Riconoscimento della forma e posa di un oggetto 3D tramite algoritmi di Structure from Motion per applicazioni robotiche

Il lavoro esposto nel seguente elaborato di tesi tratta della ricostruzione tridimensionale di un oggetto, nella sua forma e posa, partendo da immagini 2D che lo ritraggono da diverse prospettive. La ricostruzione ha come fine l'operazione di pick and place dell'oggetto analizzato, utilizzando un robot seriale. Le immagini sono acquisite utilizzando una videocamera IP collegata al PC tramite connessione IP/TCP. La videocamera è movimentata dal robot collaborativo UR5 dell'Universal Robots; la camera è infatti rigidamente collegata al suo end-effector tramite un apposito supporto progettato e realizzato in laboratorio con stampa 3D. Per ricostruire la forma dell'oggetto si utilizzano algoritmi di visione artificiale che rientrano nella categoria di Structure from Motion (SfM). Vengono applicati due differenti approcci appartenenti all'SfM, in seguito confrontati. La posa dell'oggetto nello spazio è ottenuta utilizzando le pose assunte dalla videocamera durante l'acquisizione, espresse rispetto al riferimento della base del robot, e la posizione della camera nel sistema di riferimento dell'end-effector. Quest'ultima si ottiene effettuando la calibrazione eye-on-hand e rimane invariata durante il movimento del robot per via del collegamento rigido presente. Per valutare la bontà dei risultati ottenuti, è stato necessario definire una nuova metrica di valutazione adatta alle nuvole di punti tridimensionali ottenute. Dalle ricerche effettuate in letteratura, sono stati trovati infatti solo metodi idonei a ricostruzioni bidimensionali. La metrica sviluppata ha permesso di identificare la migliore tra le metodologie analizzate. L'algoritmo scelto è stato poi applicato in laboratorio per eseguire l'operazione di pick and place dell'oggetto. In funzione dell'oggetto da ricostruire e afferrare sono state realizzate in stampa 3D due griffe idonee al compito, montate sul gripper del robot.