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Originaltitel:
Intuitive Robot Programming with Force-based Skills and Task Structures
Übersetzter Titel:
Intuitive Roboterprogrammierung mit kraftbasierten Fähigkeiten und Programmabläufen
Autor:
Eiband, Thomas
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Kognitive Systeme (Prof. Cheng)
Betreuer:
Lee, Dongheui (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lee, Dongheui (Prof. Dr.); Steil, Jochen (Prof. Dr.); Haddadin, Sami (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
intuitive programming; smart factory; skill recognition; robot skills; contact; force-based; Programming by Demonstration; Learning from Demonstration; kinesthetic teaching; human-robot interaction; human-machine interaction; user interface; ontology; decision-making; recovery behavior; fault recovery
Übersetzte Stichworte:
Intuitive Programmierung; Industrie 4.0; Erkennung von Fähigkeiten; Roboterfähigkeiten; Kontakt; kraftsensitiv; Programmierung durch Demonstration; Lernen aus Demonstration; kinästhetische Programmierung; Mensch-Roboter-Interaktion; Mensch-Maschine-Interaktion; Benutzerschnittstelle; Ontologie; Entscheidungsfindung; Fehlerbehebungsverhalten; Fehlerbehebung
TU-Systematik:
DAT 700
Kurzfassung:
This thesis presents approaches for intuitive robot programming by demonstration, targeting end users. It focuses on force-based skills required in contact-rich tasks, such as surface processing or non-prehensile manipulation. The methods automatically recognize and represent robot skills from motion and force data obtained from kinesthetic teaching. The presented task structures allow the intuitive programming of online decision-making and recovery behaviors by incremental user refinement.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit stellt Ansätze zur intuitiven Roboterprogrammierung durch Benutzer-Demonstrationen vor. Der Schwerpunkt liegt auf kraftsensitiven Fähigkeiten für berührungsintensive Aufgaben, wie z. B. für die Oberflächenbearbeitung. Die Methoden erkennen und repräsentieren automatisch Roboterfähigkeiten aus Bewegungs- und Kraftdaten. Die vorgestellten Verfahren ermöglichen die Programmierung von reaktiven Entscheidungs- und Fehlerbehebungsverhalten durch inkrementelle Verfeinerung durch den Benutz...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713657
Eingereicht am:
27.09.2023
Mündliche Prüfung:
20.06.2024
Dateigröße:
34897888 bytes
Seiten:
215
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240620-1713657-1-9
Letzte Änderung:
09.08.2024
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