Argtim Tika

• Since their introduction, robots have primarily influenced the industrial world, providing new opportunities and challenges for humans and machinery. With the introduction of lightweight robots and mobile robot platforms, the field of robot applications has been expanded, diversified, and brought closer to society. The increased degree of digitalization and the personalization of goods and products require an enhanced and flexible robot deployment by operating several multi-robot systems along production processes, industrial applications, assembly and packaging lines, transport systems, etc. Efficient and safe robot operation relies on successful task planning followed by the computation and execution of task-performing motion trajectories. This thesis addresses these issues by developing, implementing, and validating optimization-based methods for task and trajectory planning in robotics, considering certain optimality and performance criteria. The focus is mainly on the time optimality of the presented approaches with respect to both execution and computation time without compromising safe robot use. Driven by a systematic approach, the basis for the algorithm development is established first by modeling the kinematics and dynamics of the considered robots and identifying required dynamic parameters. In a further step, time-optimal task and trajectory planning algorithms for a single robotic arm are developed. Initially, a hierarchical approach is introduced consisting of two decoupled optimization-based control policies, a binary problem for task planning, and a continuous model predictive trajectory planning problem. The two layers of the hierarchical structure are then merged into a monolithic layer, resulting in a hybrid structure in the form of a mixed-integer optimization problem for inherent task and trajectory planning. Motivated by a multi-robot deployment, the hierarchical control structure for time-optimal task and trajectory planning is extended for the case of a two-arm robotic system with highly overlapping operational spaces, leading to challenging robot motions with high inter-robot collision potential. To this end, a novel predictive approach for collision avoidance is proposed based on a continuous approximation of the robot geometry, resulting in a nonlinear optimization problem capable of online applications with real-time requirements. Towards a mobile and flexible robot platform, a model predictive path-following controller for an omnidirectional mobile robot is introduced. Here, a time-minimal approach is also applied, which consists of the robot following a given parameterized path as accurately as possible and at maximum speed. The performance of the proposed algorithms and methods is experimentally analyzed and validated under real conditions on robot demonstrators. Implementation details, including the resulting hardware and software architecture, are presented, followed by a detailed description of the results. Concrete and industry-oriented demonstrators for integrating robotic arms in existing manual processes and the indoor navigation of a mobile robot complete the work.
• Roboter haben seit deren Einführung die Industriewelt weitgehend geprägt und für Mensch und Maschine neue Möglichkeiten und Herausforderungen geschaffen. Mit der Einführung von Leichtbaurobotern und mobilen Roboterplattformen wurde das Robotereinsatzgebiet erweitert, diversifiziert und näher an die Gesellschaft herangeführt. Der zunehmende Digitalisierungsgrad und die Personalisierung von Waren und Gütern erfordern einen steigernden und flexiblen Robotereinsatz, auch durch den Betrieb von Multirobotersystemen entlang von Produktionsprozessen, industriellen Anwendungen, Montage- und Verpackungslinien, Transportsystemen usw. Ein effizienter und sicherer Roboterbetrieb stützt sich auf eine erfolgreiche Aufgabenplanung gefolgt von der Berechnung und Ausführung von aufgabengerechten Trajektorien. In dieser Hinsicht befasst sich die vorliegende Arbeit mit der Entwicklung, Implementierung und Validierung von optimierungsbasierten Methoden zur Aufgaben- und Trajektorienplanung unter Berücksichtigung von gewissen Optimalitäts- und Performancekriterien. Der Fokus liegt dabei vor allem auf der Zeitoptimalität sowohl hinsichtlich der Ausführungs- als auch der Berechnungszeit, ohne den sicheren Robotereinsatz zu beeinträchtigen. Getrieben durch einen systematischen Ansatz wird durch die Modellierung der Kinematik und Dynamik der Roboter und der Identifikation von dynamischen Parametern die Grundlage für die Algorithmenentwicklung geschaffen. In einem ersten Schritt wird für einen Roboterarm eine hierarchische Regelungsstruktur vorgeschlagen, bestehend aus zwei entkoppelten zeitoptimalen Optimierungsproblemen, einem binären zur Aufgabenplanung und einem kontinuierlichen modellprädiktiven Trajektorienplanungsproblem. Anschließend werden beide Ebenen des hierarchischen Ansatzes zu einer monolithischen Einheit zusammengeführt was in einer hybriden Struktur in Form eines gemischt ganzzahligen Optimierungsproblems für inhärente Aufgaben- und Trajektorienplanung resultiert. Motiviert durch einen Multirobotereinsatz wird für ein zweiarmiges Robotersystem mit stark überlappenden Arbeitsbereichen ein zeitoptimaler Algorithmus nach dem Schema der hierarchischen Struktur entwickelt. Für die Kollisionsvermeidung zwischen den Roboterarmen wird ein neuartiger prädiktiver Ansatz vorgeschlagen, der auf eine kontinuierliche Approximation der Robotergeometrie aufbaut und in einem nichtlinearen Optimierungsproblem fähig für den Einsatz in Onlineanwendungen mit Echtzeitanforderungen resultiert. Auf dem Weg zu einer mobilen und flexiblen Roboterplattform wird ein modellprädiktiver Regler vorgestellt, mit dem ein omnidirektionaler mobiler Roboter einem vorgegebenen parametrisierten Pfad mit maximaler Geschwindigkeit folgen kann. Die Performance der vorgeschlagenen Algorithmen wird auf Demonstratoren experimentell analysiert und validiert. Dabei werden stets Implementierungsdetails, einschließlich der Hard- und Softwarearchitektur präsentiert, gefolgt von einer ausführlichen Ergebnisbeschreibung. Konkrete und industrienahe Anwendungsfälle zur Integration von Roboterarmen in bestehende manuelle Prozesse und die Indoor-Navigation eines mobilen Roboters runden und schließen die Arbeit ab.