PROGETTAZIONE E SVILUPPO DI STRATEGIE DI CONTROLLO PER FACILITARE L'INTERAZIONE UOMO-ROBOT

Industry 4.0 introduces a series of paradigms aimed at bringing change to the industrial landscape by solving a number of currently existing problems. The aim of this research activity is to investigate, analyze and develop a series of technological strategies, inherent to the pardigms of industry 4.0, that go to address some problems related to the manufacturing sector through two different technologies and covering as many research areas. In a first part of the paper, we focused on control algorithms for collaborative robots with a view to improving some aspects of human-robot Interaction, a central aspect of Industry 4.0, of which physical human-robot interaction is one of its branches. One of the most popular control algorithms in this field is impedance control. Common examples of impedance control are robot manual guidance or tasks such as peg-in-hole. Spring elasticity can be advantageous in a peg-in-hole task, but may be less suitable during robot-manual guidance, where a repulsive force can make the operator's job more strenuous. However, both tasks are often performed simultaneously. For this reason, two control algorithms based on dynamic impedance variation have been realized. The first algorithm has a plastic operating mode, which allows plastic deformation of the robot's trajectory when an external force is applied. In the proposed elasto-plastic control, beyond certain limits pure impedance behavior is then replaced by plastic behavior, allowing permanent movement of the robot to a new position. Applications such as manual guidance lend themselves well to plastic control, since the robot must be moved smoothly. Impedance control can also be totally variable, defining what is known as variable impedance control. Researchers have studied impedance matching based on previous analyses of human arm impedance during human-robot interaction tasks. However, these solutions are strongly linked to an accurate model of the human arm, which is not always easily derived. Considering this, the developed control algorithm is based on a model of the human-robot chain that does not require prior identification of the impedance of the human arm but relies on a totally offline mathematical model to describe the human operator and its activity. Based on this model, Fuzzy control will be created that will modulate impedance values to improve some parameters of a human-robot interaction task. In the second part of the theses, applications for quality monitoring in the industrial field based on Computer Vision techniques were realized. Inspection, measurement and defect detection are crucial control procedures widely used in industrial processes. There are several types of 3D laser scanners on the market, however, these are complex measuring and metrology stations where a component may be analyzed on a sample basis or at the end of the production process. On the other hand, direct real-time control on the production line would allow upstream monitoring of any defects present on the component. With this in mind, a software prototype was developed to implement a production line inspection system that attempts to compensate for this deficiency. Next, another computer vision-based application was implemented using the algorithm "EVM" to reveal small vibrations in a video recording that are not easily noticeable to the naked eye. This made it possible to identify: heartbeat and respiration of a person (healthcare) and mechanical vibrations produced by industrial and manufacturing machinery).

L'industria 4.0 introduce una serie di paradigmi volti a portare un cambiamento nel panorama industriale, risolvendo una serie di problemi attualmente esistenti. L'obiettivo di questa attività di ricerca è di indagare, analizzare e sviluppare una serie di strategie tecnologiche, inerenti ai paradigmi dell’industria 4.0, che vanno ad affrontare alcuni problemi legati al settore manifatturiero tramite due tecnologie differenti. In una prima parte del lavoro ci si è focalizzati su algoritmi di controllo per robot collaborativi in ottica di migliorare alcuni aspetti dell'Interazione uomo-robot, un aspetto centrale dell'Industria 4.0, di cui uno dei suoi rami l'interazione fisica uomo robot. Uno degli algoritmi di controllo più diffusi in questo campo è il controllo in impedenza. Esempi comuni di controllo in impedenza sono la robot manual guidance o attività come il "peg-in-hole". L'elasticità della molla può essere vantaggiosa in un’attività di "peg-in-hole", ma può essere meno adatta durante la robot-manual guidance, dove una forza repulsiva può rendere più faticoso il lavoro dell'operatore. Tuttavia, entrambi i compiti sono spesso svolti contemporaneamente. Per questa ragione sono stati realizzati due algoritmi di controllo basati su una variazione dinamica dell'impedenza. Il primo algoritmo presenta una modalità operativa plastica, che consente la deformazione plastica della traiettoria del robot quando viene applicata una forza esterna. Nel controllo elasto-plastico proposto, oltre certi limiti il comportamento di pura impedenza viene quindi sostituito da un comportamento plastico, consentendo il movimento permanente del robot verso una nuova posizione. Applicazioni come la manual guidance si prestano bene al controllo plastico, poiché il robot deve essere spostato in modo fluido. Il controllo dell'impedenza può anche essere totalmente variabile, definendo il cosiddetto controllo a impedenza variabile. I ricercatori hanno studiato l'adattamento dell'impedenza basandosi su precedenti analisi dell'impedenza del braccio umano durante attività di interazione uomo-robot. Tuttavia, queste soluzioni sono fortemente legate a un modello preciso del braccio umano, che non sempre è facilmente ricavabile. Considerando ciò, l'algoritmo di controllo sviluppato si basa su un modello della catena uomo-robot che non richiede una precedente identificazione dell'impedenza del braccio umano ma si basa su un modello matematico totalmente offline per descrivere l'operatore umano e la sua attività. Sulla base di questo modello verrà creato controllo Fuzzy che modulerà i valori di impedenza per migliorare alcuni parametri di un'attività di interazione uomo-robot. Nella seconda parte delle tesi sono state realizzate applicazioni per il monitoraggio della qualità in ambito industriale basate su tecniche di Computer Vision. L'ispezione, la misurazione e il rilevamento dei difetti sono procedure di controllo cruciali nei processi industriali. Sul mercato esistono diversi tipi di scanner laser 3D, tuttavia si tratta di stazioni di misura e metrologia in cui un componente può essere analizzato a campione o alla fine del processo di produzione. Un controllo diretto in tempo reale sulla linea di produzione permetterebbe di monitorare a monte eventuali difetti presenti sul componente. In quest'ottica è stato sviluppato un prototipo di software per implementare un sistema di ispezione in linea di produzione che cerca di compensare questa mancanza. In seguito è stata realizzata un'altra applicazione basata sulla computer vision usando l’algoritmo “EVM” per rivelare piccole vibrazioni in una registrazione video che non sono facilmente notabili a occhio nudo. Questo ha permesso di identificare: battito cardiaco e respirazione di una persona (healthcare) e vibrazioni meccaniche prodotte da macchinari industriale e manifatturiero).