between Matlab and the robot. At the end, the final result will be presented by using the Universal Robot UR10 with experimental sessions in the Atom spa company.

Algoritmo di riconoscimento degli ostacoli e prevenzione delle collisioni per il movimento pick and place di manipolatori di robot. Pianificare un percorso ottimale per un robot da un punto iniziale a uno finale in modo tale che non avvengano collisioni è importante. Tipicamente i punti iniziali e finali, oltre alla posizione e ai parametri dimensionali degli ostacoli, sono disponibili e possono essere riferiti a uno spazio operativo tridimensionale, ma il percorso deve essere descritto nello spazio delle configurazioni. La prevenzione delle collisioni è un compito fondamentale per qualsiasi sistema di controllo robotico ed è necessario per garantire un funzionamento sicuro. Lo scopo di questa tesi è di suggerire una soluzione fattibile a questo problema con un algoritmo basato sul concetto di “roadmap” e implementato in Matlab. La prima parte della tesi illustrerà l'importazione di file CAD di ostacoli nello spazio delle configurazione del robot. La seconda parte mostrerà come avviene il riconoscimento dell'ostacolo utilizzando una telecamera nello spazio delle configurazioni. La terza parte si focalizzerà sulla connessione online tra Matlab e il robot. Infine i risultati ottenuti saranno presentati tramite il robot UR10 e sessioni sperimentali effettuate presso l’azienda Atom spa.