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Thesis - RWTH Aachen University

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102 4.3 Pfadplanung im lokalen Manipulationsraum<br />

Koordinatensystem<br />

des Korridors<br />

MB<br />

p<br />

Z<br />

x<br />

z<br />

MB<br />

p<br />

K<br />

y<br />

MB<br />

p<br />

G<br />

x<br />

z<br />

y<br />

Koordinatensystem<br />

der Manipulator−<br />

Basis<br />

Abbildung 4.28: Kollisionsgefahr durch einen Pfad der seitlich an einem Hindernis verläuft. Der<br />

Suchkorridor ist mit gestrichelter Linie dargestellt.<br />

tes und des Greifers auf der x-y Ebene des Koordinatensystems der Manipulator-Basis:<br />

⎛<br />

0<br />

⎞<br />

MB�oK = ⎝<br />

0<br />

atan2(yZ − yG, xZ − xG)<br />

⎠ (4.32)<br />

Der Dimensionsvektor, angegeben im Koordinatensystem des Korridors, ist sowohl von der relativen<br />

Lage des Greifers zum Zielobjekt als auch von der Reichweite des Roboterarmes abhängig:<br />

⎛√<br />

(xZ−xG)<br />

KdK � ⎜<br />

= ⎝<br />

2 +(yZ−yG) 2<br />

⎞<br />

+ 100<br />

2<br />

⎟<br />

⎠ (4.33)<br />

wobei kM die Reichweite der Roboterarmes ist.<br />

4.3.2 Pfadsuche<br />

Die Pfadsuche ist als Suche nach dem kürzesten Weg in einem Graphen mit gewichteten Kanten<br />

realisiert. Dazu muss die geometrische Darstellung der Umgebung in einem Graph abgebildet werden.<br />

Für die Realisierung dieser Abbildung wird eine vereinfachte Version des Probabilistic Roadmap-<br />

Verfahrens eingesetzt.<br />

Zunächst wird eine große Anzahl von Punkten zufällig in den Freiräumen verteilt. Um aus diesen<br />

Punkten den Graphen zu bilden, wählt man zuerst einen beliebigen Punkt Mi aus. Alle Punkte, die<br />

in einem kleineren Abstand als ein Schwellenwert kD1 zu Mi liegen, werden von der Punktmenge<br />

kM<br />

2<br />

kM<br />

2

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