37 research outputs found

    Jahresbericht 2006 Institut für Angewandte Informatik

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    Multisensorielle diskret-kontinuierliche Überwachung und Regelung humanoider Roboter

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    In der vorliegenden Arbeit wird für eine neue Klasse von humanoiden Robotern ein generisches zweischichtiges diskret-kontinuierliches Regelungskonzept vorgestellt, welches eine operative multisensorielle Überwachung des Roboterumfeldes hinsichtlich störungsbedingter Abweichungen vom geplanten Bewegungsablauf beinhaltet und in der Lage ist, entsprechend zu reagieren. Auf der Grundlage des vorgeschlagenen Konzepts wurden verschiedene perzeptorisch geregelte Grundgeschicklichkeiten implementiert

    Modellbasierte Identifikation fraktionaler Systeme und ihre Anwendung auf die Lithium-Ionen-Zelle

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    In dieser Arbeit werden modellbasierte Verfahren zur Online-Identifikation physikalischer Alterungsparameter von Batteriezellen entworfen und auf die Lithium-Ionen-Zelle angewendet. Die neuartigen Methoden basieren auf fraktionalen Impedanzmodellen und agieren, im Unterschied zum State-of-the-Art, erstmals als late-lumping Verfahren. Zudem wird in diesem Beitrag die zeitvariante fraktionale Systemtheorie um eine Steuerbarkeitsanalyse und eine energieoptimale Steuerung erweitert

    Supra-maneuver, autonomous vehicle guidance in urban settings using the example of the project Stadtpilot

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    In der vorliegenden Arbeit wird ein System zur manöverübergreifenden autonomen Fahrzeugführung in realer städtischer Umgebung vorgestellt, das auf der praktischen Erfahrung aus der Teilnahme an der DARPA Urban Challenge beruht und im Projekt Stadtpilot weiter vertieft wurde. Die Analyse englisch- und deutschsprachiger Veröffentlichungen hat gezeigt, dass sich die autonome Fahrzeugführung bisher vorrangig auf ausgewählte Szenarien wie autobahnähnliche Umgebungen oder Geländefahrten und auf selektierte Fahrmanöver beschränkt hat. Das Verhalten der Fahrzeuge ergibt sich dabei meist durch eine Aneinanderreihung unterschiedlicher Fahrmanöver. Die Umgebungsbedingungen des Braunschweiger Stadtrings sind hingegen für ein ausschließlich manöverbasiertes autonomes Fahren aufgrund der hohen Anzahl an gefahrenen Fahrmanövern pro Streckenlänge sowie der großen Menge an verschiedenen Situationsvarianten sehr vielfältig. Ziel ist daher eine manöverübergreifende Optimierung aufeinanderfolgender Fahrmanöver sowie eine Kombination unterschiedlicher Konzepte zur Entscheidungsfindung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde dafür ein System zur Umsetzung von Fahrentscheidungen etabliert, das manöverübergreifend und unabhängig vom gewählten Verfahren zur Entscheidungsfindung Trajektorien in Bezug auf Krümmung und Krümmungsänderung optimiert. Die resultierenden Trajektorien minimieren im Vergleich zu klassischen Verfahren die Lenkaktivität und die Querbeschleunigung bei autonomen Fahrten. Die entwickelten Ansätze wurden mit den Versuchsfahrzeugen Caroline in der DARPA Urban Challenge und mit Leonie auf dem Braunschweiger Stadtring erfolgreich getestet. In einer Weltpremiere wurde Leonie im Oktober 2010 der Öffentlichkeit vorgestellt und befuhr ein Teilstück des Braunschweiger Stadtrings mehrfach autonom im alltäglichen Straßenverkehr. Das in dieser Arbeit vorgestellte System zur manöverübergreifenden autonomen Fahrzeugführung hat dazu einen entscheidenden Beitrag geleistet.This thesis introduces an approach for the supra-maneuver, autonomous vehicle guidance that realizes complex and precise autonomous driving maneuvers in real urban settings. The approach is based on the experience of the Technische Universität Braunschweig with its participation in the DARPA Urban Challenge and was enhanced within the ‘Stadtpilot’-project. The analysis of English and German publications and proceedings has shown that research on autonomous vehicles was up to now mainly focused on highway or off-road scenarios and selected driving scenarios. The behavior of the vehicles resulted from a sequence of different maneuvers. Compared to highly structured surroundings like highway scenarios, driving autonomously on Braunschweig’s inner ring road is too complex to fulfill all requirements with a single maneuver based approach due to its high frequency of driven maneuvers and the numerousness of varied situations. A combination of different approaches for the decision finding as well as a supra-maneuver optimization is therefore suggested. As a result, a method was introduced in the context of the ‘Stadtpilot’-project that generates curvature optimized trajectories independent from the way driving decisions are found. The trajectories minimize the steering activity and the lateral accelerations compared to established approaches. The developed method was tested successfully with the autonomous vehicle Caroline within the DARPA Urban Challenge and with Leonie on Braunschweig’s inner ring road. In a world premiere Leonie’s skills were presented in October 2010 to the public, while Leonie drove a section of Braunschweig’s inner ring road fully autonomously in normal traffic repeatedly. The introduced system of a supra-maneuver optimization of path-planned sections has contributed to this success significantly

    An approach for stability analysis of systems with varying sampling rate

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    In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Stabilitätsprüfung hybrider Systeme beschrieben. Das entwickelte Verfahren lässt es zu, einen garantiert stabilen Bereich für die Variation der Abtastzeit anzugeben. Da veränderliche Abtastzeiten äquivalent zu variierenden Laufzeiten sind, wie sie beispielsweise durch Bussysteme verursacht werden, kann das Verfahren auch auf dezentrale hybride Regelungen angewendet werden, bei denen Sensoren und Aktoren über Bussysteme mit der Regelung gekoppelt sind. Die zur Herleitung des Verfahrens eingesetzten Methoden basieren auf dem Begriff der robusten Stabilität, die es ermöglicht, Stabilität für Systeme zu garantieren, die Unsicherheiten unterliegen. Daher wird die veränderliche Abtastzeit in einem ersten Schritt durch einen nichtlinearen Eingriff modelliert und anschließend in eine äquivalente Unsicherheit umgerechnet. Die Darstellung des mit Unsicherheiten behafteten Systems erfolgt als lineare Fraktionaltransformation. Anhand dieses Modells wird anschließend die Stabilität in Bezug auf eine Variation der Abtastzeit untersucht. Als Ergebnis des Verfahrens erhält man einen Bereich für die Abtastzeit, in dem Stabilität für das Gesamtsystem garantiert werden kann. Dabei ist es unerheblich, mit welcher Dynamik die Abtastzeit verändert wird. Anschließend werden die theoretischen Ergebnisse anhand eines realen Systems verifiziert. Dazu wurde im Rahmen eines Industrieprojektes ein Versuchsstand mit vier auf Winkelgleichlauf zu regelnden Gleichstromantrieben aufgebaut, eine Regelung entworfen und diese in eine speicherprogrammierbare Steuerung implementiert. Die Kommunikation der Regelung mit den Stellgliedern und der Messwerterfassung erfolgte über ein Bussystem. Nach der Modellierung des Gesamtsystems wird mit Hilfe des entwickelten Verfahrens der garantiert stabile Bereich für die Variationsbreite der Abtastzeit am Versuchsstand berechnet und die so bestimmten Stabilitätsgrenzen durch Messungen am Prüfstand verifiziert.In this thesis, a method is presented which allows the specification of stability margins for hybrid control systems composed of a sampled data feedback controller with varying sampling time and a continous linear system. The developed method provides lower und upper bounds for the sampling time and thus defining a range within guaranteed stability is ensured. The effect of varying sampling time and varying time delays of bus systems are equivalent. Therefore, the presented method can also be used for stability tests of decentralized controlled hybrid systems where the sensors and the actuators are linked to the controller by various bus systems. The derivation of the method is based on concepts of robust stability, which allows stability tests for systems with uncertainties. In a first step the varying sampling time is modeled by a non-linear operation. Afterwards, the non-linearity is converted into an uncertainty. Now the system can be represented as a linear fractional transformation. Based on this model the stability of the time varying system can be analyzed with respect to variations of sampling time. As a result this method specifies a range for the sampling time within which stability of the varying system can be guaranteed, regardless of the dynamics of the variation. Afterwards, the theoretical results are verified by measurements on a real system. A test bed was set up within the frame of an industrial project. The controllers were implemented in a programmable logic controller to ensure position synchronisation of four DC motors. All communications between the controller, actuators and sensors are established by bus systems. After modeling the overall system, the presented method is used to determine the stability margins of the test bed concerning the sampling time. Finally, the calculated bounds are verified by measurements

    Adaptivität und semantische Interoperabilität von Manufacturing Execution Systemen (MES)

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    Prozessführung einesbiotechnologischen Prozesses amBeispiel der Fermentation desBakteriums Streptococcusthermophilus

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    Das Bakterium Streptococcus thermophilus ist ein wichtiger Bestandteil in der Milch verarbeitenden Industrie und wird dort beispielsweise als Starterkultur für die Herstellung von Joghurt und Käse verwendet. Die industrielle Herstellung dieses Bakteriums basiert dabei weitestgehend auf herkömmlichen Produktionsverfahren. Diese Herstellungsprozesse sind jedoch mittelfristig nicht mehr in der Lage, wirtschaftlich zu arbeiten und die gestiegenen Anforderungen an Qualität und Ausbeute zu erfüllen. Aus diesem Grund gewinnt der Einsatz innovativer Prozessführungskonzepte auch in der Lebensmittelindustrie mehr und mehr an Bedeutung. Diese Konzepte müssen gewährleisten, dass in jeder Fermentation eine gleichbleibend hohe Produktqualität und Produktausbeute realisiert werden kann. Die besten Prozessführungskonzepte führen jedoch nicht zu einem zufriedenstellenden Ergebnis, solange keinerlei Informationen über die internen Prozessvorgänge in Echtzeit vorliegen. Die bisher verfügbaren Hardwaresensoren sind nicht in der Lage, die wichtigsten Prozessgrößen, beispielsweise die Keimzahl, das Substrat Laktose und das Produkt Laktat online zu bestimmen. Um diesen Unzulänglichkeiten zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit der Einsatz von Softwaresensoren untersucht. Als effektivstes Werkzeug hat sich dabei die Methode der Künstlichen Neuronalen Netze herausgestellt. Diese sind in der Lage, die qualitative Entwicklung der gesuchten Zustandsgrößen sehr gut wiederzugeben, wobei online nur die Messgrößen für den pH-Wert und die Leitfähigkeit zur Verfügung stehen. Die mit Hilfe der Softwaresensoren geschätzten Zustandsgrößen dienen als Grundlage für den Einsatz einer Substratregelung. Dabei soll die Konzentration des Substrats über einen vordefinierten Zeitraum hinweg auf einem konstanten Niveau gehalten werden, um eine höhere Qualität des Endprodukts zu erhalten. Um dieses Ziel zu erreichen wird ein modellprädiktiver Regler eingesetzt, der auf einem mathematischen Prozessmodell basiert. DieseMethode überzeugt beim Einsatz im realen Prozess und führt zu einem sehr guten Regelergebnis

    Adaptivität und semantische Interoperabilität von Manufacturing Execution Systemen (MES)

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    MES (Manufacturing Execution Systems) are situated between automation and management level and are affected from changes of the production. Therefore their adaptivity within the lifecycle of production plants is mission critical. Furthermore MES act as data and information hub. This means that they have to work together with other systems in an efficient and seamless way. MES must be interoperable and must have semantics under control. The present publication faces both aspects

    Robot Learning from Human Demonstrations for Human-Robot Synergy

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    Human-robot synergy enables new developments in industrial and assistive robotics research. In recent years, collaborative robots can work together with humans to perform a task, while sharing the same workplace. However, the teachability of robots is a crucial factor, in order to establish the role of robots as human teammates. Robots require certain abilities, such as easily learning diversified tasks and adapting to unpredicted events. The most feasible method, which currently utilizes human teammate to teach robots how to perform a task, is the Robot Learning from Demonstrations (RLfD). The goal of this method is to allow non-expert users to a programa a robot by simply guiding the robot through a task. The focus of this thesis is on the development of a novel framework for Robot Learning from Demonstrations that enhances the robotsa abilities to learn and perform the sequences of actions for object manipulation tasks (high-level learning) and, simultaneously, learn and adapt the necessary trajectories for object manipulation (low-level learning). A method that automatically segments demonstrated tasks into sequences of actions is developed in this thesis. Subsequently, the generated sequences of actions are employed by a Reinforcement Learning (RL) from human demonstration approach to enable high-level robot learning. The low-level robot learning consists of a novel method that selects similar demonstrations (in case of multiple demonstrations of a task) and the Gaussian Mixture Model (GMM) method. The developed robot learning framework allows learning from single and multiple demonstrations. As soon as the robot has the knowledge of a demonstrated task, it can perform the task in cooperation with the human. However, the need for adaptation of the learned knowledge may arise during the human-robot synergy. Firstly, Interactive Reinforcement Learning (IRL) is employed as a decision support method to predict the sequence of actions in real-time, to keep the human in the loop and to enable learning the usera s preferences. Subsequently, a novel method that modifies the learned Gaussian Mixture Model (m-GMM) is developed in this thesis. This method allows the robot to cope with changes in the environment, such as objects placed in a different from the demonstrated pose or obstacles, which may be introduced by the human teammate. The modified Gaussian Mixture Model is further used by the Gaussian Mixture Regression (GMR) to generate a trajectory, which can efficiently control the robot. The developed framework for Robot Learning from Demonstrations was evaluated in two different robotic platforms: a dual-arm industrial robot and an assistive robotic manipulator. For both robotic platforms, small studies were performed for industrial and assistive manipulation tasks, respectively. Several Human-Robot Interaction (HRI) methods, such as kinesthetic teaching, gamepad or a hands-freea via head gestures, were used to provide the robot demonstrations. The a hands-freea HRI enables individuals with severe motor impairments to provide a demonstration of an assistive task. The experimental results demonstrate the potential of the developed robot learning framework to enable continuous humana robot synergy in industrial and assistive applications
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