Robotic Arts: Painting a red canvas with a robotic arm
View/Open
Cita com:
hdl:2117/372047
Author's e-mailantoni.jubesgmail.com
Tutor / directorDellaert, Frank
CovenanteeGeorgia Institute of Technology
Document typeBachelor thesis
Date2022-05
Rights accessOpen Access
Except where otherwise noted, content on this work
is licensed under a Creative Commons license
:
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International
Abstract
L'objectiu principal de l'art robòtic és crear art alhora que desenvolupar tècniques generals que es puguin utilitzar en altres contextos. En aquesta tesi es presenta un projecte dins l'àmbit de la Pintura Robòtica. Per tal d'iniciar el camí cap a un sistema robòtic de reproducció autònoma d'un quadre, l'objectiu d'aquesta tesi és aconseguir que un robot pinti uniformement un llenç de vermell. Per fer-ho, s'han d'utilitzar diferents tècniques, i el focus principal es posa en la planificació del moviment (motion planning).
Presentem una tècnica general que resol el problema de resolució de redundància (redundancy resolution) donada una superfície d'espai de tasques restringit. Aquest és un enfocament basat en gràfics que s'utilitza per trobar un mínim del camí global segons criteris de cost integrals per la ruta. Es basa en un graf de Roadmap precalculat que representa la preimatge de la superfície de l'espai de tasques restringit. Amb aquest graf, es troba primer una solució a un problema aproximat, mitjançant una cerca feta per un graf de capes creat a partir del Roadmap original. Finalment, les solucions s'ajusten amb una optimització final mitjançant grafs factorials (Factor Graphs).
Aquest mètode s'aplica amb èxit a la pintura robòtica. Les nombroses reconfiguracions possibles d'un robot entre pinzellades s'eviten mitjançant un ús intel·ligent del Roadmap. Gràcies a això, es mostra la flexibilitat i l'adaptabilitat que aquest mètode aporta en aquest context. El objetivo principal del arte robótico es crear arte a la vez que desarrollar técnicas generales que se puedan utilizar en otros contextos. En esta tesis se presenta un proyecto en el ámbito de la Pintura Robótica. Con el fin de iniciar el camino hacia un sistema robótico de reproducción autónoma de un cuadro, el objetivo de esta tesis es conseguir que un robot pinte uniformemente un lienzo de rojo. Para ello, deben utilizarse diferentes técnicas, cuyo foco principal se pone en la planificación del movimiento (motion planning).
Presentamos una técnica general que resuelve el problema de resolución de redundancia (redundancy resolution) dada una superficie de espacio de tareas restringido. Éste es un enfoque basado en gráficos que se utiliza para encontrar un mínimo del camino global según criterios de coste integrales para la ruta. Se basa en un grafo de un Roadmap precalculado que representa la preimagen de la superficie del espacio de tareas restringido. Con este grafo, se encuentra primero una solución a un problema aproximado, mediante una búsqueda hecha en un grafo de capas creado a partir del Roadmap original. Por último, las soluciones se ajustan con una optimización final mediante grafos factoriales (Factor Graphs).
Este método se aplica con éxito en la pintura robótica. Las numerosas reconfiguraciones posibles de un robot entre pinceladas se evitan mediante un uso inteligente del Roadmap. Gracias a ello, se muestra la flexibilidad y adaptabilidad que este método aporta en este contexto. The main goal in Robotic Arts is to create art while also developing general techniques that can be used in many other contexts. In this thesis, a project within the field of Robotic Painting is presented. In order to start the path to an autonomous painterly robotic reproduction system, the goal of this thesis is to get a robot to uniformly paint a canvas red. To do so, different techniques have to be used, and the main focus is put on the motion planning.
We present a general technique that solves the redundancy resolution problem given a constrained task space surface. This is a graph-based approach used to find a global path minimum according to an integral path cost criteria. It is based on a precomputed Roadmap graph that represents the preimage of the constrained task space surface. With this graph, a solution to an approximate problem is found via a search on a Layered Graph representation of the previous original Roadmap. Finally, solutions are fine-tuned with an ending optimization via factor graphs.
This method is then successfully applied to Robotic Painting. The many possible reconfigurations of a robot between strokes are evaded by a clever use of the Roadmap. Thanks to this, the flexibility and adaptability of this general method to this context is shown.
DegreeGRAU EN CIÈNCIA I ENGINYERIA DE DADES/GRAU EN ENGINYERIA FÍSICA
Files | Description | Size | Format | View |
---|---|---|---|---|
TFG_AntoniJubesMonforte.pdf | 19,42Mb | View/Open |