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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen von Massedaten von einer an einem distalen Ende des Robotermanipulators aufzunehmenden externen Last, ein Computerprogrammprodukt, einen computerlesbaren Datenträger, sowie einen Robotermanipulator, der zum Schätzen von Massedaten von einer an einem distalen Ende des Robotermanipulators aufzunehmenden externen Last ausgeführt ist.
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Die folgenden Informationen leiten sich aus fachmännischer Überlegung her und entstammen daher nicht einem konkreten Dokument aus dem Stand der Technik: Das Aufnehmen einer externen Last durch einen Robotermanipulator ändert zwangsläufig die gesamte Masse des Robotermanipulators und damit dessen Trägheitstensor. Grundsätzlich werden die Motoren an den Gelenken zwischen den Gliedern eines Robotermanipulators durch einen jeweiligen oder einen zentralen Regler mit entsprechenden Rückführschleifen angesteuert, das heißt, es wird ein ständiger Vergleich zwischen einem Sollwert und einem Istwert durchgeführt. Ein solcher Regler ist auf die Dynamik des Robotermanipulators ausgelegt. Daraus folgt, dass im Allgemeinen nicht der Regler eines Typs von Robotermanipulatoren nicht auf einen anderen Typ von Robotermanipulatoren übertragen werden kann, ohne dass Funktionalität verloren geht oder zumindest spürbare Einschränkungen hinzunehmen sind. Eine solche Dynamik eines Robotermanipulators ist in hohem Maße von seinem Trägheitstensor abhängig, der sich jedoch mit der Pose ändert. Sind die Massenverteilungen der einzelnen Glieder bekannt, und durch Positionssensoren in jedem aktuellen Augenblick die Pose des Robotermanipulators bekannt, kann jedoch der aktuelle Trägheitstensor des Robotermanipulators berechnet werden, es sei denn, der Robotermanipulator nimmt eine Last mit unbekannter Masse und/oder Masseverteilung auf. Auch ist es wünschenswert, die Masse der Last zu kennen, um eine unter Umständen vorgegebene höchst zulässige Masse am distalen Ende des Robotermanipulators nicht zu überschreiten, oder unter Umständen vorgegebene Grenzwerte bezüglich einer Mindestgeschwindigkeit einhalten zu können oder einen höchst zulässigen Impuls des Gesamtsystems „Robotermanipulator mit Last“ nicht zu überschreiten.
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Es ist daher Aufgabe der Erfindung, Massedaten einer externen Last für einen Robotermanipulator zu ermitteln, noch bevor der Robotermanipulator die externe Last aufnimmt und transportiert.
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Die Erfindung ergibt sich aus den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen von Massedaten von einer an einem distalen Ende des Robotermanipulators aufzunehmenden externen Last, aufweisend die Schritte:
- - Aufnehmen eines Bildes von der Last durch eine Kameraeinheit,
- - Übermitteln von Bilddaten aus dem aufgenommenen Bild an eine Recheneinheit,
- - Ermitteln einer Schätzung eines Volumens und/oder einer räumlichen Ausdehnung der Last (3) durch Auswerten von räumlichen Informationen in den Bilddaten durch die Recheneinheit,
- - Ermitteln einer Schätzung eines Stoffes der Last mit Bilddaten des Bildes als Eingangsgröße einer Bilderkennungsfunktion oder aus einer Vorgabe eines Anwenders, jeweils durch die Recheneinheit, und
- - Ermitteln einer Schätzung von zumindest einem aus: Einer Masse der Last, einer Position des Schwerpunkts der Last, eines Trägheitstensors der Last; jeweils auf Basis des geschätzten Volumens und/oder der räumlichen Ausdehnung der Last und auf Basis einer aus dem geschätzten Stoff ermittelten Dichte der Last durch die Recheneinheit.
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Die räumlichen Informationen in den Bilddaten des aufgenommenen Bildes sind bevorzugt unmittelbar durch die Art der Aufnahme des Bildes bedingt in diesem bereits nativ enthalten, indem eine 3D-Kamera verwendet wird. Eine solche 3D-Kamera ist beispielsweise eine Stereokamera mit in einem bestimmten Abstand voneinander versetzten Einzel-Kameras, um analog der Sehfähigkeit der menschlichen Augen mittels Parallaxenbildung räumliche Informationen zu erzeugen. Eine Stereokamera kann auch mehr als zwei einzelne Kameras aufweisen, beispielsweise um verdeckte Flächen besser erfassen zu können.
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Die räumlichen Informationen können alternativ bevorzugt aus Bildern einer einzelnen Kamera rekonstruiert werden. Dies vereinfacht die Kameraeinheit, führt jedoch leichter zu Ungenauigkeiten, da relative Ausdehnungen von Konturen im Bild interpretiert werden müssen, um die räumliche Ausdehnung der Last zu ermitteln. Dies geschieht vorteilhaft durch die Anwendung eines künstlichen neuronalen Netzes, welches durch Daten eines Entfernungsmessers, beispielsweise Ultraschall- oder Laserentfernungsmesser, mit zusätzlich bekannten Informationen unterstützt werden kann. Außerdem kann eine Datenbank verwendet werden, um mithilfe von Bilderkennung die externe Last als bekanntes Objekt einem Eintrag einer Datenbank zuzuordnen und dem Eintrag der Datenbank Informationen zumindest über Volumen und Stoff des Objekts zu entnehmen.
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Auf dieser Grundlage kann das Volumen der Last in den Bilddaten durch die Recheneinheit ermittelt werden. Vorteilhaft wird der Anwender von einer Ausgabeeinheit des Robotermanipulators darüber informiert, dass er die Last drehen möge, sodass die Kammereinheit auch eine Rückseite der Last erfassen kann.
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Alternativ bevorzugt ist die Kameraeinheit am Robotermanipulator angeordnet und eine Steuereinheit des Robotermanipulators ist dazu ausgeführt, die Kamera in möglichst viele Positionen um die Last herum zu verfahren, um eine möglichst genaue Schätzung des Volumens der Last zu erzeugen.
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Die Recheneinheit ist bevorzugt eine in den Robotermanipulator selbst integrierte Recheneinheit, beispielsweise in einen Sockel des Robotermanipulators, oder zumindest mit dem Robotermanipulator verbunden, wie ein Laptop, der neben dem Robotermanipulator aufgestellt wird. Die Recheneinheit weist vorteilhaft eine entsprechende Rechenleistung auf, mit der die oben und im Folgenden genannten Bildanalysen durchgeführt werden können.
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Eine Vorgabe des Anwenders über den Stoff der Last erfolgt bevorzugt an einer Mensch-Maschine-Schnittstelle, besonders bevorzugt an einem Touchscreen, wobei der Touchscreen vorteilhaft Teil der Recheneinheit ist. Beispiele für auswählbare Stoffe der Last sind: Aluminium, Holz, Stahl, kunststoffbasierter Faserverbundwerkstoff, oder eine Mischung aus den vorangegangenen, wobei dann das Mischungsverhältnis bevorzugt als Volumenverhältnis vom Anwender angegeben werden kann.
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Alternativ bevorzugt wird der Stoff der Last, bzw. die Stoffmischung der Last, aus den Bilddaten des Bildes über Bilderkennungsfunktionen geschätzt. Dazu werden bevorzugt die Bilddaten mit Einträgen einer Datenbank verglichen und die beste Übereinstimmung aus der Datenbank ausgewählt, um die in der Datenbank mit dem jeweiligen Eintrag verknüpften Daten über den Stoff auszuwerten. Beispielsweise kann der metallische Glanz der Last auf ein Metall zumindest an der Oberfläche wie Aluminium oder Stahl hindeuten, wobei bevorzugt eine entsprechende spektrale Analyse hierzu durchgeführt wird. Damit ist beispielsweise das rötliche Schimmern von Kupfer eindeutig von dem blassen Schimmer von unpoliertem Aluminium zu unterscheiden.
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Alternativ bevorzugt wird eine Kameraeinheit in Kombination mit einer Lasereinheit verwendet. In diesem Fall emittiert die Lasereinheit einen Laserstrahl auf die Last und erfasst die Reflexion. Mittels der reflektierten Laserstrahlen wird eine Analyse der Reflexionseigenschaften der Oberfläche der Last durchgeführt und daraus auf den Stoff der Last geschlossen. Die Kameraeinheit dient in diesem Fall bevorzugt lediglich der Ermittlung des Volumens und/oder der räumlichen Ausdehnung der Last.
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Aus der Definition der Massendichte als Verhältnis aus Masse je Volumen kann mit der bekannten Massendichte und dem bekannten Volumen eine Masse geschätzt werden. Die Ermittlung einer Schätzung des Trägheitstensors hingegen benötigt die Informationen einer Ausdehnung und einer (mittleren) Dichte der Last, um bevorzugt auf Basis eines Integrals der Massendichte über das Volumen mittels der Massenverteilung den Trägheitstensor ermitteln zu können. Daraus kann auch die Position des Schwerpunkts der Last relativ zur Last ermittelt werden, der sich aus der Definition: „Integral des Produkts aus Dichtepunkt und Radius des jeweiligen Dichtepunkts über das Volumen als gleich Null“ ergibt.
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Die Massedaten der externen Last umfassen zumindest eine der folgenden Größen:
- - Eine Masse der Last,
- - Eine Position des Schwerpunkts der Last,
- - Einen Trägheitstensor der Last mit allen seinen Komponenten.
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Die Position des Schwerpunkts der Last wird bevorzugt relativ zur Last selbst angegeben, das heißt in einem zur Last körperfesten Koordinatensystem. Der Trägheitstensor der Last führt zu der Information, welches Drehmoment notwendig ist, um die Last um eine vorgegebene Achse auf eine vorgegebene Rotationsgeschwindigkeit zu beschleunigen. Auch ist mithilfe des Trägheitstensors ein Drehimpuls bekannt, den die Last beim Rotieren um eine bekannte Achse aufweist. Dies ist insbesondere dann von Vorteil zu kennen, wenn ein gesamter Impuls des Robotermanipulators einen vorgegebenen Grenzwert nicht überschreiten darf. Auch sind solche Informationen aus dem Trägheitstensor relevant, wenn für eine Optimierung der Ausführung einer Aufgabe maximale Geschwindigkeiten bei der Bewegung der Last erreicht werden sollen, gleichzeitig aber die maximal erreichbare Geschwindigkeit a priori bekannt sein soll. Die absolute Masse als skalare Größe der Last ist insbesondere dann wichtig zu kennen, wenn eine höchstzulässige Masse am Ende des Robotermanipulators nicht überschritten werden darf, beispielsweise wenn Belastungen auf Getrieben an Motoren (insbesondere an Gelenken) des Robotermanipulators nicht überschritten werden dürfen oder ein höchstzulässiger Bremsweg nicht überschritten werden darf.
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Es ist daher eine vorteilhafte Wirkung der Erfindung, dass noch vor Ausführung der Aufgabe, insbesondere vor Aufnehmen der externen Last am distalen Ende des Robotermanipulators und dem Anheben/Transportieren der Last durch den Robotermanipulator, Massedaten über die Last bekannt sind und der Betrieb des Robotermanipulators entsprechend angepasst werden kann.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform erfolgt das Ermitteln der Schätzung des Stoffes durch Vergleichen der in den Bilddaten enthaltenen Informationen über die Oberfläche der Last mit Einträgen einer Datenbank mit Informationen über Oberflächen und mit Informationen über den Oberflächen zugeordnete Stoffe. Die Datenbank ist bevorzugt in einer mit einer Recheneinheit des Robotermanipulators verbundenen Speichereinheit selbst abgelegt. Wie oben ausgeführt, kann die Speichereinheit auch ein mit dem Robotermanipulator verbundener Anwenderrechner, insbesondere ein Laptop, sein.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist eine Steuereinheit des Robotermanipulators dazu ausgeführt, die am Robotermanipulator angeordnete Kameraeinheit um die Last herum zu verfahren, um räumliche Bilddaten und eine möglichst genaue Schätzung des Volumens der Last zu erhalten. Bevorzugt ist dabei die Kameraeinheit im Bereich des distalen Endes des Robotermanipulators angeordnet, um den Arbeitsraum des Robotermanipulators größtmöglich auszunutzen. Während des Herumfahrens um die Last werden insbesondere dabei von Gelenkwinkelsensoren des Robotermanipulators Bahnen im Raum der Kameraeinheit aufgezeichnet und mit den Bilddaten, die in kurzen diskreten Abständen hintereinander aufgenommen werden, abgeglichen. So kann ein dreidimensionales Modell der Last mit Daten über dessen Volumen und Ausdehnungen erzeugt werden. Vorteilhaft wird somit ein genaueres Abbild des Volumens und der räumlichen Ausdehnungen der Last erreicht, als wenn beispielsweise eine statische Stereokamera oberhalb oder vorderhalb der Last platziert wird.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform wird zum Ermitteln der Schätzung des Volumens und/oder zum Ermitteln der Schätzung des Stoffes ein künstliches neuronales Netz verwendet, wobei die Eingangsdaten des künstlichen neuronalen Netzes die Bilddaten sind und dessen Ausgangsdaten das geschätzte Volumen und/oder der geschätzte Stoff ist. Das künstliche neuronale Netz wird entsprechend vor dem Betrieb trainiert, das heißt, mit Bilddaten von bekannten Lasten, die anderweitig auf Masse und Trägheit vermessen wurden, eingelernt. Ein solcher Einlernvorgang erfolgt mit vorgegebenen Eingangs- und Ausgangsdaten und der insbesondere iterativen Suche nach den optimalen Parametern des künstlichen neuronalen Netzes, die so gewählt werden, dass auf den vorgegebenen Eingang auch der vorgegebene Ausgang des künstlichen neuronalen Netzes berechnet werden kann.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist die Last ein Greifer, wobei das Verfahren weiterhin die Schritte aufweist:
- - Ausgeben von zumindest einem Vorschlag bezüglich der Montageposition und/oder Montageorientierung des Greifers am distalen Ende des Robotermanipulators an einer Mensch-Maschine-Schnittstelle für einen Anwender, wobei der Vorschlag auf Basis der ermittelten Massedaten und/oder der Schätzung des Volumens ermittelt wird, und
- - Erfassen einer Eingabe des Anwenders bezüglich einer Anpassung des ausgegebenen Vorschlags oder einer Bestätigung bezüglich des ausgegebenen Vorschlags an der Mensch-Maschine-Schnittstelle.
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Mithilfe dieser Ausführungsform kann ein Greifer, der am Flansch zu montieren ist, leichter durch den Anwender angeordnet werden. Der Vorschlag beinhaltet Informationen darüber, wie der Greifer am Flansch am distalen Ende des Robotermanipulators montiert werden könnte. Der Anwender kann vorteilhaft diesen Vorschlag bestätigen oder anpassen.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform weist das Verfahren weiterhin den Schritt auf:
- - Ansteuern des Robotermanipulators zum Anfahren des Greifers und Ankoppeln des Greifers gemäß der Eingabe des Anwenders.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform weist das Verfahren weiterhin den Schritt auf:
- - Anpassen von Parametern einer Steuereinheit des Robotermanipulators auf Basis der Schätzung der Masse der Last und/oder der Schätzung der Position des Schwerpunkts der Last und/oder der Schätzung des Trägheitstensors der Last, wobei die Parameter mindestens einen der folgenden umfassen: Kraftregler, Positionsregler, Impedanzregler, Geschwindigkeitsregler, oder Parameter einer Bahnplanungseinheit oder einer Einheit zum Ermitteln von Bewegungsprimitiven, oder Parameter von Sicherheitsfunktionen, oder Parameter eines Beobachters.
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Vorteilhaft können damit Regelungsparameter an die aktuell aufzunehmende externe Last angepasst werden, sodass eine optimale Reglerleistung erhalten werden kann. Außerdem können Aufgaben realistisch vorgegeben werden, die mit einem gegebenen Motormoment am Robotermanipulator abhängig von der Last möglich sind, beispielsweise eine höchstmögliche Beschleunigung in einer gewissen Pose des Robotermanipulators.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist die Kameraeinheit am distalen Ende des Robotermanipulators angeordnet. Die Anordnung am distalen Ende erlaubt vorteilhaft, dass der Robotermanipulator innerhalb seines Arbeitsraums die Last umfährt und damit von mehreren Seiten Bilder der Last aufgenommen werden können.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist die Kameraeinheit eine Kamera eines portablen Anwendergeräts. Das portable Anwender Gerät ist bevorzugt ein Smartphone, mit dem es besonders leicht für einen Anwender ist, ein Bild von der Last, oder mehrere Bilder von der Last von verschiedenen Seiten der Last, aufzunehmen.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform weist die Kameraeinheit eine 3D-Kamera auf. Die 3D-Kamera liefert von sich aus hochgenaue räumliche Informationen, ohne dass diese mit relativ hohem Rechenaufwand rekonstruiert werden müssten. Die 3D-Kamera wird auch Tiefenkamera genannt und ist bevorzugt eine Stereokamera oder eine RGB-D Kamera. Bevorzugt ist die Steuereinheit des Robotermanipulators dazu ausgeführt, durch eine entsprechende Ansteuerung des Robotermanipulators die am distalen Ende des Robotermanipulators angeordnete Stereokamera um die Last herum zu führen. So werden vorteilhaft die genauesten Informationen über die Ausdehnung und das Volumen der externen Last erhalten.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft einen Robotermanipulator zum Schätzen von Massedaten von einer an einem distalen Ende des Robotermanipulators aufzunehmenden externen Last, aufweisend eine Kameraeinheit, die zum Aufnehmen eines Bildes von der Last und zum Übermitteln von Bilddaten aus dem aufgenommenen Bild an eine Recheneinheit ausgeführt ist, wobei die Recheneinheit zum Ermitteln einer Schätzung eines Volumens der Last durch Auswerten von räumlichen Informationen in den Bilddaten, zum Ermitteln einer Schätzung eines Stoffes der Last mit Bilddaten des Bildes als Eingangsgröße einer Bilderkennungsfunktion oder aus einer Vorgabe eines Anwenders, und zum Ermitteln einer Schätzung von zumindest einem aus Masse der Last, Position des Schwerpunkts der Last, Trägheitstensors der Last, jeweils auf Basis des geschätzten Volumens und einer aus dem geschätzten Stoff ermittelten Dichte der Last, ausgeführt ist.
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Vorteile und bevorzugte Weiterbildungen des vorgeschlagenen Robotermanipulators ergeben sich durch eine analoge und sinngemäße Übertragung der im Zusammenhang mit dem vorgeschlagenen Verfahren vorstehend gemachten Ausführungen.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren wie oben und im Folgenden beschrieben auszuführen.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft einen computerlesbaren Datenträger, auf dem das Computerprogrammprodukt wie oben und im Folgenden beschrieben gespeichert ist.
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Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der - gegebenenfalls unter Bezug auf die Zeichnung - zumindest ein Ausführungsbeispiel im Einzelnen beschrieben ist. Gleiche, ähnliche und/oder funktionsgleiche Teile sind mit gleichen Bezugszeichen versehen.
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Es zeigen:
- 1: Einen Robotermanipulator, der zum Schätzen von Massedaten einer externen Last gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung geeignet ist.
- 2: Ein Verfahren zum Schätzen von Massedaten einer externen Last gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung.
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Die Darstellungen in den Figuren sind schematisch und nicht maßstäblich.
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1 zeigt einen Robotermanipulator 1, der zum Schätzen von Massedaten von einer an einem distalen Ende des Robotermanipulators 1 aufzunehmenden externen Last 3 geeignet ist, noch bevor der Robotermanipulator 1 die externe Last 3 aufnimmt. Der Robotermanipulator 1 weist hierzu eine Stereo-Kameraeinheit 5 am distalen Ende des Robotermanipulators 1 auf. Die Stereo-Kameraeinheit 5 nimmt mehrere Bilder aus verschiedenen Richtungen (Blickwinkeln) von der Last 3 und aus verschiedenen Entfernungen (um Informationen aus dem optischen Fluss zu erhalten) auf und übermittelt die Bilddaten der aufgenommenen Bilder an die Recheneinheit 7, nämlich einen Anwender-Rechner (Laptop). Die Recheneinheit 7 ermittelt eine Schätzung eines Volumens der Last 3 durch Auswerten von räumlichen Informationen in den Bilddaten. Die räumlichen Informationen sind Bestandteil der Bilddaten, da die Stereo-Kameraeinheit 5 mindestens zwei einzelne Kameras aufweist, sodass durch Parallaxe räumliche Informationen in den Bilddaten enthalten sind. Ferner werden die Bilder von der Last 3 aus verschiedenen Raumrichtungen auf die Last 3 aufgenommen, sodass durch entsprechende Datenfusion ein dreidimensionales virtuelles Modell der Last 3 erzeugt werden kann. Die Recheneinheit 7 mit ihrer Mensch-Maschine-Schnittstelle 9 dient ferner zum Ermitteln einer Schätzung eines Stoffes der Last 3 aus einer Vorgabe eines Anwenders. Der Anwender kann hierzu an der Mensch-Maschine-Schnittstelle 9 des Laptops über Maus, Tastatur oder Berühreingabe am Bildschirm eine Auswahl aus einer Liste vorgegebener Stoffe und Schätzungen von Volumina dem Anwender bekannter Hohlräume oder Ähnliches vornehmen. Die Recheneinheit 7 ermittelt auf Basis dieser Daten eine Schätzung der Massedaten der Last 3, nämlich eine jeweilige Schätzung der Masse der Last und einen Trägheitstensor der Last 3. Diese Massedaten werden auf Basis des geschätzten Volumens und einer aus dem vorgegebenen Stoff ermittelten Dichte der Last 3 berechnet. Auf Basis dieser Massedaten wiederum werden von der Recheneinheit 7 Parameter von implementierten Reglern wie Kraftregler, Positionsregler, Impedanzregler, Geschwindigkeitsregler, angepasst, um deren Verstärkungen in Rückführschleifen und Vorsteuerungen, sowie Bandbreiten von dynamischen Filtern, Dämpfungen, Schwellenwerte, ab denen eine vorgegebene Reglerstruktur aktiviert wird, und Ähnliches anzupassen, um ein optimales Leistungs-zu-Robustheit Verhältnis der Regler zu erhalten. So kann durch das sogenannte „gain-scheduling“ ein jeweilig optimales Auslegungsergebnis der Regler für den individuellen Fall einer jeweiligen Last 3 erhalten werden.
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2 zeigt ein weiteres Verfahren zum Schätzen von Massedaten von einer an einem distalen Ende des Robotermanipulators 1 aufzunehmenden externen Last 3, die ein Greifer ist. Das Verfahren weist die folgenden Schritte auf:
- - Aufnehmen S1 eines Bildes von der Last 3 durch eine Kameraeinheit 5,
- - Übermitteln S2 von Bilddaten aus dem aufgenommenen Bild an eine Recheneinheit 7,
- - Ermitteln S3 einer Schätzung eines Volumens der Last 3 durch Auswerten von räumlichen Informationen in den Bilddaten durch die Recheneinheit 7,
- - Ermitteln S4 einer Schätzung eines Stoffes der Last 3 aus einer Vorgabe eines Anwenders durch die Recheneinheit 7, und
- - Ermitteln S5 einer Schätzung von: Eine Masse der Last, eine Position des Schwerpunkts der Last 3, ein Trägheitstensor der Last 3; jeweils auf Basis des geschätzten Volumens und einer aus dem geschätzten Stoff ermittelten Dichte der Last 3 durch die Recheneinheit 7,
- - Ausgeben S6 von zumindest einem Vorschlag bezüglich der Montageposition und/oder Montageorientierung des Greifers am distalen Ende des Robotermanipulators 1 an einer Mensch-Maschine-Schnittstelle 9 für einen Anwender, wobei der Vorschlag auf Basis der ermittelten Massedaten und/oder der Schätzung des Volumens ermittelt wird, und
- - Erfassen S7 einer Eingabe des Anwenders bezüglich einer Anpassung des ausgegebenen Vorschlags oder einer Bestätigung bezüglich des ausgegebenen Vorschlags an der Mensch-Maschine-Schnittstelle 9,
- - Ansteuern S8 des Robotermanipulators 1 zum Anfahren des Greifers und Ankoppeln des Greifers gemäß der Eingabe des Anwenders, und
- - Anpassen S9 von Parametern einer Steuereinheit 11 des Robotermanipulators 1 auf Basis der Schätzung der Masse der Last und auf Basis der Schätzung des Trägheitstensors der Last 3.
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Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen wirklich nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind. Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen, beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente, vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehende Erläuterungen in der Beschreibung, definiert wird.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Robotermanipulator
- 3
- Last
- 5
- Kameraeinheit
- 7
- Recheneinheit
- 9
- Mensch-Maschine-Schnittstelle
- 11
- Steuereinheit
- S1
- Aufnehmen
- S2
- Übermitteln
- S3
- Ermitteln
- S4
- Ermitteln
- S5
- Ermitteln
- S6
- Ausgeben
- S7
- Erfassen
- S8
- Ansteuern
- S9
- Anpassen
