Bewegungsregelung eines humanoiden Roboterarms mit bildgebender Nah- und Weitbereichssensorik

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1 Jonathan Balze, Giulio Milighetti Bewegungsegelung eines humanoiden Roboteams mit bildgebende Nah- und Weitbeeichssensoik Seite 1

2 Gliedeung 1. Einfühung 2. Modellbildung 3. Feinpositionieung 4. Gobpositionieung 5. Evaluieung 6. Zusammenfassung Seite 2

3 1. Einfühung Motivation Sondefoschungsbeeich 588 Humanoide Robote Teilpojekt des IITB: Übewachung und Regelung Einsatz im diekten Umfeld des Menschen Inteaktion mit Bediene Hohe Anfodeungen an Redundanz und Sicheheit Komplexe egelungstechnische Aufgabe Seite 3

4 1. Einfühung Motivation Regelungs- und Steueungskonzept des IITB Seite 4

5 1. Einfühung Motivation Pojekt ROBOSENS: Robotebasiete Qualitätsübewachung goße komplexe Fetigungsteile mit bildgebenden Nah- und Weitbeeichssensoen TCP / IP Bus-Potokoll PC Robote- Steueung PC Mensch- Maschine Inteface PC Tanspotvoichtung PC Sensodatenveabeitung PC Bildveabeitung Nahbeeichssensoik Weitbeeichssenso ik Fetigungsteiltanspot Seite 5

6 1. Einfühung Randbedingungen Expeimentieplattfom des IITB: siebenachsige Robote de Fima AMTEC Lichtschnittsenso (LSS) ms Bildauswetungszeit - Genaue Bestimmung de elativen Position von Objekten Steeokamea (SK) - Liefet in Kombination mit intene Sensoik konkuieende Infomationen - Kuze Abtastzeit (ca. 20 ms) - Genauigkeit abhängig von Entfenung des Gegenstands Seite 6

7 1. Einfühung Randbedingungen Lichtschnittsenso Steeokamea Seite 7

8 1. Einfühung Aufgabenstellung Entwicklung eines Aktionspimitivs zum Lokalisieen und Geifen eines zufällig im Umfeld des Robotes positionieten Gegenstands unte Ausnutzung de spezifischen Voteile de bildgebenden Nah- und Weitbeeichssensoen (Visual Sevoing Poblem) Seite 8

9 1. Einfühung Lösungskonzept Einteilung in zwei Bewegungsphasen: 1. Gobpositionieung: Gesteuetes Abfahen eine geplanten Tajektoie Maximale Geschwindigkeit Positioniegenauigkeit untegeodnet Phasenübegang Stoßfei 2. Feinpositionieung Hohe Genauigkeit duch Aktivieung des Regles Seite 9

10 2. Modellbildung Kinematische Zustandsgleichung Geife Wahl de Zustandsgößen x e = ε e Positionsfehle in Zielkoodinaten Sollposition übe Objekt ε Oientieungsfehle in Vekto- Winkel-Dastellung Seite 10

11 2. Modellbildung Kinematische Zustandsgleichung Wahl de Eingangsgößen v Tanslationsgeschwindigkeiten des Endeffektos in eigenen Koodinaten ω Rotationsgeschwindigkeiten des Endeffektos u v = ω Seite 11

12 2. Modellbildung Kinematische Zustandsgleichung & = Ziel: x f ( x, u, t) (2.1) Aus kinematischen Betachtungen folgt: R( t) 0 x& ( t) = 1 u( t), 0 [ spu( R( t) ) I R( t) ] R( t) 2 (2.2) y LSS bzw. ( t τ ) = x( t) + wlss ( t) y ( t) = x( t) + w ( t). SK SK (2.3) Seite 12

13 2. Modellbildung Steckendynamik Eweiteung des Modells zu Beücksichtigung von Tägheitseffekten bei de Untesuchung des Phasenübegangs Vezögeung des Stellbefehls als Kette von Einheitsvezögeungen Seite 13

14 3. Feinpositionieung im Nahbeeich Konzept Position Based Visual Sevoing = Bildbasiete Regelung Pobleme: Totzeiten infolge aufwändige Bildauswetungen Veauschte Messdaten Heabsetzung de Bandbeite Lösungsansatz: Datenaufbeeitung duch Filteung und Fusion Totzeitausgleich duch Pädiktion Modellbasiete Vefahen Seite 14

15 3. Feinpositionieung im Nahbeeich Konzept Geschlossene Positionieegelkeis Seite 15

16 3. Feinpositionieung im Nahbeeich Datenfusion Eweitetes Kalman-Filte (EKF) Modifizietes Kalman-Filte fü die Betachtung nichtlineae Systeme Appoximation 1. Odnung mit Hilfe von Jacobi-Matizen Rekusive Schätze, de ein Least-Squae-Kiteium optimiet Untedückung stochastische Stöungen Bewetet Schätzungen anhand ihe Kovaianz Als Fusionsfilte einsetzba Pädikto-Koekto-Stuktu emöglicht Totzeitausgleich Seite 16

17 3. Feinpositionieung im Nahbeeich Eweitetes Kalman Filte Pädiktion x ˆ ( k k 1) = xˆ( k 1 k 1) + TB( k 1) u( k 1) (3.1) T P( k k 1) = J ( k 1) P( k 1 k 1) J x ( k 1) Kalman-Gain x [ ] T HP( k k 1) H + 1 T K( k) = P( k k 1) H N Koektu ˆ x( k k) = xˆ( k k 1) + K( k) y( k) Hxˆ( k k [ I K( k) H] P( k 1) P( k k) = k [ ] 1) (3.2) (3.3) (3.4) (3.5) Seite 17

18 3. Feinpositionieung im Nahbeeich Totzeitausgleich Modifikation de Filteschitteihenfolge Seite 18

19 3. Feinpositionieung im Nahbeeich Reglesynthese Globale Lineaisieung mit Hilfe des invesen Systems u( k) = B 1 ( k) u ( k) Reglesynthese duch Polvogabe u ( k) = C x ˆ ( k) (3.7) T (3.6) Seite 19

20 4. Gobpositionieung im Weitbeeich Konzept Vogehensweise: 1. Wahl eines Fames im Umschaltpunkt auf de Kugelkappe K zu Bescheibung de LSS- Reichweite 2. Emittlung von Bedingungen fü stoßfeien Phasenübegang 3. Setzen eines weiteen Stützpunkts, duch den sich de Endeffekto annähet 4. Planung eine entspechenden Tajektoie Seite 20

21 4. Gobpositionieung im Weitbeeich Wahl de Stützpunkte Emittlung des Annäheungsfames Oientieung wie im Umschaltfame Uspung auf de Geaden g P A = P t v e (4.1) S 0 mit Einschwingzeit 0 v t 0. Noch zu bestimmen: Richtungsvekto e v v0 Eintittsgeschwindigkeit Seite 21

22 4. Gobpositionieung im Weitbeeich Phasenübegang Idee: Gadienten des Systemzustands vo und nach de Umschaltung müssen äquivalent sein Oientieung bleibt unbeücksichtigt a-pioi-gadient TCP-Tanslationsgeschwindigkeit a-posteioi-gadient duch ekusives Lösen de Zustandsdiffeenzengleichung des geschlossenen Keises: x( k + 1) = Φ x( k). c Appoximation duch Diffeenzenquotienten: x = x( b) x(0). (4.2) (4.3) Seite 22

23 4. Gobpositionieung im Weitbeeich Phasenübegang Division duch vestichene Zeit: v = v 0 e v x =. ( b + 1) T Mit (4.2) folgt das Endegebnis Cx(0) v =. b + 1 (4.4) (4.5) Seite 23

24 5. Evaluieung Epobung in Simulation und Expeiment x in m Rohdaten Schätzung x in m SK-Rohdaten LSS-Rohdaten Nach Datenfusion t in s t in s Seite 24

25 5. Evaluieung Epobung in Simulation und Expeiment x y z e in m t in s Seite 25

26 5. Evaluieung Epobung in Simulation und Expeiment Seite 26

27 6. Abschlussbemekungen Zusammenfassung Ziel: Entwuf eines Aktionspimitivs zu schnellen und sicheen Positionieung übe einem Objekt mit visuellen Nah- und Weitbeeichssensoen Egebnisse: Bewegung in den Nahbeeich Sensodatenveabeitung Modellbasiete Regleentwuf Epobung in Simulation und Expeiment Seite 27

28 Liteatu [1] P. Coke. A Robotics Toolbox fo MATLAB. IEEE Robotics and Automation Magazine, 3(1):24 32, Mach [2] B. Thuilot, P. Matinet, L. Codesses, and J. Gallice. Position Based Visual Sevoing: keeping the object in the field of vision. In Poceedings of the ICRA, Washington DC. IEEE, May [3] K. Giesen, R. Deutsche, G. Milighetti, C. Fey, and H.-B. Kuntze. Multisensoielle Übewachung und Regelung humanoide Robote Seite 28