Actueel

Blijf up-to-date

De Department of Cognitive Robotics van de TU Delft is koploper in de ontwikkeling van robots die veilig kunnen navigeren naast mensen en (bewegende) objecten in alledaagse omgevingen. In dit interview spreken we met onderzoekers Dennis Benders, Dr. Javier Alonso-Mora en Dr. Laura Ferranti over hun ervaringen met het Vicon motion capture systeem, dat een cruciale rol speelt in hun onderzoek.

50-image

Toepassing Vicon lab

In de onderzoeken bij de TU Delft wordt het Vicon motion capture systeem gebruikt om drones te laten navigeren in omgevingen met obstakels. “Het systeem helpt ons te begrijpen waar de drone zich bevindt ten opzichte van de obstakels, zodat we veilige routes kunnen plannen. We plaatsen markers op de obstakels en de drone, waardoor Vicon hun positie en oriëntatie nauwkeurig kan tracken. Dit stelt ons in staat om betrouwbare algoritmen te ontwikkelen voor autonome dronevluchten,” aldus Benders. Dr. Alonso-Mora vult aan: “Naast drones gebruiken we Vicon ook voor andere mobiele robots, zoals kleine grondrobots, robots met armen en radiografisch bestuurbare auto’s. Het systeem helpt ons niet alleen de positie van de robots te bepalen, maar ook die van mensen in de omgeving. Dit is essentieel voor veilige interactie tussen mens en robot.”

Waarom Vicon?

Voorheen maakten de onderzoekers gebruik van een motion lab van een andere afdeling binnen de TU Delft. In de keuze voor een eigen lab, stond Vicon al vrij snel bovenaan de lijst. Dr. Alonso-Mora: “In mijn eigen PhD onderzoek, zo’n 10 jaar geleden, maakte ik ook al gebruik van Vicon. Ik wist dus al dat het goed werkt, dat het eenvoudig in gebruik is, makkelijk te kalibreren en dat er bruikbare data uit komt.” Daarnaast was er een extra uitdaging waar rekening mee gehouden moest worden, namelijk dat er daglicht in de ruimte binnenkwam.  Dat kan namelijk reflecties veroorzaken in de camera’s, waardoor tracking minder nauwkeurig wordt. “In de ruimte zitten ramen waardoor daglicht binnenkomt. Bij Vicon kregen we goede garanties en daarmee hadden we ook goede hoop dat we hier minder problemen mee zouden ondervinden.” Gelukkig is er nu helemaal geen sprake meer van daglichtproblemen: “We hebben nu gordijnen voor de ramen,” lacht Dr. Alonso-Mora.

Wensen voor de toekomst

Ondanks dat de onderzoekers al heel tevreden zijn met de hoge precisie en frequentie van het Tracking-systeem, blijven er natuurlijk altijd wensen voor de toekomst. “Als budget geen issue was, zou het mooi zijn om meer camera’s te installeren op verschillende hoogtes om occlusies te verminderen,” aldus Dr. Alonso-Mora. Benders vult aan: “Daarnaast zou het tof zijn als er camera’s zouden zijn die niet alleen konden tracken, maar ook konden zorgen voor het vastleggen van gedetailleerde visuele data op zeer hoge resolutie.  Op die manier kunnen we de beweging van de drone goed volgen, wat helpt bij het verbeteren van onze drone besturingsalgoritmen. Daarnaast helpt het bij het maken van goede video’s voor onze onderzoekspublicaties.” Dr. Alonso-Mora: “Ook zou het mooi zijn om AI te gebruiken om markerconfiguratie en -identificatie te vereenvoudigen.”

Support van ProCare

Over de vraag wat ze vonden van de service en support van ProCare, waren de onderzoekers het unaniem eens: “Dat was heel goed. Het systeem met 12 camera’s werd binnen twee dagen geïnstalleerd, en we kregen kort daarna een training van de Vicon Tracker-software. Hiermee konden we meteen zelf aan de slag. Onlangs zijn Maarten en Ruben nogmaals langsgekomen om te kijken hoe het gaat en hoe we het systeem gebruiken. Heel fijn!”

50-image

Meer over het onderzoek

Terwijl traditionele robots geprogrammeerd werden om in geïsoleerde omgevingen te werken, is de nieuwe generatie ontworpen om samen te werken in dynamische omgevingen. Denk aan ziekenhuizen, waar robots medicijnen brengen naar een verpleegkundige, of op kantoren, of onveilige (oorlogs)gebieden. Dit vereist een compleet nieuwe set vaardigheden:

  • Nauwkeurige waarneming van de omgeving: De robot moet constant de posities en bewegingen van mensen, objecten en andere obstakels in kaart brengen.
  • Voorspelling van menselijk gedrag: De robot moet kunnen anticiperen op de acties van mensen om botsingen te voorkomen en soepele interactie te garanderen.
  • Real-time beslissingen: De robot moet razendsnel kunnen reageren op onverwachte gebeurtenissen en de juiste acties ondernemen om de veiligheid te garanderen.

Uitgebreid onderzoek en uitdagende experimenten zijn noodzakelijk om deze robots autonoom te kunnen laten voortbewegen. De onderzoeken bij de TU Delft worden gedaan door twee onderzoeksgroepen: the Autonomous Multi-Robots Lab onder leiding van Dr. Javier Alonso-Mora en the Reliable Robot Control Lab onder leiding van Dr. Laura Ferranti. In het lab worden verschillende robots onderzocht, waaronder de Dingo en Jackal grondrobots en de Hovergames drone.