Roboter für neue Anwendungen

Präsentation zum Thema: "Roboter für neue Anwendungen"—  Präsentation transkript:

1 Roboter für neue Anwendungen
Spezielle Kapitel aus Intelligente Systeme: Roboter für neue Anwendungen o.Univ.Prof. Dr. Dr.h.c.mult. P. Kopacek Technische Universität Wien Institut für Handhabungsgeräte und Robotertechnik

2 Themen - Schwerpunkte Aufbau von Mobilen Roboter Systemen Sensorik
Bildverarbeitung für mobile Systeme Bewegungssteuerung Hinderniserkennung und Wegplanung Roboter - Anwendung Mobile Roboter am IHRT Zusammenfassung

3 Vom Industrie- zum Serviceroboter
Fortgeschr. Service- (feste Basis) AGVs Intelligente Serviceroboter (mobiler Manipulator) (mobile Platform) Geh- maschine mehrfüßige Gehmasch. zweifüßige Humanoide Roboter Tele- (Pick & Place) (Montage) (Tanken) (Transport) (flexibler Transport) (Intell. Rollstuhl, Helpmate) (Fetch & Carry) Externe Sensoren Mensch-Roboter Interaktion Stabilität Netzwerke Manipulation Fortbewegung Industrielles Umfeld Öffentliches Umfeld, Haushalt

4 Komponenten eines mobilen Roboters
Bediener - Panel Rechner - Rack Energieversorgung Sensorik passive Hinterräder Sensor - System Antriebsteil Aktive Räder ( angetrieben und gelenkte )

5 Architektur von Mobilen Roboter Plattformen
Umgebung und Peripherie Roboter User/ Benützer Control Energie Versorgung Drive Mobile Plattform Payload Module Sensoren End- effector Handling Arm Objekt Sicherheits-System Man- Maschine Schnitt-stelle

6 Autonome Systeme oder als intelligente Roboter bezeichnet
Forderung nach Autonomie setzt voraus: Kommunikation mit der Umwelt selbständige Generierung von Aktionsplänen zu einem vorgegebenen Auftrag automatische Ausführung und Überwachung von Aktionsplänen eigenes Verständnis der Umgebung mit Hilfe von Sensoren und internen Modellen Reaktion auf unvorhersehbare Situationen

7 Problemstellung für autonomes Verhalten
Verständnis von Aufträgen: Die Spezifikation eines Auftrags wird häufig Bestandteile enthalten, die sich auf eine bestimmte Umweltkonstellation beziehen. Planung von Aktionen: Von der Umgebung muss mehr als nur die Position des Zielpunktes bekannt sein. Autonome Navigation: Fortschrittliche Konzepte zur autonomen Navigation; Vergleich von Sensormessungen mit einem selbsterstellten internen Modell:

8 Merkmale von „Service“ - Robotern
Ein mobiler Roboter weist im allgemeinen folgende Merkmale auf Mobilität Kommunikation Sensorik Aktorik

9 Internes Modell Methoden zur Konstruktion des Weltmodells: explizite Spezifikation... mit Hilfe von entsprechenden Modellierungswerkzeugen systeminterne sukzessive Generierung... auf der Basis von Sensordaten. Komplizierter zu realisieren, erlaubt dafür aber eine flexible Anpassung an dynamische Einsatzumgebung.

10 Mobolität und Kommunikation
Mobilität Entsprechend seiner Umgebung muss sich der Roboter in geeigneter Weise fortbewegen können ( z.B. Räder, Ketten, Füße, Saugnäpfe, schwimmend, etc. ). Dafür sind eine kompakte Bauweise und eine autonome Energieversorgung eine notwendige Voraussetzung. Kommunikation Jeder Roboter muss mit einer oder mehreren Schnittstellen zwischen Mensch und Roboter ( MM-I ) sowie zwischen Roboter und anderen Maschinen ausgerüstet sein, um notwendige Informationen übermitteln zu können.

11 Sensorik und Aktorik Sensorik Aktorik
Sämtliche Wechselwirkungen des Roboters mit seiner Umgebung, seien es veränderte Zustände des Roboters oder Änderungen in der Umgebung werden über geeignete Sensoren erfasst. Speziell bei der Fortbewegung in unbekanntem Gebiet, der Kollisionsvermeidung und Objekterkennung spielen das Zusammenwirken verschiedener Systeme sowie die Erfassung und effiziente Verarbeitung eine wesentliche Rolle. Aktorik Jeder Roboter wird für einen speziellen Zweck eingesetzt und besitzt daher zur Lösung dieser Aufgabe (Transport, Bearbeitung, Handhabung, Überwachung oder einer Kombination davon) spezielle Zusatzeinrichtungen wie Greifer, Arme und Hände oder Werkzeuge. Diese Aktoren sind zum Teil bereits vom Einsatz bei den Industrieroboter in der Fertigungstechnik her bekannt, und können somit hier bereits wirtschaftlich verwendet werden.

12 Aufgabenbereiche für Sensoren

13 Roboter - Sensoren

14 Smart - Sensor - Konzept

15 Smart-Sensor-Konzept I
.. das Verhalten von Lebewesen verwenden als Grundlage für die Steuerung eines Serviceroboters .. Spezielles Verhaltensmuster bei bestimmten Situationen Reflex (kürzeste Antwortzeit) Durch Intelligenz nicht beeinflussbar Verhalten (komplexer) hängt vom aktuellen Status und den Umwelteinflüssen ab, und benötigt Informationen von mehreren Sensoren Intelligenz Komplexer Lernprozess ändert die Verhaltensmuster.

16 Smart-Sensor-Konzept II
Unabhängige Verhaltensmodule Erzeugen eine Information I = f(x1,x2) x1... Daten von Sensoren x2... Status anderer Module Kommunikation mit anderen Modulen erfolgt über Meldungen Klassische Steuerungsstruktur -> Kaskade Verhaltensgesteuerte Steuerungsstruktur -> Objekt orientierter Ansatz

17 Smart-Sensor-Konzept III
Verhaltensgesteuerte Steuerungsstruktur Module erzeugen neue Informationen (Festlegung des Ausgangssignals ( Impuls,Rampe etc. ) und bestimmen so das Verhalten ( Reaktion ) Durch Kapselung der Verarbeitung ist Austausch der Module möglich Informationsaustausch über Meldungen erlaubt einfaches Hinzufügen/Entfernen von Modulen Zusätzlich ist mind. ein Fahrtmodul notwendig

18 Smart-Sensor-Konzept IV
Basismodule: Hindernisserkennung /Sicherheitsaspekte (Reflexe): Vielzahl unterschiedl. Objekte mit verschied. Oberflächen als Vorhanden erkennen; Keine hohe Genauigkeit und Reichweite dafür weites „Gesichtsfeld“ für Sensor notwendig Kollisionsvermeidung: Dieses Modul muss Ausweichstrategien entwickeln, um vorgegebene Bahn zu korrigieren. Sensoren benötigen genauere Informationen, aber geringeres Gesichtsfeld Konturverfolgung: Verhaltensmodul, das bereits generelle Aufgabenstellungen für SR löst (z.B. Halte Abstand zu Wand etc.)

19 Sensordatenverarbeitung
Informationen optimal verarbeiten Auswertung und Verarbeitung dieser Daten Datenmengenproblem Fehlerelimination Meßwertkompression Merkmalsextraktion Datenfusion Modellabstraction Objektidentifikation

20 Was versteht man unter Navigation
ein bewegliches Objekt ausgehend von einer momentanen Position auf Basis teilweise unvollständiger Information unter Berücksichtigung vorgegebener Randbedingungen zu einem vorgegebenen Ziel zu bringen

21 Anforderungen ( Qualität der Ergebnisse )
kollisionsfreier Weg minimale Gesamtlänge minimale Fahrzeit minimale Rechenzeit zur Wegbestimmung Sicherheitsaspekte zielgerichtetes Arbeiten auch in unbekannter Umgebung

22 Navigation und Autonomie
Terrestrische Navigation Standort wird über Sichtpeilung von Landmarken ermittelt Funknavigation Standort wird durch Anpeilen von Funksendern ermittelt Koppelnavigation Standort wird ausgehend von der Startposition mit Hilfe von internen Sensoren ( Kreisel, Beschleunigungsmesser, Rad- sensoren, etc. ) laufend berechnet.

23 Fähigkeit für einen „autonomen mobilen Roboter“
In Bezug auf die Navigation erst dann als autonom bezeichnet, Unerwartete Hindernisse auf der Fahrbahn veranlassen Ausweichmanöver Innerhalb der bekannten Umgebung kann jede erreich-bare Position angefahren werden. Verbesserte Informationen über die Einsatzumgebung werden durch Erkundung und Erfahrung erreicht,

24 Roboter Navigation System
Die Hauptaufgabe eines Roboter Navigation System ist, ein Echtzeit, Sensorbasierendes Navigationssystem zu entwickeln, damit der Roboter sowohl intelligent als auch unabhängig in der „Welt“ sich bewegen kann. Vier Aktivitäten für eine Roboter Navigation: Weg - Planung Kollisionsvermeidung Positionsbestimmung und Weg - Kontrolle

25 Grundfunktionen der autonomen Navigation

26 Hindernisserfassung Ständig seine lokale Umgebung überwachen und frühzeitig auf Hindernisse in seiner Fahrbahn reagieren. Die Sensordaten müssen in Echtzeit verarbeitet werden, um die Hindernisse in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit des Fahrzeuges erkennen und eine Ausweichbahn planen zu können berührungslose Hinderniserkennung kann prinzipiell auf bildverarbeitenden oder entfernungsgebenden Sensoren aufbauen.

27 Positionsbestimmung Integration der Wegstrecke Das Antriebssystem des Roboters ist mit Sensoren ausgestattet, die Fahrstrecke und -richtung messen. Da die Startposition bekannt ist, kann damit nach jeder Bewegung die neue Position berechnet werden. ( Kumulation der Positionsfehler ) Absolute Positionsmessung Die Einsatzumgebung wird mit künstlichen Markierungen ( Landmarken ) präpariert. Diese dienen als externe Referenzpunkte, an denen sich der Roboter orientieren kann. Sie geben dem Roboter absolute Positionen vor. Relative Methode Der Roboter wählt sich Objekte/Plätze aus, die er als seine eigenen Ortsreferenzen betrachtet. Geeignet dazu sind gut sichtbare, charakteristische Hindernisse ( z. B. Säulen, Wandecken, etc. ) oder geeignete Merkmale ( z.B. Mittelstreifen der Straßen ). Diese Umweltmerkmale können einprogrammiert, oder selbständig ausgewählt werden.

28 Interne Darstellung der Umwelt
Weltmodellierung Interne Darstellung der Umwelt Unsicherheit Ungenauigkeit Systematische Fehler Verschiedene Ansätze zur Behandlung der Unsicherheit Ignorieren Eliminieren Integrieren

29 Bewegungssteuerung Planer Navigator Pilot Mechanischen Komponenten

30 Funktion des Piloten Pilot: Schnittstelle zwischen Navigationsentscheidung und dynamischer Steuerung Anfahren einer vorgegebenen Zielkonfiguration Ansteuerung der mechanischen Komponenten Berücksichtigung der Kinematik Vermeidung des Kontakts mit Hindernissen

31 Aufgaben der Fahrtkomponente
Zerlegung des Kurses in für den Piloten realisierbare Teilsegmente Ermittlung des jeweils nächsten relevanten Kurssegmentes Bestimmung von Richtwerten für Fahrgeschwindigkeiten Validierung der Ergebnisse des Wegplanungsteils aufgrund aktueller Informationen ( current sensor map ) Interaktion mit dem Wegplanteil Modifikation des Wegnetzes Anstoß weiterer Berechnungen rechtzeitige Bereitstellung von Zielkonfigurationen ( Position, Geschwindigkeit,... )

32 Architektur der Verhaltensmodule

33 Bildverarbeitung und Mustererkennung für mobile Systeme
Beispiel: Roboterfußball

34 Bildverarbeitung und Mustererkennung für mobile Systeme
Technische Daten

35 Ablauf der Bildverarbeitung
Bildaufnahme Bildübertragung Bildvorbearbeitung Bild-Transformationen Bild-Analyse Ergebnis-Ausgabe

36 Anwendung der Bildverarbeitung in der Industrie
Lageerkennung Roboteransteuerung Oberflächeninspektion Messen und Prüfen Vollständigkeitskontrolle Verpackungsinspektion Etiketteninspektion und Lesen von Etiketten Zugangskontrolle Steuerung von Fahrzeugen und Mobil-Robotern

37 Verwendung von Mobilen Roboter Systemen
Fabriks - Automation Transport - Komponenten zwischen der Bearbeitung und der Montage ( Demontage ) Aufgabenerfüllung in gefährlicher Umgebung Minen suche, Roboter in einem Nuklear - Reaktor Planeten und Weltraum Erkundung z.B. Pathfinder am Mars Unterwasser Vermessung und Anwendung in der Medizin „Service Roboter“ für persönlichen Gebrauch z.B. Reinigungs - Roboter

38 Fabrik Gefährlicher Umgebung

39 Weltraum Erkundung Unterwasser - Anwendung

40 Medizin Service Roboter

41 Kunden „Führungs“ Roboter in Shanghai
Höhe 1.4m Gewicht: 65 Kg Energiever. AC power/ Battery power Arme Two arms - each arm with 3 D.O.F Control Modus Automatic control / DSP control from remote panel Sensoren Ø Voice receiving and recognizing sub-system ultrasonic sensing for obstacle walls infrared proximity emergency near obstacles Several TV cameras backstage monitoring System On-board system Backstage

42 Mobile Roboter Platformen am IHRT
MaxiFander (DBI Int.) Nomad 200 (Nomad Techn.)

43 Mobile Plattformen Ausführungen  Hohe Bauform ( Tom )  Flache Bauform ( Jerry )  Sonderbauformen

44 Hohe Bauweise Flache Bauweise Sonderbauformen
Kleine bewegliche Räder Anordnung in Stockwerken indoor only 2 „fixe“ Räder + Spornrad flache Anordnung definierte Vorwärtsrichtung Schreitwerke und Mischformen Fußballroboter Humanoide, Spinnen, Käfer, .... Meist porträtiere Computer. Für Forschung (Manövrieren, Erkennen von Hindernissen) nicht wirklich geländetauglich

45 Technische Daten „MaxiFander“
Maße ( H x L x W ) (mm x mm x mm) 450 x 680 x 480 Eigengewicht kg 15 Nennlast daN 25 Maximale Geschwindigkeit m/s 0,75 Sensoren Sonarsystem ( 1 rotierender Ultraschall - Sensor ) 3 Infrarot - Näherungsschalter Stereo Mikrophone ( „Ohren“ ) Optische Linienverfolgung On-board control system 486 DX PC, 33 MHz

46 Technische Daten „Nomad 200“
Maße ( H x D ) (mm x mm) 970 x 530 Eigengewicht kg 59 Nennlast daN 23 Maximale Geschwindigkeit m/s 0,5 Sensoren Taktiles Sensorsystem Feststehendes Ultraschallsystem Vision System Laser Navigationssystem On-board Steuerungssystem Pentium 133 Mhz, 32 MB RAM Sprachsynthese Modul Betriebssystem: LINUX

47 System Übersicht Common Language Basic Robot Commands
Sensor Data Feedback Reactive Behaviour Programming ("Mission") GUI (Position Monitoring) Path-Planning Remote Control (graph. Joystick)

48 Bauteile: Mini-Roboter Khepera Motorola 68331 on-board Prozessor
8 Infrarot Näherungs- und Licht Sensoren NiCd Batterien (oder externe Energievers.) RS232 Schnittstelle Verbunden (über RS232) mit einem i586 PC (WIN95 Betriebssystem) als „Roboter Controller“

49 Integrierte Roboter Navigation

50 Integrierte Roboter Navigation

51 IRN - Control Windows

52 Vergleich von Mobilen Roboter Systemen
#1 ... Iinfrared sensor, Ssonar system, Ttactile sensor, Llaser range system, Vvision system; (x )optional #2 ... additional optical line follower, stereophonic microphone Name Größe (cm x cm) Gewicht (kg) Nennlast Max. Transl. Geschw. (mm/sec) Sensoren #1 MM-TC 700 x 1038 x 560 100 30 1000 (I), (S), (T), (L), (V) MRV-4 Ø68.5 x 91.5 118 140 2500 L, S, T MaxiFander 680 x 480 x 450 10 25 710 I, S #2 Nomad200 Ø46 x 76 ( - 97) 59 23 510 LabMate 750 x 700 x 280 50 90 (I), (S), T, (L), (V) Experimental chassis E1 600 x 800 x 800 200 120 400 (I), (S), T, (V) B14 Ø350 x I, S, T, (V) B21 Ø530 x I, S, T, (V) #3 #3 ... computerized navigation compass (optional)

53 Modulare “Mehr - Zweck" Roboter
Als Basis eine mobile Plattform verschiedene Arme verschiedene Sensoren verschiedene Bauformen, Antriebe eine modular kontrollierende Software verschiedenartige End - Effektoren Mensch - Maschine Schnittstelle

54 Humanoide Roboter Honda P2 Honda P3

55 Roboter in der Unterhaltung

56 Roboterbausätze

57 Roboter in der Unterhaltung

58 Real World Interface, Inc.
„1st in Mobile Robots -- Indoor, Outdoor and Research“ Vielfältige Palette, eigene On Board Computer, Zubehör Roboter für Forschung B14, B21 Roboter für Ausbildung Pioneer1 & AT Komerzielle Roboter C44 Entertainment Roboter (Robot Characters™: Dance, Comedian)

59 Real World Interface, Inc.
Roboter für Forschung B14, B21 Roboter für Ausbildung Pioneer1 & AT Komerzielle Roboter C44 Entertainment Roboter (Robot Characters™: Dance, Comedian)

60 Nomadic Technologies Inc.

61 Applied AI Systems, Inc. Mobile Plattform Sonderbauformen Verkäufer

62 Robosoft Mobile Platformen Muscle Wires™ Forschungs & Mini Roboter
Mobile Plattformen Digital Controler für Service Roboter localization and guiding devices manipulators intelligent grippers pan-tilt units and artificial vision equipments wireless video and data transmitters communication anti-collision sensors artificial muscles (SMA) a selection of books Flexinol Nitinol

63 K - Team S.A. Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
Zubehör, Software (Simulator)

64 HelpMate Robotics Inc. Transportroboter Visionsysteme

65 Cybermotion Inc. Cyberguard Autocharger

66 TAG Robotics Mobile Plattformen Sensoren
verschiedene Prozessoren möglich

67 IS Robotics Spinnen und Raupen militärische und Unterwasser Roboter

68 Angelus Research Corp. Eigene Softwarephilosophie

69 JOKER Robotics Mobile Roboter, Vision Roboter, Gehmaschinenen, Manipulatoren Adresse Joker Robotics Günter Mamier Münchinger Str. 8 D Hemmingen Deutschland Tel.: (0172) Fax: (07150) web: Bankverbindung Konto Nr bei Kreissparkasse Ludwigsburg (BLZ ) EU USt-IdNr. DE Zahlungsmöglichkeit mit Euroscheck, Überweisung, VISA/Mastercard, Nachnahme (nur Deutschland).

70 Mondotronics Roboterbausätze Mehr als 300 verschiedene kits

71 BEAM is a acronym standing for: Biology, Electronics, Aesthetics, Mechanics Why? Well, lets break it down. BIOLOGY We look to Mother nature for inspiration, keeping in mind that she didn't have some of the techniques we have available, like wheels, bearings and some really killer glues. ELECTRONICS This is kind of on the obvious side, as what else is available to us other than microsurgery on living organisms to get them to do what we want? And since nobody likes to have the SPCA on their case, electronics fits the bill just fine! AESTHETICS Aesthetics means looks cool. Sure, something crappy may work, but it's worth the extra effort to get it as nice as can be. You never see a forest critter roaming around with a leg duct-taped on, do you? MECHANICS This is the secret of many successful BEAMbots. With a clever design, you don't require additional sensors. That's exactly how SYMET robots get around without optical or touch switches.

72 ARRICK Robotics Trilobot Mobile Robot PC-based Automation

73 Unterwasser Roboter AUSI Chelsea Instruments

74 Atacama Desert Trek Carnegie Mellon University

75 Hummingbird Stanford University

76 Sojourner NASA JPL

77 NASA

78 Militärische Roboter

79 SONY - “Pet-type Robot”

80 Steuerung lokaler Fahrmanöver.........
durch direkte Koppelung abbildender Sensorik an ein künstliches neuronales Netz Systeme zur automatischen Durchführung lokaler Fahrmanöver starke nichtlinearität der Problemstellung ( näherungsweise lösbar ) Fahrstrategie mit Hilfe neuronaler Netze

81 Szenarioanalyse und Sensorauswahl
Analyse verschiedener Szenarien

82 OFF - Line Cloning 3 Phasen:
Vorführphase Trainingsphase Reproduktionsphase

83 Neuro - Regler Neuronale Regelungsstruktur

84 AGENTS - HOLONS - FRACTALS
Software Engineering Production Automation Factory of the Future A I Agents HOLONS FRACTALS Holonic Manufacturing Holarchy Fractal Factory MAS ?

85 Die Elementareinheit „FRAKTAL“
Definition eines Fraktals ......selbständig agierende Unternehmenseinheit organisieren und koordinieren sich selbständig Gesamtziel ergibt sich aus der dynamischen Kombination der Individualziele Informations- und Kommunikationssystem vernetzt Leistung jedes Fraktals wird ständig gemessen und bewertet Fraktale benutzen gleiche Schnittstellen und Protokolle ( Selbstähnlichkeit )