SIMERO: Erzeugung von flüssigen und schnellen Roboterbewegungen

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1 SIMERO: Erzeugung von flüssigen und schnellen Roboterbewegungen AG Eingebettete Systeme und Robotik (RESY),, 1. Motivation 2. Stand der Forschung 3. Kontrollflusskonzepte 4. Robotermodellierung 5. Experimente 6. Zusammenfassung und Ausblick Seite 1

2 Motivation Nachteile der vorhandenen Implementierung: 1. Maskierung des Roboters nur in bestimmten Positionen möglich 2. Robotersteuerung lehnt neue Position ab, solange er eine anfährt 3. Die erwünschte Auffrischrate wird nicht erreicht 4. Die Berechnungs- und Bewegungsschritte sind rein sequentiell Die Folge ist eine stockende Roboterbewegung Aufgaben der Diplomarbeit: 1. Erzeugung von künstlichen Roboterbildern 2. Ermöglichung von überschleifenden Roboterbewegungen 3. Untersuchung der Echtzeitfähigkeit von Systemkomponenten Seite 2

3 Stand der Forschung Forschung zur sensorbasierten Bahnplanung Liu (+DML) - Stäubli Roboter mit Adept Steuerung - feste Kameras (Bildverarbeitung auf 8-Wege-System + Echtzeit-BS) - Objektverfolgung Ameling - Sonderforschungsbereich zur sensorbasierten Hindernisvermeidung und Bahnplanung bei Industrierobotern - spezielle Transputer-Hardware und massive Parallelverarbeitung Welt-/Robotermodellierung und Zeichenalgorithmen Homogene Matrizen + Denavit-Hartenberg-Konvention üblich in der Roboterkinematikmodellierung Verwendung auch in Grafischen Datenverarbeitung zur Modellierung von Objekten und Projektion in Zeichenebene Linescan-Algorithmus Seite 3

4 Konzepte zur kontinuierlichen Bahnplanung - I Positionssynchronisierte Berechnung während erweiterter Bewegung [ Bisheriges System ] Lösung (1) Einfachste, für das PC-System transparente Lösung Der Roboter fährt ein wenig weiter In dieser Zeit wird die neu anzufahrende Position berechnet Seite 4

5 Video zu Lösung 1 Lösung wurde nur zu Vergleichszwecken implementiert Überschleifen des Roboters wurde getestet aufgrund nicht ausgenutzter Parallelisierung nicht sinnvoll einzusetzen Seite 5

6 Konzepte zur kontinuierlichen Bahnplanung - II Positionssynchronisierte Berechnung Der Roboter erhält die Konfiguration i Das möglichst exakte Erreichen des Punktes i - 1 wird als Bildaufnahmepunkt definiert In der weiteren Fahrzeit wird der Punkt i + 1 berechnet und der Punkt i für Notstopps auf Kollision getestet Seite 6

7 Video zu Lösung 2 Diese Lösung eignet sich gut für einen kleinen Konfigurationsraum, bei dem die Bildtabelle klein ist Die erreichte Parallelität ist schon sehr gut Seite 7

8 Konzepte zur kontinuierlichen Bahnplanung - III Künstliches Robotermodell zur beliebigen Bildnahme An den Roboter wird die Konfiguration i gesendet Das nächste Bild wird sofort aufgenommen - exakte Roboterposition wird benötigt - Roboter wird darauf basierend modelliert (versch. Ansätze) In der weiteren Fahrzeit wird der Punkt i + 1 berechnet und der Punkt i für Notstopps auf Kollision getestet Seite 8

9 Video zu Lösung 3 in Geschwindigkeit vergleichbar zu Lösung 2 Seite 9

10 Zeichenalgorithmen I Trapezzeichner Vorteile Basiert auf einem Skelettmodell Je 2 Punkte des Skelettmodells bilden ein Roboterglied Glieder werden durch Trapeze approximiert simple Implementierung schnelle Berechnung Nachteile Starke Robotergliedverlängerung nötig, um Gliedenden immer abdecken zu können Probleme, wenn Bildpunkte nah beieinander Seite 10

11 Das Frustrum-Robotermodell Das Frustrummodell basiert auf dem Skelettmodell approximiert Roboterglieder durch ein Frustrum (Pyramidenstumpf) für jedes Glied werden 8 Punkte berechnet Seite 11

12 Zeichenalgorithmen II Basierend auf Frustrummodell Konvexe Hülle Vorteile Nachteile Berechnet die konvexe Hülle der transformierten Raumpunkte Anwendbar auf beliebige Modelle mit konvexen Körpern keine Spezialfälle Komplexität O( n log(n) ) in der Anzahl der Körperpunkte Rechenaufwendiger Backface-Culling Vorteile Nachteile schnellere Berechnung als konvexe Hülle Speziell für das Frustrummodell einige Spezialfälle benötigt Kameraposition Seite 12

13 Zeitmessungen Zeichenalgorithmen Trapez Konvexe Hülle Backface-Culling Tabelle 420 µsec 633 µsec 450 µsec 384 µsec Kollisionstests Tabelle Schnitt Epipolare + Schnitt 180 µsec 280 ms 290 ms Pfadplaner-Kollisionstest-Kombinationen Potentialfeld Best First HDI RR RR+Glätter CollisionTestComplete- 7,128 ms 0,827 ms 9,719 ms 0,751 ms 0,638 ms ConfigurationSpace CollisionTestNoLUT2 230,994 ms 13,908 ms 22,397 ms 4,558 ms 3,153 ms CollisionTestEpipolar 128,792 ms 13,477 ms 57,672 ms 2,38 ms 3,775 ms Seite 13

14 Vergleich der Konfigurationsräume Experimentbeschreibung Ein künstliches Hindernis an bekannter Position wird in die Differenzbilder gezeichnet Der ideale Konfigurationsraum wird mit den berechneten verglichen Gelernt Trapez Konvexe Hülle Ergebnis Der Konfigurationsraum mit aufgenommenen Roboterbildern ist erwartungsgemäß klein Konvexe Hülle (Backface-Culling) ist besser als Trapez Seite 14

15 Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Die Roboterbewegung ist kontinuierlich und wurde beschleunigt Die Modellierung macht unabhängig von der Synchronisation der Sensoren auf feste Bahnpunkte Die Zeichenalgorithmen sind flexibel im System einsetzbar Ausblick Hardwareparallelisierung: Geschwindigkeit und Flexibilität Redundante, verschiedene Sensorik: Robustheit Neuronale Netze, Statistische Algorithmen: Lernfähigkeit. Kooperation von Mensch und Maschine und nicht nur Ausweichbewegungen. Genaue Definition von Echtzeitfähigkeit und daraus resultierende Identifikation von Fehlerzuständen. Seite 15