AUTONOMES KREISELSTABILISIERTES FAHRRAD

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1 AUTONOMES KREISELSTABILISIERTES FAHRRAD Adaption der Hardware Leistungselektronik Anordnung der Kreisel Messung der Radwinkel für Geschwindigkeitsregelung Optischer Aufputz System Adde Modellbildung Fahrrad Bahnregelung Kinematisches Modell Dynamisches Modell

2 LOKALISIERUNG EINES MOBILEN ROBOTERS Ziel: Fusion von unterschiedlichen Sensordaten sowie geschickte Bewegungsvorgabe zur bestmöglichen Lokalisierung der 2D Pose Vorverarbeitung von Laserscan Daten Featureextraktion (Linien, Ecken, Bögen) Sensorfusion Sensoren: Odometrie (Radwinkel), Laserscanner, IMU, Ultraschallsensoren Entfernung von unbekannten Objekten (RANSAC) Performance-Vergleich stochastischer Methoden zur Sensorfusion Kalman Filter Partikel Filter Optimale Regelung der Orientierung des Roboters Verbesserung der Lokalisierung durch geeignete Vorgabe der Orientierung des Roboters

3 ELASTISCHER ROBOTER ELROB Ziel: Vergleich verschiedener Schwingungsdämpfungsmethoden für elastische Roboter Hardwareadaption momentan erste Achse defekt -> Verstärkung Ellbogengelenk Echtzeitsystem: dspace Dynamische Modellierung weitgehend vorhanden Schwingungsdämpfung erfolgt im Moment über nichtlokale Krümmungsrückführung Änderung: Berechnung der Sollkrümmungen über Schnittmomente Alternative Regelung über Beschleunigungsrückführung Vergleich der Verfahren

4 SCHNELLE ITERATIV LERNENDE KRAFTREGELUNG MIT EINEM LINEARROBOTER Ziel: Es soll eine iterativ lernende Kraftregelung am Linearroboter umgesetzt werden, welche sehr schnell einer Kontur mit unbekannter Kontaktsteifigkeit folgt. Modellierung und Simulation Roboter Umgebung Regelstrategie Simulation verschiedener Regelstrategien Umsetzung erfolgversprechender Strategien am Industrieroboter

5 TIME-OPTIMAL ITERATIVE LEARNING CONTROL Ziel: Performancesteigerung zyklischer Prozesse mittels Iterative Learning Control Literaturrecherche Second Order Cone Programs (SOCP) Iterative Learning Control (ILC) Time-Optimal Path Tracking Problem Implementierung als SOCP Iterative Learning Control Entwurf eines ILC s für den Roboter Time-Optimal Iterative Learning Control Elastische Systeme Reduktion der Endeffektorschwingung (Messung z.b. mittels Beschleunigungssensor) Optimierung der Bahn Punkt zu Punkt Bahnen bzw. Tube-Following

6 OPTIMALE TRAJEKTORIENPLANUNG FÜR KINEMATISCH REDUNDANTE ROBOTER Ziel: Berechnung von zeit- bzw. energieoptimalen Trajektorien für kinematisch redundante Roboter entlang von gegebenen Endeffektorpfaden Optimierung der Trajektorie des Bahnparameters Lösung der Inverskinematik mit numerischen Methoden Ausnutzung der Redundanz durch Maximierung von Performance-Indizes wie z.b. kinematische oder dynamische Manipulierbarkeit Modellbildung für einen ebenen Manipulator mittels Projektionsgleichung Implementierung eines n-arm-scara-generators Rendering-Modell in Blender Anwendung auf 6 DOF Stäubli TX90L Industrieroboter mit Linearachse Kinematik-Modellbildung Simulation Experiment am realen Roboter

7 ECHTZEITFÄHIGER ALGORITHMUS FÜR DIE VORWÄRTSDYNAMIK SERIELLER ROBOTER Ziel: Entwicklung eines hocheffizienten Algorithmus für die Lösung der Bewegungsgleichungen Problemstellung: Die Auflösung der Bewegungsgleichungen eines Roboters mit Freiheitsgraden nach den Beschleunigungen wächst mit Es existieren bereits Verfahren der Ordnung. Diese basieren auf den Newton-Euler- bzw. Projektionsgleichungen Die Komplexität kann weiter reduziert werden, wenn die Impulsbilanz direkt unter Verwendung der kanonischen Impulskoordinaten formuliert wird Methode: Verwendung von 4 x 4 Transformationsmatrizen und Schraubenkoordinaten (Verallgemeinerung von 3-dim Vektoren) Vorarbeit: Rekursiver Algorithmus für die rekursive Aufstellung der Bewegungsgleichung in Impulskoordinaten serielle Roboter existieren bereits

8 UMSETZUNG VON 5 DOF ANWENDUNGEN MIT EINEM 6- ACHSEN-INDUSTRIEROBOTER Ziel: Inverskinematik für 5 DOF Anwendungen inklusive Bahnvorgabe Durcharbeitung des Papers von J. Angeles Kinematische Modellierung Lösen der Inverskinematik mittels verschiedener Verfahren (Auflösen der intrinsischen Redundanz, Paper: J. Angeles) Bahnvorgabe (2 Punkte am Endeffektor, Punkt + Normalvektor, ) Ausnutzung des Nullraumes (min. Konditionszahl, ) Bahnplanung für 5-Achs-Anwendungen (Orientierungsbahn) Interpolation zwischen zw. Vorgabevektoren (Normalvektor) (Geodäte: kürzeste Verbindung von 2 Pkt. auf der Kugeloberfläche) Umsetzung am realen Roboter

9 BEWEGUNGSVORGABE UND STABILISIERUNG EINES TRANSPORTSYSTEMS MIT ZWEI ANHÄNGERN Ziel: Online Bahnplanung für ein Transportsystem Realisierung eines kompakten Anhängersystems Konstruktive Überlegungen, Sensorauswahl (Winkelencoder) und Anbindung an den mobilen Roboter Stabilisierung Modellierung und Regelung des Systems Bahnplanung Szenario: Einparken mit Hindernissen Vergleich unterschiedlicher Ansätze: Splines um den flachen Ausgang vorzugeben, Sinusoide als Stellgrößen, Vorplanung mittels holonomen System, numerische (sampling based) Bahnplanung Entwicklung eines iterativen Schemas für komplexere Manöver ROS Verwendung vorhandener Sensoren ( Laserscanner ) zur automatisierten Hinderniserfassung

10 STEIFIGKEITSIDENTIFIKATION EINES INDUSTRIEROBOTERS Ziel: Identifikation der Getriebesteifigkeiten eines Industrieroboters mittels zusätzlichem Kraft-/Momentensensor - Einzelachsidentifikation Idee: Methode 1: Endeffektor positionieren/fixieren und auf Sollkraft 0 regeln (Kraftregelung) Aufbringen von Kräften in verschiedene Richtungen (Verspannen des Roboters) Methode 2: Einzelachsidentifikation Frequenzbereich/Regleroptimierung Aufgaben: Methode 1: Kinematik/Dynamik des Roboters aufstellen (Vorwärts- und Inverskinematik, Bewegungsgleichung) Kraft/Positionsregelstrategie wählen Optimale Richtungen zur Anregung der Getriebeelastizitäten bestimmen Messwerte aufnehmen /Identifikation durchführen Methode 2: Identifikation der Parameter aus Frequenzbereichsmessungen für Einzelgelenke. Optimierung der Reglerparameter zur Vermeidung von Störeinflüssen anderer Gelenke (Bode Diagramm, Pol/Nullstellen) Auswertung des Phasenganges

11 IDENTIFIKATION UND REGELUNG FÜR MRK-ANWENDUNG Ziel: Vergleich von Regelungsstrategien für Mensch-Roboter-Kollaboration (mit / ohne Kraftsensor) am Comau Racer 3 Aufgaben: Modellierung Roboterkinematik (7 DOF) Identifikation der Roboterdynamik Literaturrecherche Reibmodelle Messdatenaufnahme am Roboter Vergleich der Ergebnisse Einarbeitung Impedanz / Admittanzregelung Umsetzung der Konzepte in Simulation Umsetzung der Konzepte am Roboter