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Institut für Handhabungsgeräte und Robotertechnik
1
Spezielle Kapitel aus Intelligente Systeme:
Roboter für neue Anwendungen
o.Univ.Prof. Dr. Dr.h.c.mult. P. Kopacek
Technische Universität WienInstitut für Handhabungsgeräte und Robotertechnik
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Institut für Handhabungsgeräte und Robotertechnik
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Themen - SchwerpunkteThemen - Schwerpunkte
• Aufbau von Mobilen Roboter Systemen
• Sensorik
• Bildverarbeitung für mobile Systeme
• Bewegungssteuerung
• Hinderniserkennung und Wegplanung
• Roboter - Anwendung
• Mobile Roboter am IHRT
• Zusammenfassung
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Vom Industrie- zum ServiceroboterVom Industrie- zum Serviceroboter
Industrie- roboter
Fortgeschr. Industrie- roboter
Service- roboter
(feste Basis)
AGVsIntelligente
AGVs
Serviceroboter (mobiler
Manipulator)
Service- roboter
(mobile Platform)
Geh- maschine
mehrfüßige Gehmasch.
zweifüßige Gehmasch.
Humanoide Roboter
Tele- roboter
(Pick & Place) (Montage) (Tanken)
(Transport) (flexibler Transport) (Intell. Rollstuhl, Helpmate)
(Fetch & Carry)
ExterneSensoren
Mensch-RoboterInteraktion
StabilitätExterne
Sensoren
Netzwerke
Man
ipu
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Fo
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g
Industrielles Umfeld Öffentliches Umfeld, Haushalt
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Komponenten eines mobilen RobotersKomponenten eines mobilen Roboters
Aktive Räder( angetrieben und gelenkte )
Bediener - Panel
Rechner - Rack
Energieversorgung
Sensorik
passive Hinterräder
Sensor - System
Antriebsteil
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Architektur von Mobilen Roboter PlattformenArchitektur von Mobilen Roboter Plattformen
Umgebung und PeripherieRoboterUser/
Benützer
Control
Energie Versorgung
Drive
MobilePlattfo
rm
Payload
Module
Sensoren
End-effecto
r
Handling
Arm
Objekt
Sicherheits-System
Man-MaschineSchnitt-stelle
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Autonome SystemeAutonome Systeme oder als oder als intelligente Roboterintelligente Roboter bezeichnet bezeichnet
• Kommunikation mit der Umwelt• selbständige Generierung von Aktionsplänen zu einem
vorgegebenen Auftrag• automatische Ausführung und Überwachung von
Aktionsplänen• eigenes Verständnis der Umgebung mit Hilfe von
Sensoren und internen Modellen
• Reaktion auf unvorhersehbare Situationen
Forderung nach Autonomie setzt voraus:
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Problemstellung für autonomes Verhalten Problemstellung für autonomes Verhalten
Verständnis von Aufträgen:Die Spezifikation eines Auftrags wird häufig Bestandteile enthalten, die sich auf eine bestimmte Umweltkonstellation beziehen.
Planung von Aktionen:Von der Umgebung muss mehr als nur die Position des Zielpunktes bekannt sein.
Autonome Navigation:Fortschrittliche Konzepte zur autonomen Navigation; Vergleich von Sensormessungen mit einem selbsterstellten internen Modell:
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Merkmale von „Service“ - RoboternMerkmale von „Service“ - Robotern
Ein mobiler Roboter weist im allgemeinen folgende Merkmale auf
Mobilität
Kommunikation Sensorik Aktorik
Roboter
Mobilität (mobile Plattform)
Kommunikation
Sensorik
Aktorik (abhängig vom Einsatz)
Mensch
Maschine
Objekt
Mensch
Maschine
Objekt
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Internes Modell Internes Modell
explizite Spezifikation...mit Hilfe von entsprechenden Modellierungswerkzeugen
systeminterne sukzessive Generierung...auf der Basis von Sensordaten. Komplizierter zu realisieren, erlaubt dafür aber eine flexible Anpassung an dynamische Einsatzumgebung.
Methoden zur Konstruktion des Weltmodells:
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Mobolität und KommunikationMobolität und Kommunikation
Entsprechend seiner Umgebung muss sich der Roboter in geeigneter Weise fortbewegen können ( z.B. Räder, Ketten, Füße, Saugnäpfe, schwimmend, etc. ). Dafür sind eine kompakte Bauweise und eine autonome Energieversorgung eine notwendige Voraussetzung.
Mobilität
Kommunikation
Jeder Roboter muss mit einer oder mehreren Schnittstellen zwischen Mensch und Roboter ( MM-I ) sowie zwischen Roboter und anderen Maschinen ausgerüstet sein, um notwendige Informationen übermitteln zu können.
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Sensorik und AktorikSensorik und Aktorik
Sämtliche Wechselwirkungen des Roboters mit seiner Umgebung, seien es veränderte Zustände des Roboters oder Änderungen in der Umgebung werden über geeignete Sensoren erfasst. Speziell bei der Fortbewegung in unbekanntem Gebiet, der Kollisionsvermeidung und Objekterkennung spielen das Zusammenwirken verschiedener Systeme sowie die Erfassung und effiziente Verarbeitung eine wesentliche Rolle.
Sensorik
AktorikJeder Roboter wird für einen speziellen Zweck eingesetzt und besitzt daher zur Lösung dieser Aufgabe (Transport, Bearbeitung, Handhabung, Überwachung oder einer Kombination davon) spezielle Zusatzeinrichtungen wie Greifer, Arme und Hände oder Werkzeuge. Diese Aktoren sind zum Teil bereits vom Einsatz bei den Industrieroboter in der Fertigungstechnik her bekannt, und können somit hier bereits wirtschaftlich verwendet werden.
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Aufgabenbereiche für SensorenAufgabenbereiche für Sensoren
Aufgaben der Sensoren Einsatzbeispiele
Navigation Wegplanung, -Umplanung und -Erkennung,..
Erfassen von Objekten für Handhabungstätigkeiten Sortieren von Bauelementen, Müll, Demontage,...
Erfassen von Objekten für Dockingzwecke Beschicken von Maschinen, Transport von Gütern,Aufladestation,..
Erfassen von Objekten zur Kollisionsvermeidung Statische und bewegte Objekte in der Umgebung(Personen, Tische, Maschinen,...)
Erfassen des Arbeitsfortschrittes Reinigen, Betanken, Fließen verlegen,...
Erfassen von Konturen Ernteroboter, Gartenroboter (automatischeHeckenschere etc.),...
Umgebungsmodellierung komplexe Aufgaben, bei Brandbekämpfung,Reinigung, 'Blindenhund', Sicherungs- undWachdienste,...
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Roboter - SensorenRoboter - Sensoren
S en sorsys tem e d er R ob o tik
in te rn e
tak tile
aku s tis ch e op tisch e son s tig e
b erü h ru n g s lose
exte rn e
R ob ote rsen soren
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Smart - Sensor - KonzeptSmart - Sensor - Konzept
Sensor Design
Physical Sensor Configuration
Sensor Management
Behaviour Control
Smart Sensor
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.. das Verhalten von Lebewesen verwenden als Grundlage für die Steuerung eines Serviceroboters ..
Spezielles Verhaltensmuster bei bestimmten Situationen
Reflex (kürzeste Antwortzeit)Durch Intelligenz nicht beeinflussbar
Verhalten (komplexer)hängt vom aktuellen Status und den Umwelteinflüssen ab, und benötigt Informationen von mehreren Sensoren
IntelligenzKomplexer Lernprozess ändert die Verhaltensmuster.
Smart-Sensor-Konzept ISmart-Sensor-Konzept I
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Unabhängige VerhaltensmoduleErzeugen eine Information I = f(x1,x2)
x1... Daten von Sensoren
x2... Status anderer Module
Kommunikation mit anderen Modulen erfolgt über Meldungen
Klassische Steuerungsstruktur -> Kaskade
Verhaltensgesteuerte Steuerungsstruktur -> Objekt orientierter Ansatz
Smart-Sensor-Konzept IISmart-Sensor-Konzept II
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Verhaltensgesteuerte Steuerungsstruktur
Module erzeugen neue Informationen (Festlegung des Ausgangssignals ( Impuls,Rampe etc. ) und bestimmen so das Verhalten ( Reaktion )
Durch Kapselung der Verarbeitung ist Austausch der Module möglich
Informationsaustausch über Meldungen erlaubt einfaches Hinzufügen/Entfernen von Modulen
Zusätzlich ist mind. ein Fahrtmodul notwendig
Smart-Sensor-Konzept IIISmart-Sensor-Konzept III
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Basismodule: Hindernisserkennung /Sicherheitsaspekte (Reflexe): Vielzahl
unterschiedl. Objekte mit verschied. Oberflächen als Vorhanden erkennen; Keine hohe Genauigkeit und Reichweite dafür weites „Gesichtsfeld“ für Sensor notwendig
Kollisionsvermeidung: Dieses Modul muss Ausweichstrategien entwickeln, um vorgegebene Bahn zu korrigieren. Sensoren benötigen genauere Informationen, aber geringeres Gesichtsfeld
Konturverfolgung: Verhaltensmodul, das bereits generelle Aufgabenstellungen für SR löst (z.B. Halte Abstand zu Wand etc.)
Smart-Sensor-Konzept IVSmart-Sensor-Konzept IV
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SensordatenverarbeitungSensordatenverarbeitung
• Informationen optimal verarbeiten• Auswertung und Verarbeitung dieser
Daten• Datenmengenproblem• Fehlerelimination• Meßwertkompression• Merkmalsextraktion• Datenfusion• Modellabstraction• Objektidentifikation
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Was versteht man unter NavigationWas versteht man unter Navigation
• ein bewegliches Objekt
• ausgehend von einer momentanen Position
• auf Basis teilweise unvollständiger Information
• unter Berücksichtigung vorgegebener Randbedingungen
• zu einem vorgegebenen Ziel zu bringen
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Anforderungen ( Qualität der Ergebnisse )Anforderungen ( Qualität der Ergebnisse )
• kollisionsfreier Weg
• minimale Gesamtlänge
• minimale Fahrzeit
• minimale Rechenzeit zur Wegbestimmung
• Sicherheitsaspekte
• zielgerichtetes Arbeiten auch in unbekannter Umgebung
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Navigation und AutonomieNavigation und Autonomie
• Terrestrische NavigationStandort wird über Sichtpeilung von Landmarken ermittelt
• FunknavigationStandort wird durch Anpeilen von Funksendern ermittelt
• KoppelnavigationStandort wird ausgehend von der Startposition mit Hilfe von internen Sensoren ( Kreisel, Beschleunigungsmesser, Rad- sensoren, etc. ) laufend berechnet.
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Fähigkeit für einen „autonomen mobilen Fähigkeit für einen „autonomen mobilen Roboter“ Roboter“
Unerwartete Hindernisse auf der Fahrbahn veranlassen Ausweichmanöver
Innerhalb der bekannten Umgebung kann jede erreich-bare Position angefahren werden.
Verbesserte Informationen über die Einsatzumgebung werden durch Erkundung und Erfahrung erreicht,
In Bezug auf die Navigation erst dann als autonom bezeichnet,
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Roboter Navigation SystemRoboter Navigation System
• Vier Aktivitäten für eine Roboter Navigation:
Weg - Planung Kollisionsvermeidung Positionsbestimmung und Weg - Kontrolle
Die Hauptaufgabe eines Roboter Roboter Navigation System Navigation System ist, ein Echtzeit, Sensorbasierendes Navigationssystem zu entwickeln, damit der Roboter sowohl intelligent als auch unabhängig in der „Welt“ sich bewegen kann.
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Grundfunktionen der autonomen NavigationGrundfunktionen der autonomen Navigation
Navigations-strategien
Methoden derSensorverarbeitung
Operationsebene
kartenmodellierend( environmentexploration )
Weltmodellierung strategisch
kartenbasierend( course planning )
Positions-bestimmung taktisch
sensorgeführt( obsticale avoidance ) Hinderniserfassung exekutiv
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HindernisserfassungHindernisserfassung
• Ständig seine lokale Umgebung überwachen und frühzeitig auf Hindernisse in seiner Fahrbahn reagieren.
• Die Sensordaten müssen in Echtzeit verarbeitet werden, um die Hindernisse in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit des Fahrzeuges erkennen und eine Ausweichbahn planen zu können
• berührungslose Hinderniserkennung kann prinzipiell auf bildverarbeitenden oder entfernungsgebenden Sensoren aufbauen.
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PositionsbestimmungPositionsbestimmung
• Integration der WegstreckeDas Antriebssystem des Roboters ist mit Sensoren ausgestattet, die Fahrstrecke und -richtung messen. Da die Startposition bekannt ist, kann damit nach jeder Bewegung die neue Position berechnet werden. ( Kumulation der Positionsfehler )
• Absolute PositionsmessungDie Einsatzumgebung wird mit künstlichen Markierungen ( Landmarken ) präpariert. Diese dienen als externe Referenzpunkte, an denen sich der Roboter orientieren kann. Sie geben dem Roboter absolute Positionen vor.
• Relative MethodeDer Roboter wählt sich Objekte/Plätze aus, die er als seine eigenen Ortsreferenzen betrachtet. Geeignet dazu sind gut sichtbare, charakteristische Hindernisse ( z. B. Säulen, Wandecken, etc. ) oder geeignete Merkmale ( z.B. Mittelstreifen der Straßen ). Diese Umweltmerkmale können einprogrammiert, oder selbständig ausgewählt werden.
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WeltmodellierungWeltmodellierung
• Unsicherheit• Ungenauigkeit• Systematische Fehler
Verschiedene Ansätze zur Behandlung der Unsicherheit
Ignorieren Eliminieren Integrieren
Interne Darstellung der Umwelt
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Bewegungssteuerung
Mechanischen Komponenten
Pilot
Navigator
Planer
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Pilot: Schnittstelle zwischen Navigationsentscheidung und dynamischer Steuerung
Funktion des PilotenFunktion des Piloten
Anfahren einer vorgegebenen Zielkonfiguration
Ansteuerung der mechanischen Komponenten
Berücksichtigung der Kinematik
Vermeidung des Kontakts mit Hindernissen
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Aufgaben der FahrtkomponenteAufgaben der Fahrtkomponente
Zerlegung des Kurses in für den Piloten realisierbare Teilsegmente
Ermittlung des jeweils nächsten relevanten Kurssegmentes
Bestimmung von Richtwerten für Fahrgeschwindigkeiten
Validierung der Ergebnisse des Wegplanungsteils aufgrund aktueller Informationen ( current sensor map )
Interaktion mit dem WegplanteilModifikation des WegnetzesAnstoß weiterer Berechnungen
rechtzeitige Bereitstellung von Zielkonfigurationen ( Position, Geschwindigkeit,... )
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Architektur der VerhaltensmoduleArchitektur der Verhaltensmodule
Kollisions-vermeidung
Kontur-verfolgung
ObjektErkennung
SI
SI
SI
SI...Sensorinformation
Meldungsfluß
FahrtÜberwachung
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Bildverarbeitung und Mustererkennung für Bildverarbeitung und Mustererkennung für mobile Systememobile Systeme
Beispiel: Roboterfußball
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Bildverarbeitung und Mustererkennung für Bildverarbeitung und Mustererkennung für mobile Systememobile Systeme
Roboter
jedes Rad
CPU,
wird mit einem Gleichstrommotor zusammen mit einem Encoder, einem Getriebe angetrieben und durch einen
Steuerchip ( Motion controller ) gesteuert
Funkverbindung bidirektionales Funkmodul ( Frequenz 418 – 433 MHz )
Hauptrechner handelsüblicher 586 kompatibler, PC
Betriebssystem Windows95
Bildverarbeitungssystem
Farb-CCD-Kamera ( liefert 30 Bilder pro Sekunde zum Hauptrechner ), multimediataugliche Graphikkarte
Software besteht aus 3 Teile
( in C++ geschrieben )
Bildverarbeitung
Kommunikation
Spielstrategie
Technische Daten
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Ablauf der Bildverarbeitung
• Bildaufnahme
• Bildübertragung
• Bildvorbearbeitung
• Bild-Transformationen
• Bild-Analyse
• Ergebnis-Ausgabe
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Anwendung der Bildverarbeitung in der Industrie
• Lageerkennung• Roboteransteuerung• Oberflächeninspektion• Messen und Prüfen• Vollständigkeitskontrolle• Verpackungsinspektion• Etiketteninspektion und Lesen von Etiketten• Zugangskontrolle• Steuerung von Fahrzeugen und Mobil-Robotern• ...........
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Verwendung von Mobilen Roboter SystemenVerwendung von Mobilen Roboter Systemen
• Fabriks - Automation Transport - Komponenten zwischen der Bearbeitung und der Montage ( Demontage )
• Aufgabenerfüllung in gefährlicher UmgebungMinen suche, Roboter in einem Nuklear - Reaktor
• Planeten und Weltraum Erkundungz.B. Pathfinder am Mars
• Unterwasser Vermessung und
• Anwendung in der Medizin
• „Service Roboter“ für persönlichen Gebrauchz.B. Reinigungs - Roboter
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FabrikFabrik Gefährlicher Gefährlicher UmgebungUmgebung
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Weltraum ErkundungWeltraum Erkundung Unterwasser - Unterwasser - AnwendungAnwendung
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MedizinMedizin Service RoboterService Roboter
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Kunden „Führungs“ Roboter in Shanghai Kunden „Führungs“ Roboter in Shanghai
Höhe 1.4m
Gewicht: 65 Kg
Energiever. AC power/ Battery power
Arme Two arms - each arm with 3 D.O.F
Control Modus Automatic control /DSP control from remote panel
Sensoren Voice receiving andrecognizing sub-system
ultrasonic sensing for obstacleand walls
infrared proximity sensing foremergency near obstacles
Several TV cameras forbackstage monitoring
Control System On-board control system
Backstage control system
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Mobile Roboter Platformen am IHRTMobile Roboter Platformen am IHRT
MaxiFander (DBI Int.)MaxiFander (DBI Int.) Nomad 200 (Nomad Techn.)Nomad 200 (Nomad Techn.)
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Mobile PlattformenMobile Plattformen
Ausführungen Hohe Bauform ( Tom ) Flache Bauform ( Jerry ) Sonderbauformen
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Hohe Bauweise Hohe Bauweise Flache BauweiseFlache Bauweise SonderbauformenSonderbauformen
• Kleine bewegliche Räder• Anordnung in Stockwerken• indoor only
• 2 „fixe“ Räder + Spornrad• flache Anordnung• definierte Vorwärtsrichtung
• Schreitwerke und Mischformen• Fußballroboter• Humanoide, Spinnen, Käfer, ....
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Technische Daten „MaxiFander“Technische Daten „MaxiFander“
Maße ( H x L x W ) (mm x mm x mm) 450 x 680 x 480
Eigengewicht kg 15
Nennlast daN 25
Maximale Geschwindigkeit m/s 0,75
Sensoren Sonarsystem ( 1 rotierender Ultraschall - Sensor )
3 Infrarot - NäherungsschalterStereo Mikrophone ( „Ohren“ )
Optische Linienverfolgung
On-board control system 486 DX PC, 33 MHz
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Technische Daten „Nomad 200“Technische Daten „Nomad 200“
Maße ( H x D )
(mm x mm) 970 x 530
Eigengewicht kg 59
Nennlast daN 23
Maximale Geschwindigkeit m/s 0,5
Sensoren Taktiles SensorsystemFeststehendes Ultraschallsystem
Vision SystemLaser Navigationssystem
On-board Steuerungssystem Pentium 133 Mhz, 32 MB RAMSprachsynthese ModulBetriebssystem: LINUX
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System ÜbersichtSystem Übersicht
Com
Interpreter
Robot BasicFunctions
Programming
Simulation
Monitoring
WWW
Com
Sensor Data
"MISSION"
(Radio) Modem(Radio) Ethernet
World-Wide-Web
"Tom"onboard:
i568, Linux
"Jerry"onboard:
i468, DOS
"Spike"
extern:i568, WIN95
WWW
SpecialGUI
"Center"i568, WinNT / Linux
• Programming ("Mission")• GUI (Position Monitoring)• Path-Planning• Remote Control (graph. Joystick)
•C
om
mon
Lan
gu
ag
e
Basic
Rob
ot
Com
man
ds
•R
eacti
ve B
eh
avio
ur
•S
en
sor
Data
Feed
back
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Mini-Roboter KheperaMini-Roboter Khepera
Bauteile:Bauteile: Motorola 68331 on-board
Prozessor 8 Infrarot Näherungs- und Licht
Sensoren NiCd Batterien (oder externe
Energievers.) RS232 Schnittstelle
Verbunden (über RS232) mit einem i586 PC (WIN95 Betriebssystem) als „Roboter Controller“
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Integrierte Roboter NavigationIntegrierte Roboter Navigation
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Integrierte Roboter NavigationIntegrierte Roboter Navigation
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IRN - Control WindowsIRN - Control Windows
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Vergleich von Mobilen Roboter SystemenVergleich von Mobilen Roboter Systemen
#3 ... computerized navigation compass (optional)
#1 ... Iinfrared sensor, Ssonar system, Ttactile sensor, Llaser range system, Vvision system; (x )optional
#2 ... additional optical line follower, stereophonic microphone
Name Größe(cm x cm)
Gewicht(kg)
Nennlast(kg)
Max. Transl.Geschw.(mm/sec)
Sensoren #1
MM-TC 700 x 1038 x 560 100 30 1000 (I), (S), (T), (L), (V)
MRV-4 Ø68.5 x 91.5 118 140 2500 L, S, T
MaxiFander 680 x 480 x 450 10 25 710 I, S #2
Nomad200 Ø46 x 76 ( - 97) 59 23 510 (I), (S), (T), (L), (V)
LabMate 750 x 700 x 280 50 90 1000 (I), (S), T, (L), (V)
Experimental chassis E1 600 x 800 x 800 200 120 400 (I), (S), T, (V)
B14 Ø350 x 610 25 10 I, S, T, (V)
B21 Ø530 x 1080 120 100 800 I, S, T, (V) #3
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Modulare “Mehr - Zweck" RoboterModulare “Mehr - Zweck" Roboter
Als Basis eine mobile Plattform verschiedene Arme verschiedene Sensoren verschiedene Bauformen, Antriebe eine modular kontrollierende Software verschiedenartige End - Effektoren Mensch - Maschine Schnittstelle
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Humanoide RoboterHumanoide Roboter
Honda P2 Honda P3
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Roboter in der UnterhaltungRoboter in der Unterhaltung
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RoboterbausätzeRoboterbausätze
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Roboter in der UnterhaltungRoboter in der Unterhaltung
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Real World Interface, Inc. Real World Interface, Inc.
• „1st in Mobile Robots -- Indoor, Outdoor and Research“
• Vielfältige Palette, eigene On Board Computer, Zubehör
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Real World Interface, Inc. Real World Interface, Inc.
•
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Nomadic Technologies Inc.Nomadic Technologies Inc.
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Applied AI Systems, Inc.Applied AI Systems, Inc.
• Mobile Plattform• Sonderbauformen• Verkäufer
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Robosoft Robosoft
• Mobile Platformen• Muscle Wires™• Forschungs & Mini Roboter
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K - Team S.A.K - Team S.A.
• Ecole Polytechnique Federale de Lausanne• Zubehör, Software (Simulator)
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HelpMate Robotics Inc.HelpMate Robotics Inc.
• Transportroboter• Visionsysteme
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Cybermotion Inc.Cybermotion Inc.
• Cyberguard• Autocharger
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TAG RoboticsTAG Robotics
• Mobile Plattformen• Sensoren• verschiedene Prozessoren möglich
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IS RoboticsIS Robotics
• Spinnen und Raupen• militärische und Unterwasser Roboter
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Angelus Research Corp.Angelus Research Corp.
• Eigene Softwarephilosophie
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JOKER RoboticsJOKER Robotics
• Mobile Roboter, Vision Roboter, Gehmaschinenen, Manipulatoren
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MondotronicsMondotronics
• Roboterbausätze
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ARRICK RoboticsARRICK Robotics
• Trilobot Mobile Robot• PC-based Automation
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Unterwasser RoboterUnterwasser Roboter
• AUSI• Chelsea Instruments
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Atacama Desert TrekAtacama Desert Trek
• Carnegie Mellon University
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HummingbirdHummingbird
• Stanford University
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SojournerSojourner
• NASA JPL
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NASANASA
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Militärische RoboterMilitärische Roboter
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SONY - “Pet-type Robot”SONY - “Pet-type Robot”
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80
Steuerung lokaler Fahrmanöver......... Steuerung lokaler Fahrmanöver.........
• Systeme zur automatischen Durchführung lokaler Fahrmanöver
• starke nichtlinearität der Problemstellung ( näherungsweise lösbar )
• Fahrstrategie mit Hilfe neuronaler Netze
durch direkte Koppelung abbildender Sensorik an ein künstliches neuronales Netz
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Szenarioanalyse und Sensorauswahl Szenarioanalyse und Sensorauswahl
Analyse verschiedener Szenarien
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OFF - Line Cloning OFF - Line Cloning
3 Phasen:
Vorführphase Trainingsphase Reproduktionsphase
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Neuro - Regler Neuro - Regler
Neuronale Regelungsstruktur
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AGENTS - HOLONS - FRACTALSAGENTS - HOLONS - FRACTALS
Software Engineering Production Automation Factory of the Future
A IA I
Agents HOLONS FRACTALS
MASHolonic Manufacturing
HolarchyFractalFactory
?
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Die Elementareinheit „FRAKTAL“Die Elementareinheit „FRAKTAL“
• organisieren und koordinieren sich selbständig
• Gesamtziel ergibt sich aus der dynamischen Kombination der Individualziele
• Informations- und Kommunikationssystem vernetzt
• Leistung jedes Fraktals wird ständig gemessen und bewertet
• Fraktale benutzen gleiche Schnittstellen und Protokolle ( Selbstähnlichkeit )
Definition eines Fraktals......selbständig agierende Unternehmenseinheit