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Untersuchung von Fallszenarien zweibeiniger Laufmaschinen

Bearbeitung:IRT
Laufzeit:2003 - 2008
Förderung durch:DFG
Bild Untersuchung von Fallszenarien zweibeiniger Laufmaschinen

Die zweibeinige Fortbewegung ermöglicht es Servicerobotern, sich mit größtmöglicher Flexibilität im menschlichen Lebensraum zu bewegen, führt aber eine hohe Sturzanfälligkeit mit sich. Herkömmliche Stabilitätskriterien sind für die Erkennung und Klassifizierung von Sturzszenarien nicht ausreichend.

Im Rahmen des Projektes erfolgte daher eine wahrscheinlichkeitsbasierte Klassifizierung von Fallszenarien mit Hilfe eines aus allen Messdaten generierten Merkmalsvektors oder seiner zeitlichen Abfolge. Mit Hilfe des aktuell gemessenen Merkmalsvektors bzw. der Sequenz ist es jetzt möglich, eine Wahrscheinlichkeit anzugeben, mit der sich der Roboter in einer bestimmten Situation befindet. In einem überwachten Lernverfahren wird die in dieser Situation optimale Reaktion den Merkmalsvektoren zugewiesen. Auf diese Weise werden Klassen im Merkmalsraum gebildet, in denen bekannt ist, wie der Roboter optimal zu reagieren hat.

Für ein Aufstehen nach einem Sturz muss der Roboter sich aus seiner zunächst unbekannten Lage am Boden in eine für das Aufstehen geeignete Position bringen. Die Bahnplanung für diese Aufgabe erfolgte in einem diskretisierten Zustandsraum, wobei die Zustände z. B. durch die Koordinaten der Gliedmaßen des Roboters dargestellt werden. Um möglichst optimale Trajektorien für die Arme und Beine zu finden, wurde die Dynamische Programmierung eingesetzt.

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