Geri Dön

A novel gripper design based on series elastic actuator for object recognition and manipulation

Nesne tanıma ve manipülasyon için seri elastik eyleyici çalışma prensibine dayanan yeni bir uç eyleyici tasarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 895153
  2. Yazar: OZAN KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Endüstri 4.0 ve onu takip eden yeni sürümler sayesinde robotik uygulamalar çok daha önemli hale gelmektedir. Robotları genel olarak kullanmanın amacı endüstriyel süreçleri otomatikleştirmek ve üretim verimini artırmaktır. Bunun için genellikle robotlar çevreye zarar vermemeleri için güvenlikli ve sınırlı bir alanda çalıştırılmaktadır. Buda robotik uygulama alanlarını belirli açılardan sınırlandırmaktadır. Ayrıca, güvenlik ve işbirliği gerektiren işler gibi diğer sorunlar için hala araştırılması ve geliştirilmesi gereken çalışma konularını bünyesinde barındırmaktadır. Bunların yanı sıra, algılayıcı teknolojileri de otomasyon için bir diğer önemli konu haline gelmiştir. Genellikle yapılan uygulamalarda algılayıcılar yardımıyla dijitalleşme ve otomasyon işlemeleri gerçekleştirilmektedir. Bu yaklaşım çözüm oluşturmasının yanı sıra başka zorlukları da beraberinde getirmektedir. Genel olarak, kodlayıcılar, kameralar, lidar ve yakınlık gibi algılayıcılar kontrol algoritmasının geri bildirimi için gözlemci olarak seçildiği uygulamalara sıklıkla karşılamak mümkündür. Mevcut algılayıcı teknolojileriyle, beklenmeyen durumlardaki engelleri ve nesneri algılyabilme veya tanımlayabilmede çoğu zaman yetersiz kalabilmektedir. Bu nedenle, süreklilik ve güvenlik için iki veya daha fazla algılayıcı kullanıldığı yaklaşımlar mevcuttur. Bu aynı zamanda maliyeti artırmakla birlikte kontrol yaklaşımları açısından işlem karmaşıklığını artırmaktadır. Bu sebeple, algılayıcı özelliğine sahip ve mekanik olarak meydana gelen hataları giderebilme kabiliyetine sahip uç eyleyici mekanizması tasarımı fikri önerilmiştir. Bu sayede, endüstride karşılaşılan işbirlikçi uygulamalar için daha güvenli bir yaklaşım elde edilmesi ve karanlık fabrikalar gibi çalışma ortamlarında nesnelerin tanınması üzerine çalışmaların gerçekleştirilmesini mümkün kılmaktadır. Genellikle karşılaşılan robotik uygulamalarına alternatif olarak, dış etki hassasiyetine sahip bir tutucu tasarımının hem algılayıcı sayısını azaltmada hem de dış etkileri doğal olarak algılamada faydalı olabileceği düşünülmüştür. Bu amaçla, nesne tanıma ve yönlendirme için seri elastik eyleyici çalışma prensibine dayanan yeni bir kavrayıcı/uç eyleyici mekanizma tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bunun sebebi, seri elastik eyleyicilerin, klasik eyleyicilerden farklı olarak, dışardan gelen etkilere karşı duyarlı olabilmesini sağlayan elastik bileşenlere sahip olmasıdır. Motor mili ve çıkış mili arasına elastik bileşen yerleştirilmektedir. Bu yay gibi çalışan elastik bileşende meydana gelen değişikliklerin ölçülmesi sayesinde kuvvet hesabı yapılması mümkündür. Bu yüzden, uç eyleyici parmak mekanizması ile eyleyici mekanizması arasına tek taraflı çalışan yay yerleştirilmiştir. Ayrıca, düşük maliyetli çözüm için, parmakların konumları ayarlayabilmek için doğrusal bir eyleyici olarak bilyeli vida mekanizmasına sahip bir eyleyici tasarlanmıştır. Bu yöntemle parmaklar tek bir motor tarafından hareket ettirilebilmektedir. Ancak, dış etkilerle karşı her bir parmak bağımsız olarak hareket etmektedir. Bu sayede, dışardan gelen etkilere karşı duyarlı ve nesne algılama içinde avantajlı olmaktadır. Önerilen uç eyleyici mekanizmasına ait kinematik ve dinamik eşitlikleri hesaplanmıştır. Ayrıca sahip olduğu esneklik değerini deneysel ve teorik olarak elde edilmiştir. Deneysel olarak esneklik değerini ve modelini oluşturabilmek için küçük ölçekli özel çekme cihazı tasarımı gerçekleştirmiştir. Bunun sonucunda ölçülen uzama ve kuvvet değeri arasında ki ilişkiden parmakların sahip olduğu esneklik değeri elde dilmiştir. Bunlarında dışında, parmakların frekans analiz yapılmış ve yaklaşık sistem cevabı Bode diyagramı üzerinde gösterilmiştir. Buna ek olarak, parmak eklemlerine yerleştirilen mutlak konum algılayıcıları ve doğrusal tahrik mekanizmasına yerleştirilen konum algılayıcıları kullanılarak matematiksel modeller yardımıyla yaylarda meydana gelen değişiklikleri hesaplamak mümkündür. Bu sayede parmaklara dışardan gelen kuvvetler yaklaşık olarak hesaplanmış ve nesne etkileşimi sırasında kuvvet kontrolü gerçekleştirilmiştir. Bu bilgilerin sonucunda ve tez kapsamında, algılayıcı özelliğine sahip yeni bir seri elastik uç eyleyici mekanizma tasarımı yapılmıştır. Bu tez çalışmasının bir diğer konusu olan nesne tanıma için, tasarlanan uç eyleyici mekanizması kullanılarak nesnelerin tanınması üzerine çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Buradaki başlıca katkılardan biriside her hangi bir temas algılayıcı, kuvvet/ tork algılayıcı ve görsel veri kullanılmadan bu işlemin sadece dokunarak gerçekleştirilmesidir. Bunun için, önerilen uç eyleyici mekanizması çalışma uzayına yerleştirilen nesnelere sırayla dokunmaktadır. Bu sırada, elde edilen etkileşim sonucunda meydan gelen parmak konumlarının değişimleri sayesinde nesne yüzeyinden veri toplanabilmektedir. Elde edilen bu veri kümesinin temas edilen nesne ilişkisinin çıkarımında derin sinir ağları metodu kullanılmıştır. Derin sinir ağı modeli oluşturulmasında seçilen nesnelere ait verilerin elde edilmesi ve bu veri kümelerinin etiketlenme işlemi yapılması gerekmektedir. Literatürde sentetik ve gerçek veri üzerinde yapılan çalışmaların sonuç üzerinde etkinlikleri üzerine karşılaştırmalar yapılmıştır. On bir nesnenin eğitim için geniş veri dosyasına ihtiyaç duyulduğundan dolayı, CloudCompare programı kullanılarak sentetik veri dosyası oluşturulmuştur. Bu sayede, derin sinir ağı modelinin eğitiminde kullanabilmek için 66 milyar veri elde edilmiştir. Bu veriler kullanılarak en iyi sonucu elde edebilmek için derin sinir ağı modeline ait diğer değişkenler denenmiş ve bu değerler paylaşılmıştır. Sonuç olarak 11 nesne için % 71-% 96 aralığında ortalama tahmin değerine ulaşılmıştır. Elde edilen modelin deneysel doğrulaması laboratuvar koşullarında gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan uç eyleyici mekanizması Staubli RX160 endüstriyel robot kolunun ucuna monte edilmiştir. Eğitilmiş nesnelerden piramit ve ördek çalışma uzayına yerleştirilmiştir. Robot kolu ve uç eyleyici kullanarak sırayla nesnelere dokunulmuş ve nesnelerden veriler toplandıktan sonra farklı kombinasyonlarda derin sinir ağı modeline beslenmiştir. Elde edilen sonuçlar detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bu tez çalışmasında son olarak önerilen uç eyleyici mekanizmasının işbirlikçi işlerde nesne yönlendirmesi üzerine etkileri çalışılmıştır. Uç eyleyici mekanizmanın kontrolör hatası, yanlış bir model ve benzeri nedenlerden kaynaklanan konum hatalarını telafi etme yeteneğine sahip olmasının istenen görevleri gerçekleştirebilmesi açısında incelenmiştir. Bunun için öncelikle endüstride sıkça karşılaşılan merkezleme ve yüzey takip işlemi gibi senaryolar üzerine durulmuştur. Merkezleme işlemi vidalama, yerleştirme, montaj gibi işlemlerde görülürken yüzey takip işlemi kaynak, boyama, yüzey parlatma işlemlerinde sıkça karşılaşılmaktadır. Bunun yanı sıra, bu işlemler kullanıcı etkileşimli cihazlar tarafında yönlendirilen uzak robot uygulamalarında daha karmaşık hale gelmektedir. Kullanıcılar etkileşim cihazını kullanırken sadece yapay benzetim uygulamasında robot hareketlerini veya işlemi görebilmektedirler. Uzak robotun hareketlerini veya uzak ortam hakkında bilgiye sahip değildirler. Bu gibi durumlarda kontrolcülerde biriken hatalar, yapay benzetim modelindeki konum hatalar ve algılayıcı hataları görevleri zorlaştırmaktadır. Bu yüzden önerilen uç eyleyici mekanizmasının belirtilen zorlukların üstesinden gelebileceği düşünülmüştür. Bunun için merkezleme ve yüzey takip işlemleri için ayrı ayrı deney ortamları oluşturulmuştur. Tasarlanan uç eyleyici mekanizması Staubli RX160 endüstriyel robot kolu ucuna monte edilmiştir. Uzak ortam \textit{Blender} benzetim programında oluşturulmuştur. Merkezleme işlemi için, uzak ortamda uç eyleyici mekanizması bir çubuk tutmaktadır ve çalışma uzayın yerleştirilen deliğe girmesi istenmektedir. Tecrübesiz kullanıcılara haptik cihazı kullandırılarak bu görevleri yerine getirmesi istenmiştir. Ancak çalışma uzayında delikli nesne hatalı konuma yerleştirilmiştir. Yüzey takip işlemi için de yine aynı işlemler gerçekleştirilmiştir. Burada çubuk belirtilen nesnenin yüzeyine temas edip yüzeyi izlemesi istenmektedir. Tecrübesiz kullanıcılara haptik cihazı kullandırılarak bu deneyler yaptırılmıştır. Deneyler sırasında, robot kolunun ucunda bulunan ATI kuvvet algılayıcıları, uç eyleyici mekanizmanın parmaklarında bulunan mutlak konum algılayıcıları ve robot kolunun uzak ortamdaki konum bilgileri kullanarak sonuçlar incelenmiştir. Elde edilen bu sonuçlar kılavuzsuz, kılavuzlu ve tutucu ile kılavuzlu olarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda önerilen uç eyleyici mekanizmasının işbirlikçi görevlerde hataları telafi etmede ve kullanıcıya işlemi gerçekleştirmede sonuçları iyileştirdiği görülmüştür. Sonuç olarak, bu tez kapsamında yeni bir uç eyleyici mekanizma tasarım öncelikli amaç olmakla birlikte gerçekleştirilen tasarımın nesne tanıma ve yönlendirme üzerinde ki etkilerine dair deneysel çalışmalar yapılmıştır. Bu doğrultuda seri elastik eyleyici çalışma prensibine dayanan uç eyleyici mekanizma tasarımı yapılmıştır. Tasarlanan bu mekanizma ve derin sinir ağı modelleme yaklaşımı kullanılarak nesne tanıma işlemi herhangi bir kuvvet algılayıcı veya temas sensörü kullanılmadan gerçekleştirilmiştir. Bunlarında dışında, uç eyleyici mekanizmasının yönlendirme becerilerini değerlendirebilmek için, merkezleme ve yüzey takibi gibi işbirlikçi endüstriyel uygulamalar üzerinde etkileri incelenmiştir. Elde edilen tüm sonuçlar detaylı bir şekilde incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Because of Industry 4.0 and its following releases, robotic applications are becoming more significant. The goal of using robots is to automate industrial processes and increase production yield. However, there are still study topics that need to be explored for other problems, such as safety and cooperation. Furthermore, sensor technologies are another important subject for automation. In general, sensors like encoders, cameras, lidar, and proximity are chosen for the control algorithm's feedback sensors. Many times, when only one sensor is used, sensor technologies are insufficient to identify or describe incidental obstacles. Due to this, two or more sensors may be required for continuity and safety. Alternatively, it is proposed that a gripper design with external effect sensitivity may be useful in both reducing the number of sensors and inherently sensing the external effects. For this purpose, a novel gripper mechanism design based on SEA is achieved for object recognition and manipulation. For a low-cost solution, one actuator with a ball-screw mechanism as a linear actuator is used for the fingers' positions. As it is based on SEA, the spring is placed between the linear actuator and the fingers. With this method, the finger can be actuated by one motor. However, they can be rotated independently by external effects. To estimate the external force, the length of the spring is computed by using absolute encoders. As a result of these, the proposed gripper mechanism is sensitive to external effects and can be used for estimating force without any force/torque sensor or tactile sensor. For object recognition, the proposed gripper interacts with the objects placed at the workspace. However, this is not enough to recognize an object. Hence, a DNN model is needed to interpret the interaction between the gripper and an object. Therefore, a DNN model is created in order to achieve recognition by using the points on the defined objects' surfaces. For the training part of DNN, a synthetic data set is generated via CloudCompare. As a result of different hyperparameters' effects on the DNN model, the best model is achieved for the recognition of 11 objects. The experiments are conducted in MEAM laboratory with the gripper mounted on the Staubli Rx160 robot arm. It is proposed for object manipulation that the gripper has the ability to compensate for position faults caused by controller error, an inaccurate model, and so on. The proposed gripper can successfully perform common industrial tasks such as peg-in-hole and surfaces following in collaborative applications. To prove this approach, the experiments are conducted with a haptic device and the gripper mounted on the Staubli Rx160 robot arm and used untrained operators. The results are compared according to control strategies. For this purpose, the user operates the tasks in cases of no guidance and a rigid gripper mechanism, guidance and a rigid gripper mechanism, and a series elastic gripper mechanism with guidance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    516764

    Origami tabanlı eklem tasarımı ve tasarımın nümerik ve deneysel analizi

    Numerical and experimental analysis of A novel origami robotics based hinge design

    BÜŞRA DALKILINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  2. Tez No

    650797

    Design and analysis of a novel compliant constant force gripper

    Yeni bir sabit kuvvetli tutucunun tasarımı ve analizi

    İSA ÖMER IŞIKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN TANIK

  3. Tez No

    798816

    Design, fabrication and control of a novel shape memory alloy (SMA)-wire-based flexible composite actuator

    Ozgün bir şekil bellek alaşım (ŞBA) tabanlı esnek kompozit eyleyicinin tasarımı, üretimi ve denetimi

    ERAY TEOMAN ÖNDER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN ÇAĞLAR BAŞLAMIŞLI

    DOÇ. DR. BİLSAY SÜMER

  4. Tez No

    66815

    Makina halılarının yapısal özellikleri ile mekanik etkiler karşısındaki davranış özellikleri üzerine bir araştırma

    The physics of woven carpets

    ÖMER BERK BERKALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMEL ÖNDER

  5. Tez No

    809019

    Tutucu kola sahip dört ayaklı bir robotun optimum empedans kontrolü

    Optimal impedance control of a quadruped robot with gripper arm

    ABDULLAH ERDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE KALYONCU

Geri Dön