Kuka - Robot Assistant

Abstract

Hensikten med prosjektet var til ˚a utvikle en robot som kunne hente verktøy ved ˚a høre p˚a stemme kommandoer. Avgjørende delen av design var ˚a involvere usikkerhet og unng˚a lineære operasjoner. Det kunne oppn˚as ved˚a implementere ikke statisk posisjonering av verktøy som roboten kan plukke opp hvis han blir bedt om det. Strukturen av robot assistent dreide seg om flere ikke relaterte systemer som er integrert sammen i stedet for ˚a bruke m˚alrettede eller eksisterende løsninger. Prosjektet er administrert til ˚a gi stemmestyrt plukk-og-legg-p˚a-plass løsninger.

Løsningen til prosjektet best˚ar av datamaskin syn for verktøy gjenkjenning og tale gjenkjenning. Datamaskin syn delen er laget ved bruk av OpenCV python bibliotek som kan gi b˚ade p˚alitelig og enkel løsning. Tale gjenkjenning delen er bygd ved bruk av ”SpeechRecognition” python bibliotek som bruker Google Web Speech API. KUKA LBR IIWA robot armen er brukt i kjernen av dette prosjektet. Robot armen er veldig allsidig verktøy som gir mulighet til presis og fleksibel kontroll. Komponentene are bundet i den primære enheten Beckhoff CX5120 som er et kraftig industriell PC som overv˚aker og styrer enhver p˚ag˚aende prosess i systemet.

Under arbeidsprosessen, prosjektgruppen brukte ulike metoder og teknikker til ˚a oppn˚a resultater for forskjellige deler av prosjektet. Det var noen tekniske utfordringer som oppsto og som forsinket arbeids prosessen. Men p˚a slutten klarte gruppen ˚a lage et prosjekt som leverer stemme styrt, plukke-og-plasser løsning av flere verktøy.

The purpose of the project was to develop a tool-retrieval robot operated by voice commands. Crucial part of the design was to involve uncertainty and avoid linear operations by implementing non-static positioning of the tools which then the robot is asked to pick-and-place. The structure of the robot assistant revolved around several non-related systems integrated together instead of utilizing designated or existing solutions.

The solution of the project includes computer vision for tool recognition and speech recognition. Computer vision part is built using the ”OpenCV” python library that can result in both being a reliable and simple solution. Speech recognition part is built using the ”SpeechRecognition” python library that uses Google Web Speech API. At the core of the project, a robotic arm, KUKA LBR IIWA is used. The arm is a very versatile tool which allows for precise and flexible control. The components are bound in the primary control unit Beckhoff CX5120, a powerful IPC that supervises and commands any ongoing process in the system.

In the working process the team used different methods and techniques to achieve results for different parts of the project. There were some technical challenges that occurred that slowed down the working process. However, at the end, the project managed to provide a voice-operated pick-and-place solution of multiple tools.