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Eine grundlegende Voraussetzung für die Entwicklung von teilautonomer hydraulischen Maschinen ist die automatisierte Bewegung der notwendigen Strukturen. Die Anforderungen an diese Bewegungen sind hoch und aus diesem Grund sind einfache Reglerstrukturen ohne konkrete Streckenkenntnis nicht ausreichend. Die Beschreibung des Streckenkennmodells ist bei hydraulischen Maschinen sehr komplex und zeitaufwendig. Die Modellierung mit theoretischen auf physikalischen Ansätzen beruhenden Methoden ist daher unwirtschaftlich. Aufgrund dessen müssen für die Entwicklung von teilautonomen Maschinen alternative Strategien zur Beschreibung der Dynamik entwickelt werden. Im Rahmen der Diplomarbeit wurde die Machbarkeit von Neuronalen Netzen zur modellbasierten Geschwindigkeitsregelung von hydraulischen Zylindern an einem Bagger untersucht. Dabei wurden unterschiedliche Anregungssignale überprüft und das Regelverhalten des Neuronalen-Reglers auf einem realen Versuchsträger verifiziert. Es hat sich gezeigt, dass sich die datenbasierten Methoden zur Regelung von elektrohydraulischen Baggern eignen. Im Vergleich zu theoretischen Ansätzen konnte eine Steigerung der Regelgüte, bei gleichzeitiger Reduzierung des Arbeitsaufwandes von mehreren Monaten hinzu wenigen Tagen, erreicht werden.
Die Bewegungsplanung für Industrieroboter ist eine notwendige Voraussetzung, damit sich autonome Systeme kollisionsfrei durch die Umwelt bewegen können. Die Berücksichtigung von dynamischen Hindernissen zur Laufzeit erfordert allerdings leistungsfähige Algorithmen, zur Lösung dieser Aufgabenstellung in Echtzeit. Eine Möglichkeit zur Beschleunigung der Algorithmen ist der effiziente Einsatz von skalierbarer Parallelverarbeitung. Die softwaretechnische Umsetzung kann aber nur dann erfolgreich sein, wenn ein Parallelrechner zur Verfügung steht, der einen hohen Datendurchsatz bei geringer Latenzzeit bietet. Darüber hinaus muß dieser Parallelrechner unter vertretbarem Aufwand bedienbar sein und ein gutes Preisleistungsverhältnis aufweisen, damit die Parallelverarbeitung verstärkt in der Industrie zum Einsatz kommt. In diesem Artikel wird ein Workstation-Cluster auf der Basis von neun Standard- PCs vorgestellt, die über eine spezielle Kommunikationskarte miteinander vernetzt sind. In den einzelnen Abschnitten werden die gesammelten Erfahrungen bei der Inbetriebnahme, Systemadministration und Anwendung geschildert. Als Beispiel für eine Anwendung auf diesem Cluster wird ein paralleler Bewegungsplaner für Industrieroboter beschrieben.
We present a model predictive control (MPC) algorithm for online time-optimal trajectory planning of cooperative robotic manipulators. Robotic arms sharing a common confined operational space are exposed to high interrobot collision
risks. For collision avoidance, a smooth robot geometry approximation by Bézier curves is applied, utilizing velocity constraints and tangent separating planes, enabling an efficient generation of robot trajectories in real-time. The proposed optimization algorithm is validated on an experimental setup consisting of two collaborative robotic arms performing synchronous pick-and-place tasks.
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.
In many robotic applications, the teaching of points in space is necessary to register the robot coordinate system with the one of the application. Robot-human interaction is awkward and dangerous for the human because of the possibly large size and power of the robot, so robot movements must be predictable and natural. We present a novel hybrid control algorithm which provides the needed precision in small scale movements while allowing for fast and intuitive large scale translations.
In robotics, information is often regarded as a means to an end. The question of how to structure information and how to bridge the semantic gap between different levels of abstraction in a uniform way is still widely regarded as a technical issue. Ignoring these challenges appears to lead robotics into a similar stasis as experienced in the software industry of the late 1960s. From the beginning of the software crisis until today, numerous methods, techniques, and tools for managing the increasing complexity of software systems have evolved. The attempt to transfer several of these ideas towards applications in robotics yielded various control architectures, frameworks, and process models. These attempts mainly provide modularisation schemata which suggest how to decompose a complex system into less complex subsystems. The schematisation of representation and information flow however is mostly ignored. In this work, a set of design schemata is proposed which is embedded into an action/perception-oriented design methodology to promote thorough abstractions between distinct levels of control. Action-oriented design decomposes control systems top-down and sensor data is extracted from the environment as required. This comes with the problem that information is often condensed in a premature fashion. That way, sensor processing is dependent on the control system design resulting in a monolithical system structure with limited options for reusability. In contrast, perception-oriented design constructs control systems bottom-up starting with the extraction of environment information from sensor data. The extracted entities are placed into structures which evolve with the development of the sensor processing algorithms. In consequence, the control system is strictly dependent on the sensor processing algorithms which again results in a monolithic system. In their particular domain, both design approaches have great advantages but fail to create inherently modular systems. The design approach proposed in this work combines the strengths of action orientation and perception orientation into one coherent methodology without inheriting their weaknesses. More precisely, design schemata for representation, translation, and fusion of environmental information are developed which establish thorough abstraction mechanisms between components. The explicit introduction of abstractions particularly supports extensibility and scalability of robot control systems by design.
Assistenzfunktionen stellen einen Meilenstein bei der Automatisierung hydraulischer Baumaschinen dar. Zur Regelung der Position des Tool Center Points von Hydraulikbaggern, den komplexesten Vertretern dieser Klasse, können inverse Modelle als Teil einer Vorsteuerung genutzt werden. In dieser Arbeit werden hierzu physikalische und datenbasierte Modellierungsansätze in Form von hybriden Modellen vereint. Die Zielanwendung stellt eine Assistenzfunktion zur automatisierten Durchführung von Planziehbewegungen dar. Es konnte gezeigt werden, dass durch hybride Modelle eine verbesserte Güte und höhere Robustheit gegenüber Schwingungen im Vergleich zu rein datenbasierten Ansätzen erzielt werden kann. Die untersuchten Ansätze lassen sich auf andere Maschinen übertragen. Die Validierung erfolgte an einem realen Versuchsträger, dem Mobilbagger JCB Hydradig. Zur Systemidentifikation generierte Daten wurden darüber hinaus mittels Methoden des unüberwachten Lernens auf Vollständigkeit untersucht. Hierbei konnte der Effekt der konzeptbedingten Datenlücken festgestellt und untersucht werden, welcher eine Genauigkeitsgrenze bezüglich der inversen Modellierung darstellt.
GPU Stereo Vision
(2007)
To analyze scenery obstacles in robotics applications depth information is very valuable. Stereo vision is a powerful way to extract dense range information out of two camera images. In order to unload the CPU the intensive computation can be moved to GPU, taking advantage of the parallel processing capabilities of todays consumer level graphics hardware. This work shows how an efficient implementation on the GPU can be realized utilizing the NVIDIA Cuda framework.
Die Domäne der Operationsroboter liegt heute in Fräsarbeiten an knöchernen Strukturen. Da Roboter über eine extreme Präzision verfügen und nicht ermüden bietet sich ihr Einsatz insbesondere bei langwierigen und zugleich hochpräzisen Fräsvorgängen im Bereich der lateralen Schädelbasis an. In jüngsten Arbeiten wurden Prozessparameter zur Anlage eines Implantatlagers bspw. für ein Cochlea Implantat oder für eine roboterunterstützte Mastoidektomie ermittelt. Gemessen wurden die Parameter Kraft, Moment, Vibration und Temperatur bei unterschiedlichen Vorschüben, Drehzahlen, Bahnkurven und unterschiedlichem Knochenmaterial (Mastoid, Kalotte). Hieraus ergaben sich Optimierungsparameter für solche Fräsvorgänge. Auffallend waren unvermittelt auftretende und extrem weit über dem Grenzwert liegende Spitzenwerte für Kräfte, bei im Normbereich liegenden Mittelwerten. Aus diesem Grunde wurde ein Verfahren entwickelt, welches aus einer geometrischen Beschreibung des Implantates eine geeignete Fräsbahn errechnet und eine Kraft-geregelte Prozesskontrolle des Fräsvorganges implementiert. Mit einem 6-achsigen Knickarmroboter erfolgten die Untersuchungen primär an Tierpräparaten und zur Optimierung an Felsenbeinpräparaten.Durch intraoperative online Rückkopplung der Kraft - Sensorik war eine lokale Navigation möglich. Bei steigenden Kräften über den Grenzwert wurde die Vorschubgeschwindigkeit automatisch reguliert, auch konnte das Errreichen der Dura an Hand der Werte detektiert werden. Das Implantatlager ließ sich durch das entwickelte Computerprogramm exakt ausfräsen. Die Untersuchungen ergaben, dass eine zufriedenstellende Anlage eines Implantatbettes in der Kalotte durch einen Kraft-geregelten Fräsvorgang mit einem Roboter, im Sinne einer lokalen Navigation, gelingt.
Die Domäne der Operationsroboter liegt heute in Fräsarbeiten an knöchernen Strukturen. Da Roboter über eine extreme Präzision verfügen und nicht ermüden bietet sich ihr Einsatz ins-besondere bei langwierigen und zugleich hochpräzisen Fräsvorgängen im Bereich der later-alen Schädelbasis an. Aus diesem Grunde wurde ein Verfahren entwickelt, welches aus einer geometrischen Beschreibung des Implantates eine geeignete Fräsbahn errechnet und eine kraftgeregelte Prozesskontrolle des Fräsvorganges implementiert. Mit einem 6*achsigen Knickarmroboter erfolgten die Untersuchungen primär an Tierpräparaten und zur Optimierung an Felsenbeinpräparaten.