Elke periode kent zijn eigen revolutie en elke revolutie brengt zijn eigen organisatorische model met zich mee. We bevinden ons nu in de 4e industri¨ele revolutie, waar het internet van dingen ons verbindt met autonome embedded systemen. Deze systemen zijn actief in de virtuele ’cyber’ wereld, alsook in de echte ’fysieke’ wereld om ons heen. Deze zogenoemde ’Cyber-Fysieke’ Systemen volgen daarmee een modern organisatorisch model, namelijk zelfmanagement, en zijn dan ook in staat zelf proactieve acties te ondernemen. Dit proefschrift belicht productiesystemen vanuit het Cyber-Fysieke perspectief. De productiesystemen zijn hier herconfigureerbaar, autonoom en zeer flexibel. Dit kan enkel worden bereikt door het ontwikkelen van nieuwe methodes en het toepassen van nieuwe technologie¨en die flexibiliteit verder bevorderen. Echter, effici¨entie is ook van belang, bijvoorbeeld door productassemblage zo flexibel te maken dat het daardoor kosteneffici¨ent is om de productie van diverse producten met een lage oplage, zogenaamde high-mix, low volume producten, te automatiseren. De mogelijkheid om zo flexibel te kunnen produceren moet bereikt worden door de creatie van nieuwe methoden en middelen, waarbij nieuwe technologie¨en worden gecombineerd; een belangrijk aspect hierbij is dat dit toepasbaar getest moet worden door gebruik van simulatoren en speciaal hiervoor ontwikkelde productiesystemen. Dit onderzoek zal beginnen met het introduceren van het concept achter de bijbehorende productiemethodologie, welke Grid Manufacturing is genoemd. Grid Manufacturing wordt uitgevoerd door autonome entiteiten (agenten) die zowel de productiesystemen zelf, als de producten representeren. Producten leven dan al in de virtuele cyber wereld voordat zij daadwerkelijk zijn gebouwd, en zijn zich bewust uit welke onderdelen zij gemaakt moeten worden. De producten communiceren en overleggen met de autonome herconfigureerbare productiesystemen, de zogenaamde equiplets. Deze equiplets leveren generieke diensten aan een grote diversiteit aan producten, die hierdoor op elk moment geproduceerd kunnen worden. Het onderzoek focust hierbij specifiek op de equiplets en de technische uitdagingen om dynamisch geautomatiseerde productie mogelijk te maken. Om Grid Manufacturing mogelijk te maken is er een set van technologische uitdagingen onderzocht. De achtergrond, onderzoeksaanpak en concepten zijn dan ook de eerste drie inleidende hoofdstukken. Daarna begint het onderzoek met Hoofdstuk 4 Object Awareness. Dit hoofdstuk beschrijft een dynamische manier waarop informatie uit verschillende autonome systemen gecombineerd wordt om objecten te herkennen, lokaliseren en daarmee te kunnen manipuleren. Hoofdstuk 5 Herconfiguratie beschrijft hoe producten communiceren met de equiplets en welke achterliggende systemen ervoor zorgen dat, ondanks | Dutch Summary 232 dat het product niet bekend is met de hardware van de equiplet, deze toch in staat is acties uit te voeren. Tevens beschrijft het hoofdstuk hoe de equiplets omgaan met verschillende hardwareconfiguraties en ondanks de aanpassingen zichzelf toch kunnen besturen. De equiplet kan dan ook aangepast worden zonder dat deze opnieuw geprogrammeerd hoeft te worden. In Hoofdstuk 6 Architectuur wordt vervolgens dieper ingegaan op de bovenliggende architectuur van de equiplets. Hier worden prestaties gecombineerd met flexibiliteit, waarvoor een hybride architectuur is ontwikkeld die het grid van equiplets controleert door het gebruik van twee platformen: Multi-Agent System (MAS) en Robot Operating System (ROS). Nadat de architectuur is vastgesteld, wordt er in Hoofdstuk 7 onderzocht hoe deze veilig ingezet kan worden. Hierbij wordt een controlesysteem ingevoerd dat het systeemgedrag bepaalt, waarmee het gedrag van de equiplets transparant wordt gemaakt. Tevens zal een simulatie met input van de sensoren uit de fysieke wereld ’live’ controleren of alle bewegingen veilig uitgevoerd kunnen worden. Nadat de basisfunctionaliteit van het Grid nu compleet is, wordt in Hoofdstuk 8 Validatie en Utilisatie gekeken naar hoe Grid Manufacturing gebruikt kan worden en welke nieuwe mogelijkheden deze kan opleveren. Zo wordt er besproken hoe zowel een hi¨erarchische als een heterarchische aanpak, waar alle systemen gelijk zijn, gebruikt kan worden. Daarnaast laat het hoofdstuk o.a. aan de hand van enkele voorbeelden en simulaties zien welke effecten herconfiguratie kan hebben, en welke voordelen deze aanpak zoal kan bieden.. Het proefschrift laat zien hoe met technische middelen geautomatiseerde flexibiliteit mogelijk wordt gemaakt. Hoewel het gehele concept nog volwassen zal moeten worden, worden er enkele aspecten getoond die op de korte termijn toepasbaar zijn in de industrie. Enkele voorbeelden hiervan zijn: (1) het combineren van gegevens uit diverse (autonome) bronnen voor 6D-lokalisatie; (2) een data-gedreven systeem, de zogeheten hardware-abstractielaag, die herconfigureerbare systemen controleert en de mogelijkheid biedt om deze productiesystemen aan te passen zonder deze te hoeven herprogrammeren; en (3) het gebruik van Cyber-Fysieke systemen om de veiligheid te verhogen.
MULTIFILE
In mobile robotics, LASER scanners have a wide spectrum of indoor and outdoor applications, both in structured and unstructured environments, due to their accuracy and precision. Most works that use this sensor have their own data representation and their own case-specific modeling strategies, and no common formalism is adopted. To address this issue, this manuscript presents an analytical approach for the identification and localization of objects using 2D LiDARs. Our main contribution lies in formally defining LASER sensor measurements and their representation, the identification of objects, their main properties, and their location in a scene. We validate our proposal with experiments in generic semi-structured environments common in autonomous navigation, and we demonstrate its feasibility in multiple object detection and identification, strictly following its analytical representation. Finally, our proposal further encourages and facilitates the design, modeling, and implementation of other applications that use LASER scanners as a distance sensor.
DOCUMENT
“KITT, activate super pursuit mode!” Actiefilms zijn kenmerkend vanwege de hoeveelheid stunts die erin voorkomen. Auto’s die crashen of elkaar net missen ontbreken hierin niet. Momenteel worden de stunts nog gedaan door getrainde stuntprofessionals wat de nodige risico’s met zich meebrengt. Naast de veiligheidsrisico’s spelen inschattingsfouten en menselijke communicatie een grote rol. Daarom is vanuit het mkb actief in de filmindustrie de vraag ontstaan hoe (gevaarlijke) stunts met voertuigen & beweegbare objecten veiliger, accurater en nauwkeuriger uitgevoerd kunnen worden. In deze KIEM worden de mogelijkheden van technologische toepassingen vanuit de Mobiliteit / Automotive Branche, zoals teleoperatie (het op afstand besturen van een voertuig) en autonome applicaties voor het mkb actief in de filmindustrie onderzocht. De vraag die centraal staat luidt daarom: “Wat is de potentie van technologieën als teleoperatie en autonomie binnen de Nederlandse Filmindustrie voor het uitvoeren van gevaarlijke en nauwkeurige voertuigstunts?” De vraag wordt beantwoord door zowel op schaal als op 1:1 voertuigen teleoperatie & autonome applicaties te ontwikkelen voor een specifieke stunt. Door te werken aan 1 scenario, te weten het net missen van twee voertuigen die op een kruispunt afrijden, bouwen we kennis op over de geschiktheid van teleoperatie en autonomie voor het mkb in de stuntindustrie. De resultaten van deze KIEM zullen worden vastgelegd en gepubliceerd en kunnen de basis vormen voor vervolg onderzoeken zoals een RAAK-mkb onderzoek.
In dit project willen we onderzoeken of we een low-cost robot, die bedoeld is om op afstand bestuurd te worden, kunnen aanpassen om autonome omgevings-inspectie uit te voeren. Een kleine en goedkope robot is uitermate geschikt voor deze toepassing, zou overal gebruikt kunnen worden en makkelijk meegenomen kunnen worden. Ook zou het met betaalbare robots mogelijk zijn met meerdere robots om sneller een grote locatie te scannen. Een uitdaging voor dit project is dat de bestaande low-cost robot geen processing mogelijkheid heeft om de benodigde sensordata te verwerken en bijbehorende algoritmes op het platform zelf uit te voeren. Hiervoor willen we alle sensordata uit de robot uitlezen en deze draadloos via 5G naar een server sturen. Dit zou het mogelijk maken om b.v. objectherkenningstoepassingen, die normaal gesproken op een robot plaatsvinden, op afstand te doen en een robot van op afstand aan te sturen. We zullen dan ook naar verschillende Artificial Intelligence technieken moeten kijken om de (beperkte) ontvangen sensor-data te analyseren en te interpreteren, om de robot van feedback te voorzien, waarbij dit moet allemaal in Real-Time moet gebeuren. Een additionele uitdaging zal zijn hoe de robot zich met een beperkte set van sensoren kan lokaliseren in een (on)bekende omgeving. Het samenwerkingsverband bevat alle partijen: een MKB onderneming die zijn product in de markt wil zetten (SITA Robotics), een technologie partner (TMC) en een onderzoekspartner (Fontys) die nodig zijn om tot vernieuwende oplossingen te komen. Elk van de partners heeft zijn eigen expertise en behoeften in dit project, die als een puzzelstuk in elkaar vallen. De vraag die we gezamenlijk in dit project proberen te beantwoorden is dan ook: Kunnen we de bestaande low-cost robot, die bestemd is voor afstand-bestuurbare verkenning, gebruiken voor de autonome inspectie zonder het systeem zelf substantieel te modificeren?
