Thesis - RWTH Aachen University

Kapitel 3
Eine virtuelle Umgebung zum Teach-In von
Robotern
Bei der Implementierung von bildgestützten Steuerungsalgorithmen für Roboter, insbesondere von
Verfahren zur Hindernisvermeidung, birgt die Test- und Evaluierungsphase erhebliche Gefahren für
die Hardware mit sich. Fehlerhafte Parametrisierung der Algorithmen kann leicht zu Kollisionen und
Beschädigung des Roboters führen. Diese Gefahr ist bei lernfähigen Verfahren umso größer, da in
den frühen Trainingsphasen die Algorithmen nicht über die notwendige Information verfügen, um
Kollisionen mit Objekten im Arbeitsbereich zu verhindern. Zusätzlich ist der Trainingsvorgang in der
realen Welt aufwendig, denn er erfordert einen präzisen Aufbau zur Akquisition der Trainingsdaten
und ständige Überwachung.
Diese Nachteile können durch die Verwendung einer virtuellen Simulationsumgebung aufgehoben
werden. Nach Kraiss [Kra03a] ist eine virtuelle Umgebung eine im Computer erzeugte, nur scheinbar
vorhandene Welt, die ein Betrachter mit seinen natürlichen Sinnen (sehen, hören, fühlen) als real
erleben und mit der er interagieren kann. Dabei handelt es sich um eine in Echtzeit handhab- und veränderbare
Raumumgebung mit physikalisch erfahrbaren Eigenschaften. Importiert man Modelle des
Roboters und seiner Sensorik in eine Simulationsumgebung, dann kann man die Daten der Sensoren
zur Detektion der Änderungen der virtuellen Umgebung verwenden. Erhalten die Steuerungsalgorithmen
diese Daten, so können sie den virtuellen Roboter entsprechend sensorbasiert führen. Da die
Steuerungskomponente sowohl in der realen als auch in der virtuellen Umgebung dieselbe ist, müssen
realer und virtueller Roboter ein ähnliches Verhalten aufweisen. Diese Eigenschaft kann man ausnutzen,
um die Steuerungsalgorithmen des mobilen Manipulators zuerst in der virtuellen Umgebung zu
entwickeln, zu evaluieren und eventuell anzupassen, bevor sie auf dem realen Roboter Anwendung
finden.
Derselbe Gedanke liegt auch hinter der Verwendung von 2D-Simulationsumgebungen, die oft für
das Training und die Evaluierung von Navigationsalgorithmen für mobile Plattformen zum Einsatz
kommen. Eine virtuelle Umgebung verfügt jedoch über zwei entscheidende Vorteile gegenüber 2D-
Simulationsumgebungen. Einerseits bietet sie die Möglichkeit, virtuelle Aufnahmen der Szenen zu
akquirieren und sie zum Training von bildgestützten Verfahren einzusetzen. Andererseits erlaubt sie
die Ausführung von dreidimensionalen Bewegungen und demnach Manipulationsbewegungen mit
einem Roboterarm. Somit ist durch die Verwendung der virtuellen Umgebung die Automatisierung
des Trainingvorgangs von bildgestützten Verhalten möglich, ohne dabei das System ständig überwachen
zu müssen und ohne die Gefahr, die Hardware während des Trainings zu beschädigen. Zugleich
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