> Robotik und Bildverarbeitung (SWRB)

Steuerung von Werkzeugmaschinen, Robotik und Bildverarbeitung

Zweiter Teil - Robotik und Bildverarbeitung


Massenproduktion etwa in der Automobilindustrie ist in Deutschland nur durch Einsatz intelligenter und flexibler Automatisierungskomponenten wie zum Beispiel Industrierobotern möglich.


Industrieroboter sind komplexe armähnliche Gebilde mit mehreren elektrisch angetriebenen Achsen, durch die am Endeffektor ein Werkzeug oder ein Greifer mit hoher Arbeitsgeschwindigkeit bewegt werden kann. Solche Industrieroboter werden zum Beispiel in der Fertigung zum Nieten, Schweißen, Fräsen oder zum Greifen und Bewegen von Objekten eingesetzt. 


Um Roboter in einer nicht vollständig modellierten Umgebung einsetzen zu können, ist eine komplexe Sensorik erforderlich. Hierfür wird der Roboter unter anderem mit elektronischen Augen in Form von Kameras ausgestattet. Die davon aufgenommenen Videobilder sind so zu verarbeiten, dass die dreidimensionale Zielposition ermittelt wird, an die der Robotergreifer fahren soll.


Die Vorlesung behandelt die Grundprinzipien zur Beschreibung der kinematischen und dynamischen Zusammenhänge bei Robotern, Regelungsansätze für Industrieroboter und Bildverarbeitung zur Ermittlung der anzufahrenden Zielposition.

1. Einführung

1.1 Was sind Industrieroboter?

1.2 Aufbau von Robotern

1.3 Steuerung von Robotern

1.4 Ermittlung der Ziel-Position für Roboter

 

2. Geometrische Beschreibung der Roboterstellung

2.1 Homogene Koordinaten

2.2 Übergang zwischen Koordinatensystemen

2.3 Kinematische Beschreibung von Robotern nach Denavit-Hartenberg

 

3. Transformation zwischen Welt- und Gelenkkoordinaten

3.1 Vorwärtstransformation

    3.1.1 RPY-Winkeldefinition

    3.1.2 Ermittlung der verallgemeinerten Position

3.2 Rückwärtstransformation

    3.2.1 Analytische Lösung

    3.2.2 Geometrische Lösung

    3.2.3 Bestimmung einer eindeutigen Lösung

    3.2.4 Singularitäten

    3.2.5 Bahnplanung

3.3 Schrittweise Verstellung um kleine Inkremente

    3.3.1 Vorwärtstransformation mit Jakobi-Matrix

    3.3.2 Differentielle Rückwärtstransformation

    3.3.3 Kommandierung im Greiferkoordinatensystem

3.4 Kraft-/Momentenumrechnungen

 

4. Regelung von Robotern

4.1 Achsregelung

4.2 Ermittlung eines dynamischen Modells

4.3 Entkopplung durch inverses Modell

4.4 Regelung von Kräften und Bewegungen

    4.4.1 Hybride Kraft- und Bewegungsregelung

    4.4.2 Steifigkeitsregelung

    4.4.3 Inverse Steifigkeitsregelung

 

5. Bildverarbeitung zur Positionsermittlung

5.1 Silhouettenbildverarbeitung

    5.1.1 Binärbilderzeugung

    5.1.2 Bildverbesserung durch Rangordnungsfilter

    5.1.3 Objektsegmentierung

    5.1.4 Silhouettenmerkmale

5.2 Konturbildverarbeitung

    5.2.1 Kantenextraktion

    5.2.2 Vektorisierung

5.3 Ermittlung von 3D-Merkmalen

    5.3.1 Direkte perspektivische Transformation

    5.3.2 Inverse perspektivische Transformation

    5.3.3 Korrespondenzproblem

5.4 Bildgestützte Bewegungsregelung

    5.4.1 3D-Visual Servoing

    5.4.2 2D-Visual Servoing

5.5 Optischer Fluss

 

1        Einführung. 3

1.1     Problemstellung der Regelungstechnik. 5

1.2     Digitale Regelungstechnik. 7

1.3     Was ist ein adaptiver Regler?. 10

 

2        Adaptive Steuerungen. 12

2.1     Modifikation durch feste Zuordnung. 12

2.2     Kompensation von nichtlinearen Prozessanteilen. 15

 

3        Adaptive Regelung durch Modellidentifikation  
(Model Identification Adaptive Controller, MIAC) 18

3.1     Expliziter ST-Regler 19

3.1.1 Parameterschätzung. 19

3.1.2 Selbsteinstellender Deadbeat-Regler 23

3.2     Impliziter ST-Regler 28

3.2.1 Sprungantwortmethode. 28

3.2.2 Schwingungsanalyse durch Relais-Regler 31

 

4        Adaptive Regelung mit Referenzmodell 41

          Model Reference Adaptive Controller (MRAC) 41

4.1     Regleradaption nach dem Gradientenabstiegsverfahren. 42

4.2     Regleradaption nach der Lyapunov-Methode. 48

 

5        Lernende Systeme. 52

5.1     Grundlagen neuronaler Netze. 55

5.1.1 Biologischer Hintergrund. 55

5.1.2 Technische Realisierung einer Nervenzelle. 58

5.1.3 Lernen einer Nervenzelle. 62

5.1.4 Neuronale Netzwerke. 64

5.2     Neuronale Netze zur Prozessmodellierung. 69

5.2.1 Lernen von Prozessmodellen. 70

5.2.2 Lernen von inversen Prozessmodellen. 72

https://www.hs-mannheim.de/5.3     Lernende Regelung mit inversem Prozessmodell                                ............................               66

5.4     Lernende Regelung mit prädiktivem Prozessmodell 78

5.4.1 Prädiktives Prozessmodell 79

5.4.2 Optimierung. 79

5.4.3 Neuronaler Regler 81

5.5     Direktes Lernen    83

5.6     Adaptive Regelung mit Referenzmodell 84

 

6        Zusammenfassung und Ausblick. 88

 

Literatur 90

Die Lehrveranstaltung SWRB besteht aus einem Vorlesungsmodulen über die Steuerung von Werkzeugmaschinen, in dem der Aufbau von Werkzeugmaschinen sowie ihre Steuerung und Regelung durch numerische Steuerungen, inkl. ihrer Programmierung, behandelt werden. Ein weiteres Vorlesungsmodul behandelt die kinematischen Grundlagen zur Steuerung von Robotern, einige Ansätze zur Regelung, sowie eine Einführung in die Bildverarbeitung zur Steuerung von Robotern.

Das dritte Modul der Lehrveranstaltung ist ein Seminar. Hierfür bearbeiten die Studierenden in Gruppen ein aktuelles Thema aus den Bereichen numerische Steuerungen, Robotik oder Bildverarbeitung. Die Themen werden im Seminar präsentiert und im Zusammenhang mit den in der Vorlesung behandelten Grundlagen diskutiert. Die wichtigsten Fakten werden von den Studierenden in einer 5-seitigen Seminararbeit zusammengefasst. Bei den meisten Seminararbeiten besteht die Möglichkeit, das Thema an folgenden realen Systemen und Anlagen im Labor für Automatisierungstechnik zu veranschaulichen:

  • 3-Achsentisch einer Werkzeugmaschine
  • Laborroboter zur Handhabung von Flüssigkeiten (Liquid Handling)
  • Industrieroboter manutec r2
  • Mobiler Roboter Robotino von Festo
  • Kamerasysteme zur Bildverarbeitung mit LabVIEW, Matlab oder Simulink

Persönliche Seiten von Prof. Dr. Seitz

Externe Links
Moodle 1)
SPS-Lern-Übungsseite 2)

1) Quizzes, Scripts, Laboranleitungen
2) SPS-Lern-und-Übungsseite zum Buch Speicherprogrammierbare Steuerungen