Simulationsbasierte Positionierung
Der Demonstrator veranschaulicht die Integration von Physiksimulation, Bilderkennung und einer darauf aufbauenden Ansteuerung des Roboters und illustriert die damit verbunden Problemstellungen sowie technische Lösungsmöglichkeiten anhand einer Pick&Place-Applikation. Zu Beginn der Anwendung wird ein biegeschlaffes Objekt – beliebig im Arbeitsraum des Roboters platziert – von der Stereokamera erfasst und als Punktwolke gesampelt. Durch geeignete Filter wird das erkannte Objekt in der Punktwolke freigestellt. Basierend auf der Repräsentation als Punktwolke wird ein Mehrkörpermodell mit voreingestellter Segmentlänge dynamisch aufgebaut. Durch die Länge der Segmente lässt sich dabei die Genauigkeit einer späteren Simulation steigern, gleichzeitig steigt aber die Rechenzeit pro Simulationsschritt. Die Kinematikbeschreibung der Bilderkennung wird nachfolgend um ein Dynamikmodell in der Simulationsumgebung erweitert. Die gesamte Simulation umfasst weiterhin den Roboter und die umgebende Zelle, wodurch auch Kontakte und Kollisionen simuliert werden können. Das simulierte Mehrkörperobjekt kann nun in der Simulation per Drag&Drop mit der Maus gegriffen und positioniert werden. Die Bewegung der mit der Maus gegriffenen Objektposition wird nach dem Positioniervorgang in der Simulation in eine Trajektorie für den Roboter übersetzt, wobei vor dem Greifen der Punkt über dem Greifpunkt auf einer Sicherheitsebene angefahren wird, um die letzte Bewegung zum Objekt orthogonal zur Tischoberfläche durchzuführen. Während der Roboterbewegung werden die Gelenkwinkel und Position der Greiferfinger mit der Simulation synchronisiert. In der Simulation und am Versuchsstand lassen sich so die simulierte und die reale Verformung des weichen Objekts nachverfolgen.
Zusammenfassung und offene Fragen
Die Schwierigkeit im Umgang mit biegeschlaffen Objekten begründet sich in der Verknüpfung der einzelnen Disziplinen. Der vorgestellte Demonstrator zeigt durch die Verknüpfung der Simulation mit Steuerung und Bilderkennung, wie dieser Ansatz funktionieren kann. Basierend auf dem realisierten Ansatz lässt sich der Handhabungsvorgang als geschlossener Regelkreis aufbauen und die Verformung des beigeschafften Objektes als Regelgröße begreifen. Der Entwurf von Regelungsstrategien zur Automatisierung von Handling-Applikationen ist damit der logische nächste Schritt. Zu beachten ist hierbei insbesondere, dass das biegeschlaffe Verhalten nicht beliebige Objektkonfigurationen stabil zulässt, daher muss die Bahnplanung bereits das physikalische Verhalten und Beschränkungen durch Kontakte berücksichtigen. Durch den hohen Rechenaufwand der Bildverarbeitung liegt eine weitere Herausforderung darin, ein kontinuierliches Feedback der Kamera zu erreichen. Dabei müssen besonders unterschiedliche Taktzeiten zwischen Simulation und Kamera-Pipeline berücksichtigt werden. Das Schließen des Regelkreises eröffnet hierbei neue Möglichkeiten in der Handhabungstechnik und wird den automatisierten Umgang mit biegeschlaffen Objekten in Zukunft einen Schritt näherbringen.