Towards Safe Human-Robot Collaboration Oriented to Collision Handling
Übersetzter Titel:
Sichere Mensch-Roboter-Kollaboration zur Kollisionsbehandlung
Autor:
Zengjie, Zhang
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Wollherr, Dirk (Priv.-Doz. Dr. habil.)
Gutachter:
Wollherr, Dirk (Priv.-Doz. Dr. habil.); Haddadin, Sami (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
TU-Systematik:
MSR 600d
Kurzfassung:
In this dissertation, we propose a novel framework for safe human-robot collaboration which focuses on implementing a reliable collision handling pipeline. The proposed framework fills the gap towards robust safe human-robot collaboration in uncertain environments. The work does not only provide a theoretic framework for reliable human-robot collaboration in uncertain environments but also shows great potential in practical applications.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation wird ein neues Gesamtkonzept für sichere Mensch-Roboter-Kollaboration-Systeme vorgestellt, welches sich intensiv mit der zuverlässigen Kollisionsauswertung auseinandersetzt. Das vorgeschlagene Framework schließt die Lücke zu einem robusten, sicheren Mensch-Roboter-Kollaboration in unsicheren Umgebungen. Die Arbeit bietet somit nicht nur einen theoretischen Rahmen für eine zuverlässige Mensch-Roboter-Kollaboration in unsicheren Umgebungen, sondern zeigt auch ein großes Potenzial für praktische Anwendungen.
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In dieser Dissertation wird ein neues Gesamtkonzept für sichere Mensch-Roboter-Kollaboration-Systeme vorgestellt, welches sich intensiv mit der zuverlässigen Kollisionsauswertung auseinandersetzt. Das vorgeschlagene Framework schließt die Lücke zu einem robusten, sicheren Mensch-Roboter-Kollaboration in unsicheren Umgebungen. Die Arbeit bietet somit nicht nur einen theoretischen Rahmen für eine zuverlässige Mensch-Roboter-Kollaboration in unsicheren Umgebungen, sondern zeigt auch ein großes Pote...
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