Til hovedinnhold
Norsk English

Robotmanipulatorlaboratoriet

Robotmanipulatorlaboratoriet tilbyr fasiliteter for testing og verifikasjon av teknologi relatert til baneplanlegging, manipulering, estimering og regulering av robotmanipulatorarmer.

Kontaktperson

Vi har flere robotarmer og en rekke sensorer og kameraer, inkludert et motion capture kamera system. I prosjektene knyttet til laben adresseres utfordringer relatert til baneplanlegging i sanntid som kollisjonsunngåelse og interaksjon med objekter i bevegelse, samt målfølging og bevegelsesestimering.

Bruk av robotarmer er i dag utbredt for automasjon av enkle og repetitive arbeidsoppgaver, først og fremst i produksjonsindustri, men det er mange industrisektorer som har et stort innovasjonspotensial ved å bruke robotikk til å automatisere oppgaver. På Robotmanipulatorlaboratoriet i Trondheim forskes det på metoder innen baneplanlegging og miljøoppfattelse for å utvikle nye løsninger for autonomi i ulike domener i samfunnet.

Vi undersøker bruk av robotarmer i akvakultur- og havbrukssektoren, samt i havn- og shipping industrien, til å gjøre autonome og fjernstyrte operasjoner som lasthåndtering, vedlikehold og inspeksjonsoppgaver. Vi forsker også på målfølging og manipulering av objekter i bevegelse i produksjonsindustri. Innen helsesektoren er det også et stort potensiale for robotikk og maskinlæring, for eksempel til non-invasive undersøkelser.

Disse bruksområdene har mange felles forskningsutfordringer, for eksempel hvordan man griper og manipulerer objekter i bevegelse, hvordan man forstår og samhandler autonomt med et miljø som endrer seg over tid, og hvordan man målfølger objekter i bevegelse. På Robotmanipulator-laboratoriet i SINTEF Digital prøver vi å finne svar på disse forskningsspørsmålene.

robot_manipulator.jpg Bilde: Robotmanipulatorlaben utvikler algoritmer for baneplanlegging og persepsjon for å muliggjøre autonome operasjoner innen havbruk, produksjonsindustri og helse.

For å kunne samhandle med verden rundt oss er det også nødvendig å kunne oppfatte og forstå den. I Robotmanipulatorlaboratoriet forsker vi på hvordan man følger og predikerer bevegelsen til objekter, om det da er hengende kranlaster, produksjonsdeler eller mennesker. Robuste filtrering- og fusjonsmetoder er nødvendig for å forstå og utnytte all tilgjengelig data fra multi-sensor robotsystemer. Vi har også kompetanse på maskinlæring og undersøker hvordan roboter kan lære sin egen dynamikk, så vel som dynamikken til objekter rundt seg, for å oppnå robust og smart bevegelsesplanlegging i en dynamisk verden.

Utstyr

I laboratoriet har vi flere 6- og 7-DOF robotarmer og en rekke sensorer, som 2D- og 3D-kameraer og lidarer. VI har også et motion capture kamera system (HiPPo lab), som blir brukt for validering og rask utvikling av teknologidemonstratorer.

Vi har det følgende utstyret i Robotmanipulatorlaben:

  • UR10e og UR5 6-DOF robotarmer (inkludert gripere)
  • Franka Emika Panda 7-DOF robotarm
  • Qualisys motion capture kamera system (HiPPo lab.)
  • RGB og RGB-D kameraer
  • Lidarer
  • Turtlebot roboter
  • 3D-printere (for rask testing av endeeffektordesign og annet utstyr brukt for testing)

Autonome offshoreoperasjoner

Et av laboratoriets forskningsmål er å øke bruken av autonome og robotbaserte operasjoner i havbrukssektoren. Selv om fiskeoppdrett startet i mer skjermede kystmiljøer, er det et økende press for å etablere nye oppdrettsanlegg på steder mer utsatt for vær og vind på grunn av den hyppige veksten i næringen. Dette fører til økt helse- og sikkerhetsrisiko for arbeiderne, noe som motiverer utvikling av ny teknologi og kunnskap om autonome operasjoner på utsatte oppdrettsanlegg.

I Robotmanipulator-laboratoriet undersøker vi hvordan man kan bruke fartøysmonterte robotarmer for å utføre autonome operasjoner på merder. Vi tester bevegelseskompensasjon og bevegelsesplanleggingsmetoder for å utføre presise arbeidsoppgaver, selv i grov sjø.

sintef_hexapod.png Bilde: Testing av fartøysmonterte robotarmer ved hjelp av en Stewart plattform som genererer realistiske skipsbevegelser. Roboten kompenserer autonomt for bølgene og tegner på et whiteboard.

Ekspertiser

Automatisering og robotisering

Automatisering og robotisering brukes innen mange områder for å øke produktivitet å løse oppgaver som ikke er egnet for manuelt arbeid.

Baneplanlegging

En av de viktigste komponentene bak autonom robotikk er baneplanlegging. Baneplanlegging går ut på å bestemme hvordan en robot skal bevege seg for å nå sine mål, samtidig som den unngår hindringer.

Kontaktinformasjon

Besøksadresse

Klæbuveien 153
7030 Trondheim