Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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  • Publication
    DRL-basierte Navigationsansätze in der industriellen Robotik
    ( 2021)
    Kästner, L.
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    Lambrecht, J.
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    Vick, A.
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    Krüger, J.
    Mobile Roboter sind in verschiedenen Bereichen der Industrie zu wichtigen Werkzeugen geworden, insbesondere in der Logistik. Die sichere Navigation in hochdynamischen Umgebungen stellt jedoch weiterhin eine große Herausforderung für klassische Pfadplanungsansätze dar. Deep Reinforcement Learning (DRL) hat sich als alternative Planungsmethode herauskristallisiert, um allzu konservative Ansätze zu ersetzen und verspricht eine effizientere und flexiblere Navigation. Diese Ansätze sind jedoch aufgrund ihrer Anfälligkeit für lokale Minima und das Mangeln eines Langzeitgedächtnisses nicht für die Langstreckennavigation geeignet, was eine breite Integration in industrielle Anwendungen der mobilen Robotik behindert. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz für die Integration von DRL-basierter Navigation in existierende Navigationsansätze von industrieller mobiler Robotik vor.
  • Publication
    Resilienz durch Redundanz. Cloud-und Edge-basierte Echtzeitsteuerung von autonomen mobilen Robotern
    ( 2021)
    Nouruzi-Pur, J.
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    Lambrecht, J.
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    Nguyen, T.D.
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    Vick, A.
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    Krüger, J.
    Die Auslagerung von Algorithmen auf Edge- und Cloud- umgebungen nach dem Software-as-a-Service-Paradigma bringt viele Vorteile für autonome mobile Roboter mit sich. Es kann jedoch nicht immer garantiert werden, dass die QoS-Anforderungen der ausgelagerten echtzeitkritischen Funktionen erfüllt sind. Das Bereitstellen von redundanten Kommunikationsmöglichkeiten und Berechnungsknoten sowie robotergesteuertes Umschalten ermöglichen Echtzeitfähigkeit innerhalb dieser unsicheren Infrastrukturen.
  • Publication
    Intuitive Roboterprogrammierung auf mobilen Endgeräten
    ( 2013)
    Lambrecht, J.
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    Krüger, J.
    Eine intuitive Roboterprogrammierung ergibt sich durch den Einsatz der natürlichen Kommunikation durch Sprache und Gesten. So lassen sich Roboterprogramme durch Vormachen im dreidimensionalen Raum definieren, daneben wird auch die Simulation mittels Tablet-PC und intelligente Apps mobil. Eine neuere Studie identifiziert die Mensch-Roboter-Interaktion als Schlüsseltechnologie mit hohem Potenzial und fordert die Roboterprogrammierung für jedermann. Für Forschung und Entwicklung ist die Aufgabe, neue Programmiertechniken, die eine optimierte Kommunikation mit dem technischen System bereitstellen, zu entwickeln. Die Nutzung natürlicher Kommunikationskanäle ermöglicht bei anwendungsgerechter Gestaltung eine effiziente und ergonomische Art der Mensch-Maschine-Interaktion (MMI). Ziel der Nutzung von natürlichen Kommunikationskanälen ist neben der Erhöhung der Akzeptanz des technischen Systems auch eine allgemeine Verkürzung von Anlernzeiten und Bedienzyklen. Typisch für natürliche MMI ist Multimodalität, das heißt die Nutzung mehrerer Kommunikationskanäle gleichzeitig oder nacheinander. Multimodale Steuerungssysteme nutzen Finger-, Hand- oder Berührungsgesten sowie Sprache. Auch Visualisierungen kommen als eine weitere Form der Interaktion zwischen Mensch und Maschine zum Einsatz. Außer klassischen Displaytechniken lassen sich Methoden der Augmented Reality zur visuellen Darstellung von Informationen in einem Kamerabild nutzen. Ziel des Projekts 'Räumliche Industrieroboter-Programmierung' am Fachgebiet Industrielle Automatisierungstechnik der TU Berlin ist die Entwicklung von intuitiven Methoden der MMI zum Unterstützen der manuellen Online-Programmierung von Industrierobotern. Dabei entstand ein leistungsstarkes Programmiersystem, das verschiedene Programmierebenen sowie verschiedene Schritte der Programmerstellung adressiert. Handheld-Geräte bilden das zentrale Programmiergerät. Einzelheiten werden hierzu vorgestellt.
  • Publication
    Spatial programming for industrial robots through task demonstration
    ( 2013)
    Lambrecht, J.
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    Kleinsorge, M.
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    Rosenstrauch, M.
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    Krüger, J.
    We present an intuitive system for the programming of industrial robots using markerless gesture recognition and mobile augmented reality in terms of programming by demonstration. The approach covers gesture-based task definition and adaption by human demonstration, as well as task evaluation through augmented reality. A 3D motion tracking system and a handheld device establish the basis for the presented spatial programming system. In this publication, we present a prototype toward the programming of an assembly sequence consisting of several pick-and-place tasks. A scene reconstruction provides pose estimation of known objects with the help of the 2D camera of the handheld. Therefore, the programmer is able to define the program through natural bare-hand manipulation of these objects with the help of direct visual feedback in the augmented reality application. The program can be adapted by gestures and transmitted subsequently to an arbitrary industrial robot controll er using a unified interface. Finally, we discuss an application of the presented spatial programming approach toward robot-based welding tasks.
  • Publication
    Intuitive Roboterprogrammierung auf Mobilgeräten
    ( 2012)
    Lambrecht, J.
    ;
    Krüger, J.