The project will explore how robots can manipulate the occluding objects to reveal the hidden parts of the environment leading to its improved reconstruction. Such an ability is important for many practical robotic applications featuring complex structures such as crop plants in agriculture. The project will investigate the existing gaps in this unexplored area of research and set up a benchmark demonstrator of the principle in a validation domain leading up to scoping of the arising research directions relevant to UK-RAS. The project enables the international collaboration with roboticists from WUR, Netherlands and opportunity for UK-based ECR to establish their own international network and shape their future research. The outputs include a paper documenting SOTA and results from the validation experiment together with the benchmark solution and final presentation. The activities will lead to further development of the research area through organisation of international workshops and preparation of grant applications.

Proje ile ilgili açıklama girilmemiştir.

Alan ve Servis Robotları, quadruped robots,

Tarımsal bahçecilik alanında kullanılan robotik sistemlerinin otonomi bileşenlerinin açık kaynaklı olarak geliştirilmesini ve gerçek robotik sistemler üzerinde test edilmesini hedefleyen ve böylece bu alandaki teknolojik gelişmelerin hızlanmasını hedefleyen bir uygulamalı araştırma konsorsiyum projesidir.

Bu çalışmada OMR’lerin fabrika ortamında tam otonom çalışabilmesi için gerekli dinamik ortamlarda konumlama, robot ilk çalıştırılması esnasında bulunduğu yerin tespiti, rota üzerinde ilerlerken karşılaşılabilecek engellerin güvenle aşılması ve ortamdaki değişikliklerin tespit edilerek ortam haritalarının güncellenmesi konuları üzerine odaklanılmaktadır. Bu problemler özelinde otomotiv üretim hatlarında görev alabilecek OMR’ler için navigasyon ve kontrol algoritmaları geliştirilmektedir.

Ford Otomotiv Sanayi A.Ş. temel olarak AGV’ler için yazılım geliştirme ve uygulama yapmak üzere araştırma geliştirme faaliyetleri yürütmek amacıyla bir iş birliği yapmıştır. Bu çalışmada hassas konumlama ve hassas yanaşma yöntemleri üzerine odaklanılmıştır. Buna göre otomotiv üretim hatlarında görev alabilecek AGV’ler için navigasyon ve kontrol algoritmaları geliştirilmiştir. Navigasyon algoritmalarında AGV’lerin anlık olarak bulundukları ortamın neresinde olduklarının sensör belirsizlikleri, ortamdaki dinamik etkenler ve bozucular altında yüksek doğrulukla tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Kontrol kısmında ise AGV’lerin planlanan yolu navigasyon kısmında geliştirilen yöntemler sayesinde yüksek doğrulukla takip etmesi gerçekleştirilmiştir. Sunulan yöntemler fabrika ortamında gerçek AGV’ler üzerinde test edilerek doğrulanmıştır.

Proje ile ilgili açıklama girilmemiştir.