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Universitat Hamburg

MIN-FakultatDepartment Informatik

- Einfuhrung in die Robotik

Einfuhrung in die Robotik

Jianwei [email protected]

Universitat HamburgFakultat fur Mathematik, Informatik und NaturwissenschaftenDepartment Informatik

Technische Aspekte Multimodaler Systeme

12. Juli 2011

J. Zhang 389

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme Einfuhrung in die Robotik

Gliederung

Allgemeine InformationenEinfuhrungKoordinaten eines ManipulatorsKinematik-GleichungenInverse Kinematik von ManipulatorenDifferentielle Bewegungen mit homogenen TransformationenJacobi-Matrix eines ManipulatorsAufgabenbeschreibungRobotergrammierung auf drei EbenenTrajektoriegenerierungTrajektoriengenerierungEinfuhrung in RCCLDynamik

J. Zhang 390

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Gliederung (cont.)

RoboterregelungProgrammierung auf Aufgabenebene und BahnplanungProgrammierung auf Aufgabenebene und BahnplanungProgrammierung auf Aufgabenebene und BahnplanungArchitekturen sensorbasierter intelligenter Systeme

Architekturen sensorbasierter intelligenter SystemeDas Perzeption-Aktion-Modell mit GedachtnisDas CMAC-ModellDie Subsumtions-ArchitekturSteuerungsarchitektur eines FischesVerhaltensfusionHierarchieEine Architektur fur lernende Roboter

J. Zhang 391

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Gliederung (cont.)

Das AuRA-Modell - Arkin ’86Aus- und Ruckblick

J. Zhang 392

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme Einfuhrung in die Robotik

Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme

Themenubersicht

I Basisverhalten

I Verhaltensfusion

I Subsumtion

I Hierarchische Entwurfe

I Interaktive Architekturen

J. Zhang 393

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Das Perzeption-Aktion-Modell mit Gedachtnis Einfuhrung in die Robotik

Das Perzeption-Aktion-Modell mit Gedachtnis

J. Zhang 394

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Das CMAC-Modell Einfuhrung in die Robotik

Das CMAC-Modell - I

(Englisch)

CMAC: “Cerebellar Model Articulation Controller”The input vector S is modelled as sensory firing cell patterns. Thecombination of the cell patterns produces an association vector A. Thisassociation cell vector multipied by the weight matrix W produces aresponse vector P.The CMAC model can be viewed as two mappings:

f : S→ A

g : A→ P

S = {sensory input vectors}A ={ association cell vectors}P ={ response output vectors }

J. Zhang 395

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CMAC - II

J. Zhang 396

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B-Spline-Modell

The B-Spline model is an ideal implementation of the CMAC-Model.The CMAC model provides an neurophysiological interpretation of theB-Spline model.

J. Zhang 397

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Alvinn - Visuelle Navigation CMU

J. Zhang 398

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Handlungsorientierte Perzeption

J. Zhang 399

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Die Subsumtions-Architektur Einfuhrung in die Robotik

Die Subsumtions-Architektur

(Englisch, R. Brooks)

A robot program employing the modelling/planning paradigm iscomposed of a sequence of steps. These functional units transform asnapshot of sensory data into a series of actions inteded to achieve aspecified goal.A subsumption architecture for a mobile robot “Rug Warrior” beginswith a behaviour called “Cruise” (moving forward).“Follow” is triggered by photo-cells to move toward right.“Avoid” suppresses “Follow” and “Cruise” when the near-infrared sensorsdetect an imminent collision and “Escape” also helps to avoid obstacles.The highest-level behaviour, “Detect-Sound-Pattern” caused the robot toplay a tune.

J. Zhang 400

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Die Subsumtions-Architektur

J. Zhang 401

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Foraging and Flocking

J. Zhang 402

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Cockroach Neuron / Behaviors

J. Zhang 403

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Steuerungsarchitektur eines Fisches Einfuhrung in die Robotik

Steuerungsarchitektur eines Fisches

(E.)Control and information flow in artificial fish:Perception: sensors, focusser, filterBehaviours: behaviour routinesBrain/mind: habits, intention generatorLearning: optimizationMotor: motor controllers, actuacotrs/muscles

J. Zhang 404

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Steuerungsarchitektur eines Fisches

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Procedural Reasoning System - SRI 1987

J. Zhang 406

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Verhaltensfusion Einfuhrung in die Robotik

Hierarchische Fuzzy-Regelung eines Roboters

J. Zhang 407

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Verhaltensfusion Einfuhrung in die Robotik

Hierarchische Fuzzy-Regelung eines Roboters

Fur die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt.

Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameterbestimmt:I die Prioritat KI den Replanning-SelectorI und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist.

Eine typische Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL)

AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW

Koordinierung von mehreren Regelbasen:

Speed = SpeedLCA · K + SpeedSA · (1− K )

Steer = SteerLCA · K + SteerSA · (1− K )

J. Zhang 408

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Hierarchie Einfuhrung in die Robotik

Hierarchie

(Englisch, J. Albus)

A RCS (real-time Control System) reference model architecture forintelligent system.Processing modes are organised such that the BG (Behaviour Gernation)modules form a command tree.Information in the knowledge database is shared between WM (WorldModel) modules in nodes within the same subtree. On the right, areexamples of functional characteristics of the BG modules and stored bythe WM in the knowledge database at each level.

J. Zhang 409

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Hierarchie

J. Zhang 410

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Hierarchie

J. Zhang 411

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Hierarchie

J. Zhang 412

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Sensor-Hierarchie

J. Zhang 413

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Ein anderes Beispiel - Meystel

J. Zhang 414

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Ein anderes Beispiel - Saridis

J. Zhang 415

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Eine Architektur fur lernende Roboter Einfuhrung in die Robotik

Eine Architektur fur lernende Roboter

J. Zhang 416

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Das AuRA-Modell - Arkin ’86 Einfuhrung in die Robotik

Das AuRA-Modell - Arkin ’86

J. Zhang 417

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Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme - Das AuRA-Modell - Arkin ’86 Einfuhrung in die Robotik

Atlantis – Nasa Rovers 1991

J. Zhang 418

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Aus- und Ruckblick Einfuhrung in die Robotik

Gliederung

Allgemeine InformationenEinfuhrungKoordinaten eines ManipulatorsKinematik-GleichungenInverse Kinematik von ManipulatorenDifferentielle Bewegungen mit homogenen TransformationenJacobi-Matrix eines ManipulatorsAufgabenbeschreibungRobotergrammierung auf drei EbenenTrajektoriegenerierungTrajektoriengenerierungEinfuhrung in RCCLDynamik

J. Zhang 419

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Gliederung (cont.)

RoboterregelungProgrammierung auf Aufgabenebene und BahnplanungProgrammierung auf Aufgabenebene und BahnplanungProgrammierung auf Aufgabenebene und BahnplanungArchitekturen sensorbasierter intelligenter SystemeAus- und Ruckblick

J. Zhang 420

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Thematische Zusammenfassung – Regelung

I Industrieroboter:I Positionregler mit PID-Reglern;I mit Schwerkraftkompensation

I Forschung:I modellbasierte RegelungI hybride Position-Kraft-RegelungI “under-actuated control”I “backwards controllable” (“direct drive”, “artificial muscle”)

structureI Externesensorbasierte Regelung

J. Zhang 421

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Thematische Zusammenfassung – Regelung

Adept-Roboter: direct drive

J. Zhang 422

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Thematische Zusammenfassung – MeschanischeStrukturen von Roboter

behandelt:

I Offene Kette mit rotatorischen Gelenken

I Hybride von rotatorischen und translatorischen Gelenken(SCARA, Stanford)

weitere:

I mobile Roboter, Laufmaschine

I Geschlossene Kette u.a. Steward Meschanismus (Craig 279)

I Antrieb ohne Motoren

J. Zhang 423

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Die Stewart-Plattform

eine Plattform, die auf dem Boden steht, und eine, die mitinsgesamt 6 variablen Beinen (in der Regel Hydrauliken) mit derunteren verbunden ist.Die Befestigungen der Beine an beiden Plattformen geschiehtmittels Kardangelenken. Mathematisch entspricht das einemsechs-dimensionalen Konfigurationsraum ohne Singularitaten.Der Vorteil einer parallelen Mechanik ist die große Nutzlast, diediese Systeme tragen konnen. Ein sequentieller Greifarm kann dieauftretenden Drehmomente nicht bewaltigen.

J. Zhang 424

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Die Stewart-Plattform

J. Zhang 425

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Thematische Zusammenfassung – Algorithmen

I Transformation

I Trajektoriengenerierung (z.B. Gerade Kartesische Bahn)

I Approximierte Darstellung von Roboterglidern und Objekten

I Graph-Bildung (V-Graph, T-Graph, ...)

I Suche-Algorithmen

I Andere Bahnplanungsalgorithmen

I Sensorfusion

I Vision: Erkennung (statisch, dynamisch), Rekonstruierung vonPosition und Lage

I Aktionsplanung

I Sensorgefuhrte Bewegung

J. Zhang 426

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Gesamt-Ruckblick - I

I Einleitung:Definition, Klassifikation, Grundkomponenten, DOF

I Koordinaten-Transformation:Manipulator-Koordinaten, homogene Transformationen,

Drehmatrizen, ihre Inverse und ihre Verknupfung,Transformations-Gleichungen (s. Paul81, Craig89, FGL87)

I Kinematik:Problematik der Kinematik und der inversen Kinematik,

DH-Konvention und ihre Anwendungen, die algebraische undgeometrische Losung der inversen Kinematik, differentielle homogeneTransformationen, Jacobi-Matrizen, Singularitaten (s. Paul81,Craig89, FGL87)

J. Zhang 427

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I Trajektoriengenerierung:Aufgabe und Randbedingungen, Polynom-Losungen zwischen zwei

Punkten sowie vier Punkten, Faktoren der optimalen Bewegung,Gerade Bewegungen im Kartesischen Raum: Realisierung undProbleme, Konzept der B-Spline-Interpolation, B-SplineBasisfunktionen. (s. Craig89, FGL87, Literatur uber B-Splines)

I Programmierung:Aufgabenbeschreibung: Schritte von der Frame-Definition zur

Erstellung von Bewegungsprogrammen, Vorteile und Konzepte vonRCCL (s. Paul81, RCCL-Guide), Typen der Roboterprogrammierung,Off-line Programmierung (IRIP-Unterlagen, Craig89)

I Regelung:Regelungssysteme des PUMA-Roboters, lineare und Modell-basierte

Regelung, PID-Regler, Regelungskonzepte im Kartesischen Raum (s.Craig89, FGL87).

J. Zhang 428

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I Sensoren:Klassifikation, Interne Sensoren: Prinzip und Anwendung in der

Regelung (s. Craig87, FGL87)

I Dynamik:Probleme, Newton-Euler’sche Gleichungen und Lagrange’sche

Gleichungen (Losung fur Arme mit 1-2 Gelenken) Struktur einerdynamischen Gleichung (s. Paul81, FGL87)

I Kollisionsvermeidung:Begriffe um Konfigurationsraum, Konzepte der Transformation zum

Konfigurationsraum, Objekt-Reprasentationen,Potentialfeld-Methoden, Porbabilistische Ansatze

I Steuerungsarchitektur:Subsumtion, CMAC, Hierarchische,

J. Zhang 429

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Erganzte Literatur

SiBo96 H.-J. Siegert und S. Bocionek. Robotik: Programmierungintelligenter Roboter, Springer-Verlag, 1996.Schilling90 R. J. Schilling. Fundamentals of Robotics: Analysisand Control, Printice Hall, 1990.Yoshikawa90 T. Yoshikawa. Foundations of Robotics, The MITPress, 1990.SpVi89 M. W. Spong and M. Vidyasagar. Robot Dynamics andControl, Wiley, 1989.

J. Zhang 430

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Intelligente Robotersysteme

Zugrundliegende Roboter-Technik (wie oben) plus:

I Externe Wahrnehmung:zuverlassige Umweltmessungen, Szenen-Verstehen

I Wissensbasis:uber Umwelt, eingene Zustande, alltagliche Wissen wie von

einem Mensch

I Automatische Planung:Aktion, Grobbewegung, Greifen und Sensordatenerfassung

J. Zhang 431

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Intelligente Robotersysteme

I Menschfreundliche Schnittstelle:Verstehen der natrurlichsprachlichen Anweisungen, Umsetzung

zu Roboteraktionen, Disambiguitat in Kontext-abhangigenSituationen

I Adaptive Steuerung:Evolution anstatt Programmierung, Lernfahigkeiten

Interessierte → Veranstaltungen im kommenden Semester:Projekt – Service RoboterVorlesung – Angewandte SensorikVorlesung – Machinelles Lernen

J. Zhang 432

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Automatische Planungssysteme

I Aktionsplanung:Aufgaben-Spezifikation, Zustandsdarstellung,Aufgaben-Zerlegung, Aktions-Reihenfolge-Generierung

I Bewegungsplanung:Roboter- und Umwelt-Reprasentation,Konfigurationsraum-Berechnung und -Darstellung,Suche-Verfahren

I Sensorplanung:Welche Sensoren, welche Zeitmomente, wo zu messen; internesowie externe Parameter des Sensors

J. Zhang 433

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Sensorgefuhrte Bewegung

I Ziel: Intelligente Regelung mit Fahigkeiten, an variierendeSituationen anzupassen und auf Unsicherheiten zu reagieren

I Steuerungsarchitektur: Integration von Wahrnehmung,Planung und Aktion

I Aufgaben der Sensordatenverarbeitung:Lagebestimmung, Große-Bestatigung, Annahrung-Detektion,

Rutsche-Entdeckung, Erfolgs-Bestatigung, Fehler-Detektion,Inspektion

J. Zhang 434

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Sensorgefuhrte Bewegung

I Eingesetzte Sensoren:Taktile Bilder, Sichtsysteme, Kraft-Moment-Meßsysteme,

Distanz-Sensoren

I Strategien: kalibrierte: anhand von absoluten Informationen;unkalibriert: anhand von relativen Informationen

I Arten der Wahrnehmung: passiv: basiert auf bestimmterSensor-Aktor-Konfigurierung;aktiv: abhangig von der Sensorplanung

J. Zhang 435

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Kommerzielle Roboter in der Zukunft

werden:

I geschickter,

I kleiner,

I schneller,

I leichter,

I kraftiger,

I intelligenter,

I leichter zu bedienen,

I und billiger

sein.

J. Zhang 436

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Große Herausforderungen an Robotik

Verfahren:

I Symbolisches Verstehen der Umwelt

I Integrierte sensomotorische Koppelung

I Selbst-Lernen

Systeme:

I Synergetische Multisensorik

I Agile Mobilitat

I Geschickte Handhabungsfahigkeit

J. Zhang 437

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Große Herausforderungen an Robotik

Technik:

I Sensorik ahnlicher Komplexitat wie die menschliche

I Neue Antriebsarten

I Nano-Roboter

I Multifinger-Hand

I Anthropomorphischer Roboter

I Fliegender Roboter

J. Zhang 438

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