620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
To enable a robotic assistant to autonomously reach for and transport objects while avoiding obstacles we have generalized the attractor dynamics approach established for vehicles to trajectory formation in robot arms. This approach is able to deal with the time-varying environments that occur when a human operator moves in a shared workspace. Stable fixed-points (attractors) for the heading direction of the end-effector shift during movement and are being tracked by the system. This enables the attractor dynamics aoproach to avoid the spurious states that hamper potential field methods. Separating planning and control computationally, the approach is also simpler to implement. The stability properties of the movement plan enable to approach to deal with fluctuating and imprecise sensory information. We implement this approach on a seven degree of freedom anthropomorphic arm reaching for objects on a working surface. We use an exact solution of the inverse kinematics, which enables us to steer the spatial position of the elbow clear of obstacles. The straight-line trajectories of the end-effector that result far from obstacles make the movement goals of the robotic assistant predictable, improving man-machine interaction.
In this contribution we present a novel approach to transform data from time-of-flight (ToF) sensors to be interpretable by Convolutional Neural Networks (CNNs). As ToF data tends to be overly noisy depending on various factors such as illumination, reflection coefficient and distance, the need for a robust algorithmic approach becomes evident. By spanning a three-dimensional grid of fixed size around each point cloud we are able to transform three-dimensional input to become processable by CNNs. This simple and effective neighborhood-preserving methodology demonstrates that CNNs are indeed able to extract the relevant information and learn a set of filters, enabling them to differentiate a complex set of ten different gestures obtained from 20 different individuals and containing 600.000 samples overall. Our 20-fold cross-validation shows the generalization performance of the network, achieving an accuracy of up to 98.5% on validation sets comprising 20.000 data samples. The real-time applicability of our system is demonstrated via an interactive validation on an infotainment system running with up to 40fps on an iPad in the vehicle interior.
Der Bedarf an feuerverzinkten Stahlbändern ist besonders in der Automobilindustrie sehr groß und es werden zugleich immer höhere Qualitäten gefordert. Hierbei bildet vor allem die Homogenität der Zinkschichtdicke ein entscheidendes Qualitätsmerkmal. Um das Stahlband ausreichend vor Umwelteinflüssen zu schützen, muss eine, vom Kunden spezifizierte, Mindestzinkschichtdicke aufgetragen werden. Beim hier angewandten Verzinkungsverfahren durchläuft das Band ein Zinkbad und anschließend wird das überschüssige Zink berührungs-los mittels sogenannten Abblasdüse so abgetragen, sodass eine möglichst homogene Zinkschicht erhalten bleibt. Hierzu ist es notwendig den Abstand zwischen Band und Airknife konstant zu halten. Störende Bandbewegungen führen zu inhomogene Zinkschichtdicken, welche die Qualität der Verzinkung vermindern. Diese Qualitätsverminderung und der erhöhte Zinkeinsatz soll durch geeignete Maßnahmen verringert werden. Bisher eingesetzte berührungslose Bandstabilisatoren können die Bandbewegung im Allge-meinen dämpfen, jedoch treten noch Betriebszustände auf, in denen eine inhomogene Zinkschicht sichtbar ist. Die Ursache dieser Inhomogenitäten liegt in anlagenbedingten dominanten Schwingungen des Bandes, deren Ursache zu klären ist. Im vorliegenden Beitrag wird ein Modell der Bandbewegung vorgestellt, das durch die theore-tische Modellbildung und experimentelle Identifikation erstellt worden ist. Das Modell beschreibt die Bewegung des Bandes bezüglich ausgewählter Freiheitsgrade und ermöglicht die Analyse der kritischen Betriebszustände. Darüber hinaus soll dieses Modell zur Stabilisierung des Bandes in einer modellgestützten Reglung verwendet werden.