Robuster autonomer Segway

Robuster autonomer Segway
Ziel: Neukonzeption robuster Segway (äußere Störungen, Limbo,…)
   Konzeption des mechatronischen Gesamtsystems
     — Modellierung und Simulation der Dynamik
     — Lösung der inversen Dynamik für definierte Bewegungen (Fahrten,
        Aufrichten aus Schräglage, Aufprall)

   Entwurf der Steuerung
     — Modellbasierte Steuerung/Regelung
     — Adaptive Regelung (Erkennen von externen Lasten)

   Sensorik, Umgebungswahrnehmung
     — Inertialsensor/Gyroskop (IMU)
     — 3D Kamera, Kartenerstellung
     — Optimale Anordnung der Sensoren

   Implementierung als Prototyp
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Autonomes kreiselstabilisiertes Fahrrad

   Adaption der Hardware
     — Leistungselektronik
     — Anordnung der Kreisel
     — Messung der Radwinkel
        für Geschw. Regelung
     — Optischer Aufputz

   Modellbildung Fahrrad
   Bahnregelung
     — Kinematisches Modell
     — Dynamisches Modell

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Regelung schneller elastischer Gelenke

   Modellierung elastisches System
     — Unilaterale Bindungen

   Nichtlineare Regelung
     — Flachheitsbasiert – ohne ext. Rückführung
     — Flachheitsbasiert – mit
        ext. Rückführung

   Iterative lernende Regelung
   Vergleich der Verfahren

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Nichtlineare Regelung des MeMa – Cube

   Hardwareadaption
     — Leistungselektronik, µController, IMU, AKKU
        (im Moment dSpace, selbstgebaute Elektronik)

   Normierung und Auslegungsoptimierung
   Entwurf nichtlinearer Regler
     — Regler für Satelliten geeignet
     — Cubli Regler

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Dynamische Regelung und lokale Bahnplanung eines
               mobilen Roboters

Aufgaben:
 Dynamische Modellierung und Identifikation
     •   Modellierung des Chassis
     •   Bestmögliche Anregung mittels optimierter
         B‐Spline Bahnen
     •   Identifikation und Validierung der
         Basisparameter
 Regelungskonzept
     •   Implementierung einer Momentenvorsteuerung mit PI‐
         Regelung auf Geschwindigkeitsebene
     •   Fusion mit dem vorhandenen kinematischen Regler
 Navigation
        Verwendung des Navigation Stacks von ROS zur Navigation
         und Lokalisierung (LaserScanner)
        Implementieren eines Interpolators im RTAI‐Prozess
        Implementierung eines lokalen Bahnplaners:
         Bestmögliches Folgen eines globalen Planes mit
         Berücksichtigung der Bindungen, Kollisionen (rollout
         approach)                                                 5

Masterarbeit

       Lokalisierung und Kartenerstellung im Wald

Für die Positionsbestimmung von Fahrzeugen wird im Outdoor‐Bereich meist GPS herangezogen. Bewegt sich das
Vehikel jedoch in Regionen ohne Blickkontakt zu den Satelliten (z.B. im Wald), liefert diese Methode zu ungenaue
Ergebnisse. Als Alternative können SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)‐Verfahren herangezogen werden.
Diese basieren auf Sensoren wie Laserscannern (z.B. HectorSLAM), oder Stereokameras (z.B. RT‐SLAM, RTAB‐Map),
meist in Kombination mit Inertialsensoren. SLAM‐Algorithmen ermitteln nicht nur die Position und die Orientierung des
Fahrzeugs innerhalb einer (unbekannten) Umgebung, sondern erstellen auch eine Karte der Umgebung selbst.

  Ziel: Vergleich von Outdoor‐fähigen SLAM‐Verfahren
  auf Basis von Laserscan‐ und 3D‐Kamera‐Daten, und
  Fusion der beiden Methoden.

  Recherche bezüglich outdoor‐fähiger SLAM‐Verfahren
  Aufbau von Prototyp‐Systemen
  Durchführung von Messungen im Wald
  Optimierung bzgl. Positions‐ und Orientierungs‐
  Bestimmung ohne loop‐closure

Kontakt: christoph.stoeger@jku.at / florian.hammer@lcm.at                In Kooperation mit dem
                                                                                                                        6

Roboterkooperation
Ziel: Manipulation von schweren Objekten mit Robotern

   Literaturrecherche PRISMA, DLR
   Dynamische Modellierung und modellbasierte
    Regelung von zwei Industrierobotern
   Reine Positionsregelung führt zu Verspannungen
    bei den Robotern. Ausweg: Kraftregelung
   Implementierung einer Kraft/Impedanzregelung
    (ein Roboter) zur Manipulation von schweren
    Objekten
   Praktische Umsetzung im Labor mit B&R
    Hardware

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Elastischer Roboter ElRob
Ziel: Vergleich verschiedener Schwingungsdämpfungsmethoden für elastische
Roboter

   Hardwareadaption (defekte 1 Achse –
    Verstärkung Ellbogengelenk)
   Echtzeitsystem: dSpace
   Dynamische Modellierung weitgehend vorhanden
   Schwingungsdämpfung erfolgt im Moment über
    nichtlokale Krümmungsrückführung – Änderung:
    Berechnung der Sollkrümmungen über
    Schnittmomente
   Alternative Regelung über
    Beschleunigungsrückführung
   Vergleich der Verfahren
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Schnelle iterativ lernende Kraftregelung
                       mit einem Linearroboter
Ziel: Es soll eine iterativ lernende Kraftregelung am Linearroboter umgesetzt werden,
welche sehr schnell einer Kontur mit unbekannter Kontaktsteifigkeit folgt.

   Modellierung und Simulation
        Roboter
        Umgebung

   Regelstrategie
        Simulation verschiedener Regelstrategien
        Umsetzung erfolgversprechender Strategien
         am Industrieroboter

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Masterarbeit

              Zeitoptimale Bahnplanung mittels
               Iterative Learning Control (ILC)
Ziel: Zyklische Performancesteigerung des zeitoptimalen
      Bahnplanungsproblems mittels Iterative Learning Control
   Literaturrecherche
     — Optimierung mittels Log-Barrier Methode
     — Optimierung mittels Second Order Cone Problem (SOCP)
     — Iterative Learning Control (ILC)

   Zeitoptimale Bahnplanung
     — Implementierung der Log-Barrier Methode
     — Implementierung der Optimierung mittels SOCP
     — Convex Relaxation beim SOCP

   Iterative Learning Control
     — Entwurf eines ILCs
     — Kombination ILC und zeitoptimale Bahnplanung

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Masterarbeit

                 Optimale Trajektorienplanung für
                 kinematisch redundante Roboter
Ziel: Berechnung von zeit- bzw. energieoptimalen Trajektorien für
      kinematisch redundante Roboter entlang von gegebenen Endeffektorpfaden
   Optimierung der Trajektorie des Bahnparameters
   Lösung der Inverskinematik mit numerischen Methoden
      — Ausnutzung der Redundanz durch Maximierung von Performance-Indizes
          wie z.B. kinematische oder dynamische Manipulierbarkeit

   Modellbildung für einen ebenen Manipulator mittels Projektionsgleichung
      — Implementierung eines n-Arm-SCARA-Generators
      — Rendering-Modell in Blender

   Anwendung auf 6 DOF Stäubli TX90L Industrieroboter mit Linearachse
      — Kinematik-Modellbildung
      — Simulation
      — Experiment am realen Roboter
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Kontakt: Alexander Reiter, Raum MT503, alexander.reiter@jku.at, +43 732 2468 6497

Masterarbeit

               Echtzeitfähiger Algorithmus für die
               Vorwärtsdynamik serieller Roboter

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Kontakt: Andreas Müller, Raum MT503, a.mueller@jku.at, +43 732 2468 6491