Mudanças entre as edições de "Amazon Picking Challenge"
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+ | O professor Alberto F. De Souza, coordenador do '''Laboratório de Computação de Alto Desempenho''', participou de equipe que obteve a sétima colocação na Amazon Picking Challenge, uma competição de robótica autônoma promovida pela Amazon ([http://amazonpickingchallenge.org]). O professor Alberto, como parte de suas atividades de pós-doutoramento junto ao grupo do prof. Kostas Bekris (http://www.pracsyslab.org/bekris), da Rutgers University (USA), desenvolveu hardware e software para o robô Motoman (SDA10F, Yaskawa - http://www.motoman.com/datasheets/SDA10F.pdf) utilizando várias tecnologias previamente desenvolvidas no LCAD. O resultado obtido coloca o LCAD, o PPGI e a UFES em um time que se encontra entre os 10 melhores em manipulação robótica autônoma do mundo. | ||
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Reportagem da Bloomberg sobre a Amazon Picking Challenge com vídeo com entrevista do prof. Alberto. | Reportagem da Bloomberg sobre a Amazon Picking Challenge com vídeo com entrevista do prof. Alberto. | ||
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− | Neste vídeo é apresentada a proposta inicial de sistema para o robô no início do projeto. A arquitetura do sistema final, utilizada na competição, é uma versão ligeiramente aprimorada. | + | [http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-05-28/robot-with-a-human-grasp-is-amazon-s-challenge-to-students http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-05-28/robot-with-a-human-grasp-is-amazon-s-challenge-to-students] |
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Neste vídeo, sao apresentados os sistemas de mapeamento, localização e detecção de objetos preliminares. | Neste vídeo, sao apresentados os sistemas de mapeamento, localização e detecção de objetos preliminares. | ||
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+ | O detector de objetos utilizado é uma versão aprimorada do detector de objetos denominado Linemod. Este vídeo mostra um teste realizado após algumas das melhorias realizadas na versão publicamente disponível de Linemod. A versão final desenvolvida e utilizada na competição será disponibilizada como software livre. | ||
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Neste vídeo é apresentado o robô Baxter realizando todas as principais tarefas da competição. A Rutgers já possuia este robô, que foi utilizado na fase preliminar do projeto. O professor Alberto era o responsável pelos subsistemas de tomada de decisão, mapeamento, localização e detecção de objetos, equanto que a equipe do prof. Bekris era responsável pela parte de planejamento do movimento do robô (especialidade da equipe do prof. Bekris). Contudo, neste vídeo o sistema de planejamento dos movimentos do robô utilizado também foi desenvolvido pelo prof. Alberto com base no software MoveIt!, disponível na forma de software livre. A detecção de objetos ainda era viabilizada por uma versão preliminar do sistema utilizado na competição. | Neste vídeo é apresentado o robô Baxter realizando todas as principais tarefas da competição. A Rutgers já possuia este robô, que foi utilizado na fase preliminar do projeto. O professor Alberto era o responsável pelos subsistemas de tomada de decisão, mapeamento, localização e detecção de objetos, equanto que a equipe do prof. Bekris era responsável pela parte de planejamento do movimento do robô (especialidade da equipe do prof. Bekris). Contudo, neste vídeo o sistema de planejamento dos movimentos do robô utilizado também foi desenvolvido pelo prof. Alberto com base no software MoveIt!, disponível na forma de software livre. A detecção de objetos ainda era viabilizada por uma versão preliminar do sistema utilizado na competição. | ||
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+ | Vídeo submetido à Amazon em competição paralela promovida pela mesma para determinar a quem a empresa iria conceder uma estante e os objetos que seriam usados na competição. Nele é possível ver o planejador de movimentos do grupo do prof. Bekris empregado em simulações. | ||
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+ | Vídeo submetido ao fabricante do robô usado na competição, Motoman SDA10F, fabricado pela Yaskawa. Graças a este vídeo a Rutgers ganhou por empréstimo (por 6 meses) um robô de ~U$150,000.00. | ||
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Vídeo submetido para a Amazon em uma competição paralela para receber apoio para transportar o robô para a competição (a Rutgers ganhou o apoio). | Vídeo submetido para a Amazon em uma competição paralela para receber apoio para transportar o robô para a competição (a Rutgers ganhou o apoio). | ||
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Versão mais avançada do sistema desenvolvido rodando no Baxter e pegando objetos na estante da competição. | Versão mais avançada do sistema desenvolvido rodando no Baxter e pegando objetos na estante da competição. | ||
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+ | Este manipulador a vácuo foi projetado pelo professor Alberto, em conjunto com a empresa Unigripper (http://www.unigripper.com) especialmente para a competição. | ||
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+ | Todos os pontos obtidos na competição foram alcançados com dele. A estrutura física básica dele foi implementada pela empresa Unigripper (http://www.unigripper.com). Mas o acionamento eletrônico, assim como o driver de acionamente computacional, foram implementados pelo prof. Alberto. A Rutgers ganhou o apoio da Unigripper em uma competição paralela à Amazon Picking Challenge promovida pela empresa. | ||
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Neste vídeo, o prof. Alberto apresenta o sistema completo que ele desenvolveu (inclusive o planejamento de movimento) rodando com a parte de mapeamento, localização e detecção de objetos no mundo real, mas simulando o robô utilizado na competição. | Neste vídeo, o prof. Alberto apresenta o sistema completo que ele desenvolveu (inclusive o planejamento de movimento) rodando com a parte de mapeamento, localização e detecção de objetos no mundo real, mas simulando o robô utilizado na competição. | ||
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− | Neste vídeo é apresentada a versão final do sistema utilizado na competição sendo empregada no robô utilizado na competição. No vídeo, o robô Motoman SDA10F realiza com sucesso uma das tarefas da competição | + | [[Image:10.jpg|thumb|600px|centro|nenhum|link=https://youtu.be/4__ainsD0QI]] |
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+ | Neste vídeo é apresentada a versão final do sistema utilizado na competição sendo empregada no robô utilizado na competição. No vídeo, o robô Motoman SDA10F realiza com sucesso uma das tarefas da competição. | ||
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+ | Neste vídeo é novamente apresentada a versão final do sistema utilizado na competição sendo empregada no robô utilizado na competição. No vídeo, o robô Motoman SDA10F realiza com sucesso várias das tarefas da competição: | ||
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+ | [[Image:14.jpg|thumb|600px|centro|nenhum|link=https://youtu.be/PhxOCKRejGM]] |
Edição atual tal como às 21h13min de 5 de julho de 2015
Professor do LCAD obtém a sétima colocação na Amazon Picking Challenge
O professor Alberto F. De Souza, coordenador do Laboratório de Computação de Alto Desempenho, participou de equipe que obteve a sétima colocação na Amazon Picking Challenge, uma competição de robótica autônoma promovida pela Amazon ([1]). O professor Alberto, como parte de suas atividades de pós-doutoramento junto ao grupo do prof. Kostas Bekris (http://www.pracsyslab.org/bekris), da Rutgers University (USA), desenvolveu hardware e software para o robô Motoman (SDA10F, Yaskawa - http://www.motoman.com/datasheets/SDA10F.pdf) utilizando várias tecnologias previamente desenvolvidas no LCAD. O resultado obtido coloca o LCAD, o PPGI e a UFES em um time que se encontra entre os 10 melhores em manipulação robótica autônoma do mundo.
Reportagem da Bloomberg sobre a Amazon Picking Challenge com vídeo com entrevista do prof. Alberto.
Vídeo com a versão final do sistema desenvolvido para a competição (5 vezes a velocidade normal para melhor visualização):
Apenas o robô:
Neste vídeo é apresentada a proposta inicial de sistema para o robô, elaborada no início do projeto. A arquitetura do sistema final, utilizada na competição, é uma versão ligeiramente aprimorada.
Neste vídeo, sao apresentados os sistemas de mapeamento, localização e detecção de objetos preliminares.
O detector de objetos utilizado é uma versão aprimorada do detector de objetos denominado Linemod. Este vídeo mostra um teste realizado após algumas das melhorias realizadas na versão publicamente disponível de Linemod. A versão final desenvolvida e utilizada na competição será disponibilizada como software livre.
Neste vídeo é apresentado o robô Baxter realizando todas as principais tarefas da competição. A Rutgers já possuia este robô, que foi utilizado na fase preliminar do projeto. O professor Alberto era o responsável pelos subsistemas de tomada de decisão, mapeamento, localização e detecção de objetos, equanto que a equipe do prof. Bekris era responsável pela parte de planejamento do movimento do robô (especialidade da equipe do prof. Bekris). Contudo, neste vídeo o sistema de planejamento dos movimentos do robô utilizado também foi desenvolvido pelo prof. Alberto com base no software MoveIt!, disponível na forma de software livre. A detecção de objetos ainda era viabilizada por uma versão preliminar do sistema utilizado na competição.
Vídeo submetido à Amazon em competição paralela promovida pela mesma para determinar a quem a empresa iria conceder uma estante e os objetos que seriam usados na competição. Nele é possível ver o planejador de movimentos do grupo do prof. Bekris empregado em simulações.
Vídeo submetido ao fabricante do robô usado na competição, Motoman SDA10F, fabricado pela Yaskawa. Graças a este vídeo a Rutgers ganhou por empréstimo (por 6 meses) um robô de ~U$150,000.00.
Vídeo submetido para a Amazon em uma competição paralela para receber apoio para transportar o robô para a competição (a Rutgers ganhou o apoio).
Versão mais avançada do sistema desenvolvido rodando no Baxter e pegando objetos na estante da competição.
Este manipulador a vácuo foi projetado pelo professor Alberto, em conjunto com a empresa Unigripper (http://www.unigripper.com) especialmente para a competição.
Todos os pontos obtidos na competição foram alcançados com dele. A estrutura física básica dele foi implementada pela empresa Unigripper (http://www.unigripper.com). Mas o acionamento eletrônico, assim como o driver de acionamente computacional, foram implementados pelo prof. Alberto. A Rutgers ganhou o apoio da Unigripper em uma competição paralela à Amazon Picking Challenge promovida pela empresa.
Neste vídeo, o prof. Alberto apresenta o sistema completo que ele desenvolveu (inclusive o planejamento de movimento) rodando com a parte de mapeamento, localização e detecção de objetos no mundo real, mas simulando o robô utilizado na competição.
Neste vídeo é apresentada a versão final do sistema utilizado na competição sendo empregada no robô utilizado na competição. No vídeo, o robô Motoman SDA10F realiza com sucesso uma das tarefas da competição.
Neste vídeo é novamente apresentada a versão final do sistema utilizado na competição sendo empregada no robô utilizado na competição. No vídeo, o robô Motoman SDA10F realiza com sucesso várias das tarefas da competição:
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