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- Mensch Roboter Koexistenz (1) (remove)
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Sensorbasierte, echtzeitfähige Online-Bahnplanung für die Mensch-Roboter-Koexistenz
(2011)
- Die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter ist ein wichtiges Ziel der aktuellen Forschung in der Robotik, um die spezifischen Fähigkeiten von Mensch und Roboter zu verbinden. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die sichere und effiziente Koexistenz in einem gemeinsamen Arbeitsraum. Hierzu muss die Sicherheit des Menschen gewährleistet sein und eine hohe Verfügbarkeit des Robotersystems erreicht werden. In dieser Arbeit wird ein bildbasierter Kollisionstest beziehungsweise eine Distanzberechnung entwickelt, um die Sicherheit des Menschen zu realisieren. Eine hohe Verfügbarkeit wird durch die Konzeption und Implementierung einer Bahnplanung erreicht, welche echtzeitfähig mit Ausweichbewegungen auf dynamische Hindernisse wie z.B. den Menschen reagiert, um gegenseitige Blockaden zu vermeiden. Die Detektion des Menschen und anderer Objekte wird mit Hilfe eines Netzwerks stationärer Kameras erreicht, deren Befestigung den Einsatz effizienter Differenzbildverfahren („Change Detection“) ermöglicht und über die Kalibrierung der Kameras die Verwendung von Modellen bekannter Objekte (Roboter und Zellenaufbauten) erlaubt. Hierdurch werden Verdeckungen unbekannter Objekte (z.B. der Mensch) in einem bildbasierten Kollisionstestverfahren korrekt berücksichtigt. Weiterhin werden Konzepte zum Umgang mit dynamischen Hintergründen in realistischen Arbeitszellen erarbeitet. Die zusätzlich realisierte bildbasierte Distanzberechnung ermöglicht die Geschwindigkeits-regelung des Roboterarms für die sichere und ergonomische Mensch-Roboter-Koexistenz. Auch hierbei wird eine korrekte Behandlung der verdeckenden Geometrien berücksichtigt. Die Bahnplanung wird in jedem Zyklus des Systems (100 ms) auf Basis aktueller Sensordaten (im bildbasierten Kollisionstest) durchgeführt, parallel zur Ausführung der jeweils im vorigen Zyklus berechneten Bahn. Das entwickelte Konzept verbindet dabei eine globale Bahnplanung auf randomisierten Netzen in hochdimensionalen Konfigurations-räumen mit der Begrenzung von teuren Kollisionstests bzw. Distanzberechnungen. Informationen über die nicht berechneten Teile des Graphen werden durch Schätzung aus bekannten Informationen erzeugt. Zusätzlich werden bereits berechnete Informationen über die Umwelt durch Speicherung im Graph über Systemzyklen hinweg beibehalten und somit sukzessive ausgeweitet. Ein Konzept wurde entwickelt und implementiert, um die persistenten Informationen bei detektierter Arbeitsraumdynamik zu adaptieren, wodurch flexibel auf Umweltveränderungen reagiert werden kann. Dieses grundlegende Rahmenwerk erzeugt einen Planer, welcher echtzeitfähig ist und somit auf dynamische Objekte reagieren kann und über Systemzyklen hinweg statistische Vollständigkeit in statischen Umgebungen erreicht. Mit Hilfe des bildbasierten Kollisionstests wird dann ein wegoptimierender Planer realisiert und mit Hilfe der bildbasierten Distanzberechnung ein zeitoptimierender Planer, welcher die Ausführungsdauer der Bewegung unter Maßgabe der distanzbasierten Geschwindigkeitsregelung optimiert. Letzterer ist für die Mensch-Roboter-Koexistenz aufgrund des vergrößerten Hindernisabstands besonders geeignet.
