This master´s thesis describes the concept of Bin-picking technology, image recognition and the posibility of grasping parts of various shapes. It deals with the interaction between industrial robot, end-effector and recognition cell system in the industrial cell in process of random collection of parts from the box. The practical part is concerned with construction of end effector for a given part of a specific shape in a random selection/collection of parts from industrial pallets. For this operation is used the KUKA KR16 industrial robot and for safety reasons senzor FTC/collision OPS. Further work is designed working cell which deals with the design and layout of the working elements including security.

This thesis deals with the construction of the welding clamping device for the robot cell. It is divided into two parts – the theoretical part describes welding of aluminium, MIG and TIG methods, welding robots and manipulators. The goal of the thesis is to design and construct the welding clamping device for the robot cell. In the last part of the thesis the return on investment into production of welding clamping device is evaluated.

This diploma thesis deals with the problem of designing an automatic robotic workstation for automatic tightening screws connections seatback – seat and belt buckle. The research part of this thesis deals with current trends in the automotive industry, especially with the problem of assembling seats part, with focus on screwing. The design part of this thesis maps the process of designing two variants of an automatic robotic workstation. Special attention was given to the process of choosing the right industrial robot for the task, as well as to the construction of the end-effector and of the resulting 3D data. The right version of the workstation for the consecutive implementation was then chosen based on multi-criteria evaluation. The finishing touch of this thesis is a risk analysis for the implemented workstation.

Diploma thesis presents a study focused at the current level of industrial robotsand ther applications in the machining process. It presents current technology used in the selected company to produce components for the automotive industry. Based on analysis of the finished products presents the possible ways of alternating the current technology to ensure the required quality of production. This thesis also includes a financial assessment of current technology.

This work deals with the proposal of the universal robotic platform. The paper descibes a robotic competition for which is posible to use this platform. There is a list of basic sensors that are suitable for small robot competition. Of course there is a short description for each sensor. In the chapter of the draft prototype are described types of chasis. There is an explanation of use of the differential gear for this platform. The text also describes the development of the prototypes platfom and used data bus for comunication between the periferies and the MCU.

The theme of the thesis is a structural design of the robotic system SCARA. Thesis at the start clarifies the definition of robots and industrial robots. Next it deals with kinematic structures, from basic to more advnced structures, including SCARA type robot. The next chapter describes parts used in design of industrial robots. In the fourth chapter, the table provides an overview of currently available SCARA robots and their attributes. The rest of the thesis itself consists of machine design from determining the required parameters to 3D design. This section also contains extensive computational parts and justifies the choice of the components.

La détection, localisation d'obstacles et la reconstruction de carte d'occupation 2D sont des fonctions de base pour un robot navigant dans un environnement intérieure lorsque l'intervention avec les objets se fait dans un environnement encombré. Les solutions fondées sur la vision artificielle et couramment utilisées comme SLAM (simultaneous localization and mapping) ou le flux optique ont tendance a être des calculs intensifs. Ces solutions nécessitent des ressources de calcul puissantes pour répondre à faible vitesse en temps réel aux contraintes. Nous présentons une architecture matérielle pour la détection, localisation d'obstacles et la reconstruction de cartes d'occupation 2D en temps réel. Le système proposé est réalisé en utilisant une architecture de vision sur FPGA (field programmable gates array) et des capteurs d'odométrie pour la détection, localisation des obstacles et la cartographie. De la fusion de ces deux sources d'information complémentaires résulte un modèle amelioré de l'environnement autour des robots. L'architecture proposé est un système à faible coût avec un temps de calcul réduit, un débit d'images élevé, et une faible consommation d'énergie / Obstacle detection, localization and occupancy map reconstruction are essential abilities for a mobile robot to navigate in an environment. Solutions based on passive monocular vision such as simultaneous localization and mapping (SLAM) or optical flow (OF) require intensive computation. Systems based on these methods often rely on over-sized computation resources to meet real-time constraints. Inverse perspective mapping allows for obstacles detection at a low computational cost under the hypothesis of a flat ground observed during motion. It is thus possible to build an occupancy grid map by integrating obstacle detection over the course of the sensor. In this work we propose hardware/software system for obstacle detection, localization and 2D occupancy map reconstruction in real-time. The proposed system uses a FPGA-based design for vision and proprioceptive sensors for localization. Fusing this information allows for the construction of a simple environment model of the sensor surrounding. The resulting architecture is a low-cost, low-latency, high-throughput and low-power system.

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Les mains robotiques sont pour la plupart utilisées pour reproduire la dextérité humaine. Au delà des challenges mécaniques et de contrôle que ceci peut représenter, la connaissance de l’environnent avec lequel la main interagit est important pour assurer la dextérité. Donc, la reconnaissance tactile des objets est devenue une capacité importante pour les systèmes de manipulation. Dans ce thèse, on propose une méthode pour qu'une main robotique puisse comprendre la nature géométrique d'un objet que lui a été donné. En plus des données statique récupérées quand la main a saisie l'objet, le mouvements qu'elle fait pendant la saisi sont aussi exploitées. Comme première contribution, on propose les signatures de formes proprioceptives. Ceci est un descripteur qui est basé uniquement sur des données proprioceptives et qui est invariant à la taille et à la position de l'objet dans la main. Il contient l'information sur la forme globale de l'objet. Comme deuxième contribution, on propose un outil pour extraire l'information sur l'objet saisi en utilisant l'information dynamique générée pendant la saisie. Pour cela, les mouvements des doigts pendant le saisie sont interprétés en fonction de la stratégie de saisie utilisée. On présente une méthode pour faire la reconnaissance de la forme d'un objet de façon séquentielle. Pour cela, on utilise une collection des Forêt d'arbres décisionnels. Ceci permet de mettre a jour le modèle de reconnaissance quand des nouveaux objets doivent être reconnus. De cette façon, le temps du processus d’entraînement de l'algorithme est réduit. / Robotic anthropomorphic hands are mostly used to reproduce the human dexterity in manipulation. Beyond the mechanical and control challenges that this represents, perceptive knowledge of the environment with which the hand interacts is key to ensure that dexterity is achieved. In this sense, tactile object recognition has become an important asset for manipulation systems. Regardless of the advances in this domain, it continues to be a valid subject of research today. In this thesis, we propose a method to enable a robotic hand to quickly understand the geometrical nature of an object that has been handled by it. Aside from the static data obtained once the object has been fully grasped, the movements of the hand during the grasp execution will also be exploited. As a first contribution, we propose the proprioceptive shape signature. This descriptor, based solely on proprioceptive data, is invariant to the size and pose of the object within the hand and it contains information about the global shape of the object almost as soon as the grasp execution ends. As a second contribution, we propose a tool to extract information about the grasped object from the dynamic data generated during the grasp execution. For this, the movements of the fingers during the grasping process will be interpreted based on the grasp strategy. Finally, we present a method to perform sequential object shape identification based on a collection of random forests. This method allows to update the recognition model as new shapes are desired to be identified. Thus, the time-consuming process of training the model from scratch is avoided.

Dans cette thèse nous nous intéressons à la problématique de la construction de l'esthétiquechez les humains. Nous proposons d'utiliser un robot comme modèle pour étudier les briquesde bases qui participent au développement des préférences esthétiques. Nous utilisons le termed'esthétique artificielle (E.A ) pour désigner les préférences du robot.Plusieurs travaux de recherche tentent d'établir des théories de l'esthétique que nous séparons icien deux approches. D'une part, les approches empiriques qui étudientles préférences esthétiques d'un point de vue expérimental. Nous nous intéressons notamment àune branche plus radicale des approches empiriques, nommée la neuroesthétique. Celle-ci postulel'existence de structures cérébrales dédiées à l'appréciation des scènes visuelles en général et de l'art en particulier.D'autre part, les approches sociales qui avancent que les préférences esthétiques se transmettent de générationen génération et se construisent selon l'historique de l'individu et de ses interactions avec les autres.Le contextualisme historique est une branchedes approches sociales qui établit un lien entre le contexte dans lequel une œuvre est observée et son appréciation.Sans remettre en cause l'approche neuroscientifique, nous avons choisi de nous positionner dans une approche sociale et développementaleen utilisant des méthodes expérimentales telles que celles utilisées en esthétique empirique.Nous étudions l'émergence du sens esthétique dans le cadre de la référenciation sociale.On appelle référenciation sociale la capacité à attribuer des valences émotionnelles à des objets a priori neutre.Nous testons nos hypothèses sur robot mobile dans un cadre d'interaction triadique : homme-robot objet.Ceci dans un milieu naturel centré sur des humains non initiés à la robotique.Les humains jouent le rôle d'enseignants (professeur) du robot. Ils ont la tâche de suivre le robot dans son développementet de lui enseigner leurs préférences pour lui permettre de développer son propre "goût".Nous avons choisi de mener nos expériences dans des milieux dominés par l'esthétique comme les musées ou les galeries d'art.Toutefois, ces expériences peuvent être menées en tout lieu où des humains et des objets seraient disponibles.Notre robot, nommé Berenson en référence à un célèbre historien de l'art du 19ème siècle, est un outilpour comprendre d'une part comment s'installent des interactions sociales et comment les humainsprêtent des intentions aux machines, et d'autres part il permet d'étudier les briques minimalesd'intelligence artificielle à mettre en place pour construire une esthétique artificielle. / In this thesis we propose a robot as tool to study minimal bricks that helps human develop their aesthetic preferences. We refer to the robot preference using the term Artificial Esthetics (A.E).Several research work tries to establish a unified theory of esthetics. We divide them into two approaches. In one side, the empirical approaches which study esthetic preferences in an experimental manner. We mainly discuss the more radical branch of those approaches named "Neuroesthetic". Neuroesthetic advocates the existence of neural structures dedicated to visual scene preference and particularly to art appreciation. In another side, the social approaches which advocate that esthetic preferences are transmitted generation after generation, and they are built according to the individual historic and his interaction with others. Historical contextualism is a branch of the social approaches of art that draws a link between the appreciation of an artwork and the context where the artwork is observed.Without rejecting the neuroscientific approach, we choose a social and developmental way to study artificial esthetic using experimental methods from the empirical esthetic. We study the esthetic preferences development in the social referencing framework. Social referencing is the ability to attribute emotional values to à priori neutral objects. We test our hypothesis on a mobile robot in a triadic interaction : human-robot-object. This in a natural human centered environment. Humans play the role of the teachers. They have to fololow the robot in his development and teach it their preferences in order to help it develop its own "taste".We chose to conduct our experiment in places dominated by art and esthetics like museums and art galleries, however, this kind of experiment can take place anyway where human and objects are present.We named our robot Berenson in reference to a famous art historian of the 19th century. Berenson is a tool to understand how human project intentions into machines in one hand, and in the other hand the robot helps scientist build and understand minimal artificial intelligence bricks to build an artificial esthetic.