Podatna manipulacija osjetljivih predmeta paralelnom hvataljkom

diplomski rad

• Naslov (engleski): Compliant parallel gripper manipulation for soft objects
• Autor: Jelena Vuletić
• Mentor: Matko Orsag (mentor)
• Član povjerenstva: Matko Orsag (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Stjepan Bogdan (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zdenko Kovačić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-16, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

Rad se bavi problemom izgradnje 3D modela osjetljivih objekata na osnovu podataka sa RGB-D kamere i senzora sile koji su pričvršćeni na Franka Emika Panda robota. Sustav za podatnu manipulaciju objekata, čiji je izlaz 3D model, razvijen je u simulacijskom okruženju i sastoji se od nekoliko dijelova. Prvi dio sustava je detekcija objekata. Problem detekcije riješen je korištenje neuronske mreže. Nakon detekcije, prelazi se na planiranje gibanja koje je ostvareno korištenjem MoveIt!-a. Problem izbora točke hvata također je riješen korištenjem neuronske mreže. Za upravljanje paralelnom hvataljkom robotskog manipulatora koristi se impedantni regulator. Konačno, za izradu 3D modela korišten je point cloud zapis. U sklopu rada prikazana je teorijska podloga svih navedenih podzadataka te je razvijen je ROS paket koji omogućuje pokretanje potpuno automatiziranog sustava za podatnu manipulaciju objekata.

Sažetak (engleski)

The thesis deals with the problem of creating a 3D model of soft objects based on the data from RGB-D camera and force sensors attached to Franka Emika Panda robot. System for compliant manipulation, which outputs such 3D model, is developed in simulation environment and it consists of several parts. First part of the system is an object detection. Object detection problem is solved using neural network. Detection is followed by motion planning, which is achieved using MoveIt! framework. Grasping problem is solved using neural network approach. Impedance control is implemented for controlling a parallel gripper. Finally, 3D model is written in the point cloud format. Theoretical background of all of the sub-tasks is given in the thesis alongside with the implementation of developed algorithms, which can be run completely autonomously using ROS package which was developed as a part of the thesis.

• Ključne riječi: Detekcija objekata; Planiranje gibanja; Izbor točke hvata; Impedantno upravljanje
• Ključne riječi (engleski): Object detection; Motion planning; Grasping; Impedance control
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:799762
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-15 11:22:01