Integration eines pneumatischen Roboters in die Robotics API

Transkript

1 Integration eines pneumatischen Roboters in die Robotics API Ziel: Integration eines AirArms in die Robotics API und Umsetzung eines Demo-Anwendung Idee: Die MRK (Mensch Roboter Kooperation) bekommt zunehmend mehr Aufmerksamkeit in der Forschung und der Industrie. Ein vielversprechender Ansatz ist die Nutzung eines nachgiebigen Leichtbauroboters, wie er am Lehrstuhl Regelungstechnik existiert. Das System AirArm ist eine 4 achsige Kinematik, welche über pneumatische Muskeln angetrieben wird. In dieser Arbeit soll es um die Ertüchtigung des AirArmes für Interaktionen mit anderen Robotern und Menschen gehen. Daher besteht der zweite wichtige Bestandteil der Arbeit aus der Integration des Arms in ein echtzeitfähiges Robotik-Framework, die Robotics API. Bestandteile der Arbeit: Einarbeitung in die Steuerung des AirArm und die Robotics API Erarbeitung von Vorschläge zur physikalischen Anbindung des AirArm. Im weiteren Verlauf muss eine objektorientiertes Modellierung des AirArms für das Framework erstellt und eingepflegt werden und die Schnittstelle muss auf der AirArm Plattform implementiert werden. Die erfolgreiche Integration des Roboterarms ist an einer geeigneten Aufgabe zu demonstrieren. Als Masterarbeit ist aufbauend ein Konzept zur MRK-Benutzung des Roboters zu erarbeiten. Ansprechpartner: Sebastian Eckstein (Lehrstuhl für Regelungstechnik), Alwin Hoffmann (Lehrstuhl für Softwaretechnik)

2 Generierung von Testfällen für eine Robotersteuerung Ziel: Automatische Generierung, Ausführung und Prüfung von Testfällen Modellbasiertes Testen: (Mathematisches) Modell einer Roboteraktivität (z.b. Gleichungen) Testorakel zum automatischen Generieren von Testfälle Ausführung der Tests Prüfung, ob das Ergebnis dem mathematischen Modell entspricht Einarbeitung in das Modellbasiertes Testen und die Robotics API Erarbeitung eines mathematischen Modell für Bewegungen Umsetzung der automatischen Ausführung und der Prüfung Gute Programmierkenntnisse in Java Ansprechpartner: Alwin Hoffmann

3 Positionsschätzung auf Basis ungenauer Messwerte In dieser Arbeit soll die Verarbeitung ungenauer Sensordaten in der Robotics API behandelt werden Sensordaten haben eine bekannte Ungenauigkeit (Normalverteilung), und messen Aspekte in der Umgebung Parametrisierung eines nicht-linearen Kalman-Filters auf Basis von Weltmodell und Messmodell zur Schätzung unbekannter Positionen von Objekten in der Umgebung Einarbeitung in Robotics API (Weltmodell, Messmodell) und Grundlagen von Kalman-Filtern Erarbeitung eines Konzepts zur Integration (z.b. über Abbildung auf Datenfluss-Graphen) Implementierung und Evaluation Gute Programmierkenntnisse in Java und ggf. C++ Gutes räumliches Vorstellungsvermögen ist hilfreich Leichte Affinität zu Mathematik (Matrizen, ) Ansprechpartner: Andreas Schierl

4 Roboterkalibrierung mit Messwerten und Optimierung Hier soll die Kalibrierung von Robotern aus Messwerten in der Robotics API ermöglicht werden Zur Systemlaufzeit können externe Sensordaten aufgezeichnet werden. Diese sollen dann offline mit den internen Sensordaten verglichen und verrechnet werden. Erkennung und Korrektur Fehlern und Ungenauigkeiten im internen Modell durch nicht-linearer Optimierung Einarbeitung in Robotics API (Weltmodell, Messmodell) und Grundlagen von Nicht-linearer Optimierung Erarbeitung eines Konzepts zur Integration (Aufbau von Modellen aus den Daten, Durchführung der Optimierung) Implementierung und Evaluation Ggf. Optimierung zur Laufzeit (z.b. bei youbot während der Fahrt, Quadcopter mit unbekannter Startorientierung) Gute Programmierkenntnisse in Java Gutes räumliches Vorstellungsvermögen ist hilfreich Leichte Affinität zu Mathematik (Matrizen, )? Ansprechpartner: Andreas Schierl

5 Industrie-4.0-Verwaltungsschale für Robotics API-Objekte Hier soll die Kapselung von Robotics-API-Objekten als Industrie-4.0-Komponenten behandelt werden Objekte in der Robotics API können als Entitäten im Sinne des Referenzmodells Industrie 4.0 betrachtet werden Für diese soll eine Verwaltungsschale geschaffen werden, so dass sie als I4.0-Komponenten verwendet werden können Einarbeitung in Robotics API, OPC/UA und das Referenzmodell Industrie 4.0 Erarbeitung eines Konzepts zur Modellierung der Objekte als I4.0-Komponenten Prototypische Implementierung auf Basis von Java und OPC/UA Gute Programmierkenntnisse in Java Ansprechpartner: Andreas Schierl, Alwin Hoffmann

6 Multi-Roboter-Applikationen für Europas größte Roboter-Forschungsanlage Ziel: Illustrative Applikationsbeispiele für eine Multi-Roboter-Großanlage Die DLR Multi-Funktionale Zelle (MFZ): ca. 32m x 16m x 7m Insgesamt fünf Roboter (3x Portal mit KR240 Hand, 2x KR270 auf Linearachsen) Unterschiedliche experimentelle Greifer Einsatzzweck: Produktion von CFK-Bauteilen Einarbeitung in die Robotics API und die Charakteristika der MFZ Konzeption von Beispielapplikationen mit unterschiedlichen Synchronisationsprinzipien der Roboter Umsetzung und Test Programmierkenntnisse in Java Ansprechpartner: Miroslav Macho (macho@isse.de)