Task Specific Humanoid Hand Design using Single Crystal Ultrasonic Motors

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Modellbasierte automatisierte Greifplanung

Die vorliegende Arbeit beschreibt das Planungssystem Auto GRASP zur modellbasierten, automatisierten Planung von Greifoperationen bekannter Objekte im Arbeitsraum eines Roboters. Im Gegensatz zu existierenden Greifplanungssystemen werden bei der Planung sämtliche erforderlichen Nebenbedingungen des Greifvorgangs berücksichtigt. Das vorgestellte Greifverfahren beruht auf einer effizienten Zweiteilung der Planung in eine Offline- und in eine Online-Phase. Während der Offline-Phase erfolgt eine maximale Modelldatenaufbereitung der zu greifenden Objekte. Geometrische Filteroperationen, die eine Art Shape-Matching zwischen der Geometrie des eingesetzten Parallelbackengreifers und der zu greifenden Objekte durchführen, generieren Griffklassen eines Objektes. Hierbei beschreibt eine Griffklasse eine Menge von Greifkoordinatensystemen, die für den Greifer unter konstanter Orientierung kollisionsfrei erreichbar sind. Als Orientierungen werden repräsentative Greiferorientierungen bestimmt, die zu Formschluß mit der Handbasis des Greifers und damit zu einer Erhöhung der Griffstabilität führen. Sämtliche generierten Griffklassen werden unter Berücksichtigung diverser geometrischer Kriterien bewertet, die aus den Ergebnissen der Modelldatenaufbereitung folgen. Daneben werden objektspezifische Merkmale bestimmt, die in die Online-Phase der Planung von Greifoperationen einfließen. Für die Planung evtl. erforderlicher Umgreifoperationen werden ebenfalls im Rahmen der Modelldatenaufbereitung Plazierungsklassen sämtlicher Objekte der Modellwelt generiert und evaluiert. Eine Plazierungsklasse eines Objektes beschreibt eine Menge von stabilen Plazierungen auf einer horizontalen Ablagefläche, die einen gemeinsamen Kontaktbereich besitzen. Zur Bewertung der Stabilität einer Plazierungsklasse wird eine anschaulich zu interpretierende Evaluierungsfunktion eingeführt. Die Ergebnisse der Modelldatenaufbereitung fließen in die Online-Phase der Planung von Greifoperationen ein.Grasping has evolved from a somewhat marginal topic to an important field in robotics research. This increasing interest in grasping is partly due to the increasing importance of flexible assembly in industrial automation. The thesis describes the model based grasp planning system Auto GRASP for automatically grasping objects in a robot’s workspace. In contrast to existing grasp planning systems various constraints are taken into account required for a successful execution of a grasp operation. The computations performed by Auto GRASP are split into offline and online computations, with as much a priori knowledge as possible used in the offline phase. During the offline phase a geometric grasp planning is performed using the concept of symbolic grasps. Symbolic grasps are generated by filter operations performing a kind of shape matching between the geometry of the gripper and the objects to be grasped. To reduce computational costs, representative gripper orientations are determined for each symbolic grasp. The new concept of representative gripper orientations guarantees, that the gripper’s palm can achieve form closure with the objects to be grasped. Thus, higher stability is achieved to resist dynamic disturbance forces arising during the motion of the robot. For each representative gripper orientation collision free approach trajectories and grasp frames are calculated in a local xy-configuration space respective to the objects. The resulting sets of grasp frames define grasp classes that are evaluated taking into account several evaluation criteria. For the generation of regrasp sequences, placement classes of objects are generated and evaluated. Placement classes describe stable object placements on a horizontal plane