Institut für Handhabungsgeräte und Robotertechnik 1 Spezielle Kapitel aus Intelligente Systeme:...

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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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

lati

on

Fo

rtb

eweg

un

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


46

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


48

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“


49

Integrierte Roboter NavigationIntegrierte Roboter Navigation


50

Integrierte Roboter NavigationIntegrierte Roboter Navigation


51

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


55

Roboter in der UnterhaltungRoboter in der Unterhaltung


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RoboterbausätzeRoboterbausätze


57

Roboter in der UnterhaltungRoboter in der Unterhaltung


58

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.

•


60

Nomadic Technologies Inc.Nomadic Technologies Inc.


61

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


63

K - Team S.A.K - Team S.A.

• Ecole Polytechnique Federale de Lausanne• Zubehör, Software (Simulator)


64

HelpMate Robotics Inc.HelpMate Robotics Inc.

• Transportroboter• Visionsysteme


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Cybermotion Inc.Cybermotion Inc.

• Cyberguard• Autocharger


66

TAG RoboticsTAG Robotics

• Mobile Plattformen• Sensoren• verschiedene Prozessoren möglich


67

IS RoboticsIS Robotics

• Spinnen und Raupen• militärische und Unterwasser Roboter


68

Angelus Research Corp.Angelus Research Corp.

• Eigene Softwarephilosophie


69

JOKER RoboticsJOKER Robotics

• Mobile Roboter, Vision Roboter, Gehmaschinenen, Manipulatoren


70

MondotronicsMondotronics

• Roboterbausätze


71


72

ARRICK RoboticsARRICK Robotics

• Trilobot Mobile Robot• PC-based Automation


73

Unterwasser RoboterUnterwasser Roboter

• AUSI• Chelsea Instruments


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Atacama Desert TrekAtacama Desert Trek

• Carnegie Mellon University


75

HummingbirdHummingbird

• Stanford University


76

SojournerSojourner

• NASA JPL


77

NASANASA


78

Militärische RoboterMilitärische Roboter


79

SONY - “Pet-type Robot”SONY - “Pet-type Robot”


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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


83

Neuro - Regler Neuro - Regler

Neuronale Regelungsstruktur


84

AGENTS - HOLONS - FRACTALSAGENTS - HOLONS - FRACTALS

Software Engineering Production Automation Factory of the Future

A IA I

Agents HOLONS FRACTALS

MASHolonic Manufacturing

HolarchyFractalFactory

?


85

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

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