Robotik

Robotik

Die Robotik stellt eines der größten Anwendungsfelder von regelungstechnischen Methoden dar. Neben den klassischen Industrierobotern, wie sie aus der Automobilproduktion bekannt sind, kommen vermehrt kollaborative Roboter und auch mobile Roboter zum Einsatz, beispielsweise als Staubsauger oder autonomes Fahrzeug. Forschungsprojekte in diesem Bereich betreffen einerseits die Regelung von Bewegungen und Kräften und andererseits die Planung von Pfaden und Trajektorien.

Ansprechpartner

Dr.-Ing. Andreas Völz
Tel.: +49 9131 85-61036
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Prof. Dr.-Ing. Knut Graichen
Tel.: +49 9131 85-27127
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Interaktionsregelung

Wenn der Roboter mit seiner Umgebung in Kontakt kommt, so müssen die dabei entstehenden Kräfte und Momente durch die Regelung berücksichtigt werden. Zu den Herausforderungen gehören die Modellierung des Kontakts, z.B. Steifigkeit und Reibung, der sichere Umgang mit Kontaktverlust oder die Wahl der Reglerparameter für verschiedene Anwendungen.

Um dem Bedarf an vielseitig und flexibel einsetzbaren Regelungsverfahren gerecht zu werden, wird am LRT an einer modellprädiktiven Interaktionsregelung geforscht. Hierbei können verschiedene Ziele wie Positionsregelung, direkte Kraftregelung, Impedanzregelung oder hybride Varianten durch ein generisches Konzept realisiert werden. Sicherheitsaspekte können dabei durch Beschränkungen der maximalen Geschwindigkeiten oder Kräfte explizit berücksichtigt werden.

Ein mögliches Anwendungsgebiet ist die generische Umsetzung von Montageaufgaben. Die Aufgabe kann in eine Abfolge von Bewegungs- und Interaktionsprimitive zerlegt werden, wobei jedes Primitiv durch eine angepasste Parametrierung der modellprädiktiven Interaktionsregelung abgebildet wird. Um den Aufwand der Parametrierung zu reduzieren, wird darüber hinaus am Einsatz lernender Verfahren geforscht.

Links:

  • „Schreiben mit Kreide auf einer Tafel“ – Modellprädiktive Interaktionsregelung am Beispiel einer hybriden Kraft-/Bewegungsregelung (2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) DOI: 10.1109/IROS45743.2020.9341168): Video
  • „Admittanzregelung des XPlanar-Systems für die Mensch-Mover-Interaktion“ – Dynamische Anpassung der Mover-Sollposition aufgrund einwirkender Interaktionskräfte: Video
  • „Objektmanipulation mit anthropomorpher Hand“ – Modellprädiktive Interaktionsregelung für den kraftschlüssigen Griff (Eingereicht bei der 2021 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)): Video

Roboter interagiert mit starrer Umgebung

XPlanar-System und Allegro-Hand

Bewegungsregelung

Zu den grundlegenden Funktionen eines Roboters gehört die effiziente Bewegung zwischen verschiedenen Arbeitspunkten oder entlang von Trajektorien. Eine Herausforderung stellt die prädiktive Regelung von Roboterarmen unter Berücksichtigung der nichtlinearen Starrkörperdynamik sowie Beschränkungen dar. Eine echtzeitfähige Implementierung ist nur mit spezialisierten Algorithmen möglich, welche die Struktur des Optimierungsproblems ausnutzen.

Ein weiteres Tätigkeitsfeld betrifft die Entwicklung von Verfahren zur echtzeitfähigen vorausschauenden Bewegungsregelung von Fahrsimulatoren. Durch die Verwendung moderner nichtlinearer modellprädiktiver Regelungsansätze (MPC) können im Gegensatz zu klassischen filterbasierten Ansätzen die Bewegungsgrenzen der Simulatoren und auch zukünftige Sollgrößen direkt berücksichtigt werden. Dies ermöglicht die dynamische Vorpositionierung des Simulators und führt zu einer besseren Ausnutzung des Simulatorpotentials. Die Einbeziehung von Perzeptionsmodellen, um Mechanismen der menschlichen Bewegungswahrnehmung nachzubilden, stellt einen weiteren Forschungsaspekt im Zusammenhang der prädiktiven Bewegungsplanung dar

Links:

  • Dynamische Vorpositionierung des Daimler-Fahrsimulators bei der prädiktiven Bewegungsplanung für ein Anfahrmanöver aus dem Stand: Video
  • Prädiktive Bewegungsplanung bei der Durchfahrt eines Kreisverkehrs für den Daimler-Fahrsimulator: Video
  • Modellprädiktive Regelung zum Fangen von Objekten im Flug mit einem Roboterarm: Video

Daimler-Fahrsimulator (Quelle:Daimler AG)

Modelltruck für Bahnplanung und Folgeregelung

Kollisionsfreie Pfadplanung

Wenn die Position von Menschen und Objekten im Arbeitsraum eines Roboters durch Sensoren erfasst wird, so kann die Sicherheit durch eine kollisionsfreie Bewegungsplanung verbessert werden. Die Herausforderungen bestehen in der hohen Anzahl an Freiheitsgraden eines Roboterarms, der aufwändigen Kollisionsprüfung und der begrenzten Rechenzeit, wenn sich die Umgebung häufig ändert.

Die Forschung am LRT betrifft einerseits das Verfahren der Dynamic Roadmaps, mit dem eine globale Pfadplanung in weniger als 100 Millisekunden möglich ist, und deren effiziente Erweiterung auf Zweiarmroboter. Andererseits wird an optimierungsbasierten Verfahren gearbeitet, welche die Berücksichtigung von Beschränkungen ermöglichen, z.B. eine geschlossene Kinematik.

Darüber hinaus spielt die kollisionsfreie Pfadplanung auch im Bereich von mobilen Robotern und autonomen Fahrzeugen eine große Rolle. Die Aufgabe ist besonders herausfordernd, wenn ein Fahrzeug mit mehreren Anhängern betrachtet wird, da die Berechnung von zulässigen Bewegungen für diese Systemklasse sehr aufwändig ist.  Die Forschung am LRT betrifft hier vor allem das Verfahren der State Lattices, welches auf vorab berechneten Bewegungsprimitiven und einer effizienten Graphsuche basiert.

Links:

  • Kollisionsfreie Bewegungsplanung für einen drehbaren Roboter mit sieben Freiheitsgraden: Video
  • Kollisionsfreie Bewegungsplanung für einen Zweiarmroboter mit zwölf Freiheitsgraden: Video
  • Bewegungsplanung für einen Zweiarmroboter mit geschlossener Kinematik: Video
  • Prädiktive Pfadfolgeregelung für die kontinuierliche Neuplanung mit Dynamic Roadmaps (IEEE RA-L 2019, DOI der Publikation: 1109/LRA.2019.2929990): Video

Mobiler Zweiarmroboter

Globale Bahnplanung mit optimalem Weg in rot