Assistierende virtuelle Kraftfelder bei handgeführten Robotern

Assistierende virtuelle Kraftfelder bei handgeführten Robotern von Müller,  Florian
Handgeführte Schwerlastroboter zählen zu den Mensch-Roboter-Kooperationen und werden in der Industrie eingesetzt, um Arbeitern beim Heben von schweren Lasten zu unterstützen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Bedienung solcher Roboter für den Nutzer zu vereinfachen und intuitiver zu gestalten. Zu diesem Zweck wurden die assistierenden Kraftfelder entwickelt, deren Algorithmus aus einer Lern- und einer Anwendungsphase besteht. In der Lernphase werden die Bewegungsdaten von erfahrenen Arbeitern innerhalb einer speziellen Arbeitsaufgabe aufgezeichnet. Aus diesen Daten wird in der Anwendungsphase ein assistierendes virtuelles Kraftfeld (AKF) generiert, welches den Nutzer auf die Pfade der erfahrenen Arbeiter leitet. Aufgrund der nichtlinearen Rückkopplung des Kraftfeldes und die durch die Reaktionszeit bedingte zeitverzögerte Rückkopplung des Menschen ist eine Stabilitätsbetrachtung des Gesamtsystems notwendig. Hierfür erfolgt eine Vorstellung von verschiedenen Menschmodellen mit aktiven und passiven Parametern sowie einer Totzeit. Zur Stabilitätsbetrachtung dieser polynomialen Totzeitsysteme wurden basierend auf dem Ljapunow-Krasovskii-Funktional zwei Methoden entwickelt. Um zusätzlich Anwendungsfälle mit mehreren Nutzern betrachten zu können, wurden Modelle und Methoden entsprechend angepasst und ebenfalls untersucht. Mit Hilfe von Simulationsstudien wurden verschiedene Parametrierungen des AKF betrachtet. Daraus leiteten sich Parametrierungsrichtlinien für spätere Anwender ab. Des Weiteren wurden zwei Nutzerstudien durchgeführt. Bei den Versuchen mit dem AKF reduzierte sich die Fehleranzahl der Probanden im Schnitt um die Hälfte. Darüber hinaus zeigten die Ergebnisse bezüglich Versuchsdauer, Arbeitsbelastung und Nutzerkomfort ebenfalls signifikante Verbesserungen.
Aktualisiert: 2020-01-17
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Sensorgeführte Bewegungen stationärer Roboter

Sensorgeführte Bewegungen stationärer Roboter von Winkler,  Alexander
Den Kern der vorliegenden Arbeit bilden sog. sensorgeführte Roboterbewegungen, d. h. die Nutzung von Informationen externer Sensoren zur Regelung des Roboters. Da gängige Industrierobotersysteme üblicherweise positionsgeregelt sind und seitens der Robotersteuerung lediglich der Zugriff zu den Sollwerten der Lageregelkreise erlaubt wird, kann auch der Regelkreis der sensorgeführten Roboterbewegung nur über den Lageregelkreis geschlossen werden. Aus diesem Grunde werden hier nur positionsbasierte Regelungsansätze verfolgt. Die Kraft-/ Momentregelung gilt als eine der wichtigsten Varianten sensorgeführter Roboterbewegungen. Dementsprechend widmet sich auch ein großer Teil dieser Arbeit dem Thema, mit dem Ziel durch innovative und übersichtliche Regelalgorithmen die Akzeptanz der Kraft-/ Momentregelung in industriellen Produktionsprozessen zu erhöhen. Beginnend mit der eindimensionalen Kraftregelung führt der Weg dabei über Konzepte zur Konturenverfolgung und kraft-/ momentgeregelten Montageaufgaben hin zur Kooperation von Robotern. In einem weiteren Teil wird ein Konzept zur Kollisionsvermeidung zwischen Robotern und Hindernissen präsentiert. Es basiert auf dem Ansatz der virtuellen Potential- bzw. Kraftfelder. Dabei ruft das künstliche Feld eine Bewegung des Roboters hervor, die vom Hindernis weg führt. Um das Feld zu erzeugen, wird die Methode der künstlichen Punktladungen entwickelt. Diese werden auf der Oberfläche eines Hindernisses platziert und generieren dann das virtuelle Kraftfeld. Die Platzierung kann z. B. mithilfe der CAD-Daten des Hindernisses erfolgen. Bei bewegten Objekten müssen alle Ladungspositionen ständig aktualisiert werden. Für Lehr- und Präsentationszwecke ist das sog. inverse Pendel eine oft genutzte Regelstrecke. Sein Aufrichten und Stabilisieren ist auch mit Hilfe eines Industrieroboters möglich. Dazu beschäftigt sich ein Kapitel dieser Arbeit mit Fragen zur Modellbildung der Kombination inverses Pendel und Industrieroboter und mit Regelungskonzepten für das Aufschwingen und Balancieren. Letztendlichen wird in diesem Zusammenhang noch ein Visual-Servoing System präsentiert, dass den Neigungswinkel des Pendels mit einer Kamera bestimmt. Alle hier vorgestellten Konzepte und Algorithmen werden Anhand von praktischen Experimenten verifiziert.
Aktualisiert: 2021-09-08
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