Redundante Roboter verfügen über mehr Freiheitsgrade als mindestens für die Hauptaufgabe erforderlich sind. Dadurch wird eine höhere Flexibilität während der Manipulation erreicht, da gleichzeitig sekundäre Aufgaben wie Kollisionsvermeidung oder Modifizierung dynamischer Parameter erfolgen können. Für redundante Kinematiken ist das Gesamtsystem allerdings unterbestimmt und Methoden für Redundanzauflösung werden benötigt. Eine Methode für Redundanzauflösung wird Aufgabenraumaugmentierung genannt. Neben den Koordinaten für die Hauptaufgabe werden weitere Koordinaten definiert, welche die Konfiguration des Roboters bestimmen. Um sicherzugehen, dass die Hauptaufgabe durch die zusätzlichen Koordinaten nicht beeinflusst wird, wird eine lineare Projektion vorgenommen. In dieser Arbeit wird eine neue Art von Aufgabenraumaugmentierung entwickelt, welche auf dynamischer Entkopplung basiert. Die zusätzlichen Koordinaten werden so konstruiert, dass beide Koordinaten Mengen dynamisch entkoppelt sind und keine Projektion erforderlich ist. Regler in beiden Koordinaten Mengen können überlagert werden ohne dass gegenseitige Kopplung eintritt. Die zusätzlichen Koordinaten werden durch eine Koordinatenfunktion mit speziellen Eigenschaften berechnet. Die Abbildung vom Konfigurationsraum auf Aufgabenraum kann als eine Blätterung der Konfigurationsraummannigfaltigkeit betrachtet werden, wobei die Blätter die sogenannten self-motion-manifolds darstellen. Darauf basierend werden Beziehungen zwischen den Jacobi-Matrizen der Aufgabenkoordinatenfunktion und der neu zu erstellenden zusätzlichen Koordinatenfunktion hergeleitet. Diese Beziehungen können als unterbestimmtes System von partiellen Differentialgleichungen beschrieben werden. Zur Näherung wird Variationsrechnung verwendet. Insbesondere, wird die Zielkoordinatenfunktion als neuronales Netz ausgedrückt und die hergeleiteten Bedingungen der Jacobi-Matrix werden zur Aufstellung einer Kostenfunktion verwendet. Anschließend wird das neuronale Netz mit der Kostenfunktion trainiert. Dabei findet implizit automatisch eine konkrete Instanzierung des Gleichungssystems als auch eine Lösung dessen statt. Traininerte Modelle für verschiedene planare Roboter werden für verschiedene Szenarien evaluiert. Dabei zeigen kinematische Analysen die Entkopplung der beiden Koordinaten Mengen auf kinematischer Ebene. Dies wird mit klassischen Augmentierungsmethoden nicht erreicht. Anschließend werden trainierte Modelle in einer dynamischen Simulation mit der Starrkörperdynamik des Roboter verwendet. Dazu werden die Koordianten in Impedanzreglern verwendet. Im Gegensatz zur kinematischen Analyse, können leicht Verkopplungen wargenommen werden. Der Großteil dieser Verkopplungen rührt von Coriolis- und Zentrifugalkräften her. Eine zusätzliche Vorsteuerung erreicht die dynamische Entkopplung, indem er die Kopplungsterme kompensiert. Die entwickelte Methode erlaubt automatisch dynamisch entkoppelte Koordinaten Redundanzauflösung zu finden. Diese können in Impedanzreglern für redundante Roboter verwendet werden. Die entkoppelten Koordinaten können als zusätzliche Potentiale und geodätische Federn interpretiert werden, welche durch ihre Passivität vorteilhaft sind.
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Redundante Roboter verfügen über mehr Freiheitsgrade als mindestens für die Hauptaufgabe erforderlich sind. Dadurch wird eine höhere Flexibilität während der Manipulation erreicht, da gleichzeitig sekundäre Aufgaben wie Kollisionsvermeidung oder Modifizierung dynamischer Parameter erfolgen können. Für redundante Kinematiken ist das Gesamtsystem allerdings unterbestimmt und Methoden für Redundanzauflösung werden benötigt. Eine Methode für Redundanzauflösung wird Aufgabenraumaugmentierung genannt....
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