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Dissertação

Vision-based detection and grasping by a mobile manipulator EVALUATED

Detalhes: A área da robótica está em vias de ter um impacto transformador em uma variedade de novos mercados e em vários aspetos sociais humanos. Isto inclui a aplicação de robôs na resposta a desastres, na saúde, em tarefas domésticas, no transporte, no espaço, na manufatura e na construção. No entanto, há uma lacuna entre a realidade atual das capacidades dos robôs e os requisitos das potenciais aplicações. Um desses requisitos é o uso da visão para a realização tarefas, nomeadamente a de procura e manipulação de objetos. Tentativas anteriores de realizar tarefas semelhantes recorreram a abordagens single-shot que se mostraram bem-sucedidas no passado, em aplicações estacionárias como as propostas pelo Amazon Robotics Challenge. No entanto, em aplicativos móveis onde o estado do ambiente está constantemente a ser alterado, a utilização de um método single-shot forçaria o sistema a realizar várias paragens por períodos consideráveis de tempo para registar as mudanças no mundo a fim de estimar corretamente a postura do objeto. Consequentemente, isto leva a estratégias de aproximação e manipulação ineficientes que requerem largos períodos de tempo a serem executadas. A presente tese tem como objetivo desenvolver uma abordagem diferente, através da utilização de um método iterativo de estimação de pose multi-shot, estimando constantemente a pose do objeto desejado com alta frequência, implementada numa estratégia de aproximação e manipulação adequada. Esta será capaz de realizar a deteção, aproximação e manipulação de uma maneira muito mais rápida e dinâmica, mantendo a confiabilidade e os resultados de precisão das abordagens single-shot anteriores.
Keywords: Robótica móvel, Manipulação Robótica, Deteção de Objetos, Filtro de Kalman, Iterative Closest Point, Estimação de pose

Discussão: fevereiro 1, 2021, 16:0