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Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik

Angewandte Informatik III - Robotik und eingebettete Systeme - Prof. Dr. Dominik HENRICH

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Intuitive Robot Programming (INTROP)

Abstract

Introp Vision

Roboter, insbesondere Manipulatoren, bieten einige Vorteile, wie beispielsweise Stärke, Schnelligkeit, Ausdauer, Genauigkeit, Reproduzierbarkeit. Bislang konnten diese Vorteile für eine Vielzahl von potentiellen Anwendungen noch nicht nutzbar gemacht werden. Die neuen Anwendungen liegen – neben dem klassischen Bereich der Produktion – insbesondere in den Bereichen Dienstleistung, Unterhaltung und Haushalt. Dort zeichnen sich die Anwendungen durch relativ wenige Wiederholungen der Aufgabenausführung und durch ein sich änderndes Arbeitsumfeld aus. Daher werden die Roboter erst dann sinnvoll nutzbar, wenn der derzeitige Aufwand zu ihrer Einrichtung deutlich gesenkt und die Ausführung durch Umweltsensoren unterstützt wird. In den Einrichtungsaufwand fließt hauptsächlich die zeit- und kostenintensive Programmierung des Roboters ein, welche für viele potentielle Anwendungen noch zu aufwändig ist (selbst für Experten). Außerdem ist der Programmieraufwand bei sensorgestützten Aufgabenausführungen besonders hoch.

Das Ziel des INTROP-Projekts ist die Untersuchung von neuen, intuitiven Programmierkonzepten, die es Benutzern ohne Programmierkenntnissen ermöglichen, sensorgestützte Roboter-Manipulatoren für ihre Anwendungen schnell und einfach zu programmieren. Der Benutzer nimmt dazu den Roboter intuitiv „an die Hand“ und führt ihn durch die gewünschte Aufgabe. Zusätzlich kann er das Roboterwerkzeug (z.B. den Greifer) öffnen bzw. schließen und Umweltsensoren (z.B. eine Kamera) auslösen. Dabei sind nicht nur einfache Aufgaben, bestehend aus einer sequentiellen Abfolge von Aktionen, sondern auch komplexe Aufgaben mit situationsbedingten Varianten und Wiederholungen der Ausführungen programmierbar. Gegenüber den bisherigen Ansätzen, wird hier der Schwerpunkt auf die intuitive Programmierung einerseits von imperativen Kontrollstrukturen (z.B. Befehle, Fallunterscheidungen, Wiederholungen) und andererseits von deklarativen Verhaltensmustern (z.B. Bewegen, Ausweichen, Suchen, Sortieren) auf Roboter-Manipulatoren gelegt. Die Programmierung erfolgt durch höchstens einen Aufgabendurchlauf, kann nachfolgend bei Bedarf durch den Benutzer korrigiert werden und benötigt keine zusätzliche Hardware.

Abstract (english)

Robot manipulators have several advantages, such as strength, speed, endurance, accuracy, and reproducibility. Up to date, these advantages could not be harnessed for a variety of potential ap- plications. These applications are - in addition to the classical field of production - particularly in the areas of service, entertainment and household. They are characterized by relatively few repeti- tions of the task execution and by a changing work environment. Therefore, the robots will only be rational usable if the current effort for setting-up is significantly reduced and if the execution is supported by environment perception. The setup efforts are mainly influenced by time- and cost- consuming programming of the robot, which for many potential applications is still too expensive (even for experts). In addition, the programming required for sensor-based task executions is par- ticularly high. The aim of the project INTROP is the investigation of new, intuitive programming concepts that enable users without prior programming knowledge to program sensor-based robot manipulators for their applications quickly and easily. The user shall give the robot intuitively "the hand" and lead him through the desired task. He may also activate the robot’s tool (e.g. a gripper) or activate envi- ronmental sensors (e.g. a camera). Here not only simple tasks are regarded, consisting of a se- quence of actions, but also complex tasks with situational variations and repetitions of executions. Compared to previous approaches, the focus here is on intuitively programming imperative control structures (e.g. commands, conditionals, and repetitions) and on intuitively programming declara- tive behaviours (such as moving, dodging, searching, and sorting). The programming requires only one task demonstration, may subsequently be corrected by the user, and does not need addi- tional hardware (e.g. VR glasses or gloves)

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Prof. Dr. Dominik HENRICH

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Wie Roboter lernen, was sie tun sollen – ohne teuren Programmieraufwand — DFG-gefördertes Forschungsprojekt bewilligt
(17. April 2014)

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