Einführung in die Robotik. Jianwei Zhang
|
|
- Til Förstner
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 - Jianwei Zhang Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 03. May 2011 J. Zhang 129 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Gliederung Allgemeine Informationen Einführung Koordinaten eines Manipulators Kinematik-Gleichungen Inverse Kinematik von Manipulatoren Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Differentielle Translation und Rotation Differentielle homogene Transformation Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse Jacobi-Matrix eines Manipulators Robotergrammierung auf drei Ebenen Trajektoriegenerierung J. Zhang 130
2 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Gliederung (cont.) Trajektoriengenerierung Einführung in RCCL Dynamik Roboterregelung Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme Aus- und Rückblick J. Zhang 131 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Differentielle Bewegungen Es gilt p(t) = p(t + t) p(t) = (T (t + t) T (t))p 0 = ( T (t))p 0 J. Zhang 132
3 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Differentielle Bewegungen wobei T eine 4 4 homogene Matrix von x 0 y 0 z 0 zu xyz ist und p 0 bezüglich x 0 y 0 z 0 ist. somit gilt: p(t) ṗ(t) = lim t 0 t = ( = dt (t) p 0 dt dt (t) T 1 (t))t (t)p 0 = ( dt dt (t) T 1 (t))p dt J. Zhang 133 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Ableitung einer homogenen Transformation - I Gegeben sei eine Transformation T : t 1,1 t 1,2 t 1,3 t 1,4 T = t 2,1 t 2,2 t 2,3 t 2,4 t 3,1 t 3,2 t 3,3 t 3,4 t 4,1 t 4,2 t 4,3 t 4,4 wobei jedes Element eine Funktion von einer bestimmten Variable x ist: dt = t 1,1 t 2,1 t 3,1 t 4,1 t 1,2 t 2,2 t 3,2 t 4,2 t 1,3 t 2,3 t 3,3 t 4,3 t 1,4 t 2,4 t 3,4 t 4,4 dx J. Zhang 134
4 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Ableitung einer homogenen Transformation - I Beispiel: A = cos θ sin θ cos α sin θ sin α a cos θ sin θ cos θ cos α cos θ sin α a sin θ 0 sin α cos α d da =? J. Zhang 135 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle Translation und Rotation Differentielle Translation und Rotation - I Fall 1: Die differentielle Translation und Rotation seien bezüglich des Basis-Koordinatenframes. Sei eine homogene Transformation gegeben: T + dt = Trans dx,dy,dz Rot k,dθ T wobei Trans dx,dy,dz : eine Transformation, die eine Translation von dz, dy, dz in Basis-Koordinaten darstellt. Rot k,dθ : eine Transformation, die eine differentielle Drehung dθ um einen Vektor k in Basis-Koordinaten darstellt. dt kann wie folgt berechnet werden: dt = (Trans dx,dy,dz Rot k,dθ I )T (21) J. Zhang 136
5 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle Translation und Rotation Differentielle Translation und Rotation - II Fall 2: Die differentielle Translation und Rotation seien bezüglich des gegebenen Koordinatenframes T : T + dt = TTrans dx,dy,dz Rot k,dθ wobei Trans dx,dy,dz : eine Transformation, die eine Translation von dz, dy, dz bezüglich des Koordinatenframes T darstellt. Rot k,dθ : eine Transformation, die eine differentielle Drehung dθ um einen Vektor k im Koordinatenframe T darstellt. dt kann wie folgt berechnet werden: dt = T (Trans dx,dy,dz Rot k,dθ I ) (22) J. Zhang 137 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle homogene Transformation Differentielle homogene Transformation - I Man definiert: = Trans dx,dy,dz Rot k,dθ I Dann wird (21) zu: dt = T (22) wird zu: dt = T T J. Zhang 138
6 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle homogene Transformation Differentielle homogene Transformation - II Die Transformation der Translation um d: d x Trans d = d y d z wobei ein differentieller Vektor d die differentielle Veränderung d x i + dy j + dz k ( i, j, k sind drei Einheitsvektoren auf x, y, z) darstellt. Die Transformation der Rotation mit θ um den Vektor k = k x i + ky j + kz k ist: J. Zhang 139 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle homogene Transformation Differentielle homogene Transformation - III k x k x versθ + cos θ k y k x versθ k z sin θ k z k x versθ + k y sin θ 0 Rot k,θ = k x k y versθ + k z sin θ k y k y versθ + cos θ k z k y versθ k x cos θ 0 k x k z versθ k y sin θ k y k z versθ + k z sin θ k z k z versθ + cos θ 0 (23) wobei versθ 1 cos θ. (Ableitung s. auch Paul 81, 1.12 General Rotation Transformation ) J. Zhang 140
7 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle homogene Transformation Differentielle homogene Transformation - IV Es gilt: lim sin θ dθ θ 0 lim cos θ 1 θ 0 lim versθ 0 θ 0 (23) wird dann zu: Rot k,θ = 1 k z dθ k y dθ 0 k z θ 1 k x dθ 0 k y dθ k x dθ 1 0 (24) J. Zhang 141 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle homogene Transformation Differentielle homogene Transformation - V = d x 1 k z dθ k y dθ d y k z θ 1 k x dθ d z k y dθ k x dθ k z dθ k y dθ d x = k z dθ 0 k x dθ d y k y dθ k x dθ 0 d z J. Zhang 142
8 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse - I Wenn die Rotationen jeweils um x, y und z Achse sind, sind die Rotation-Transformationen wie folgt dargestellt: R x,ψ = Cψ Sψ 0 0 Sψ Cψ 0 R y,θ = Cθ 0 Sθ Sθ 0 Cθ 0 R z,φ = Cφ Sφ 0 0 Sφ Cφ J. Zhang 143 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse - II Wenn die differentielle Veränderung betrachtet sei, gilt es dann: sinθ δθ und cosθ δ y 0 R x,δx = 0 1 δ x 0 0 δ x 1 0 R y,δ y = δ y δ z 0 0 R z,φ = δ z J. Zhang 144
9 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse - III Werden die Terme mit 2. Ordnung vernachlässigt, dann bekommen wir: 1 δ z δ y 0 R z,δx R y,δy R x,δz = δ z 1 δ x 0 δ y δ x 1 0 (25) Man vergleicht (24) und (25): k x dθ = δ x k y dθ = δ y k z dθ = δ z J. Zhang 145 Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen - Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse Differentielle Rotationen um x-, y-, z-achse - IV (5) kann wie folgt umgeschrieben werden: 0 δ z δ y d x = δ z 0 δ x d y δ y δ x 0 d z kann als Bestand von zwei Vektoren d und δ betrachtet werden. J. Zhang 146
10 Jacobi-Matrix eines Manipulators Gliederung Allgemeine Informationen Einführung Koordinaten eines Manipulators Kinematik-Gleichungen Inverse Kinematik von Manipulatoren Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Jacobi-Matrix eines Manipulators Singuläre Konfigurationen Robotergrammierung auf drei Ebenen Trajektoriegenerierung Trajektoriengenerierung Einführung in RCCL J. Zhang 147 Jacobi-Matrix eines Manipulators Gliederung (cont.) Dynamik Roboterregelung Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme Aus- und Rückblick J. Zhang 148
11 Jacobi-Matrix eines Manipulators Jacobi-Matrix eines Manipulators Eine Jacobi-Matrix ist eine multidimensionale Darstellung von Ableitungen. Die Jacobi-Matrix eines Manipulators verbindet die Gelenkgeschwindigkeiten mit Kartesischen Geschwindigkeiten des TCP. Sei ein Manipulator mit 6 Freiheitsgraden betrachet: T 6 = A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 dann gilt mit der Jacobi-Matrix: T 6 d x dq 1 T 6 d y dq 2 T 6 d z T 6 δ x = J 6 6 dq 3 dq 4 T 6 δ y dq 5 dq 6 T 6 δ z J. Zhang 149 Jacobi-Matrix eines Manipulators - Singuläre Konfigurationen Singuläre Konfigurationen - I Fragestellung: ist die Jacobi-Matrix invertierbar? Wenn ja, dann gilt: q = J 1 (q)ẋ um den Effektor eines Roboters im Kartesischen Arbeitsraum mit einer bestimmten Geschwindigkeit zu bewegen. J. Zhang 150
12 Jacobi-Matrix eines Manipulators - Singuläre Konfigurationen Singuläre Konfigurationen - II Bei den meisten Manipulatoren existieren Werte von q wo die Jacobi-Matrix singulär wird ( detj = 0, J nicht mehr invertiertbar). Solche Konfigurationen werden als Singuläritäten des Manipulators bezeichnet. Zwei Haupttypen von Singularitäten: Arbeitsraum-Grenze-Singuläritäten Arbeitsraum-Interne-Singuläritäten Beispiel 1: MHI PA 10-6C Beispiel 2: 2-Gelenkarm J. Zhang 151 Gliederung Allgemeine Informationen Einführung Koordinaten eines Manipulators Kinematik-Gleichungen Inverse Kinematik von Manipulatoren Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Jacobi-Matrix eines Manipulators Robotergrammierung auf drei Ebenen Trajektoriegenerierung Trajektoriengenerierung Einführung in RCCL Dynamik J. Zhang 152
13 Gliederung (cont.) Roboterregelung Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme Aus- und Rückblick J. Zhang 153 Montage Beispiel (Paul81, Chapter 5) Zuerst wurden eine Reihenfolge von Positionen des Manipulator-Endeffektors (pn) spezifiziert. J. Zhang 154
14 -Montage Beispiel-(Forts.) Dann kann die gesamte Aufgabe mit einigen primitiven Roboteroperationen bezüglich dieser numerierten Positionen beschrieben werden: J. Zhang 155 -Montage Beispiel-(Forts.) MOVE p1 Fahre zum Bolzen MOVE p2 Stelle den Greifer über den Bolzen GRASP Greife den Bolzen MOVE p3 Aufhebe den Bolzen senkrecht MOVE p4 Fahre zum Loch an einem Winkel MOVE p5 Stopp beim Kontakt mit dem Loch MOVE p6 Richte den Bolzen aus MOVE p7 Füge den Bolzen ins Loch ein RELEASE Lasse den Bolzen los MOVE p8 Fahre vom Bolzen weg MOVE pn = MOVE Z T 6 E J. Zhang 156
15 -Montage Beispiel-(Forts.) wobei die folgenden Repräsentationen gelten: Z: die Basis-Position des Manipulators bezüglich des Welt-Koordinaten-systems; T 6 : das Manipulator-Ende bezüglich seines Basis-Koordinatensystems; E: ein Werkzeug oder ein Endeffektor am Manipulator-Ende. J. Zhang 157 -Montage Beispiel-(Forts.) Weiterhin werden noch die folgenden Transformationen eingeführt: J. Zhang 158
16 -Montage Beispiel-(Forts.) P: die Position des Bolzens im Basis-Koordinatensystem H: die Position des Würfels mit zwei Löchern H HR i : die Position des betrachteten i-ten Lochs im Würfel bezüglich des H-Koordinaten-systems P PG: die Greifposition auf dem Bolzen bezüglich des P-Koordinatensystems P PA: die Annäherungsposition des Greifers zum Bolzen P PD: die Verlasseposition des Greifers zum Bolzen HR PHA: die Annäherungsposition des Greifers zum i-ten Loch HR PCH: die Kontaktposition des Bolzens auf dem Loch HR PAL: die Einfügeposition des Bolzens HR PN: die Endposition nach dem Einfügen des Bolzens in das Loch J. Zhang 159 -Montage Beispiel-(Forts.) Die Aufgabe kann nun als eine Reihe von Gleichungen der Transformationen, aus denen die T 6 -Matrizen gelöst werden können, dargestellt werden: p1: Z T 6 E = P PA p2: Z T 6 E = P PG : Grasp p3: Z T 6 E = P PD PG p4: Z T 6 E = H HR i PHA PG p5: Z T 6 E = H HR i PCH PG p6: Z T 6 E = H HR i PAL PG : RELEASE p8: Z T 6 E = H HR i PN PA J. Zhang 160
17 -Montage Beispiel-(Forts.) Die Tool-Transformation: Dann gilt: T 6 E = J. Zhang 161 Beim Einsatz von einer Kamera Es wird noch eine Transformation CAM eingeführt: CAM: die Transformation vom Kamera zum Welt-Koordinatensystem PC: die Transformation vom Bolzen zum Kamera-Koordinatensystem Dann gilt es für die Position des Bolzens bezüglich des Welt-Koordinatenframes: P = CAM Über die Kamera-Welt-Kalibrierung kann CAM wie folgt erhalten werden: PC CAM = P PC 1 J. Zhang 162
18 Beim Einsatz von einer Kamera-(Forts.) Objektpositionen bezüglich des Kamera-Frames werden über die folgende Prozedur bekommen: READ(CAMERA, PC); Um den Manipulator zur Position p1 zu steuern, soll es gelten: ZT 6 E = P PA Dies bedeutet die folgende Berechnung von T 6 : T 6 = Z 1 P PA E 1 Analog werden die Positionierungen an p2 - p8 realisiert. J. Zhang 163 Robotergrammierung auf drei Ebenen Gliederung Allgemeine Informationen Einführung Koordinaten eines Manipulators Kinematik-Gleichungen Inverse Kinematik von Manipulatoren Differentielle Bewegungen mit homogenen Transformationen Jacobi-Matrix eines Manipulators Robotergrammierung auf drei Ebenen Off-line Programmierung Trajektoriegenerierung Trajektoriengenerierung Einführung in RCCL J. Zhang 164
19 Robotergrammierung auf drei Ebenen Gliederung (cont.) Dynamik Roboterregelung Architekturen sensorbasierter intelligenter Systeme Aus- und Rückblick J. Zhang 165 Robotergrammierung auf drei Ebenen Robotergrammierung auf drei Ebenen "Teaching by Showing" Führe den Roboter zur Zielposition und Speichere die Trajektorie; (Optimierung); Play Back. Explizite Roboterprogrammierung Spezifikation der Roboterposition; (Manuelle) Umsetzung in explizite Programme mit einer Roboterprogrammiersprache; Drei Typen von Roboterprogrammiersprachen: Spezielle Manipulationssprache: z. B. VAL, V+... Roboterbibliothek für eine Standard-Computersprache: z.b. Robot-Basic, Robot-Pascal, RCCL... Roboterbibliothek auch als eine allgemeine Programmiersprache: z.b. AML von IBM, KAREL von GMF... J. Zhang 166
20 Robotergrammierung auf drei Ebenen Robotergrammierung auf drei Ebenen-(Forts.) Roboterprogrammierung auf Aufgabenebene nicht mehr notwendig, dem Roboter das how-to-do zu erklären, sondern lediglich what-to-do z.b. HANDY von MIT AI Lab, verfüge über Planungskomponente; auch sensorbasierte Bewegungen sind wünschenswert. J. Zhang 167 Robotergrammierung auf drei Ebenen - Off-line Programmierung Off-line Programmierung - I wird von einem Computer-Graphik-System unterstützt, ermöglicht, Roboterprogramme ohne Zugriff des realen Roboters zu entwickeln. Vorteile: Effizienz der Programmierung, Sicherheit, Reduzierung der Stillegungszeit der Produktionslinie. Die wichtigsten Bestandsteile: Benutzerschnittstelle 3D Objektmodellierung Simulation von Kinematik, Dynamik, Multiprocesse, Sensoren Emulation von Bahnplanung Übertragung der Programmiersprache zum Zielsystem Kalibrierung von Roboter-Welt, Roboter-Sensor, Sensor-Welt J. Zhang 168
21 Robotergrammierung auf drei Ebenen - Off-line Programmierung Off-line Programmierung - II Die noch gewünschten Funktionalitäten: Automatische Layoutplanung einer Roboterzelle Kollisionvermeidung und Bahnoptimierung Planung von koordinierten Bewegungen Simulation von Kraftregelung Automatische Schätzung von Fehlern und Toleranzen Automatische Scheduling von mehreren Arbeitszellen J. Zhang 169
Gliederung. Differentielle Bewegungen. Gliederung (cont.)
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 15. May 2012 Allgemeine Informationen Einführung
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 20. April 2010 J. Zhang 63 Gliederung Allgemeine Informationen
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Koordinaten eines Manipulators. Allgemeine Informationen Einführung
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 14. April 2009 Allgemeine Informationen Einführung
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.)
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 11. Mai 2010 Allgemeine Informationen Einführung
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Probleme der Dynamik von Manipulatoren
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 08. Juni 010 Allgemeine Informationen Einführung
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Klassifikation der Regelung von Roboterarmen
- Roboterregelung Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 19. Juni 2012 Allgemeine Informationen
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 7. Juni 2011 J. Zhang 272 Roboterregelung Gliederung
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 28. Juni 2011 J. Zhang 324 Programmierung auf Aufgabenebene
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Grundlage zur Programmierung auf Aufgabenebene
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 28. Juni 2011 Allgemeine Informationen Einführung
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 26. Juni 2012 J. Zhang 296 Programmierung auf Aufgabenebene
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.)
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 15. Juni 2010 Allgemeine Informationen Einführung
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 05. Juli 2011 J. Zhang 351 Programmierung auf Aufgabenebene
MehrGliederung. Gliederung (cont.)
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 07. Juli 2009 Allgemeine Informationen Einführung
MehrJianwei Zhang
Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 06. April 2010 J. Zhang 1 Gliederung Allgemeine Informationen
MehrJianwei Zhang
Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 03. April 2012 J. Zhang 1 Gliederung Allgemeine Informationen
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.)
Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 05. April 2011 Grundbegriffe Koordinatensysteme
MehrGliederung. Gliederung (cont.)
Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 07. April 2009 Einführung Grundbegriffe Koordinatensysteme
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.)
Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 03. April 2012 Einführung Grundbegriffe Koordinatensysteme
Mehrein geeignetes Koordinatensystem zu verwenden.
1.13 Koordinatensysteme (Anwendungen) Man ist immer bemüht, für die mathematische Beschreibung einer wissenschaftlichen Aufgabe ( Chemie, Biologie,Physik ) ein geeignetes Koordinatensystem zu verwenden.
MehrÜbung 1: Homogene Transformationen
Übung 1: Homogene Transformationen Aufgabe 1.1: Bestimmen Sie die homogene Transformationsmatri für die folgende Sequenz von Rotationen: T 1 =Rot z,90 Rot,90 und T 2 =Rot,90 Rot z,90 Zeichnen Sie die entsprechenden
MehrProf. J. Zhang Universität Hamburg. AB Technische Aspekte Multimodaler Systeme. 6. Januar 2005
zhang@informatik.uni-hamburg.de Universität Hamburg AB Technische Aspekte Multimodaler Systeme zhang@informatik.uni-hamburg.de Inhaltsverzeichnis 7. Roboterregelung..........................370 Klassifikation
MehrGrundlagen der Signalverarbeitung und Robotik
64-544 Grundlagen der Signalverarbeitung und Robotik 64-544 Grundlagen der Signalverarbeitung und Robotik http://tams.informatik.uni-hamburg.de/ lectures/2011ss/vorlesung/gdsr Jianwei Zhang Universität
Mehr4 Roboterkinematik. Roboterarm und Gelenke
4 Roboterkinematik Roboterarm und Gelenke 4.1 Grundlegende Begriffe Mechanismus besteht aus einer Anzahl von starren Körpern (Glieder diese sind durch Gelenke verbunden Ein Gelenk verbindet genau zwei
MehrKlausur Robotik/Steuerungstechnik
Prof. Dr. K. Wüst SS 2009 Fachbereich MNI FH Gießen-Friedberg Klausur Robotik/Steuerungstechnik 9.7.2009 Nachname: Vorname: Matrikelnummer: Aufgabe Punkte erreicht 1 30 2 30 3 40 4 20 Summe 120 Mit Lösungen
Mehr2. Räumliche Bewegung
2. Räumliche Bewegung Wenn die Bahn des Massenpunkts nicht bekannt ist, reicht die Angabe einer Koordinate nicht aus, um seinen Ort im Raum zu bestimmen. Es muss ein Ortsvektor angegeben werden. Prof.
MehrTheoretische Physik 1, Mechanik
Theoretische Physik 1, Mechanik Harald Friedrich, Technische Universität München Sommersemester 2009 Mathematische Ergänzungen Vektoren und Tensoren Partielle Ableitungen, Nabla-Operator Physikalische
MehrMehrdimensionale Integralrechnung 2
Mehrdimensionale Integralrechnung Quiz Wir wollen die Dynamik zweier Teilchen beschreiben, die über ein hoch elastisches Seil verbunden sind und sich wild im Raum bewegen! Ein Kollege schlägt dazu vor
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 14. Juli 2009 J. Zhang 416 Architekturen sensorbasierter
MehrEinführung in die Robotik. Jianwei Zhang
- Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 12. Juli 2011 J. Zhang 389 Architekturen sensorbasierter
MehrStrukturvariable Regelung eines humanoiden Roboterarmes mit bildgebenden und Kraft-Momenten-Sensoren. Bodmar Diestel-Feddersen, Giulio Milighetti
mit bildgebenden und Kraft-Momenten-Sensoren Bodmar Diestel-Feddersen, Giulio Milighetti Inhalt 1. Motivation und Aufgabenstellung 2. Multisensorielles Regelungskonzept zum Fallbeispiel Peg-In-Hole 3.
Mehr1. Grundlagen der ebenen Kinematik
Lage: Die Lage eines starren Körpers in der Ebene ist durch die Angabe von zwei Punkten A und P eindeutig festgelegt. Die Lage eines beliebigen Punktes P wird durch Polarkoordinaten bezüglich des Bezugspunktes
MehrWas ist Robotik? Robotik heute:
Grundlagen Was ist Robotik? Das Wort Robot / Roboter entstand 92 in einer Geschichte von Karel Ċapek und geht auf das tschechische Wort robota (rbeit, Fronarbeit) zurück. Dessen Ursprung ist das altkirchenslawische
MehrLineare Abbildungen. De nition Seien V, W Vektorräume. Eine Abbildung f : V! W heißt linear, wenn gilt
Lineare Abbildungen Lineare Abbildungen De nition Seien V, W Vektorräume. Eine Abbildung f : V! W heißt linear, wenn gilt (L. ) f ist homogen; d.h. f( ~v) = f(~v) für alle 2 R, ~v 2 V, (L. ) f ist additiv;
MehrInverse Kinematik am Robotersimulationsprogramm EASY-ROB
Workshop Robotik Hochschule Mittweida (FH) Institut für Automatisierungstechnik 15. Oktober 2004 Stefan Anton Inverse Kinematik am Robotersimulationsprogramm EASY-ROB Problemstellung Bei der Betrachtung
MehrTransformation Allgemeines Die Lage eines Punktes kann durch einen Ortsvektor (ausgehend vom Ursprung des Koordinatensystems
Transformation - 1 1. Allgemeines 2. Zwei durch eine Translation verknüpfte gleichartige Basissysteme 3. Zwei durch eine Translation verknüpfte verschiedenartige Basissysteme (noch gleiche Orientierung)
MehrKinematik des Puma 200
Kinematik des Puma 200 1 2 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 3 2 Denavit-Hartenberg-Konfiguration 5 3 Mehrdeutigkeiten 7 4 Direkte Kinematik 10 5 Inverse Kinematik 13 6 Orientierung des
Mehr2. Räumliche Bewegung
2. Räumliche Bewegung Prof. Dr. Wandinger 1. Kinematik des Punktes TM 3 1.2-1 2. Räumliche Bewegung Wenn die Bahn des Punkts nicht bekannt ist, reicht die Angabe einer Koordinate nicht aus, um seinen Ort
MehrComputergrafik 1 Transformationen
Computergrafik 1 Transformationen Kai Köchy Sommersemester 2010 Beuth Hochschule für Technik Berlin Überblick Repräsentationen, Primitiven Transformationen in 2D Skalierung Translation Rotation Scherung
MehrKinematik des starren Körpers
Technische Mechanik II Kinematik des starren Körpers Prof. Dr.-Ing. Ulrike Zwiers, M.Sc. Fachbereich Mechatronik und Maschinenbau Hochschule Bochum WS 2009/2010 Übersicht 1. Kinematik des Massenpunktes
MehrGliederung. Die Robot Control C-Library (RCCL) Gliederung (cont.)
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 24. Mai 2011 Allgemeine Informationen Einführung
MehrUmkehrfunktion. g (y) = f (x) 1, x = g(y), Umkehrfunktion 1-1
Umkehrfunktion Ist für eine stetig differenzierbare n-variate Funktion f : D R n die Jacobi-Matrix f (x ) für einen Punkt x im Innern des Definitionsbereiches D R n nicht singulär, so ist f lokal invertierbar,
MehrTheoretische Physik: Mechanik
Ferienkurs Theoretische Physik: Mechanik Sommer 2013 Probeklausur Technische Universität München 1 Fakultät für Physik 1 Kurze Fragen [20 Punkte] Beantworten Sie folgende Fragen. Für jede richtige Antwort
Mehr1 Vektoralgebra (3D euklidischer Raum R 3 )
Institut für Physik der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg WS 202/203 Vorlesung Elektrodynamik LAG PD Dr. Angelika Chassé) Vektoralgebra 3D euklidischer Raum R 3 ). Grundbegriffe = Vektordefinition
MehrBlatt 06.3: Matrizen
Fakultät für Physik R: Rechenmethoden für Physiker, WiSe 204/5 Dozent: Jan von Delft Übungen: Benedikt Bruognolo, Katharina Stadler http://homepages.physik.uni-muenchen.de/~vondelft/lehre/4t0/ Blatt 06.3:
MehrZiel: Beschreibung der unterschiedlichen Gelenktypen und deren Einfluss auf die Bewegung der Körper
Kinematik Gelenkkinematik Ziel: Beschreibung der unterschiedlichen Gelenktypen und deren Einfluss auf die Bewegung der Körper Definition: Ein (kinematisches) Gelenk ist eine Verbindung zwischen zwei Segmenten,
MehrGliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.)
- Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 13. Juli 2010 Allgemeine Informationen Einführung
MehrD-MAVT/D-MATL FS 2018 Dr. Andreas Steiger Analysis IILösung - Serie1
D-MAVT/D-MATL FS 8 Dr. Andreas Steiger Analysis IILösung - Serie. Das Volumenelement der Koordinaten, welche in der untenstehenden Abbildung definiert sind, ist gegeben durch z Q Ρ Α Β y (a) ϱ cos β dϱ
MehrLösbarkeit linearer Gleichungssysteme
Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme Lineares Gleichungssystem: Ax b, A R m n, x R n, b R m L R m R n Lx Ax Bemerkung b 0 R m Das Gleichungssystem heißt homogen a A0 0 Das LGS ist stets lösbar b Wenn
MehrInverse Kinematik. Daniela Steidl TU München Zusammenfassung
Inverse Kinematik Daniela Steidl TU München 10. 07. 2011 Zusammenfassung Sowohl in Computer Graphik als auch in der Robotik werden häufig Simulationen von Mehrkörpersystemen benötigt. Dazu gibt man die
MehrIndustrieroboter. Methoden der Steuerung und Regelung. Bearbeitet von Wolfgang Weber
Industrieroboter Methoden der Steuerung und Regelung Bearbeitet von Wolfgang Weber 1. Auflage 2002. Taschenbuch. 220 S. Paperback ISBN 978 3 446 21604 4 Format (B x L): 16 x 22,8 cm Gewicht: 403 g Weitere
MehrÜbungsblatt
Übungsblatt 3 3.5.27 ) Die folgenden vier Matrizen bilden eine Darstellung der Gruppe C 4 : E =, A =, B =, C = Zeigen Sie einige Gruppeneigenschaften: a) Abgeschlossenheit: Berechnen Sie alle möglichen
Mehr1. Klausur. für Studierende der Fachrichtungen phys. 2u du u(1 + u 2 ) = 2. = 1, c = 1. x= 1
Fachbereich Mathematik Universität Stuttgart Prof. Dr. C. Rohde Höhere Mathematik I III Diplomvorprüfung 3. 3. 8. Klausur für Studierende der Fachrichtungen phys Bitte unbedingt beachten: In dieser Klausur
MehrTeil 3 Bewegung in 2D und 3D
Tipler-Mosca 3. Motion in two and three dimensions 3.1 Der Verschiebungsvektor (The displacement vector) 3.2 Allgemeine Eigenschaften von Vektoren (General properties of vectors) 3.3 Ort, Geschwindigkeit,
MehrTransformation mehrdimensionaler Integrale
Transformation mehrdimensionaler Integrale Für eine bijektive, stetig differenzierbare Transformation g eines regulären Bereiches U R n mit det g (x), x U, gilt für stetige Funktionen f : f g det g du
MehrAW 1 - Vortrag. Simulationsmodell für visuell geführte Roboter. von Bernd Pohlmann. Betreuender: Prof. Dr. Andreas Meisel
AW 1 - Vortrag Simulationsmodell für visuell geführte Roboter von Betreuender: Prof. Dr. Andreas Meisel Inhalt 1. Motivation 2. Ziel 3. Einführung Robotik 4. Kinematik 5. Denavit-Hartenberg 6. Kameramodell
MehrKapitel 3. Transformationen
Oyun Namdag Am 08.11.2007 WS 07/08 Proseminar Numerik: Mathematics for 3D game programming & computer graphics Dozenten: Prof. Dr. V. Schulz, C. Schillings Universität Trier Kapitel 3 Transformationen
MehrVorkurs Mathematik Übungen zu Kurven im R n
Vorkurs Mathematik Übungen zu urven im R n Als bekannt setzen wir die folgende Berechnung voraus: Sei f : [a, b] R eine urve im R. Die Länge L der urve berechnet sich durch L b a f t dt urven in R Aufgabe.
MehrVektoren - Die Basis
Vektoren - Die Basis Motivation (Als Vereinfachung - der Schreibarbeit - wählen wir meistens Vektoren in R 2.) Eigentlich ist ja Alles klar! Für einen Vektor a gilt a = ( a x a y )! Am Ende werden wir
MehrEinleitung 2. 1 Koordinatensysteme 2. 2 Lineare Abbildungen 4. 3 Literaturverzeichnis 7
Sonja Hunscha - Koordinatensysteme 1 Inhalt Einleitung 2 1 Koordinatensysteme 2 1.1 Kartesisches Koordinatensystem 2 1.2 Polarkoordinaten 3 1.3 Zusammenhang zwischen kartesischen und Polarkoordinaten 3
Mehr2. VEKTORANALYSIS 2.1 Kurven Definition: Ein Weg ist eine stetige Abbildung aus einem Intervall I = [a; b] R in den R n : f : I R n
2. VEKTORANALYSIS 2.1 Kurven Definition: Ein Weg ist eine stetige Abbildung aus einem Intervall I = [a; b] R in den R n : f : I R n f ist in dem Fall ein Weg in R n. Das Bild f(t) des Weges wird als Kurve
MehrLineare Abbildungen (Teschl/Teschl 10.3, 11.2)
Lineare Abbildungen (Teschl/Teschl.3,.2 Eine lineare Abbildung ist eine Abbildung zwischen zwei Vektorräumen, die mit den Vektoroperationen Addition und Multiplikation mit Skalaren verträglich ist. Formal:
Mehr2 Die Algebra der Matrizen
Die Algebra der Matrizen Ein Hauptziel der Vorlesung zur Linearen Algebra besteht darin, Aussagen über die Lösungsmenge linearer Gleichungssysteme zu machen Etwa ob das Gleichungssystem x y + z 1 x + y
MehrMehrdimensionale Integralrechnung 1
Mehrdimensionale Integralrechnung Im - dimensionalen Fall wurde die Integralrechnung eingeführt, um Flächen unter Kurven zu berechnen. Eine ähnliche Fragestellung führt uns auf die mehrdimensionale Integralrechnung.
Mehr-dimensionale Darstellungen
1.9 2 1 2 -dimensionale Darstellungen Auf einer Fläche F (2 dimensional) wird eine Operation ausgeführt Zum Beispiel wir eine Verschiebung um den Vektor t durchgeführt. Gemeint ist der Körper, der überstrichen
MehrAbbildung 10.1: Das Bild zu Beispiel 10.1
Analysis 3, Woche Mannigfaltigkeiten I. Definition einer Mannigfaltigkeit Die Definition einer Mannigfaltigkeit braucht den Begriff Diffeomorphismus, den wir in Definition 9.5 festgelegt haben. Seien U,
MehrProbeklausur zur Analysis 2, SoSe 2017
BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 21717 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof N V Shcherbina Dr T P Pawlaschyk wwwkanauni-wuppertalde Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 217 Hinweis Die Lösungen
MehrEntwicklung einer allgemeinen dynamischen inversen Kinematik
Entwicklung einer allgemeinen dynamischen inversen Kinematik Christoph Schmiedecke Studiendepartment Informatik Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg 06. Januar 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation
MehrKoordinaten, Transformationen und Roboter
Koordinaten, Transformationen und Roboter Dipl.-Inform. Wolfgang Globke Institut für Algebra und Geometrie Arbeitsgruppe Differentialgeometrie Universität Karlsruhe 1 / 48 Einleitung Seit Anbeginn der
MehrHumanoide Roboter. Shuji Kajita. Theorie und Technik des Künstlichen Menschen AKA. Herausgeber
Humanoide Roboter Theorie und Technik des Künstlichen Menschen Herausgeber Shuji Kajita AKA Inhaltsverzeichnis Vorwort Thomas Christaller ix Shuji Kajita Kapitel 1. Überblick Humanoide Roboter 1 Kapitel
Mehr7. Wie lautet die Inverse der Verkettung zweier linearer Abbildungen? 9. Wie kann die Matrixdarstellung einer linearen Abbildung aufgestellt werden?
Kapitel Lineare Abbildungen Verständnisfragen Sachfragen Was ist eine lineare Abbildung? Erläutern Sie den Zusammenhang zwischen Unterräumen, linearer Unabhängigkeit und linearen Abbildungen! 3 Was ist
MehrAnalysis III. Teil I. Rückblick auf das letzte Semester. Themen aus dem SS Inhalt der letzten Vorlesung aus dem SS.
Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften Technische Universität Hamburg-Harburg Reiner Lauterbach Teil I Rückblick auf das letzte Semester Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
Mehr3.1 Motivation. - Mit (mehreren) Koordinatentransformationen wird das Objektsystem in das Gerätesystem transformiert.
3.1 Motivation Wichtige Grundlage der Bildwiedergabe auf dem Bildschirm oder anderen Ausgabegeräten sind Koordinatensysteme und Koordinatentransformationen im IR 2 und IR 3. Im allgemeinen unterscheidet
Mehr25. Vorlesung Sommersemester
25. Vorlesung Sommersemester 1 Die Euler-Winkel Die Euler-Winkel geben die relative Orientierung zweier gegeneinander gedrehter Koordinatensysteme an, indem definiert wird, in welcher Reihenfolge welche
MehrLösung zu Serie 2. D-ERDW, D-HEST, D-USYS Dr. Ana Cannas. Mathematik II FS März 2016
Mathematik II FS 6. März 6 Lösung zu Serie Bemerkung: Die Aufgaben der Serie sind der Fokus der Übungsstunden vom./3. März.. a y = x und es wird die ganze Parabel einmal durchlaufen, denn x nimmt alle
MehrAufgaben für die 14. Übung zur Vorlesung Mathematik 2 für Informatiker: Analysis Sommersemester 2010
Aufgaben für die 4. Übung zur Vorlesung Mathematik für Informatiker: Analysis Sommersemester 4. Bestimmen Sie den Flächeninhalt der dreiblättrigen Kleeblattkurve γ für ein Kleeblatt. Die Polarkoordinaten-
MehrRoboterkinematik. Koordinatensysteme Trajektorien Kinematik Zweiradfahrzeug mit Differentialantrieb Kinematische Grundfertigkeiten
Roboterkinematik Koordinatensysteme Trajektorien Kinematik Zweiradfahrzeug mit Differentialantrieb Kinematische Grundfertigkeiten Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Autonome Roboter - Roboterkinematik
MehrMechanische Systeme Starrkörperkinematik
Mechanische Systeme Starrkörperkinematik 2 Die folgenden Ausführungen geben eine Einführung in die mathematische Modellierung mechanischer Mehrkörpersysteme, wobei ausschließlich Starrkörper berücksichtigt
MehrBlatt 1. Kinematik- Lösungsvorschlag
Fakultät für Physik der LMU München Lehrstuhl für Kosmologie, Prof. Dr. V. Mukhanov Übungen zu Klassischer Mechanik (T1) im SoSe 011 Blatt 1. Kinematik- Lösungsvorschlag Aufgabe 1.1. Schraubenlinie Die
MehrBlatt 10. Hamilton-Formalismus- Lösungsvorschlag
Fakultät für Physik der LMU München Lehrstuhl für Kosmologie, Prof. Dr. V. Mukhanov Übungen zu Klassischer Mechanik T) im SoSe 20 Blatt 0. Hamilton-Formalismus- Lösungsvorschlag Aufgabe 0.. Hamilton-Formalismus
Mehr14.3 Berechnung gekrümmter Flächen
4.3 Berechnung gekrümmter Flächen Gekrümmte Flächen werden berechnet, indem sie als Graph einer Funktion zweier Veränderlicher aufgefasst werden. Fläche des Graphen einer Funktion zweier Veränderlicher
MehrFerienkurs Theoretische Mechanik 2009 Starre Körper und Rotation - Lösungen
Physik Department Technische Universität München Matthias Eibl Blatt 4 Ferienkurs Theoretische Mechanik 9 Starre Körper und Rotation - en Aufgaben für Donnerstag 1 Kinetische Energie eines rollenden Zylinders
MehrLineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte
: und Eigenwerte 16. Dezember 2011 der Ordnung 2 I Im Folgenden: quadratische Matrizen Sei ( a b A = c d eine 2 2-Matrix. Die Determinante D(A (bzw. det(a oder Det(A von A ist gleich ad bc. Det(A = a b
MehrKapitel 3: Geometrische Transformationen
[ Computeranimation ] Kapitel 3: Geometrische Transformationen Prof. Dr. Stefan M. Grünvogel stefan.gruenvogel@fh-koeln.de Institut für Medien- und Phototechnik Fachhochschule Köln 3. Geometrische Transformationen
MehrKimmerle Musterlösung , 120min. Tabelle der Standardnormalverteilung Φ(x) = 1. e t
Kimmerle usterlösung 6.0.04, 0min Tabelle der Standardnormalverteilung Φx = π x e t x 0 0. 0. 0. 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Φx 0.5000 0.598 0.579 0.679 0.6554 0.695 0.757 0.7580 0.788 0.859 x.0....4.5.6.7.8.9
MehrMathematische Grundlagen für die Vorlesung. Differentialgeometrie
Mathematische Grundlagen für die Vorlesung Differentialgeometrie Dr. Gabriele Link 13.10.2010 In diesem Text sammeln wir die nötigen mathematischen Grundlagen, die wir in der Vorlesung Differentialgeometrie
MehrEbene und Räumliche Transformationen Transformationen
Ebene und Räumliche R Transformationen Christoph Brauner Landesamt für Kataster-, Vermessungs- und Kartenwesen Ebene konforme Transformation 5 Parameter Transformation Affine Transformation Räumliche konforme
MehrDie Festlegung der Koordinatensysteme gemäß Denavit-Hartenberg-Konventionen
1 Die Festlegung der Koordinatensysteme gemäß Denavit-Hartenberg-Konventionen 1. Nummerierung die Armteile Der festgeschraubte Fuß ist Armteil 0, das erste drehbare Armteil ist Armteil 1 usw. Das letzte
MehrHamilton-Systeme. J. Struckmeier
Invarianten für zeitabhängige Hamilton-Systeme J. Struckmeier Vortrag im Rahmen des Winterseminars des Instituts für Angewandte Physik der Johann-Wolfgang-Goethe-Universität Frankfurt a.m. Hirschegg, 04.
MehrLösungsvorschlag zum zweiten Übungsblatt
Lösungsvorschlag zum zweiten Übungsblatt Aufgabe Wir zeigen, daß die Drehung um den Ursprung um 9 und die Spiegelung an der x-achse nicht kommutieren. Die Matrix für die Drehmatrix lautet in diesem Fall
Mehr3D-Transformationen. Kapitel Translation Skalierung
Kapitel 3 3D-Transformationen Wie im weidimensionalen Fall, werden die Definitionspunkte der Objekte als Spaltenvektoren mit homogener Koordinate geschrieben. Die notwendigen Transformationen werden wieder
MehrInhaltsverzeichnis. 1 Hardwaregrundlagen
Inhaltsverzeichnis 1 Hardwaregrundlagen 2.1 Koordinatentransformationen 2.2 Transformationen in der Ebene 2.3 Transformationen im Raum 3 Repräsentation und Modellierung von Objekten 4 Rasterung 5 Visibilität
MehrTechnische Mechanik 3
Technische Mechanik 3 2. Kinematik eines Massenpunktes 2.1. Grundbegriffe, kartesische Koordinaten 2.2. Geradlinige Bewegung 2.3. Ebene Bewegung, Polarkoordinaten 2.4. räumliche Bewegung, natürliche Koordinaten
Mehr1.3. DAS COULOMBSCHE GESETZ, ELEKTROSTATISCHES FELD 9
8 KAPITEL. ELEKTROSTATIK.3 Das Coulombsche Gesetz, elektrostatisches Feld Zur Einführung verschiedener Grundbegriffe betrachten wir zunächst einmal die Kraft, die zwischen zwei Ladungen q an der Position
MehrComputergrafik Universität Osnabrück, Henning Wenke,
Computergrafik Universität Osnabrück, Henning Wenke, 2012-05-30 Korrektur: Kugelkoordinaten II r und θ konstant: Rand einer Kreisscheibe parallel zur xy Ebene z θ fest y θ konstant, r R : Kegel, ausgehend
MehrDrehung. Die orthogonale n n-matrix 1 0. c s. Zeile j. s c
Drehung Die orthogonale n n-matrix Q i,j... Zeile i c s... Zeile j s c... mit c = cos ϕ und s = sin ϕ beschreibt eine Drehung um den Winkel ϕ in der x i x j -Ebene des R n. Drehung - Drehung Die orthogonale
Mehr1 = z = y + e. Nabla ist ein Vektor, der als Komponenten keine Zahlen sondern Differentiationsbefehle
Anmerkung zur Notation Im folgenden werden folgende Ausdrücke äquivalent benutzt: r = x y = x 1 x 2 z x 3 1 Der Vektoroperator Definition: := e x x + e y y + e z z = x y z. Nabla ist ein Vektor, der als
Mehr