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180 B.3 Kalibrierung der Roboterkameras Eigenschaft Wert Kameratyp Sony DCR-VX700E Konfiguration eye-to-hand Kamerasensor CCD ICX059CK Typ 1/3 Aktive Pixel 752(H)×582(V) Pixelanzahl 795(H)×596(V) Bildregion 6.00mm(H)×4.96mm(V) Brennweite f (mm) 4.9 Verzerrungskoeffizient κ1 [1/mm2 ] 0.0078 intrinsische Kalibrierungsmatrix K Homogene Transformationsmatrix relativ zur Manipulator Basis MB K2 T Homogene Transformationsmatrix relativ zur mobilen Plattform P K2 T ⎛ ⎞ 665 ⎜ ⎝ 0 0 602.5 388 ⎟ 296 ⎠ ⎛ 0 0 0.0685 ⎜ −0.9969 ⎜ ⎝ 0.0390 1 −0.7963 −0.0782 −0.5999 0.6011 −0.0101 −0.7991 ⎞ −20 ⎟ −280.9 ⎟ 400.1 ⎠ ⎛ 0 0.0030 ⎜ −0.999 ⎜ ⎝ 0.0149 0 −0.796 −0.0114 −0.6053 0 0.6053 −0.0101 −0.7959 1 ⎞ 0 ⎟ −5 ⎟ 1050 ⎠ 0 0 0 1 Tabelle B.2: Kalibrierungsparameter der Bordkamera von TAURO 3 .
Anhang C Theoretische Grundlagen C.1 Theoretische Grundlagen der Manipulatorkinematik Ein Manipulator besteht aus einer Folge von Segmenten (Links), die durch eine Kette von Gelenken (Joints) miteinander verbunden sind (siehe Abbildung C.1). Da diese Folge von Segmenten meistens mit einem Greifer bzw. Werkzeug endet und nicht zum ersten Segment zurückgeführt wird, wird sie als offene kinematische Kette bezeichnet. Die Gelenke des Manipulators sind verantwortlich für dessen Bewegung, da sie rotatorische oder translatorische Bewegungen ausführen können. Als Gelenkstellung bezeichnet man die Stellung, die die Segmente des Manipulators im Raum bei bestimmten Werten der Gelenke annehmen. Segment Segment 6. Gelenk 3. Gelenk 4. und 5. Gelenk Segment 1. Gelenk 2. Gelenk Abbildung C.1: Segmente bei einem Roboterarm mit sechs rotatorischen Gelenken. Die meisten Manipulatoren, wie auch der hier eingesetzte Roboterarm, verfügen nur über rotatorische Gelenke 1 . Drehungen der Gelenke führen zu Bewegungen der Segmente. Um diese Bewegung 1 Im weiteren Verlauf des Kapitels werden nur Manipulatoren mit rotatorischen Gelenken behandelt. 181
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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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4.3 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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5.7 Bewertung und Einordnung des im
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Seite 197: B.3 Kalibrierung der Roboterkameras
Seite 201 und 202: 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
Seite 219 und 220: C.3 Radial Basis Function Netze 201
Seite 221 und 222: C.4 Fuzzy Logik 203 gemessene Einga
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Seite 227 und 228: C.7 Bayesian Belief Networks 209 Di
Seite 229 und 230: C.7 Bayesian Belief Networks 211 Im
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Seite 243 und 244: E.2 Realisierte Bayesian Belief Net
Seite 249 und 250:
Anhang F Deliberative Ebene F.1 S-G
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F.1 S-GOLOG Programm für das Tests
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F.2 Weltdatenbank für das Testszen
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