Humanoid robots represent complex technical systems with a high number of degrees of freedom which must provide human-like capabilities to perform everyday tasks. Mechanical designers must therefore carefully determine the robot’s kinematic structure by determining a joint arrangement which facilitates a suitable workspace for these task applications. Research has provided several approaches to optimize a kinematic structure numerically. However, the proposed objective functions are mostly simple and do not provide the incorporation of task properties except for the reachability of predefined task poses. This thesis derives a method- ology for a task-oriented structure optimization for humanoid robots. It allows to formulate an objective function which statically evaluates the robot’s kinematic dexterities within pre- defined task areas regarding position and orientation properties of the task descriptions. Additionally it is considered, that the robot can execute the task with a single end effector or with both hands in a coupled state. The thesis finally provides a software framework which takes an initial structure topology and finds a good or even optimal set of dimensional param- eters based on the formulated objective funtion, using meta-heuristic numerical optimization methods. The applicability of the optimizers and the methodology in general is shown with three application examples.     «

Humanoid robots represent complex technical systems with a high number of degrees of freedom which must provide human-like capabilities to perform everyday tasks. Mechanical designers must therefore carefully determine the robot’s kinematic structure by determining a joint arrangement which facilitates a suitable workspace for these task applications. Research has provided several approaches to optimize a kinematic structure numerically. However, the proposed objective functions are mostly...     »

Humanoide Roboter stellen technisch komplexe Systeme mit einer hohen Anzahl an Freiheitsgraden dar, die menschenähnliche Fähigkeiten zur Aufgabenbewältigung besitzen müssen. Während der Entwicklung eines Roboters muss eine Gelenkstruktur entwickelt werden, die aufgabenbezogene kinematische Fähigkeiten in relevanten Bereichen des robotischen Arbeitsraums bereitstellt. Dies stellt ein Optimierungsproblem dar, das mit Hilfe von numerischen Optimierungsmethoden gelöst werden kann. Bisherige Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Formulierung einfacher Zielfunktionen, die einen Aufgabenbezug nur durch die Erreichbarkeit aufgabenrelevanter Roboter Posen zulassen. In dieser Masterarbeit wird eine Methodik zur statischen aufgabenorientierten Optimierung der kinematischen Struktur humanoider Roboter erarbeitet. Die Formulierung der Zielfunktion erfolgt durch die Definition aufgabenspezifischer Eigenschaften. Neben der Auswahl aufgabenbezogener kinematischer Gütekriterien, wird auch die Definition eines Aufgabenbereichs innerhalb des robotischen Arbeitsraums miteinbezogen. Außerdem wird berücksichtigt, ob der Roboter die jeweilige Aufgabe mit einem oder mehreren gekoppelten Endeffektoren ausführt. Die vorgestellte Methodik wird durch die Implementierung eines Software Frameworks evaluiert, das Parameter einer initialen Gelenkstruktur mit Hilfe meta-heuristischer Verfahren optimiert. Die Anwendbarkeit der Verfahren und die Validierung der Methodik wird durch drei Anwendungszenarien nachgewiesen.     «

Humanoide Roboter stellen technisch komplexe Systeme mit einer hohen Anzahl an Freiheitsgraden dar, die menschenähnliche Fähigkeiten zur Aufgabenbewältigung besitzen müssen. Während der Entwicklung eines Roboters muss eine Gelenkstruktur entwickelt werden, die aufgabenbezogene kinematische Fähigkeiten in relevanten Bereichen des robotischen Arbeitsraums bereitstellt. Dies stellt ein Optimierungsproblem dar, das mit Hilfe von numerischen Optimierungsmethoden gelöst werden kann. Bisherige Forsch...     »