The work presented in this PhD thesis focuses on the development of obstacle avoidance techniques for mobile collaborative robots, with the aim of improving the safety and efficiency of human-robot collaboration in industrial environments. The research investigates the kinematic control of collaborative manipulators, mobile robots and redundant systems. The proposed approach is based on the integration of theoretical models, numerical simulations and experimental tests to validate the developed obstacle avoidance strategies. A central aspect of this work concerns the monitoring of the working environment, the operator and the robot. The integration of obstacle avoidance techniques with an RGB-D camera-based vision system and the use of machine learning to detect the human skeleton were explored for manipulators, while radar and lidar sensors were used for mobile robots. The initial chapter provides a comprehensive overview of the main obstacle avoidance issues for mobile and collaborative robots, analysing current solutions and challenges in the field. Next, an obstacle avoidance technique for 6-DOF manipulators is analyzed and tested with simulated and real obstacles. Next, the thesis explores the improvement of strategies by implementing the algorithm on a redundant collaborative robot and exploiting the excess degrees of freedom to increase the robot's agility to avoid obstacles. Obstacle avoidance methods for a non-holonomic mobile robot with differential transmission are then explored, focusing on the difficulties associated with the robot's limited manoeuvrability and safe navigation in dynamic environments. Another chapter describes obstacle avoidance techniques for an omnidirectional mobile robot with a redundant arm. This solution combines the advanced mobility and versatility of the manipulator, allowing efficient navigation in complex environments. Two simulation examples are presented in collaboration with the Polytechnic of Turin, using two different types of mobile collaborative robots. Next, obstacle avoidance methods for a mobile manipulator consisting of a 6-DOF arm and a non-holonomic mobile base with differential wheels are discussed. The chapter describes the proposed algorithm, followed by data obtained in simulation, and concludes with a strategy for obstacle avoidance in standard industrial operations. The work ends with a summary of the results obtained and some proposals for future developments. The innovative approach presented in this thesis was made possible thanks to the collaboration with various international research organisations and universities. In particular, the collaboration with the Polytechnic of Turin enabled the testing of obstacle avoidance techniques for an omnidirectional mobile robot with a redundant arm. The experience gained at the Joanneum Research Institute, Austria, contributed to the definition of obstacle avoidance strategies for mobile robots and the study of reference standards. Furthermore, the collaboration with i-Labs Industry laboratory and the company Joytek facilitated experimentation in real application contexts. This thesis represents a significant contribution to the development of advanced obstacle avoidance techniques for mobile collaborative robots, integrating theoretical solutions, numerical simulations and experimental tests to address the challenges of safe and efficient operations in dynamic and industrial environments. The proposed solutions could be successfully applied to a wide range of industrial scenarios, improving the interaction between humans and robots and paving the way for future innovative applications in the field of collaborative robotics.

Il lavoro presentato in questa tesi di dottorato è incentrato sullo sviluppo di tecniche per evitare gli ostacoli per i robot collaborativi mobili, con l'obiettivo di migliorare la sicurezza e l'efficienza della collaborazione uomo-robot negli ambienti industriali. La ricerca esamina il controllo cinematico di manipolatori collaborativi, robot mobili e sistemi ridondanti. L'approccio proposto si basa sul l'integrazione di modelli teorici, simulazioni numeriche e prove sperimentali per convalidare le strategie sviluppate per evitare gli ostacoli. Un aspetto centrale di questo lavoro riguarda il controllo del l'ambiente di lavoro, del l'operatore e del robot. L'integrazione delle tecniche di evitamento degli ostacoli con un sistema di visione basato su telecamera RGB-D e l'uso del l'apprendimento automatico per rilevare lo scheletro umano sono stati esplorati per i manipolatori, mentre i sensori radar e lidar sono stati utilizzati per i robot mobili. Il capitolo iniziale fornisce una panoramica completa dei principali problemi di prevenzione degli ostacoli per i robot mobili e collaborativi, analizzando le soluzioni attuali e le sfide nel settore. Successivamente, viene analizzata e testata una tecnica di evitamento degli ostacoli per i manipolatori 6-DOF con ostacoli simulati e reali. Successivamente, la tesi esplora il miglioramento delle strategie mediante l'implementazione dell'algoritmo su un robot collaborativo ridondante e sfruttando gli eccessi di gradi di libertà per aumentare l'agilità del robot per evitare ostacoli. Vengono poi esplorati i metodi di evitamento degli ostacoli per un robot mobile non oloonómico con trasmissione differenziale, concentrandosi sulle difficoltà associate alla maneggevolezza limitata del robot e alla navigazione sicura in ambienti dinamici. Un altro capitolo descrive le tecniche per evitare gli ostacoli di un robot mobile omnidirezionale con braccio ridondante. Questa soluzione combina la mobilità avanzata e la versatilità del manipolatore, consentendo una navigazione efficiente in ambienti complessi. In collaborazione con il Politecnico di Torino vengono presentati due esempi di simulazione, utilizzando due diversi tipi di robot mobili collaborativi. Successivamente, vengono discussi i metodi di evitamento degli ostacoli per un manipolatore mobile costituito da un braccio 6-DOF e da una base mobile non oloonomica con ruote differenziali. Il capitolo descrive l'algoritmo proposto, seguito dai dati ottenuti in simulazione e conclude con una strategia per evitare gli ostacoli nelle operazioni industriali standard. Il lavoro si conclude con una sintesi dei risultati ottenuti e alcune proposte per sviluppi futuri. L'approccio innovativo presentato in questa tesi è stato reso possibile grazie alla collaborazione con varie organizzazioni di ricerca e università internazionali. In particolare, la collaborazione con il Politecnico di Torino ha permesso di sperimentare le tecniche di aggiramento degli ostacoli per un robot mobile omnidirezionale a braccio ridondante. L'esperienza acquisita presso l'Istituto di ricerca Joanneum, in Austria, ha contribuito alla definizione di strategie per evitare gli ostacoli per i robot mobili e allo studio degli standard di riferimento. Inoltre, la collaborazione con il laboratorio i-Labs Industry e l'azienda Joytek ha facilitato la sperimentazione in contesti di applicazione reali. La presente tesi rappresenta un contributo significativo allo sviluppo di tecniche avanzate per evitare ostacoli per robot mobili collaborativi, integrando soluzioni teoriche, simulazioni numeriche e prove sperimentali per affrontare le sfide di operazioni sicure ed efficienti in ambienti dinamici e industriali. Le soluzioni proposte potrebbero essere applicate con successo a una vasta gamma di scenari industriali, migliorando l'interazione tra uomo e robot e spianando la strada per future applicazioni innovative nel campo della robotica collaborativa.

Obstacle avoidance techniques for mobile collaborative robots / Neri, Federico. - (2025 Mar 10).

Obstacle avoidance techniques for mobile collaborative robots

NERI, FEDERICO
2025-03-10

Abstract

The work presented in this PhD thesis focuses on the development of obstacle avoidance techniques for mobile collaborative robots, with the aim of improving the safety and efficiency of human-robot collaboration in industrial environments. The research investigates the kinematic control of collaborative manipulators, mobile robots and redundant systems. The proposed approach is based on the integration of theoretical models, numerical simulations and experimental tests to validate the developed obstacle avoidance strategies. A central aspect of this work concerns the monitoring of the working environment, the operator and the robot. The integration of obstacle avoidance techniques with an RGB-D camera-based vision system and the use of machine learning to detect the human skeleton were explored for manipulators, while radar and lidar sensors were used for mobile robots. The initial chapter provides a comprehensive overview of the main obstacle avoidance issues for mobile and collaborative robots, analysing current solutions and challenges in the field. Next, an obstacle avoidance technique for 6-DOF manipulators is analyzed and tested with simulated and real obstacles. Next, the thesis explores the improvement of strategies by implementing the algorithm on a redundant collaborative robot and exploiting the excess degrees of freedom to increase the robot's agility to avoid obstacles. Obstacle avoidance methods for a non-holonomic mobile robot with differential transmission are then explored, focusing on the difficulties associated with the robot's limited manoeuvrability and safe navigation in dynamic environments. Another chapter describes obstacle avoidance techniques for an omnidirectional mobile robot with a redundant arm. This solution combines the advanced mobility and versatility of the manipulator, allowing efficient navigation in complex environments. Two simulation examples are presented in collaboration with the Polytechnic of Turin, using two different types of mobile collaborative robots. Next, obstacle avoidance methods for a mobile manipulator consisting of a 6-DOF arm and a non-holonomic mobile base with differential wheels are discussed. The chapter describes the proposed algorithm, followed by data obtained in simulation, and concludes with a strategy for obstacle avoidance in standard industrial operations. The work ends with a summary of the results obtained and some proposals for future developments. The innovative approach presented in this thesis was made possible thanks to the collaboration with various international research organisations and universities. In particular, the collaboration with the Polytechnic of Turin enabled the testing of obstacle avoidance techniques for an omnidirectional mobile robot with a redundant arm. The experience gained at the Joanneum Research Institute, Austria, contributed to the definition of obstacle avoidance strategies for mobile robots and the study of reference standards. Furthermore, the collaboration with i-Labs Industry laboratory and the company Joytek facilitated experimentation in real application contexts. This thesis represents a significant contribution to the development of advanced obstacle avoidance techniques for mobile collaborative robots, integrating theoretical solutions, numerical simulations and experimental tests to address the challenges of safe and efficient operations in dynamic and industrial environments. The proposed solutions could be successfully applied to a wide range of industrial scenarios, improving the interaction between humans and robots and paving the way for future innovative applications in the field of collaborative robotics.
10-mar-2025
Il lavoro presentato in questa tesi di dottorato è incentrato sullo sviluppo di tecniche per evitare gli ostacoli per i robot collaborativi mobili, con l'obiettivo di migliorare la sicurezza e l'efficienza della collaborazione uomo-robot negli ambienti industriali. La ricerca esamina il controllo cinematico di manipolatori collaborativi, robot mobili e sistemi ridondanti. L'approccio proposto si basa sul l'integrazione di modelli teorici, simulazioni numeriche e prove sperimentali per convalidare le strategie sviluppate per evitare gli ostacoli. Un aspetto centrale di questo lavoro riguarda il controllo del l'ambiente di lavoro, del l'operatore e del robot. L'integrazione delle tecniche di evitamento degli ostacoli con un sistema di visione basato su telecamera RGB-D e l'uso del l'apprendimento automatico per rilevare lo scheletro umano sono stati esplorati per i manipolatori, mentre i sensori radar e lidar sono stati utilizzati per i robot mobili. Il capitolo iniziale fornisce una panoramica completa dei principali problemi di prevenzione degli ostacoli per i robot mobili e collaborativi, analizzando le soluzioni attuali e le sfide nel settore. Successivamente, viene analizzata e testata una tecnica di evitamento degli ostacoli per i manipolatori 6-DOF con ostacoli simulati e reali. Successivamente, la tesi esplora il miglioramento delle strategie mediante l'implementazione dell'algoritmo su un robot collaborativo ridondante e sfruttando gli eccessi di gradi di libertà per aumentare l'agilità del robot per evitare ostacoli. Vengono poi esplorati i metodi di evitamento degli ostacoli per un robot mobile non oloonómico con trasmissione differenziale, concentrandosi sulle difficoltà associate alla maneggevolezza limitata del robot e alla navigazione sicura in ambienti dinamici. Un altro capitolo descrive le tecniche per evitare gli ostacoli di un robot mobile omnidirezionale con braccio ridondante. Questa soluzione combina la mobilità avanzata e la versatilità del manipolatore, consentendo una navigazione efficiente in ambienti complessi. In collaborazione con il Politecnico di Torino vengono presentati due esempi di simulazione, utilizzando due diversi tipi di robot mobili collaborativi. Successivamente, vengono discussi i metodi di evitamento degli ostacoli per un manipolatore mobile costituito da un braccio 6-DOF e da una base mobile non oloonomica con ruote differenziali. Il capitolo descrive l'algoritmo proposto, seguito dai dati ottenuti in simulazione e conclude con una strategia per evitare gli ostacoli nelle operazioni industriali standard. Il lavoro si conclude con una sintesi dei risultati ottenuti e alcune proposte per sviluppi futuri. L'approccio innovativo presentato in questa tesi è stato reso possibile grazie alla collaborazione con varie organizzazioni di ricerca e università internazionali. In particolare, la collaborazione con il Politecnico di Torino ha permesso di sperimentare le tecniche di aggiramento degli ostacoli per un robot mobile omnidirezionale a braccio ridondante. L'esperienza acquisita presso l'Istituto di ricerca Joanneum, in Austria, ha contribuito alla definizione di strategie per evitare gli ostacoli per i robot mobili e allo studio degli standard di riferimento. Inoltre, la collaborazione con il laboratorio i-Labs Industry e l'azienda Joytek ha facilitato la sperimentazione in contesti di applicazione reali. La presente tesi rappresenta un contributo significativo allo sviluppo di tecniche avanzate per evitare ostacoli per robot mobili collaborativi, integrando soluzioni teoriche, simulazioni numeriche e prove sperimentali per affrontare le sfide di operazioni sicure ed efficienti in ambienti dinamici e industriali. Le soluzioni proposte potrebbero essere applicate con successo a una vasta gamma di scenari industriali, migliorando l'interazione tra uomo e robot e spianando la strada per future applicazioni innovative nel campo della robotica collaborativa.
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Descrizione: Tesi_Neri
Tipologia: Tesi di dottorato
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11566/340494
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