Liikkuvien esteiden liikkeen ennustaminen ja turvallisten maalipisteiden suunnittelu mobiilirobotille

During the last decade, human-aware robot navigation and human-robot interaction have become increasingly important fields of study. This thesis aims to present state-of-the-art human-aware navigation for a mobile robot. The real-world applications for human-aware systems usually work in a dynamic indoor environment populated with people. Pedestrian movement can be unpredictable, and the systems face significant challenges when navigating in the environment. The purpose of human-aware robot navigation is to enable robots to predict the movement of pedestrians and intelligently navigate through the dynamic environment. This thesis aims to identify suitable algorithms for a mobile robot to navigate in a human-robot shared workspace. Furthermore, the focus is on using an RGB-D camera to help autonomous robots complete their tasks while avoiding pedestrians. Software architecture developed in this thesis uses Robotic Operating System (ROS) with the experiments being tested in a real human-robot shared workspace. The implementation is based on a multi-modal ROS-based people detection and tracking framework. In addition, this thesis proposes a method for mobile robots to avoid a pedestrian by creating a dynamic personal zone for a single pedestrian and a safe goal planning algorithm for a mobile robot. The research questions in the experiments are evaluated by utilizing one of the latest detection and tracking research frameworks in the field. The experiments aim to answer the problems related to the research questions in a particular use case scenario, in which a comprehensive overview is done in this thesis. The results show that this implementation is sufficient when the pedestrian is stationary. However, the results suggest that to enable the robots to intelligently navigate through the environment, the system would still need to predict the movement of the pedestrian. Therefore, this would be a promising area of future research.Viimeisten kymmenen vuoden aikana ihmisistietoisesta robottien navigoinnista ja ihmisen ja robotin välisestä vuorovaikutuksesta on tullut yhä tärkeämpi tutkimuksen ala. Ihmistietoisten järjestelmien tosielämän sovellukset toimivat yleensä dynaamisissa sisätiloissa, missä ympärillä on ihmisiä, joiden liike voi olla satunnaista. Liikkeen satunnaisuus haastaa robottijärjestelmiä, kun ne eivät pysty ennakoimaan jalankulkijoiden reittejä. Ihmistietoisen robottinavigoinnin tarkoitus ja edellytys on, että robotit ennustavat jalankulkijoiden liikkeet ja pystyvät siten älykkäästi suunnistamaan dynaamisessa ympäristössä. Tämän diplomityön tarkoituksena on tunnistaa soveltuvimmat algoritmit mobiilirobotille ihmisen ja robotin yhteisessä työtilassa. Lisäksi työssä tarkastellaan RGB-D-kameran käyttöä ja sen kykyä auttaa autonomisia robotteja ylläpitämään samanaikaisesti tehtäväänsä ja välttämään ihmisiä. Diplomityö toteutettiin käyttämällä robottikäyttöjärjestelmää (ROS) ja kokeet testattiin todellisessa ihmisen ja robotin yhteisessä työtilassa. Toteutus perustui multimodaaliseen ROS-pohjaiseen ihmisten havaitsemis- ja seurantakehykseen. Lisäksi tässä diplomityössä esitellään metodi, joka auttaa mobiilirobottia välttämään ihmistä mallintamalla dynaaminen henkilökohtainen vyöhyke yhdelle ihmiselle sekä hyödyntämällä turvallisia maalipisteitä suunnittelevaa algoritmia mobiilirobotille. Kokeissa tutkimuskysymyksiä arvioidaan hyödyntämällä alan viimeisintä ihmisten havaitsemis- ja seurantaviitekehystä. Tutkimuksen tarkoituksena on vastata tutkimuskysymysten ongelmiin tietyssä käyttötapauksessa, johon työssä luodaan kattava katsaus. Saadut tulokset osoittavat, että tutkielman toteutus ihmisen havaitsemis- ja seurantakehyksen avulla on riittävä, kun jalankulkija on paikallaan. Jotta robotit osaisivat liikkua älykkäästi dynaamisessa ympäristössä, järjestelmän pitäisi kuitenkin kyetä myös ennustamaan jalankulkijan liikettä. Diplomityön perusteella voidaan siis todeta, että tämä on lupaava tutkimusalue

Towards a 3D Scanning/VR-based Product Inspection Station

Quality control of products plays an important role in various stages of the manufacturing process. In particular the final control of the quality of a product before being shipped to a customer is crucial for maintaining customer satisfaction and avoiding costly recalls. Automating quality inspection and integrating it into a seamless Industry 4.0 setting is therefore an important topic in factory automation.We present early work towards an automated product inspection station. Our inspection station features a 3D scanner as well as a Virtual Reality headset for remote human inspection. In addition, our concept provides for automated analysis of scans in the cloud. We present an architectural concept as well as an early prototype.Peer reviewe