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142 6.7 Ausführung des Testszenarios Tisch C Tisch Tisch B A P 11 (a) P 12 Abbildung 6.9: Situation, die ein Greifen mit Hindernisvermeidung erfordert (a). Eingezeichnet ist auch der Pfad, den die Pfadplanung für die mobile Plattform ermittelt. In Abbildung b ist die Konstellation der Objekte auf dem Tisch genauer zu erkennen (H: Hindernisse, Z: Zielobjekt). senkrechtes Greifen ausführen kann (Abbildung 3.15). Anschließend wird der Greifvorgang initiiert und das Objekt von oben gegriffen, um es zu Tisch C zu transportieren. Abbildung 6.12 stellt einen Fall dar, wo das Greifen des Zielobjektes unmöglich ist. In diesem Fall meldet das Planungsverhalten nach der Lokalisierung des Objektes, dass der Greifer die Zielposition nicht erreichen kann. Auch der Planungsalgorithmus des LLPs, der eine alternative, geeignete Position für den mobilen Manipulator bestimmen soll, kann keine Greifposition bestimmen. Der mobile Manipulator wird deshalb direkt zur Anfangsposition zurückgeführt und beendet seine Mission mit einer Fehlermeldung. Z H H (b)
6.7 Ausführung des Testszenarios 143 P 23 Tisch B P 22 P 21 (a) Tisch C P 24 Tisch A neue Greifposition H Z (b) H H Objektdetektion & Objektlokalisierung Abbildung 6.10: Situation, bei der die Berechnung einer alternativen Anfangsposition für den mobilen Manipulator nötig ist (a). In b ist die Konstellation der Objekte auf dem Tisch genauer abgebildet Tisch B P 31 P 32 (a) Tisch C P 34 P 33 Tisch A Abbildung 6.11: Situation, die ein Greifen von oben erfordert (a) und Konstellation der Objekte auf dem Tisch (b). (b) H H Z
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Bildgestütztes Teach-In eines mobi
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ii und der Koordinationsmechanismus
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Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzei
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INHALTSVERZEICHNIS vii 5.3 Verhalte
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Abbildungsverzeichnis 1.1 Anwendung
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ABBILDUNGSVERZEICHNIS xi 4.10 Epipo
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ABBILDUNGSVERZEICHNIS xiii C.11 Rad
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Tabellenverzeichnis 2.1 Gemeinsamke
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Kapitel 1 Einleitung In der industr
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1.2 Mobile Manipulation mit Hindern
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1.2 Mobile Manipulation mit Hindern
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1.3 Gliederung der Arbeit 7 Grund d
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Kapitel 2 Einführung in die mobile
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2.1 Allgemeine Systemarchitekturen
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2.2 Reaktive Verhalten für Manipul
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2.3 Verfahren zur Koordination reak
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2.4 Planung 35 die Welt, die aus ei
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2.4 Planung 37 liche Zustand nicht
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2.4 Planung 39 eine Suche im Graphe
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2.5 Virtuelle Realität und Robotik
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2.6 Spezielle Systemarchitekturen f
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2.6 Spezielle Systemarchitekturen f
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2.7 Ein Konzept zur mobilen Manipul
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2.8 Abgrenzung von anderen Arbeiten
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Kapitel 3 Eine virtuelle Umgebung z
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3.2 Abgleich der Daten virtueller u
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3.3 Teach-In in virtuellen Umgebung
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Kapitel 4 Bildgestützte reaktive V
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4.1 Bildgestützte Zielführung 75
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4.2 Hindernisvermeidung 83 Steuerun
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4.2 Hindernisvermeidung 85 PSfrag r
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4.2 Hindernisvermeidung 87 Stochast
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4.2 Hindernisvermeidung 89 Fünfte
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Seite 117 und 118: 4.3 Pfadplanung im lokalen Manipula
Seite 123 und 124: Kapitel 5 Verhaltensauswahl und Ver
Seite 125 und 126: 5.2 Verhaltensauswahl 107 Rückmeld
Seite 127 und 128: 5.2 Verhaltensauswahl 109 5.2.2 Abl
Seite 129 und 130: 5.3 Verhaltenskoordination 111 Verh
Seite 131 und 132: 5.3 Verhaltenskoordination 113 Nach
Seite 133 und 134: 5.3 Verhaltenskoordination 115 5.3.
Seite 135 und 136: PSfrag replacements 5.3 Verhaltensk
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Seite 141 und 142: 5.6 Ergebnisse der Verhaltenskoordi
Seite 143 und 144: 5.7 Bewertung und Einordnung des im
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Seite 151 und 152: 6.4 Weltdatenbank 133 der Erfolgsme
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Seite 155 und 156: 6.5 Geometrische Planung 137 (a) (b
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Seite 159: 6.7 Ausführung des Testszenarios 1
Seite 163 und 164: Kapitel 7 Zusammenfassung und Ausbl
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Seite 169 und 170: LITERATURVERZEICHNIS 151 [BAHK95] B
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Seite 197 und 198: B.3 Kalibrierung der Roboterkameras
Seite 199 und 200: Anhang C Theoretische Grundlagen C.
Seite 201 und 202: C.1 Theoretische Grundlagen der Man
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C.1 Theoretische Grundlagen der Man
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C.1 Theoretische Grundlagen der Man
Seite 215 und 216:
C.2 Epipolare Geometrie 197 und αl
Seite 217 und 218:
C.3 Radial Basis Function Netze 199
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C.3 Radial Basis Function Netze 201
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C.4 Fuzzy Logik 203 gemessene Einga
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C.5 Neurofuzzy 205 Maximum einer Zu
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C.6 Temporal Differencing Verfahren
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C.7 Bayesian Belief Networks 209 Di
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C.7 Bayesian Belief Networks 211 Im
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Anhang D Implementierungsdaten der
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D.2 Steuerungskomponente der Hinder
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F.2 Weltdatenbank für das Testszen
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