Citation:
Krammer, P. (2006). Spatial localization of elementary geometric shapes with industrial ultrasonic sensors [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/185102
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Publication Type:
Thesis - Dissertation
en
Hochschulschrift - Dissertation
de
Language:
English
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Date (published):
2006
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Number of Pages:
156
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Keywords:
Ultraschallsensorik; Messtechnik; Lokalisation; Robotik
de
Ultrasonic Sensors; Measurement Engineering; Localization; Robotics
en
Abstract:
Industrielle Fertigungs- und Montageprozesse sind seit vielen Jahren durch einen steigenden Bedarf an Flexibilität gekennzeichnet. In der Robotik sind es insbesondere Aufgaben der Werkstückform- und/oder Werkstücklageerkennung und die damit zusammenhängenden Kollisionsprobleme, die den Einsatz von Sensorik verlangen. Der höchstmögliche Grad an Flexibilität lässt sich zweifellos mit berührungslosen Sensortechnologien erreichen. Aufgrund stark ansteigender Leistungsfähigkeit der verfügbaren Hardware und fallender Hardware-kosten sind verstärkt Bildverarbeitungssysteme und Laserscanner im Einsatz. Gerade industrielle Fertigungsprozesse weisen allerdings oft Umgebungs-bedingungen auf, die den Einsatz von optischen Sensoren erschweren oder sogar unmöglich machen. Ein Beispiel dafür sind Lackierarbeiten im Automobilbau, die den industriellen Hintergrund der vorliegenden Arbeit darstellen. Hier sind Ultraschallsensoren sicher die bessere Wahl.
Auf der anderen Seite sind Ultraschallsensoren bei mobilen Robotern schon seit vielen Jahren für Navigations- und Kollisionsschutzaufgaben im Einsatz. Dies ist oft mit der Vermessung der Umgebung des Roboters bzw. deren Kartografierung verbunden. Aufgrund der ebenen Bewegung mobiler Roboter in Innenräumen sind die meisten Verfahren allerdings auf die Erkundung eines zweidimensionalen Grundrisses ausgelegt. Weiters spielt der Zeitaufwand für die Umgebungserkundung in Laboranwendungen eine eher untergeordnete Rolle, weshalb auch spezielle Scanfahrten und Scanbewegungen kein Problem darstellen.
Im Gegensatz zu Lasersensoren weisen Ultraschallsensoren einen breiten, annähernd kegelförmigen Erfassungsbereich auf, innerhalb dessen (bei Einzelmessungen) keine Richtungsinformation über die Reflexionsquelle zu gewinnen ist, was oft als gegeben hingenommen wird. Die kegelförmige Schallkeule wird daher meist als Nachteil gesehen. Methoden Richtungsinformation zu gewinnen setzen zum einen auf die Nutzung des seitlichen Randes der Schallkeule oder auf den Einsatz von Sensor-Arrays.
Die vorliegende Arbeit verfolgt einen anderen Weg. Zum einen wird eine Möglichkeit aufgezeigt, bei konventionellen Sensoren Richtungsinformation innerhalb der Schallkeule in Form eines Winkels zur Sensorachse verfügbar zu machen. Zum anderen werden Berechnungsmethoden vorgestellt, die mithilfe dieses Winkels und der gemessenen Entfernung die Ermittlung von Position und Orientierung elementarer Objektformen (Ebenen, Zylinder, Kugeln) in 3D ermöglichen. Da die räumliche Bestimmung der Objekte nach dieser Art die Kenntnis ihrer Form voraussetzt, werden Formhypothesen verwendet, die durch den Vergleich mit den gemessenen Entfernungen und Winkeln verifiziert werden.
Der Vorteil des vorgestellten Lösungsansatzes besteht in der geringeren Anzahl nötiger Messungen und dem Wegfall der Forderung nach speziellen Scanbewegungen des Sensors. Überdies ist das Verfahren für bewegte Einzelsensoren gedacht, die im Gegensatz zu Sensor-Arrays leicht in verschiedenste Anwendungen integrierbar sind.
Die exemplarische räumliche Bestimmung eines dünnen Rundstabes anhand realer Messdaten eines Industriesensors zeigt die grundsätzliche Anwendbarkeit dieser Methode bereits mit konventionellen Sensoren. Der Genauigkeit der räumlichen Bestimmung sind durch die relativ geringe Messgenauigkeit der verwendeten Sensoren allerdings deutliche Grenzen gesetzt. Die zwischenzeitlich erzielten Verbesserungen der Messgenauigkeit bei Laborsensoren hinsichtlich der Entfernungs- wie auch der Winkelmessung durch korrelative Signalauswerteverfahren lässt allerdings eine deutliche Verbesserung durch den Einsatz derartiger Sensoren in der Zukunft erwarten.
Auf der anderen Seite sind Ultraschallsensoren bei mobilen Robotern schon seit vielen Jahren für Navigations- und Kollisionsschutzaufgaben im Einsatz. Dies ist oft mit der Vermessung der Umgebung des Roboters bzw. deren Kartografierung verbunden. Aufgrund der ebenen Bewegung mobiler Roboter in Innenräumen sind die meisten Verfahren allerdings auf die Erkundung eines zweidimensionalen Grundrisses ausgelegt. Weiters spielt der Zeitaufwand für die Umgebungserkundung in Laboranwendungen eine eher untergeordnete Rolle, weshalb auch spezielle Scanfahrten und Scanbewegungen kein Problem darstellen.
Im Gegensatz zu Lasersensoren weisen Ultraschallsensoren einen breiten, annähernd kegelförmigen Erfassungsbereich auf, innerhalb dessen (bei Einzelmessungen) keine Richtungsinformation über die Reflexionsquelle zu gewinnen ist, was oft als gegeben hingenommen wird. Die kegelförmige Schallkeule wird daher meist als Nachteil gesehen. Methoden Richtungsinformation zu gewinnen setzen zum einen auf die Nutzung des seitlichen Randes der Schallkeule oder auf den Einsatz von Sensor-Arrays.
Die vorliegende Arbeit verfolgt einen anderen Weg. Zum einen wird eine Möglichkeit aufgezeigt, bei konventionellen Sensoren Richtungsinformation innerhalb der Schallkeule in Form eines Winkels zur Sensorachse verfügbar zu machen. Zum anderen werden Berechnungsmethoden vorgestellt, die mithilfe dieses Winkels und der gemessenen Entfernung die Ermittlung von Position und Orientierung elementarer Objektformen (Ebenen, Zylinder, Kugeln) in 3D ermöglichen. Da die räumliche Bestimmung der Objekte nach dieser Art die Kenntnis ihrer Form voraussetzt, werden Formhypothesen verwendet, die durch den Vergleich mit den gemessenen Entfernungen und Winkeln verifiziert werden.
Der Vorteil des vorgestellten Lösungsansatzes besteht in der geringeren Anzahl nötiger Messungen und dem Wegfall der Forderung nach speziellen Scanbewegungen des Sensors. Überdies ist das Verfahren für bewegte Einzelsensoren gedacht, die im Gegensatz zu Sensor-Arrays leicht in verschiedenste Anwendungen integrierbar sind.
Die exemplarische räumliche Bestimmung eines dünnen Rundstabes anhand realer Messdaten eines Industriesensors zeigt die grundsätzliche Anwendbarkeit dieser Methode bereits mit konventionellen Sensoren. Der Genauigkeit der räumlichen Bestimmung sind durch die relativ geringe Messgenauigkeit der verwendeten Sensoren allerdings deutliche Grenzen gesetzt. Die zwischenzeitlich erzielten Verbesserungen der Messgenauigkeit bei Laborsensoren hinsichtlich der Entfernungs- wie auch der Winkelmessung durch korrelative Signalauswerteverfahren lässt allerdings eine deutliche Verbesserung durch den Einsatz derartiger Sensoren in der Zukunft erwarten.
For many years, industrial manufacturing and assembly processes are characterized by an increasing demand for flexibility. Especially the recognition of shape and orientation of work pieces and the corresponding collision avoidance require the application of sensors.
The maximum flexibility certainly can be achieved by the application of non-tactile sensor technologies. Because of increasing hardware performance and decreasing hardware costs, image processing systems and laser scanners are predominantly used for this purpose. However, the application of optical sensors in manufacturing processes may be difficult or even impossible because of bad environment conditions. In these cases, ultrasonic sensors certainly are the better choice.
On the other hand, ultrasonic sensors have been used for navigational and collision avoidance tasks on mobile robots for quite a long time.
These tasks are often connected with the exploration of the environment and the generation of a map. Because of the planar robot movement in indoor environments, most methods are concentrated on the exploration of a 2D map. Moreover, time requirement for the exploration run is in many cases of low importance. Hence, dedicated scan paths or scan motions are possible.
In contrast to laser sensors, ultrasonic sensors feature a wide, approximately conically shaped detection area with no information about the direction of the echo source inside the sound lobe, which is often accepted as a fact. Therefore, the cone shaped sound lobe often is considered as a disadvantage. Methods to get object bearing either use the border of the sound lobe or apply sensor arrays.
The approach of this work is quite different. Firstly, this work shows a method to get the angle between the echo source and the sensor axis, i.e. from conventional sensors. Secondly, this work shows methods to calculate position and orientation of elementary object shapes (planes, cylinders and spheres) in 3D with the help of measured distance and angle. Because information about object shape is presupposed for the spatial estimation of objects, object hypotheses can be applied, which are verified with the help of the acquired distance and angle measurement values.
The advantage of the presented approach is the lower demand with respect to the number of measurement values and the elimination of the requirement of certain scan paths. Moreover, the method is intended for the usage of a single moved sensor, which can be easier integrated in applications than sensor arrays.
The applicability of the presented method is proved in principle by the example of a successful spatial estimation of a rod, based on the real measurement values of an industrial sensor. However, the achievable accuracy of the spatial estimation is limited by the quite poor measurement accuracy of the applied conventional sensor. Meanwhile significant improvements of measurement accuracy of distance and echo angle measurements are possible with correlative signal processing methods. The application of these laboratory stage sensors promises significant future improvements for the method presented within this work.
The maximum flexibility certainly can be achieved by the application of non-tactile sensor technologies. Because of increasing hardware performance and decreasing hardware costs, image processing systems and laser scanners are predominantly used for this purpose. However, the application of optical sensors in manufacturing processes may be difficult or even impossible because of bad environment conditions. In these cases, ultrasonic sensors certainly are the better choice.
On the other hand, ultrasonic sensors have been used for navigational and collision avoidance tasks on mobile robots for quite a long time.
These tasks are often connected with the exploration of the environment and the generation of a map. Because of the planar robot movement in indoor environments, most methods are concentrated on the exploration of a 2D map. Moreover, time requirement for the exploration run is in many cases of low importance. Hence, dedicated scan paths or scan motions are possible.
In contrast to laser sensors, ultrasonic sensors feature a wide, approximately conically shaped detection area with no information about the direction of the echo source inside the sound lobe, which is often accepted as a fact. Therefore, the cone shaped sound lobe often is considered as a disadvantage. Methods to get object bearing either use the border of the sound lobe or apply sensor arrays.
The approach of this work is quite different. Firstly, this work shows a method to get the angle between the echo source and the sensor axis, i.e. from conventional sensors. Secondly, this work shows methods to calculate position and orientation of elementary object shapes (planes, cylinders and spheres) in 3D with the help of measured distance and angle. Because information about object shape is presupposed for the spatial estimation of objects, object hypotheses can be applied, which are verified with the help of the acquired distance and angle measurement values.
The advantage of the presented approach is the lower demand with respect to the number of measurement values and the elimination of the requirement of certain scan paths. Moreover, the method is intended for the usage of a single moved sensor, which can be easier integrated in applications than sensor arrays.
The applicability of the presented method is proved in principle by the example of a successful spatial estimation of a rod, based on the real measurement values of an industrial sensor. However, the achievable accuracy of the spatial estimation is limited by the quite poor measurement accuracy of the applied conventional sensor. Meanwhile significant improvements of measurement accuracy of distance and echo angle measurements are possible with correlative signal processing methods. The application of these laboratory stage sensors promises significant future improvements for the method presented within this work.
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