magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo
Matic Bratina (Author), Rok Vrabič (Mentor), Drago Bračun (Co-mentor)

Abstract

V okviru magistrske naloge je bil nadgrajen projekt, ki združuje načrtovanje robotovega gibanja in prepoznavanje objekta z uporabo globinske kamere. Z globinsko kamero zajemamo barvno in globinsko sliko delovnega okolja robota. Na zajetih slikah uporabimo naučen model konvolucijske nevronske mreže, s katerim zaznamo ciljni objekt. Prepoznano območje analiziramo in določimo položaj ter orientacijo predmeta v prostoru. Z uporabo konvolucijskega modela Dex-Net na prepoznanem objektu določimo potencialna prijemna mesta in njihovo primernost. Lokacije prijemov in položaj predmeta so uporabljeni za načrtovanje gibanja. Načrtovanje gibanja robota Franka Emika Panda je izvedeno s pomočjo programskega paketa MoveIt in razčlenjeno na niz podnalog. Če načrtovalec gibanja najde rešitev za prijemanje in premikanje predmeta, je to realizirano v virtualnem okolju z robotskim simulatorjem Gazebo.

Keywords

magistrske naloge;prepoznavanje objektov;industrijski roboti;robotski vid;pobiranje objektov v razsutem stanju;konvolucijske nevronske mreže;robotski operacijski sistem (ROS);MoveIt;Gazebo;

Data

Language: Slovenian
Year of publishing:
Typology: 2.09 - Master's Thesis
Organization: UL FS - Faculty of Mechanical Engineering
Publisher: [M. Bratina]
UDC: 007.52:004.932:004.896(043.2)
COBISS: 51334915 Link will open in a new window
Views: 5
Downloads: 0
Average score: 0 (0 votes)
Metadata: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Other data

Secondary language: English
Secondary title: Object recognition in the workspace of an industrial robot using a depth camera
Secondary abstract: The master's thesis presents a project that combines industrial robotmotion planning and object recognition using a depth camera. The depth camera captures a colour-and-depth image of the robot's workspace. A convolutional neural network is then used to detect the target object in the captured images. The identified area is analyzed and the position and orientation of the object in space are determined. Using the Dex-Net convolution model, potential gripping points and grip probabilities are determined and evaluated. The locations of the grips and the position of the object are communicated to the motion planner. Motion planning of Franka Emika Panda robot is performed using the MoveIt software framework and broken down into a series of subtasks. If the motion planner finds a solution for the pick and-place movement, the movement is realized in a virtual environment based on Gazebo robotic simulator.
Secondary keywords: master thesis;object recognition;industrial robots;robot vision;bin picking;convolutional neural networks;robot operating system (ROS);
Type (COBISS): Master's thesis/paper
Study programme: 0
Embargo end date (OpenAIRE): 1970-01-01
Thesis comment: Univ. Ljubljana, Fak. za strojništvo
Pages: XX, 72 str.
ID: 12515749
Recommended works:
, magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo
, zaključna naloga Razvojno raziskovalnega programa I. stopnje Strojništvo
, zaključna naloga Razvojno raziskovalnega programa I. stopnje Strojništvo
, no subtitle data available
, diplomsko delo Visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnje Strojništvo