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2011
Conference Paper
Titel
Zustandserfassung flexibler Leichtbauarme durch Multisensor Daten Integration
Alternative
State capturing for a lightweight robot based on multisensor data integration
Abstract
Der Einsatz von Leichtbaukomponenten bei der Entwicklung von Robotern, vor allem in Hinblick eines besseren Verhältnisses zwischen Nutzlast und Eigengewicht, hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der vorliegende Artikel leistet einen Beitrag zur Modellierung einer solchen Leichtbaukinematik in MATLAB® Simulink®. Aus den geometrischen Kenngrößen werden Eigenschwingformen und -frequenzen sowie ein Übertragungsverhalten der mechanischen Strecke bestimmt. Auf dieser Grundlage erfolgt die Modellierung des für die Gelenkregelung verwendeten Servoantriebssystems mit kaskadierter Regelkreisstruktur. Hierbei wird besonders auf eine strukturelle Erweiterung des Lageregelkreises eingegangen. Zur Kompensation der elastischen Verformung soll die Endeffektorposition mittels eines erweiterten Sensordatenmodells bestimmt werden. Als Grundlage dient ein Zustandsraummodell des Leichtbauarmes. Mittels eines Kalman Filters werden verschiedene Sensordaten unter Berücksichtigung der stochastischen Rauschsignale fusioniert.
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The usage of light constructional components in the development of robots, particularly with regard to a better dead weight to payload ratio, has become increasingly important in recent years. The following article makes a contribution for modelling such a lightweight robot in MATLAB® Simulink®. Based on the geometrical dimensions, the eigenform and eigenfrequency, as well as a transfer function of the mechanical part of the controlled system will be calculated. Subsequently, the modelling of the cascade servo control in the joint space is realized. Especially, a structural extension of the closed loop position control will be described in detail. For the second part, to compensate the elastic deformation, the position of the end effector is determined by an extended sensor data model. A state space model of the lightweight robot arm serves as a basis. By using a Kalman filter, various sensor data will be fused considering stochastic noise.
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