Greifen von unbekannten Objekten mittels neuronaler Netze in einer mobilen Robotik-Anwendung

Abstract

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines mobilen Roboters zum Greifen von unbekannten Objekten mittels eines neuronalen Netzes. Als mobile Basis des Roboters wird der TurtleBot3 verwendet. Dieser wird mit einem 6DOF Robotermanipulator (OpenManipulator) und einer Intel RealSense D435 Tiefenbildkamera ausgestattet. Über ein CNN werden die Tiefenbildaufnahmen von Objekten ausgewertet und Greifposen generiert. Der Robotermanipulator fährt das Objekt an der optimalen Position und Orientierung an und greift es. Zunächst werden sämtliche Roboterkomponenten analysiert und in Betrieb genommen. Anschließend wird die Theorie zum Greifen von unbekannten Objekten mittels CNN behandelt. Für das Training des CNN’s wird die Cornell-Datenbank verwendet. Das CNN wird dann über ROS in die Robotersteuerung implementiert. Das Greifen von unbekannten Objekten ist insgesamt erfolgreich umgesetzt worden.

This thesis deals with the development of a mobile robot for grasping unknown objects using a neural network. The mobile base of the robot is the TurtleBot3. It will be equipped with a 6DOF robot manipulator and an Intel RealSense D435 depthimage camera. The depth image recordings of objects are evaluated via CNN and grasping poses are generated. The robot manipulator approaches the object at the optimal position and orientation and grasps it. Initially, all robot components are analyzed and put into operation. Then the theory of grasping unknown objects via CNN is discussed. The Cornell database is used for the CNN’s training. The CNN is then implemented into the robot controller via ROS. The grasping of unknown objects has been successfully implemented.