Greifen bei Servicerobotern

  • Mit einem biologisch und psychologisch motivierten Ansatz wird ein Greifsystem für Serviceroboter aufgebaut, das Griffe an ihm unbekannten Objekten autonom findet und selbstorganisierend aus der Greiferfahrung lernt. Zum Einsatz kommen ein Greifer mit Tastsensorik und ein Stereokamerasystem mit drei Freiheitsgraden. In der Simulation besteht die Informationsverarbeitung aus einer flexiblen Verhaltensorganisation zum regelgeführten, taktil gesteuerten Greifen, einer visuellen Fixation zum Bestimmen der Objektposition sowie einer Griffbibliothek zum Akkumulieren der Greiferfahrung. Eine Objekterkennung zum Klassifizieren der Objekte und Bestimmen ihrer Orientierung im Raum ist eingebunden. In der Hardware-Implementierung kommen Armsteuerung, Stereobildverarbeitung und Gestenerkennung hinzu; die Interaktion mit dem Menschen wird möglich. Ergebnis: Ein Objekt kann völlig autonom oder wie vom Benutzer durch Hinzeigen und Gesten bestimmt, gegriffen und woanders wieder abgesetzt werden.
  • With a biologically and psychologically motivated approach, a grasping system for service robots is designed that is able to autonomously find grips at objects unknown to it and to learn in a self-organizing manner from grasp experience. A gripper with tactile sensors and a stereo camera system with three degrees of freedom are used. In the simulation, information processing is based on a flexible organization of behavior for rule-based tactile controlled grasping, a visual fixation to determine an object's position, and a grip library to accumulate grasp experience. An object recognition for classifying objects and determining their position and orientation in space is included. In the hardware implementation, arm control, stereo image processing and gesture recognition are added; interaction with humans becomes possible. Result: An object can be grasped and placed elsewhere completely autonomously or as determined by indication and gestures by a user.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Stefan Zadel RamosGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-15546
Subtitle (German):Lernen und Selbstorganisation mit Hilfe von Tastsinn und Bildverarbeitung
Referee:Christoph von der MalsburgGND, York TüchelmannGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2006/03/07
Date of first Publication:2006/03/07
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2004/12/17
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Tag:Neurobionik; Psychophysik; Robotik; Tastsinn
GND-Keyword:Greifen; Hand-Arm-System; Mensch-Maschine-System; Visuomotorische Koordination; Bildverarbeitung
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Systembiophysik
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften, Maschinenbau
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht