Hybrid type multi-robot path planning of a serial manipulator and SwarmItFIX robots in sheet metal milling process

This work investigates on the coordinated locomotion between a ceiling-mounted serial manipulator and two SwarmItFIX robots. The former holds the machining tool as an end effector, and the other two robots act as swarm robotic fixtures in a sheet metal milling process. A novel offline coordination planner which follows the hierarchical based hybrid type decentralized planning strategy has been proposed. Motion of the serial manipulator and SwarmItFIX robots’ coordinated locomotion are divided into three sub-problems, viz, trajectory planning of serial manipulator, task planning of SwarmItFIX robots, and homogenous prioritized multi-robot path planning of SwarmItFIX robots. Mathematical formulation of all the three sub-problems is developed and presented in this paper. A hexagonal segment that fits inside the boundaries of the workspace is considered as the machining trajectory. The tool velocity is assumed to be constant as it improves the quality of machining. The results obtained from the proposed planner is found to be efficient as the task planning module has computed the precise support locations and support duration for the SwarmItFIX robots. The multi-robot path planning module of the planner computes the optimal collision-free paths of SwarmItFIX robots for all goal positions. Finally, trajectories of SwarmItFIX robots are found to be completely in-line with the trajectory of tool center point (TCP) of the serial manipulator

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

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Learning Motion Skills for a Humanoid Robot

This thesis investigates the learning of motion skills for humanoid robots. As groundwork, a humanoid robot with integrated fall management was developed as an experimental platform. Then, two different approaches for creating motion skills were investigated. First, one that is based on Cartesian quintic splines with optimized parameters. Second, a reinforcement learning-based approach that utilizes the first approach as a reference motion to guide the learning. Both approaches were tested on the developed robot and on further simulated robots to show their generalization. A special focus was set on the locomotion skill, but a standing-up and kick skill are also discussed. Diese Dissertation beschäftigt sich mit dem Lernen von Bewegungsfähigkeiten für humanoide Roboter. Als Grundlage wurde zunächst ein humanoider Roboter mit integriertem Fall Management entwickelt, welcher als Experimentalplatform dient. Dann wurden zwei verschiedene Ansätze für die Erstellung von Bewegungsfähigkeiten untersucht. Zu erst einer der kartesische quintische Splines mit optimierten Parametern nutzt. Danach wurde ein Ansatz basierend auf bestärkendem Lernen untersucht, welcher den ersten Ansatz als Referenzbewegung benutzt. Beide Ansätze wurden sowohl auf der entwickelten Roboterplatform, als auch auf weiteren simulierten Robotern getestet um die Generalisierbarkeit zu zeigen. Ein besonderer Fokus wurde auf die Fähigkeit des Gehens gelegt, aber auch Aufsteh- und Schussfähigkeiten werden diskutiert

Ein Eulenhalsgelenk für effizientere Maschinen

Im Rahmen des Projekts „Ein Eulenhalsgelenk für effizientere Maschinen“ wurden biologische Erkenntnisse der extremen Bewegungsfähigkeit der Eulenhalswirbelsäule gesammelt und analysiert, eine energieeffiziente und ressourcenschonende Aktorik ausgewählt, ein Steuerungskonzept auf Basis einer Bewegungssimulation entwickelt und ein Funktionsmuster in Form eines Gelenkroboterarms aufgebaut sowie evaluiert. Die biologische Datensammlung erfolgte in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl und Institut für Biologie II der RWTH Aachen und dem Tiergarten Nürnberg. Mit Hilfe der umfassenden biologischen Erkenntnisse entstand eine Abstraktion des biologischen Vorbilds hin zu einem technischen Prototyp. Als Antriebstechnik kommen Drahtaktoren aus Formgedächtnislegierungen (FGL) zum Einsatz, welche sich durch eine extreme Energiedichte [1] auszeichnen. Durch diese enorme Energiedichte kann mit geringem Materialeinsatz eine große Arbeit verrichtet werden. Das Steuerungskonzept des Prototyps basiert auf einer Bewegungssimulation, welche durch den Einsatz einer inversen Kinematik realisiert wird. Damit ist es möglich, alle erreichbaren Positionen des Greifers zu erfassen, anhand verschiedener Erreichbarkeitskarten darzustellen und mögliche Vereinfachungen der Einzelwinkel zwischen den Wirbeln zu ermitteln. Der aufgebaute Prototyp wurde hinsichtlich seiner Funktionsfähigkeit, maximalen Belastbarkeit und Dynamik evaluiert

Association of Architecture Schools in Australasia

"Techniques and Technologies: Transfer and Transformation", proceedings of the 2007 AASA Conference held September 27-29, 2007, at the School of Architecture, UTS

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

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Analysis and Development of Computational Intelligence based Navigational Controllers for Multiple Mobile Robots

Navigational path planning problems of the mobile robots have received considerable attention over the past few decades. The navigation problem of mobile robots are consisting of following three aspects i.e. locomotion, path planning and map building. Based on these three aspects path planning algorithm for a mobile robot is formulated, which is capable of finding an optimal collision free path from the start point to the target point in a given environment. The main objective of the dissertation is to investigate the advanced methodologies for both single and multiple mobile robots navigation in highly cluttered environments using computational intelligence approach. Firstly, three different standalone computational intelligence approaches based on the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Cuckoo Search (CS) algorithm and Invasive Weed Optimization (IWO) are presented to address the problem of path planning in unknown environments. Next two different hybrid approaches are developed using CS-ANFIS and IWO-ANFIS to solve the mobile robot navigation problems. The performance of each intelligent navigational controller is demonstrated through simulation results using MATLAB. Experimental results are conducted in the laboratory, using real mobile robots to validate the versatility and effectiveness of the proposed navigation techniques. Comparison studies show, that there are good agreement between them. During the analysis of results, it is noticed that CS-ANFIS and IWO-ANFIS hybrid navigational controllers perform better compared to other discussed navigational controllers. The results obtained from the proposed navigation techniques are validated by comparison with the results from other intelligent techniques such as Fuzzy logic, Neural Network, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO) and other hybrid algorithms. By investigating the results, finally it is concluded that the proposed navigational methodologies are efficient and robust in the sense, that they can be effectively implemented to solve the path optimization problems of mobile robot in any complex environment