Real-time vision based algorithm for collision avoidance based on optimal trajectory

This thesis aims to develop an image acquisition and processing algorithm that generate an optimal collision-free trajectory that the robot must follow to complete the given task in minimum time. An algorithm explanation is made, including computer vision and collision avoidance techniques. A first introduction on robotics, a discussion on the different types of Robot is presented outlining their primary applications and advantages. A brief explanation of the computer vision algorithm is made, along with border and obstacle identification utilizing 2D and 3D camera systems. Obstacle detection using contour is also covered. The computer vision algorithm is written and tested in Python whereas the collision avoidance and path planning algorithm are written and tested in MATLAB. Before the actual implementation on the real robot, the trajectories are simulated in Matlab replicating the same physical layout present in the company. The results are validated through the experimental setup on a real robot with the collaboration of the company Atom Spa. The Universal Robot UR5e is used.

Algoritmo basato sulla visione in tempo reale per evitare le collisioni basato su una traiettoria ottimale. Questa tesi mira a sviluppare un algoritmo di acquisizione ed elaborazione di immagini che generi una traiettoria ottimale priva di collisioni che il robot deve seguire per completare il compito assegnato nel tempo minimo. Viene fornita una spiegazione dell’algoritmo, comprese le tecniche di visione artificiale e di prevenzione delle collisioni. Dopo una prima introduzione alla Robotica, vengono presentate le diverse tipologie di Robot, sottolineando le applicazioni e i vantaggi. Viene fornita una breve spiegazione dell’algoritmo di visione artificiale, insieme all’identificazione di bordi e ostacoli utilizzando sistemi di telecamere 2D e 3D. `E descritto anche il rilevamento degli ostacoli tramite il contorno. L’algoritmo di visione artificiale `e scritto e testato in Python, mentre gli algoritmi di prevenzione delle collisioni e di pianificazione del percorso sono scritti e testati in MATLAB. Prima dell’effettiva implementazione sul robot reale, le traiettorie vengono simulate in Matlab replicando lo stesso layout fisico presente in azienda. I risultati sono validati attraverso il setup sperimentale su un vero robot con la collaborazione dell’azienda Atom Spa. Viene utilizzato l’Universal Robot UR5e.