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  • implementierung.tex 22.88 KiB
    \chapter{Fallstudie}\label{ch:implementation}
    Die Fallstudie soll eine Auswahl an Constraints in einem kollaborativen Anwendungsfall implementieren und untersuchen. Die Ausgangssituation bilden zwei Panda Roboterarme des Herstellers Franka Emika\footnote{https://www.franka.de/}. Der erste Roboter nimmt nach Initialisierung durch einen Menschen ein Gefäß auf und füllt dessen Inhalt in ein anderes Gefäß. Die Initialisierung erfolgt, indem ein leerer Behälter auf einem Drucksensor abgestellt wird. Nachdem das erste Gefäß wieder abgestellt wurde, wird das zweite Gefäß aufgenommen und auf einem zweiten Drucksensor in der Nähe des anderen Roboters gestellt. Dieser nimmt das Gefäß auf und stellt es dem menschlichen Nutzer bereit.
    
    \section{Anforderungen}\label{ch:requirements}
    Die in der Aufgabenstellung beschriebenen Handlungen der Roboter ergeben folgende Anforderungen:
    
    \begin{enumerate}
    	\item[H1] Ein Drucksensor soll das Vorhandensein eines Gefäßes signalisieren
    	\item[H2] Beide Roboter sollen in der Lage sein die Gefäße aufzunehmen
    	\item[H3] Beide Roboter sollen das gefüllte Gefäß bewegen können, ohne dessen Inhalt zu verschütten
    	\item[H4] Der erste Roboter soll den Inhalt des einen Gefäßes in das andere umfüllen
    	\item[H5] Es darf zu keinen Kollisionen zwischen den Robotern kommen
    	
    	
    \end{enumerate}
    Um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten und den gestellten Anforderungen gerecht zu werden, sind folgende Constraints zu implementieren:
    
    \begin{enumerate}
    	\item[C1] Orientierung des Endeffektors: Während der Handhabung von gefüllten Gefäßen, sollen diese stets orthogonal zum Boden orientiert sein.
    	
    	\item[C2] Beschleunigung und Geschwindigkeit: Gefüllte Gefäße müssen vorsichtig bewegt werden, um eine Überschwappen zu verhindern.
    	
    	\item[C3] Arbeitsbereich: Um eine Kollision der beiden Roboter zu vermeiden, soll um die Übergabestelle eine Sicherheitszone eingerichtet werde, die immer nur von einem Roboter geschnitten werden darf.
    	
    	\item [C4] Handlung: Die Handlungen dürfen nur in der durch die Aufgabenstellung vorgeschriebenen Reihenfolge durchgeführt werden.
    \end{enumerate}
    Zusätzlich sind noch weitere handlungsunabhängige Anforderungen zu berücksichtigen:
    \begin{enumerate}
    	\item[A1] Constraints sollen aufgabenspezifisch angewandt und entfernt werden können.
    	\item[A2] Für eine höhere Usability und einer einfacheren Integration in andere Projekte, solle die Größe und Position der Objekte über eine Konfigurationsdatei anpassbar sein.
    	\item[A3] Zur Implementation soll das Robot Operating System (ROS) und das Motion Planning Framework MoveIt verwendet werden.
    \end{enumerate}
    
    \section{Entwurf}
    In diesem Abschnitt wird, nach einer kurzen Einführung in ROS und MoveIt ein Entwurf vorgestellt, wie die gestellten Anforderungen aus Abschnitt~\ref{ch:requirements} technisch umgesetzt werden können.
    
    \subsection{Robot Operating System}
    Das Robot Operating System (ROS) ist ein mehrsprachiges open-source Framework zur flexiblen Realisierung komplexer Robotikanwendungen~\cite{quigley_ros_nodate}. In dieser Arbeit verwendet wird die Distribution \glqq ROS Melodic Morenia\grqq{}. Die Grundlage einer ROS Anwendung bilden sogenannte Nodes, die in einer Peer-to-Peer Architektur miteinander kommunizieren können. Im folgenden werden die grundlegenden Begriffe kurz erklärt.
    
    \paragraph{Node}
    Ein Node ist ein eigenständiges Softwaremodul und ein eigenständiger Prozess, der parallel zu anderen Nodes ausgeführt werden kann. Ein ROS-basiertes System sollte in der Regel möglichst feingranular aufgebaut und Funktionalitäten in einzelne Nodes gekapselt sein. Ein vollständiges System besteht dementsprechend aus einer Menge an Nodes, die über Messages und Services miteinander kommunizieren. Dies erlaubt eine klare Trennung von Verantwortlichkeiten innerhalb des Systems und reduziert die Code-Komplexität, da zur Ansteuerung anderer Nodes keine Implementierungsdetails bekannt sein müssen.
    
    
    \paragraph{Message}
    Eine Message wird in einer Textdatei definiert und beschreibt eine streng typisierte Datenstruktur. In ihr können sowohl primitive Datentypen als auch Arrays von primitiven Datentypen und auch anderen Messages verwendet werden. Dadurch können sich beliebig tiefe Datenstrukturen aufbauen.
    
    \paragraph{Topic}
    Um eine Message zu senden, veröffentlicht ein Node diese Nachricht auf einem Topic. Definiert ist ein Topic durch einen namensgebenden String, wie zum Beispiel \glqq odometry\grqq{}. Interessiert sich ein Node für die veröffentlichten Informationen, kann er dieses Topic abonnieren und erhält dadurch stets die aktuellsten Daten, sobald diese veröffentlicht wurden.
    Jeder Node kann sowohl mehrere Topics abonnieren als auch auf mehreren Topics seine Nachrichten veröffentlichen. Ebenso können mehrere Nodes auf dem selben Topic veröffentlichen.
    Da Nodes in der Regel nichts über die Existenz der anderen Nodes wissen, werden alle Topics auf dem ROS Master inseriert, bei dem sich jeder Node über die verfügbaren Topics informieren kann.
    
    \paragraph{Service}
    Services bilden einen zweiten Kommunikationsweg für synchrone Kommunikation zwischen zwei Nodes. Ein Service wird durch ein Paar von zwei Messages definiert: Einer Request und einer Response. Auch Services werden beim Master angemeldet. Anders als Topics darf ein Service allerdings nur von einem Node inseriert werden. Andere Nodes können einen Service aufrufen und erhalten eine exklusive Antwort zurück.
    
    \paragraph{Master}
    Der ROS Master bietet einen Service zur Registrierung und Namensgebung für alle Nodes, Topics und Services. Er ist auf jedem ROS System vorhanden und wird von jedem Node gekannt. Dadurch ermöglicht er den anderen Nodes sich gegenseitig zu finden, um eine Peer-To-Peer Kommunikation aufzubauen.
    
    \paragraph{Parameter Server}
    Der Parameter Server läuft innerhalb des ROS Masters und dient Nodes um Parameter zu speichern und abzurufen. Diese sind in der Regel statische, nicht-binäre Daten wie Konfigurationsparameter.
    Unter anderen wird die Beschreibung des Roboters in Form des Unified Robot Description Formats (URDF) oder des Semantic Robot Description Formats (SRDF) hier gespeichert. Diese Beschreibungen spezifizieren sowohl die kinematischen und dynamischen Eigenschaften, die visuelle Repräsentation und das Kollisionsmodell des Roboters~\cite{semantic_robot_description}.
    
    \paragraph{Package}
    Um in einem größeren System nicht alle Nodes manuell starten zu müssen, können sie in einem Package gebündelt und über eine Launch Datei gestartet werden. Die Launch Datei beschreibt die Startparameter der einzelnen Nodes und deren Abhängigkeit zu weiteren Nodes und Packages.
    
    \subsection{MoveIt}
    MoveIt\footnote{\url{https://moveit.ros.org/}} ist das primäre Motion-Planning Framework in ROS und bietet eine relativ niedrige Einstiegshürde. \cite{coleman_reducing_2014}. Die Kernfunktionalitäten sind aus austauschbaren Komponenten aufgebaut. Als Standard Motion Planning Plugin wird die Open Motion Planning Library (OMPL), zur Kollisionserkennung die Fast Collision Library (FCL) und für die kinematischen Berechnungen die OROCOS Kinematics and Dynamics Library (KDL) verwendet \cite{chitta_moveitros_2012}.
    Die Grundbausteine der MoveIt Architektur sind in Abbildung~\ref{fig:moveit_concepts} dargestellt und werden nachfolgend, auf Grundlage des Referenzbuchs von Anis Koubaa~\cite{koubaa_anis_2016} und der MoveIt Dokumentation~\cite{moveit_concepts_nodate} kurz erklärt.
    
    \begin{figure}
    	\centering