Estimation of objects’ inertial parameters, and their usage in robot grasping and manipulation

The subject of this thesis is the estimation of an object's inertial parameters by a robotic arm, and the exploitation of those parameters in the design of efficient manipulation criteria. The inertial parameters of objects describe the resistance of the object to an applied force, and dictate its motion. Research has shown that humans intuitively exploit them for their everyday manipulations. As humans are very capable of performing efficient manipulations, it is natural that robots should use the inertial parameters as well. Additionally, as the inertial parameters are not straightforward to calculate, there is the need for development of methods that can estimate them online. This thesis focuses on two directions, developing novel methods so that robots can accurately estimate the inertial parameters of an object, as well as developing manipulation criteria that can make robot task completion more efficient. The relevant literature is gathered, categorised and analytically described, and the innovation gaps are identified. The thesis offers novel research solutions on the problem of estimation of the inertial parameters with minimal robot interaction. The paradigm is shifted from the existing literature, and a data-driven estimation algorithm is introduced, that achieves accurate results with both simulated and real data. Additionally, the presented research is offering novel manipulation criteria that are affected by the object's inertial parameters. The results suggest that knowledge of the inertial parameters can make the robot tasks more power-efficient and safe to their surroundings. The core methodology is shown to be versatile to the robotic platform. Though most experiments are performed on a terrestrial robot, a numerical example is also shown for a space robot. The results of the thesis suggest that the developed methods can be used in various environments, with the most suitable being extreme environments where accuracy, efficiency and autonomy is required

Εκπαίδευση οπτικά καθοδηγούμενης ρομποτικής λαβής μέσω πρωτογενών χαρακτηριστικών σχήματος: Εφαρμογή στο ανθρωπόμορφο ρομπότ ΝΑΟ

121 σ.Κύριος σκοπός της επιστήμης της Ρομποτικής είναι η παροχή βοήθειας στον άνθρωπο από ειδικά σχεδιασμένες για τον σκοπό αυτό, μηχανές. Ένα ρομπότ πρέπει να είναι σχεδιασμένο έτσι ώστε να αλληλεπιδρά με το περιβάλλον του, να χειρίζεται αντικείμενα με επιδεξιότητα και να μπορεί να τα χρησιμοποιήσει για την επίτευξη της εκάστοτε εργασίας . Το βασικό πεδίο μελέτης της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι ο σχεδιασμός αλγορίθμου εκπαίδευσης ρομποτικού συστήματος με χρήση οπτικών χαρακτηριστικών, με σκοπό την εύρεση κατάλληλων σημείων επάνω σε ένα καθημερινό αντικείμενο με βάση τα οποία το ρομπότ μπορεί να εξάγει τις τελικές επιτρεπτές λαβές για την χρήση του. Η εκπαίδευση είναι επιβλεπόμενη, δηλαδή παρέχοντας στο ρομπότ κάποια πρωταρχικά σχήματα με γνωστά επιλεγμένα σημεία λαβής, αυτό αναπτύσσει την ικανότητα γενίκευσης για άγνωστα, πιο πολύπλοκα σχήματα. Η διπλωματική εργασία αποτελείται από την θεωρητική παρουσίαση της μεθόδου και την πειραματική εκτέλεσή της. Κατά την θεωρητική παρουσίαση αναφέρεται αναλυτικά η μεθοδολογία που χρησιμοποιήθηκε για κάθε φάση στην υλοποίηση του συστήματος. Αυτές επιγραμματικά είναι η βαθμονόμηση κάμερας, η εξαγωγή οπτικού βάθους με τεχνικές τρισδιάστατης όρασης, η εξαγωγή του διανύσματος εκπαίδευσης με γεωμετρικές τεχνικές, η περιγραφή του νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευση και η επίλυση του ανάστροφου κινηματικού προβλήματος του δεξιού βραχίονα του ρομπότ. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στην εξαγωγή του περιγραφέα για την εκπαίδευση και στα αποτελέσματα που επιτυγχάνει. Το πειραματικό μέρος περιλαμβάνει την εφαρμογή του συστήματος αναγνώρισης στο ανθρωποειδές ρομπότ ΝΑΟ. Με χρήση μικρών, καθημερινών αντικειμένων δοκιμάζεται η ευστοχία και η αποτελεσματικότητα του αλγορίθμου, ενώ δείχνεται ένας βασικός τρόπος εφαρμογής του. Τέλος, παρουσιάζονται συμπεράσματα ενώ υποδεικνύονται πιθανές βελτιώσεις και μελλοντικές επεκτάσεις του αλγορίθμου.The main purpose of Robotics is providing help to humans via specially designed machines. A robot must be designed in such a way that it interacts with the environment, manipulates objects with dexterity and uses them to complete a given task. The main field of this thesis is the design of a training algorithm of a robotics system via visual features, with the intention to find the proper points on an everyday object, from which the robot can extract the final grasps for the use of it. The training is supervised, meaning that giving some main objects to the robot with known grasping points, it can develop the ability to generalize to more complex shapes. This thesis contains the theoretical presentation of the method and the experimental application. In the theoretical presentation the used methodology is described for every phase in the creation of the algorithm. In short, the phases are the camera calibration, the visual depth extraction with methods from computer vision, the feature vector extraction with geometrical methods, the description of the neurel network used in the training and the solution of the inverse kinematic problem of the right arm of the robot. The main part contains the feature vector extraction for the training and the results it achieves. The experimental part contains the application of the recognition system to the NAO humanoid robot. Using small, everyday objects, the accuracy and the efficiency of the algorithm is tested and a main application is showed. Finally, some results are presented and some future improvements of the algorithm are shown.Νικόλαος Ι. Μαυράκη

STABLE ROBOTIC GRASP SYNTHESIS ON A SPENT ROCKET STAGE FOR ON- ORBIT CAPTURING

This paper describes a novel approach on orbital target capturing of a spent Apogee Kick Motor (AKM), by using robotic finger contact stability analysis similarly to terrestrial robotics. The surface curvature of the nozzle offers a robust candidate contact point. The stability of the grasp is assessed according to the Intrinsic Stiffness Matrix of the grasp and the mass matrix of the target, which are expressed on a common coordinate frame, multiplied, and the minimum eigenvalue of the product serves as a stability criterion. We perform a quantitative analysis to assess the stability over variations of the grasping parameters. We also execute a simulation of a chasing spacecraft equipped with a robot manipulator and gripper, grasping an AKM and pulling it towards its body. The results suggest that the grasp is stable, and the finger displacement from the grasped surface is negligible. The results from this paper can be used to develop autonomous stable grasp planning algorithms for orbital robotics