Vision-based homing procedure for an overconstrained cable-driven parallel robot

Questa Tesi di Laurea Magistrale è il risultato di un progetto di sei mesi presso il Fraunhofer IPA di Stoccarda, dove è stata sviluppata una procedura di homing per un robot parallelo azionato mediante 8 cavi, basata su un sistema di visione. Tale procedura permette di ricondurre nella posa iniziale (home) la piattaforma del robot, alla quale sono collegati i cavi. Per la scrittura di modelli matematici di controllo del robot, è necessaria la conoscenza di parametri geometrici, come la posizione dei punti di ancoraggio dei cavi, che sono misurati durante un processo di calibrazione. Essi riguardano grandezze fisse, dunque vengono misurati prima di mettere in esercizio il robot, e sono espressi rispetto alla posa iniziale. L'allungamento dei cavi sotto sforzo costante comporta che la posa di home cambi nel tempo. Senza una procedura di homing sono necessarie molteplici, frequenti e dispendiose calibrazioni, per definire nuovamente la posa iniziale e dunque misurare i corrispondenti parametri geometrici. In questa Tesi vengono studiati i fondamenti di visione artificiale (computer vision), al fine di sviluppare un sistema di misura in grado di valutare la posizione e l'orientamento di uno schema a scacchiera, che sia inquadrato da una telecamera 2D. Questa tecnologia è implementata sul robot a 8 cavi sviluppato presso il Fraunhofer IPA. I dati provenienti dalla computer vision vengono utilizzati in un modello matematico concepito e implementato nel PLC, permettendo di riferire il robot nella posa home prima dell'esecuzione di traiettorie e cicli di lavoro. La misurazione esterna fornita dalla telecamera permette inoltre l'utilizzo di questa procedura per riposizionare la piattaforma, a seguito di eventuali perdite di riferimento dovute a cadute di tensione nell'alimentazione del robot, scarrucolamenti dei cavi dalle pulegge di guida, o rotture di cavi. Il processo di homing basato su computer vision è infine valutato con un laser tracker mostrando ottimi risultati.