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178 B.3 Kalibrierung der Roboterkameras Bordkamera Greiferkamera Laserscanner Rollstuhl− plattform Kamerakopf Ultraschall WLAN Manus Manipulator Drehgeber (Odometrie) Abbildung B.1: Der mobile Manipulator TAURO 3 . verfügt zusätzlich über eine Kamera auf dem Greifer in einer so genannten eye-in-hand Konfiguration. Die homogene Transformationsmatrix des Koordinatensystems der Manipulator-Basis relativ zur mobilen Plattform ist (siehe auch Abbildung B.2): P MBT = ⎛ ⎜ ⎝ 0.0 1.0 0.0 300.02992 0.0 0.0 −1.0 −290.0 −1.0 0.0 0.0 −249.57572 0.0 0.0 0.0 1.0 B.3 Kalibrierung der Roboterkameras Die virtuellen Kameras wurden mit einem linearen Verfahren [Aya91] kalibriert. Die Matrix der intrinsischen Kalibrierungsparameter ist in beiden Fällen(virtuelle Greifer- und Bordkamera): ⎛ 379.3127 1.274 ⎞ 312.2 K = ⎝ 0 379.6930 239.9 ⎠ 0 0 1.0 Die Kalibrierung der realen Kameras fand nach dem Verfahren von Heikkilä [Hei00] mit einem planaren Schachbrettmuster statt. Die für die Greifer- und Bordkamera des mobilen Manipulators ermittelten Parameter sind in den Tabellen B.2 und B.1 angegeben. ⎞ ⎟ ⎠
B.3 Kalibrierung der Roboterkameras 179 G T K1 Z G Greiferkamera System Z X K1 K1 Y G X G Y K1 Greifer System MB G T X MB K2 T MB Manipulator− basis System Z Y MB MB Z K2 Plattform System X Y Abbildung B.2: Die Koordinatensystemen beim realen mobilen Manipulator TAURO 3 . Eigenschaft Wert Kameratyp CS9000P Konfiguration eye-in-hand Kamerasensor Interline CCD Typ 1/3 Aktive Pixel 752(H)x582(V) Aktive Bildregion 4.89mm(H)x3.64mm(V) Brennweite f (mm) 3.3 intrinsische Kalibrierungsmatrix K Homogene Transformationsmatrix relativ zum Greifer G K1 T ⎛ ⎜ ⎝ ⎛ ⎜ ⎝ P Y K2 P T MB P Z P X K2 K2 T P 522.6212 0.7253 293.2 0 524.3822 241.8 0 −0.9996 0.0244 0.0128 0 −0.0244 −0.9997 −0.0018 ⎟ ⎠ 1 0.0127 −0.0021 0.999 ⎞ 5.0 ⎟ 28.7 ⎟ −86.8 ⎠ 0 0 0 1 Tabelle B.1: Kalibrierungsparameter der Greiferkamera des Manipulators. ⎞
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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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4.3 Pfadplanung im lokalen Manipula
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Kapitel 5 Verhaltensauswahl und Ver
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5.2 Verhaltensauswahl 107 Rückmeld
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5.2 Verhaltensauswahl 109 5.2.2 Abl
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5.3 Verhaltenskoordination 111 Verh
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5.3 Verhaltenskoordination 113 Nach
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5.3 Verhaltenskoordination 115 5.3.
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PSfrag replacements 5.3 Verhaltensk
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5.4 Erlernen der Verhaltenskoordina
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5.5 Resultate des Trainings 121 Nac
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5.6 Ergebnisse der Verhaltenskoordi
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5.7 Bewertung und Einordnung des im
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Seite 157 und 158: 6.6 ComControl 139 ja nein nein nei
Seite 159 und 160: 6.7 Ausführung des Testszenarios 1
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E.2 Realisierte Bayesian Belief Net
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