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Projekt-INF

Peg-in-hole für flexible Objekte
Bearbeiter Eugen Mozikov
Nils Boike
Moritz Staub
Matthias Tompert
Betreuer M.Sc. Benjamin Maier
Prüfer Prof. Dr. rer. nat. habil. Miriam Mehl
Beschreibung

Die Fähigkeit, Objekte in schmale Löcher einzuführen, erlernen Kinder schon in
frühen Jahren. Dies Roboterarmen beizubringen, ist dagegen ein schwieriges
Problem. In Industrie und Forschung gibt es bereits verschiedene Ansätze,
schließlich ist diese Aktion in einigen industriellen Anwendungen wichtig. Unter
dem Namen “Peg-in-hole” bildet sie einen Benchmark-Test für Roboterarm-
Systeme.
Besonders herausfordernd ist es, wenn sich das Objekt elastisch verformen
kann und die Form des Objekts allgemein gewählt werden kann.
Die Aufgabe ist es, für den Greifer des
Roboterarms eine Trajektorie zu
finden, die das flexible Objekt in einen
ebenfalls definierten Schlitz einführt,
ohne dass das Objekt die Ränder des
Schlitzes berührt.
Ein Ansatz ist, mithilfe vieler simulierter Experimente für verschiedene angenommene Objekte eine
Datenbank von funktionierenden Trajektorien anzulegen. Für die Simulation wird das Objekt als
Bernoulli-Balken modelliert, die Trajektorie wird als rationale Bezier-Kurve beschrieben.
Wenn nun ein neues Objekt bewegt werden soll, kann durch eine Optimierung aus dem bisherigen
Wissen die bestmögliche Trajektorie geschätzt werden. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine
Trajektorie funktioniert, wird mithilfe von Kernel Density Estimation ermittelt. Dieser Ansatz wird
im Detail in [1] beschrieben.
Dabei wird ein naiver Ansatz gewählt, bei dem über alle Einträge der
Datenbank iteriert werden muss, um das Optimum zu finden. In dieser
Projektarbeit soll stattdessen ein effizienteres Verfahren mithilfe von B-
Spline-basierten dünnen Gittern unter Verwendung der Bibliothek SG++
umgesetzt werden.