MSC 2000: 93C85 93C57 70E60 93C40.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein bildbasierter Regler zur
Positionierung eines Roboters in 6 Freiheitsgraden entworfen,
implementiert und validiert. Aufgabe des Reglers ist die Bewegung des
Roboterarmes in eine vorher geteachte Lage relativ zu einem markierten
Objekt. Der implementierte Algorithmus entspricht vom Typ her einem
Image-based Static Look-and-Move-Regler. Dies bedeutet, dass zur
Stellgrößenberechnung ausschließlich Bildinformationen von der am
End-Effektor des Roboters montierten CCD-Kamera herangezogen werden.
Hintergrund für die Entwicklung eines bildbasierten Reglers ist sein
Einsatz in autonomen oder teilautonomen Robotersystemen wie etwa dem
FRIEND-System zur Unterstützung körperbehinderter Menschen.
Zur Errechnung eines im Arbeitspunkt angenäherten, linearen Modells der
Regelstrecke (Bild-Jacobi-Matrix) werden zusätzlich zu Sensordaten
durch ein Schätzverfahren ermittelte Tiefeninformationen hinzugezogen.
Das wichtigste Problem früher implementierter Regler ist der Umgang mit Nichtlinearitäten der Regelstrecke sowie mit fehlerhaften Modellparametern, insbesondere externen Kameraparametern. Daraus resultierende fehlgerichtete Steuerbefehle können bewirken, dass Objektmarkierungen nicht mehr im Kamerabild sichtbar sind und die Regelung erfolglos abgebrochen werden muss. Durch die Verwendung einer Trust-Region-Methode in der Stellgrößenbestimmung vermeidet der neu entwickelte Regler die Errechnung solcher Steuerbefehle. Indem der Regler auftretende Modellfehler misst und die errechnete Stellgröße entsprechend adaptiv beschränkt, vermag er auf der einen Seite die Konvergenz des Reglers auch bei Verwendung eines fehlerhaften Modells sicherzustellen, auf der anderen Seite wird die Anzahl der benötigten Abtastschritte sehr gering gehalten.
Eine ausführliche Validierung des Reglers an einem Roboter und in Simulationen zeigt seine ausgezeichneten Konvergenzeigenschaften auch bei großen Modellfehlern.
Abstract der Diplomarbeit (englisch) - 591 KB .ps.gz
Obige Zusammenfassung (deutsch) - 592 KB .ps.gz
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Last Modified on Wed Feb 25 2004.