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Lehrstuhl für Informatik VI, Universität Würzburg Praktikum Mobile Roboter, WS 2000/01 Kurze Einführung in die Robotik Axel Guicking 28. März 2017.

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1 Lehrstuhl für Informatik VI, Universität Würzburg Praktikum Mobile Roboter, WS 2000/01 Kurze Einführung in die Robotik Axel Guicking 28. März 2017 Inhalt: Definition, Anwendungen, RoboCup (lauter schöne Roboter ) [lang] Agenten (aus Russell/Norvig – Einteilung von z.B. Robotern nach ihren Fähigkeiten und Umwelten nach ihren Eigenschaften) [mittel] Bestandteile eines Roboters (Sensoren, Motoren) [kurz]

2 Was sind Roboter? VDI-Richtlinie 2860: Industrieroboter „Universell einsetzbarer Bewegungsautomat mit mehreren Achsen, deren Bewegungen […] programmierbar und gegebenenfalls sensorgeführt sind. Sie sind mit Greifern, Werkzeugen oder anderen Fertigungsmitteln ausrüstbar und können Handhabungs- und/oder Fertigungsaufgaben ausführen.“ P. Hoppen: Autonomer mobiler Roboter „Maschine, die sich in einer natürlichen Umgebung aus eigener Kraft und ohne Hilfestellung von außen bewegen und dabei ein ihr gestelltes Ziel erreichen kann. […] Dabei erkennt sie die Umwelt, sofern dies notwendig ist, über eigene Sensoren.“ Robot Institute of America: „A programmable, multifunction manipulator designed to move material, parts, tools, or specific devices through variable programmed motions for the performance of a variety of tasks.“ VDI: Verein Deutscher Ingenieure (Industrieroboter) RIA-Def. aus Russell/Norvig S. Russell, P. Norvig: „An active, artificial agent whose environment is the physical world.“ Encyclopaedia Galactica (D. Adams): „Technische Vorrichtung, die dazu dient, dem Menschen die Arbeit abzunehmen.“

3 Die 10 wichtigsten Gründe, Roboter zu bauen
Simulationen zählen nicht. Du machst aus Science-Fiction Wirklichkeit. Du arbeitest mit tollen Leuten zusammen. Du musst eine herausfordernde Vielzahl von Fähigkeiten beherrschen. An jeder Ecke warten Überraschungen. Es beeindruckt deine Freunde. Du hast Spaß mit deinen Kindern. Du verwirklichst deine Träume. Es ist besser als Arbeiten. Sie brauchen dich, um auf die Welt zu kommen. Quelle: G. von Randow; Mondotronics-Katalog, Aus dem Roboterbuch Gero von Randow (bzw. Mondotronics-Katalog (Robotics-Shop))

4 Die Anfänge der Robotik
Automatisierung: Heron von Alexandrien (1. Jh.) baute einen automatischen Türöffner: Feuer erwärmt Wasser, dass durch ein Rohr in einen Eimer fließt; das erhöhte Gewicht setzt eine Mechanik in Gang, das die Tempeltüren öffnet. Robotik (20. Jh.): Karel Čapek ( ): Prägte 1921 den Begriff „Roboter“ (nach tschech. robota: Fronarbeit) in seinem Stück „Rossum‘s Universal Robots“, in dem seelenlose menschenähnliche Geräte ihre Schöpfer überwältigen. Isaac Asimov ( ): Russisch-amerikanischer Biochemiker und Schriftsteller, prägte Ende der 30er Jahre den Begriff „Robotik“. StarTrek (70er Jahre): Lt. Commander Data StarWars (1977): R2D2, C3PO Douglas Adams (1979): Marvin, der stets depressive Roboter... Čapek: tschechischer Dichter Asimovsche Gesetze werden immer wieder gern zitiert... Seit jeher immer in Verbindung mit SF... Bildmitte: George Lucas

5 Heutige Einsatzgebiete von Robotern
Einteilung von Robotern z.B. nach ihren Einsatzgebieten (Übergänge sind fließend): Industrieroboter Arbeiten in Fabriken und Montagehallen: Schweißroboter u.ä. Serviceroboter Arbeiten in anderen Gebieten, die von Menschen bevölkert sind: Putzroboter, Rasenmäher, Museumsführer u.ä. Einteilung ist nicht vollständig (z.B. Cog, Sir Arthur, Utah/MIT Hand etc.: Grundlagenforschung) Breite der Kästen steht für die Vielfältigkeit der existierenden Ansätze. Geländeroboter Arbeiten in der rauhen Natur oder an Orten, die für Menschen nicht mehr zugänglich sind: Tiefsee, Weltraum, Kernkraftwerke, Kanalreinigung, Orangen pflücken u.ä.

6 Industrieroboter Komplett von Menschen geschaffene Umwelt (Fabriken)
Heute eine knappe Million Industrieroboter weltweit im Einsatz (der Großteil davon in Japan, gefolgt von den USA) Meist nicht autonom und nicht mobil: Roboter müssen an neue Produkte von Menschen angepasst, d.h. umprogrammiert werden Häufig Fließbandarbeit wie Schweißen, Polieren, Lackieren, ... Unterstützung der menschlichen Arbeitskräfte durch Handhabung von Bauteilen (Zusammensetzen von Autos) Bzw. in finnischem Pavillon auf der Expo (stapelt zwei Backsteine).

7 Serviceroboter Zumindest teilweise künstliche Umwelt, in der Menschen leben Unterscheidung zwischen Robotern zur Unterstützung von menschlicher Arbeit (Putzroboter u.ä.) und interaktiven Servicerobotern wie Museumsführern Unterstützende Serviceroboter: SkyWash: Putzroboter für Jumbojets (Preis: 5 Mio. DM) (IPA) SIRIUSc: Fassadenreinigungsroboter für Hochhäuser (IFF) Robodoc: Einsatz von künstlichen Hüftgelenken (Kalifornien/Japan) Lely: Melkroboter mit individueller Kuherkennung Tennisballsammler: Pioneer I mit Farbkamera und Bürste IPA: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung, Stuttgart (URL: IFF: Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und –automatisierung, Magdeburg SkyWash: Arm ist 33m lang, wiegt 22 Tonnen (5 Gelenke), bis zu 4 Positionierungen pro Flugzeug, 3,5h statt 9h Grounding time, 3D-Daten auf CD und online von 3D-Kamera. SIRIUS: Mit Vakuumsaugern an der Fassade entlang, Hindernisüberwindung (Abdeckleisten, Lüftungsgitter etc.), keine Führungsschienen o.ä. nötig. Roboter wird von oben von einem fahrbaren Kran gehalten. Bis zu 120m²/h. Scheiben werden gleich wieder trocken gesaugt. Robodoc: Einsatz überwiegend in der Berufsgenossenschaftlichen Unfallklinik Frankfurt/M. - Arbeitsweise: Drei Schrauben in Patientenbein dienen als Referenzpunkte. Künstliche Gelenkpfanne wird von Chirurg in Beckenknochen gedrückt. Roboter fräst mit Genauigkeit von wenigen Zehntelmillimetern Loch, in das der Chirurg das Implantat einsetzen kann. Kein Zement nötig wegen der hohen Genauigkeit -> Knochen und Implantat können leichter zusammenwachsen. Lely: Holland/Stuttgart, DB enthält alle Kühe, bestimmt selber, ob gemelkt werden soll/muss. Zitzenlokalisierung mit Laserscanner, online Protokollierung wichtiger Daten wie Milchfluss (Menge),... Tennisballeinsammler: Bürste, Kamera, Platz für 70 Bälle, ging aus Contest hervor (Pioneer I)

8 Interaktive Serviceroboter
Für den interaktiven Umgang mit Menschen ist Kommunikation erforderlich RHINO: Ein autonomer, mobiler, interaktiver Museumsführer der Universität Bonn. Hauptschwerpunkte: Schnelle und zuverlässige Bewegung in hochdynamischer Umwelt Interesse der Besucher wecken Interaktionsfähigkeit (Touchscreens) Toleranz gegenüber unkooperativen Museumsbesuchern Fernsteuerung über Web-Interface Literatur: W. Burgard et al.: Experiences with an interactive museum tour-guide robot. Artificial Intelligence 114 (1999), S Museum für Kommunikation, Berlin (IPA): „Komm-rein“: Begrüßt die Besucher, gibt aktuelle Infos „Also-gut“: Führt die Besucher durch das Museum „Mach-was“: Animiert die Besucher zum Ball spielen Rhino und anderer Museumsbot in AI, Jan. 99.

9 Geländeroboter Arbeiten in praktisch natürlicher Umwelt („draußen“)
Einsatz in der Natur oder in Gebieten, die für Menschen ... ... nicht oder nur schwer zugänglich sind: Tiefsee, Weltraum ... gefährlich sind: Minensuche, Unfälle in Kernkraftwerken KURT/MAKRO: Kanalreinigungsroboter der GMD: In Deutschland ca km öffentliche Abwasserrohre Konventionelle Reinigung sehr zeit- und damit kostenintensiv, da Inspektionsplattformen häufig umgesetzt werden müssen Kurt: Autonome mobile Roboterplattform zur Erkennung von Rissen etc. Versagt bei höheren Stufen Makro: 5 Segmente, 4 Knickelemente, kann Höhenunterschiede bis zu 35cm überwinden Drei oder vier Kanaluntersuchungsroboter, weil viel Geld eingespart werden kann, haben auch die Städte und Gemeinden (bzw. Bund?) großes Interesse daran... Siehe Serviceroboter-DB vom IPA (-> Übergänge zwischen Gelände- und Serviceroboter wirklich fließend!)

10 Der RoboCup Ein Wettbewerb unter vielen, wird aber zunehmend populärer... Fußballmeisterschaft in verschiedenen Ligen. EM im vergangenen Juni in Amsterdam, WM in Melbourne. Jeweils parallel zu einer größeren KI-Tagung. Nächstes Jahr in Seattle. Erfordert Fähigkeiten auf verschiedenen Gebieten: Autonome Agenten, Multi-Agenten-Kollaboration, Strategieentwicklung und -anpassung, Echtzeitauswertung von Sensordaten (Vision, Laserscans) Teilnehmer sind häufig Universitäten, gesponsert von Firmen (Kameras, Laserscanner etc.); deutsche Universitäten (Freiburg, Berlin, Karlsruhe) gehören neben Iran, Japan, USA zu den besten Teams. Neue Teams sind nicht unbedingt viel schlechter als amtierende Weltmeister… Bei der WM in diesem Jahr erstmals als Demonstration zu sehen: Bi-Ped Liga, äußerst wacklige Zweibeiner, ab 2002 sollen auch sie kicken Search and Rescue: Rettungsszenario zur tatsächlichen Anwendung der „RoboCup-Forschung“ Weitere Infos: und beim Spiegel-Online: Neulinge haben mit neuer Idee häufig gute Chancen aufs Treppchen zu kommen... Search and Rescue: Was bringt Fußball? Letztlich nix wirklich aufregendes. Darum Rettungsszenario, evtl. als eigene Liga in späteren RoboCups.

11 Die Simulationsliga Je elf autonome Software-Agenten
Spieldauer: 2x 5 Minuten Jeder Spieler hat sein eigenes Programm (Spielstrategie). Entwicklungsstand: sehr gut (keine Hardwareprobleme), bei 0:0-Unentschieden nach Verlängerung Entscheidung durch Münzwurf. In nächster Zeit: Dritte Dimension, mehr Offensive. Weltmeister: 1. FC Portugal 2. Karlsruhe Brainstormers 43 Teams

12 Die F-180 Liga Maximal 5 Roboter pro Team
Grundfläche jeweils bis 180cm² Drahtlose Kommunikation über externen Rechner erlaubt, aber ohne menschlichen Eingriff Menschlicher Schiedsrichter FIFA-ähnliche Regeln (Fauls etc.) Kamera über dem Spielfeld als globales Vission-System, aber inzwischen auch oft individuelle Kameras Bei Unentschieden Verlängerung, dann „Elfmeter-Schießen“ Weltmeister: 1. Cornell University, 2. FU Fighters (Berlin) Tischtennisgroße Arena, orangener Golfball 23 Teams

13 Die F-2000 Liga Königsdisziplin: maximal 4 Roboter je Team, jeweils bis 50cm Durchmesser Direkte Kommunikation zwischen den Spielern Spielzeit: 2x 10 Minuten Freiburger haben am meisten Strategie, trotzdem nach wie vor Hauptprobleme bei Vision Weltmeister: 1. CS Freiburg, 2. Golem Italia CS Freiburg: DM‘99, Dritter beim RoboCup 99, DM‘98, Weltmeister beim RoboCup 98 Feldgröße: 5x9m 24 von 32 angemeldeten Teams Hauptprobleme bei Vision (Wo ist der Ball? Wo bin ich?) Auch hier gibt’s Verlängerung und Elfmeter-Schießen (kam relativ häufig vor, u.a. im Finale) Freiburger Bots: Pioneer I, Laser-Scanner, Color Vision für Ballverfolgung, selbstentwickelte Schussvorrichtung Video #1 Video #2

14 Die Sony Legged Robot League
Bis zu drei Hunde je Team Komplizierte Beinsteuerung, um den Ball ins Tor zu schießen Ecken des Spielfelds farblich markiert als Orientierungshilfe Im Vergleich zum letzten Jahr enorme Steigerung, trotzdem meist noch arge Schwierigkeiten bei Ballerkennung und Koordination der eigenen Beine und der Roboter untereinander. Weltmeister: University of NSW (Melbourne) Humboldt-Universität (Berlin) 12 Teams

15 Die Roboter der Zukunft
RoboGuard: Am King Mongkut‘s Institute of Technology (Bangkok) wurde ein Robotersoldat entwickelt, der auf Einbrecher schießen kann. Mithilfe von IR-Sensoren und einer Kamera wird das Ziel verfolgt. Kann via Internet ferngesteuert werden.  Wer ist verantwortlich? Die drei Asimovschen Gesetze der Robotik (1942): Ein Roboter darf kein menschliches Wesen verletzen oder durch Untätigkeit gestatten, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird. Ein Roboter muss den von einem Menschen gegebenen Befehlen gehorchen, es sei denn, ein solcher Befehl würde gegen Regel 1 verstoßen. Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange er damit nicht gegen Regel 1 und 2 verstößt. Selbstständige Vermehrung: An der Brandeis Universität in Waltham, MA, wurden kürzlich Roboter konstruiert, die sich eigenständig reproduzieren und weiterentwickeln können. Video #3 Über RoboGuard waren viele Robotiker entsetzt, fordern mehr Verantwortungsbewusstsein. Mit RoboGuard rückt das Terminator-Szenario näher... Manche „Wissenschaftler“ behaupten, dass in ca Jahren Roboter die Erde beherrschen (Warham, Joy), seriösere finden das utopisch (Pöppel). -> Was denkt ihr? Wie geht’s voll weiter? Video #4

16 Literaturhinweise P. Hoppen: Autonome mobile Roboter: Echtzeitnavigation in bekannter und unbekannter Umgebung. BI-Wissenschaftsverlag, 1992. G. von Randow: Roboter. Unsere nächsten Verwandten. Rowohlt, Hamburg, 1997. S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A modern Approach. Prentice Hall Inc., 1995. J. Vera, P. Menzel: Robots. ¿Qué hay de nuevo, R2D2? Spanische Ausgabe von GEO, Nr. 158, März 2000, S Spiegel online: Fraunhofer IPA: (Serviceroboter) … und dann noch dies: D. Adams: Per Anhalter durch die Galaxis. Ullstein Taschenbuch, 20. Auflage, 1995. Hoppen: Uni Kaiserslautern Minsky: KI- und Roboter-Guru am MIT. Sein Buch „The Society of Mind“ (deutsch: „Mentopolis“) Randow: Redakteur der „Zeit“. Leichte Lektüre über viele Robotertypen. Russell/Norvig: KI-Bibel Spiegel online: Viele Infos, vor allem über den RoboCup IPA: Viele Bilder von Servicerobotern...

17 Agentenarchitekturen
Agent: Etwas, das seine Umwelt mittels Sensoren wahrnimmt und in dieser Umwelt mittels Effektoren handelt. Beispiele: Menschen, Roboter, Softbots, ... Agent = Architektur + Programm Programm: Bestimmt passende Aktion(en) zu aktuellen Sensorinputs bzw. Folge von Sensorinputs (Software) Architektur: Liefert Sensorinputs an Programm, führt dieses aus und liefert die Aktion(en) zurück an Effektoren (Hardware) Beschreibung mit PAGE: Percepts – Actions – Goals – Environment Bsp. Für PAGE: Fließbandroboter zum Sortieren von Einzelteilen: - Percepts: Kamerabilder - Actions: Teile aufnehmen und sortieren - Goals: Teil in richtige Behälter legen - Environment: Fließband mit Einzelteilen Taxifahrer: - Percepts: Kameras, Tacho, GPS, US, Mikro - Actions: Lenken, bremsen, beschleunigen, zu Fahrgast sprechen - Goals: Sicher, schnell, legal, angenehmer Trip, Profit maximieren - Environment: Straßen, Verkehr, Fußgänger, Fahrgäste

18 Einfacher Reflex-Agent
Zuordnung von Sensorinputs zu Effektoroutputs über Condition-Action-Rules Bsp. Taxifahrer: if car-in-front-is-braking then initiate-braking Versagt, wenn korrekte Entscheidung nicht durch aktuellen Sensorinput getroffen werden kann Programmgerüst: state = INTERPRET_INPUT(percept) rule = RULE_MATCH(state, rules) action = RULE_ACTION[rule] Programmgerüst: Zustand anhand der Sensordaten bestimmen. Regel finden, die auf aktuellen Zustand anwendbar ist. Aktion entsprechend der Regel bestimmen.

19 Reflex-Agent mit internem Zustand
Agent besitzt internen Zustand, in dem die aktuelle Situation (Weltzustand) gespeichert ist, da Sensoren nicht die gesamte Umwelt wahrnehmen können Auswahl der auszuführenden Aktion abhängig vom Zustand und Sensorinputs Bsp. Taxifahrer: Vor einem Spurwechsel Blick in den Rückspiegel, wenn Nachbarspur frei ist, kann Vorgang gestartet werden (Blinker setzen etc.) Probleme, wenn mehrere Regeln auf aktuellen Weltzustand anwendbar sind (Taxifahrer: Kreuzung) Programmgerüst: state = UPDATE_STATE(state, percept) rule = RULE_MATCH(state, rules) action = RULE_ACTION[rule] state = UPDATE_STATE(state, action) Programmgerüst: Weltzustand aktualisieren Regel finden, die auf aktuellen Weltzustand anwendbar ist (nimmt erste passende Regel) Aktion entsprechend der Regel bestimmen Weltzustand aktualisieren (wird ja normalerweise durch Aktion des Agenten verändert)

20 Zielbasierter Agent Agent benötigt ein Ziel, das erwünschte Situationen beschreibt Kombination mit Informationen über Aktionen und deren Ergebnisse zur Auswahl der richtigen Aktion Oft ist diese Auswahl ein komplexer Vorgang (Suche, Planen) Unterschied zu bisherigen Agententypen: Keine „Vorausberechnung“ der Condition-Action-Rules mehr nötig (wesentlich flexibler) Bsp. Taxifahrer: Gewünschtes Ziel des Fahrgasts Beispiel Taxifahrer: Wenn es regnet, kann Ergebnis aller betroffenen Aktionen geupdatet werden (Bremsweg länger etc.) Neues Ziel liefert neues Verhalten. Reflexagent bräuchte einen Haufen Regeln, wie lange der Bremsweg tatsächlich ist und wie er fahren muss, um zu neuem Ziel zu gelangen.

21 Nützlichkeitsbasierter Agent
Ziele sind erforderlich, aber nicht ausreichend für intelligentes Verhalten Anhand einer Nützlichkeitsfunktion kann der Agent die einzelnen Zustände be- urteilen und die Aktion wählen, die zum Zustand mit größter Nützlichkeit führt Vorteil gegenüber rein zielbasierter Architektur: Bei widersprüchlichen Zielen liefert die Nützlichkeitsfunktion einen trade-off Bsp. Taxifahrer: Viele Wege führen zum Ziel (unterschiedlich schnell, sicher, billig), mit der Nützlichkeitsfunktion kann der beste Weg ausgewählt werden.

22 Eigenschaften der Umwelt
Zugänglich (vs. Unzugänglich): Sensoren des Agenten können gesamte Umwelt wahrnehmen (kein interner Zustand nötig) Deterministisch (vs. Indeterministisch): Nächster Zustand der Welt ist komplett durch den aktuellen Zustand und die Aktion des Agenten bestimmt Episodisch (vs. nicht-episodisch): Einteilung der Zustands- bzw. Aktionsfolge in Episoden, wobei spätere Aktionen nicht von Aktionen früherer Episoden abhängen Statisch (vs. dynamisch): Umwelt ändert sich von sich aus nicht Diskret (vs. kontinuierlich): Anzahl der Zustände und Aktionen ist endlich Beispiele: Zug. Det. Epis. Stat. Diskret Schach: ja ja nein ja ja Poker: nein nein nein ja ja Backg.: ja nein nein ja ja Taxi: nein nein nein nein nein Umwelt Zug. Det. Epis. Stat. Diskr. Schach Poker Backgammon Taxifahrer

23 Bestandteile eines Roboters
Sensoren: Wahrnehmung der gegenwärtigen Umwelt Aktuatoren: Übersetzung von Softwarebefehlen in Bewegung Effektoren: Direkte Beeinflussung der Umwelt Jeder Effektor bestimmt einen Freiheitsgrad. Bsp. Tennisball: 6 Freiheitsgrade: Mittelpunkt im Raum (x,y,z-Koordinate) und die Achsen des kartes. Koordinatensystems, zur Drehung des Balls auf der Stelle (jeder freier Körper im Raum) Nichtholonomischer Roboter: Anzahl der kontrollierbaren Freiheitsgrade < Anzahl der Freiheitsgrade insgesamt (bei Gleichheit: holomonisch). Bsp. Roboter mit zwei Rädern ist nichtholonomisch: 3 Freiheitsgrade (Punkt im Raum, bzw. in x-y-Ebene und die Ausrichtung), zwei Freiheitsgrade kontrollierbar Effektor: Roboterarm (Greifer), Rad Aktuator: Motor, Hydraulische oder pneumatische Zylinder Sensor: Kamera, Laserscanner, IR, Bumper Nichtholonomisch: Leichter zu steuern als holonomische Bots, je größer die Differenz zw. kontrollierbaren und tatsächlichen Freiheitsgraden, desto komplexer...

24 Lokomotion Effektoren dienen in erster Linie zwei Zielen:
Lokomotion: Bewegung des Roboters im Raum Manipulation: Bewegung von Objekten in der Umwelt Lokomotion erfolgt mit Beinen oder Rädern Beine sind schwerer zu kontrollieren als Räder, Einsatz nur in „Ausnahmesituationen“ wie wildes Gebirge oder Waldboden Statisch stabil: Kann zu jedem Zeitpunkt anhalten ohne umzufallen (langsam und energieaufwendig) Dynamisch stabil: Bewegungsablauf besteht aus Umfallen und Wiederauffangen (wie beim normalen Gehen). Räder sind einfacher zu bauen und effizienter, oft zwei einzeln gesteuerte Räder und ein passives Stützrad oder Differenzialantrieb (ein Motor zum Fahren, der andere zum Lenken). 3. Ziel: Veränderung der Form von Objekten (hier nicht weiter betrachtet) Anzahl Beine: 1 (MIT), 2 (MIT, Mensch, Honda P3), 4 (Aibo), 6 (Insekt), 8 (Spinne) Video #5

25 Manipulation Ferngesteuerte Roboterarme bei der Verarbeitung von gefährlichen Gütern Manipulatoren (Industrieroboter) besitzen Gelenke für rotatorische (Nicken: vertikal, Gieren: horizontal, Rollen: Kreisbewegung) und prismatische (längs) Bewegungen Ein Manipulator benötigt mindestens sechs Gelenke, um das letzte Armglied an einen „beliebigen“ Punkt mit beliebiger Ausrichtung positionieren zu können Beliebig in „“, da natürlich durch endliche Armlänge nicht wirklich unbeschränkte Positionierung möglich.

26 Sensoren Propriozeptoren: Intrinsische Sensoren z.B. über Gelenkstellungen (Winkel) erzielen hohe Genauigkeit; Odometer zur Bestimmung von Radumdrehungen sind aufgrund von Schlupf relativ ungenau Kraftsensoren zur genauen Drucküberwachung von Greifern vor allem bei zerbrechlichen Gegenständen wie z.B. Glasscheiben Tastsensoren (meist einfache An/Aus-Schalter) zum Einleiten von Ausweichmanövern um Hindernisse Ultraschall- und Infrarotsensoren zur berührungslosen Objekterkennung (ermöglicht „elegantere“ Hindernisvermeidung als reine Erkennung mit Tastsensoren) Laserscanner zur großflächigen Abstandsmessung (meist rotierend) Kameras zur Wahrnehmung größerer Teile der Umwelt, die Datenauswertung ist je nach Auflösung und Framerate sehr komplex und sprengt oft die Rechenkapazität, sodass die Auswertung von Bildinformationen zur Laufzeit bisher nur in einfachen Umwelten möglich ist Kameras: Hauptschwerpunkte der aktuellen Forschung: Zuverlässige Farberkennung (RoboCup: Ball != Wand), 3D-Rekonstruktion (versch. Verfahren wie Oberflächenverzerrungen, Stereoaufnahmen a la menschliches Auge), Parallelisierung der Datenauswertung, um Onlineverarbeitung zu ermöglichen. Datenmenge: 640x480x24 Bit = 900 kB pro Bild, bei 25 Bildern pro Sekunde also ca. 22 MB/s!


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