PAPREC

Automatic grasping of piled parts from unstructured container

Main researcher: M. Abderrahim

mohamed

Description

Very often, industrial robots perform their tasks in highly structured environments. All objects and work pieces to be handled must be positioned properly, to allow by the robots to work with speed and accuracy. Generally not all the pieces come ordered to the robot workspace and therefore they must go through a pre-positioning process, which is usually done by complex mechanisms or even manually.

The  PAPREC project objective is design a system that allow industrial robot manipulators to grasp and manipulate objects and work pieces, which reach their point of delivery to the robot in disordered manner or piled in a container. The robot is provided with a 3D perception system, which detects and analysis the pieces in the container in order to determine the order of extracting the pieces form the container. The controller will then, calculate the adequate obstacle-free trajectory to grasp the selected pieces according to the established order and execute the movement to put the pieces in their final destination. From this step the process and its environment can be considered structured, and the task is executed as planned while monitored by the vision system. If there is any changes the system will take them into consideration and re-plan, the order, the trajectory or both.

Resumen en Español

Sistema de prensión automático de piezas revueltas en un contenedor (PAPREC)

En la actualidad los robots industriales desarrollan su trabajo en entornos altamente estructurados. Todos los elementos que manejan dichos robots deben estar posicionados adecuadamente, lo cual les permite realizar los trabajos con gran velocidad y precisión. Generalmente no todas las piezas que se sirven vienen ordenadas y éstas deben pasar un proceso de posicionamiento previo. Este proceso se realiza mediante complejos mecanismos o incluso manualmente.

El objetivo del proyecto PAPREC es realizar un sistema robotizado para automatizar el posicionamiento de piezas desde su contenedor de origen donde se encontraran revueltas. En concreto, el sistema cuenta con un sistema de percepción 3D que analiza las piezas del contenedor y detecta, mediante técnicas de visión artificial, cuáles son las piezas más fáciles de extraer, así como su posición y orientación. A continuación, el sistema de control calcula la trayectoria que el brazo robótico del sistema debe seguir para coger la pieza seleccionada. Como última etapa, el sistema genera la trayectoria para que el brazo robótico coloque la pieza en la posición y orientación deseadas. A partir de aquí el entorno está completamente estructurado y el proceso puede continuar como estaba planificado bajo la supervisión del sistema de visión. Cualquier cambio en el entorno puede causar la re-planificación parcial o total en los pasos descritos.

Entries:
Task-Oriented Kinematic Design of a Symmetric Assistive Climbing Robot
Short paper, IEEE Transactions on Robotics. num. 6 , vol. 27 , pages: 1132 – 1137 , 2011
M.F. Stoelen F. Bonsignorio A. Jardon

Entries:
Sensorless Friction and Gravity Compensation
IEEE RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014), 2014, Madrid, Spain
S. Morante Juan G. Victores S. Martinez
Adaptive Collision-Limitation Behavior for an Assistive Manipulator
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2013, Tokyo, Japan
Diseño Preliminar de Interfaces de Realidad Aumentada para el Robot Asistencial ASIBOT
V Congreso Internacional de Diseño, Redes de Investigación y Tecnología para todos (DRT4ALL), 2013, MADRID, Spain
F. Rodriguez Juan G. Victores A. Jardon
Benchmarking Shared Control for Assistive Manipulators: From Controllability to the Speed-Accuracy Trade-Off
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2012), 2012, Vilamoura, Portugal
M.F. Stoelen F. Bonsignorio A. Jardon
SULTAN: Simultaneous User Learning and Task Execution, and its Application in Assistive Robotics
Workshop on New and Emerging Technologies in Assistive Robotics at IROS 2011., 2011, San Francisco, United States
A. Jardon C.A. Monje F. Bonsignorio M.F. Stoelen S. Martinez Juan G. Victores
Methodologies for Experimental Evaluation of Assistive Robotics HRI
ROBOCITY2030 9TH WORKSHOP: ROBOTS COLABORATIVOS E INTERACCION HUMANO-ROBOT, 2011, Madrid, Spain
M.F. Stoelen A. Jardon V. Tejada Juan G. Victores S. Martinez F. Bonsignorio
An inferring semantic system based on relational models for mobile robotics
2015 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions, 2015, Vila Real, Portugal
J. Crespo R. Barber O. M. Mozos
Detecting Objects for Indoor Monitoring and Surveillance for Mobile Robots
IEEE 2014 International Conference on Emerging Security Technologies, 2014, Alcalá de Henares, Spain
J. Crespo R. Barber C. Astua

Entries:
Grasping in Robotics
chapter: A survey on different control techniques for grasping pages: 223 – 246. SPRINGER NETHERLANDS EDITORIAL , ISBN: 978-3-540-71363, 2013
R. Cabas A. Gimenez S. Martinez A. Jardon
Robots Sociales
chapter: Modelado semántico del entorno en robótica cognitiva. Aplicación en navegación. pages: 145 – 166. Universidad Carlos III de Madrid , ISBN: 978-84-695-7212, 2013
J. Crespo R. Barber

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