www.basystemes.com robm@rket robot mobile de préparation de commandes projet de recherche...

www.basystemes.

www.basystemes.com

com

ROBM@RKETROBM@RKETRobot mobile de préparation de

commandes

Projet de recherche partenariale

…

Nom du fichier informatique de l’enregistrement MOD_presentation_prospect_fr.ppt / version 2.00

2

1. Émergence2. Le Projet3. Description technique4. Avancement5. Conclusion

Sommaire

AgenceNationale de la Recherche

3

Expression du besoin initial

Automatisation de la préparation de commande avec un chariot mobile• Solution d’automation pour les produits à faible rotation

• Demandes d’industriels du domaine de la distribution

• Fusion d’information avec demande en kitting via CEA

1 - Origine du projet2 - Projet3 - Description technique4 - Avancement5 - Conclusion

4

Concept de départ

Base AGV BA Systèmes• Industriel (robuste, composants standards…)

• Maîtrisé

Bras poly-articulé

Préhenseur (main)

Système de vision• Reconnaissance robuste

• Asservissement visuel pour la prise


5

Avantages de la solution

Objectif de produit industriel

Prix / objectif = 220 kE

Modularité (outil)

Optimisation énergétique

Réserves : recherche levée de points durs


6

Objectifs du projet

Industrialiser des technologies maîtrisées en laboratoire• Améliorer la robustesse des processus

– Processus automatisé : disponibilité de 99.5%

• Transférer le savoir-faire (asservissements)• Faciliter l’intégration

– Développements d’outils– Coûts minimums

Combiner les technologies • Exploitation des mesures d’effort• Asservissement en vision• Identification par sémantique de l’image


7

Partenaires

CEA List• Commande de bras

• Expérience en robotique médicale et nucléaire

INRIA• Asservissement en vision

• Guidage de véhicule

Université de Caen• Sémantique de l’image

BA Systèmes :• Véhicules autonomes (motorisation, guidage…)

• Logistique (supervision, gestion de stock…)C


8

Budget1 - Origine du projet2 - Projet3 - Description technique4 - Avancement5 - Conclusion

Budget global• 1,7 ME

Nombre d’homme.mois• 178 H.M

• Dont 50 HM docteurs et 100 HM ingénieurs

Subvention PME • 60% hors CIR

BA Systèmes :• Véhicules autonomes (motorisation, guidage…)

• Logistique (supervision, gestion de stock…)C

9

Planning2008 2009 2010

Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4

WP1 Management & exploitation &

communication

WP2 Spécifications

WP3 Manipulation d’objets ordonnés

WP4 Manipulation d’objets en vrac

WP5 Identification d’objets

WP6 Intégration et validation manipulation à poste fixe

WP7 Démonstrateur industriel


10

WP1 : CoordinationWP2 : spécification

WP1 : • Coordination, organisation des réunions, planning

• Promotion du produit, communication

• Brevet et PI : Soleau déposée + démarrage analyse technique brevet

WP2 : • Spécification des interfaces

• Répartition des tâches

• Définition d’un catalogue de produits de référence


11

WP3 : Manipulation d’objets ordonnés

Objectif : • Localiser un objet reconnu par vidéo

• Définir des stratégies d’approche pour la saisie

• Asservir le préhenseur par vision jusqu’à la saisie

Travail réalisé• Développement d’asservissements visuels 2D et 3D

• Exploitation des algorithmes de sémantique de l’image


12

WP3 : Asservissement visuel

But :• Réaliser des tâches robotiques (préhension)

• Utiliser des données visuelles

• Commander un robot en boucle fermée

Etapes :• Déterminer l’objectif S*

• Sélectionner les informations visuelles S

• Effectuer le traitement d’image (cadence vidéo)

Control

Perception

S

S* V+

-

Control

Perception

S

S* V+

-


13

WP4 : Manipulation d’objets en vrac

Objectif• Saisie d’objets stockés en vrac avec ou sans utilisation de

la vision

Travail réalisé• Développement logiciel et intégration matérielle autour du

bras TX90XL de Staübli -> En cours

• Etude d’une architecture de commande hybride position/effort


1414

WP5 : Détection, localisation, apprentissage d’objets

Objectifs• Détecter la présence d’un objet à saisir lorsqu’il est présent

dans le champ visuel de la caméra vidéo

• Calculer la pose de la caméra par rapport à l’objet pour déclencher la bonne stratégie de d’approche et de préhension

Principes:• Hypothèse : les objets sont connus du système (des photos

de l’objets ont été acquises).

• Utiliser des mises en correspondance locales entre points caractéristiques des images pour être résistant à d’éventuelles occultations et aux variations d’illumination de la scène


15

WP6 : Intégration à poste fixe

Objectif• Fusionner les travaux du CEA, de

l’INRIA et de l’U. de Caen

Travail réalisé• Fusion des algorithmes de vision

• Interfaçage de VISP avec le contrôleur de robot TAO2000 et le générateur de scénarios ISEN

Reste à faire• Essais en poste fixe

• Ecriture des scénarios

ISEN

ViSP

TAO 2000

CONTROLEUR STAUBLI

16

WP7 : Démonstrateur final

Objectif• Intégrer le système de vision et de préhension à un AGV• Tester le bon fonctionnement du système en conditions réelles

Travail réalisé• Conception mécatronique (mécanique, électrique, énergétique,

informatique)• Fabrication de l’AGV (montage, 90% câblage)

Reste à faire• Interfaçage entre le système AGV et le robot• Tests d’ensemble


17

WP7 : Démonstrateur final


18

Impact industriel

3 Brevets en cours de dépôts (main)

Tests du produit en conditions industrielles à venir

Premières manifestations d’intérêt commercial


www.basystemes.com robm@rket robot mobile de préparation de commandes projet de recherche...

Documents