Überblick über die wichtigsten Forschungsthemen des Teams (DFKI GmbH, Grafik: Christoph Stoeffler)
Überblick über die wichtigsten Forschungsthemen des Teams (DFKI GmbH, Grafik: Christoph Stoeffler)
Regelung für komplexe Robotersysteme (DFKI GmbH, Grafik: Shivesh Kumar)
Regelung für komplexe Robotersysteme (DFKI GmbH, Grafik: Shivesh Kumar)

Advanced AI - Mechanics & Control

Das Team „Mechanics & Control“ beschäftigt sich mit den Grundlagen der Mechanik und Bewegungssteuerung. Im Bereich der Mechanik betrachtet es Problemstellungen, welche die Geometrie, Kinematik und Dynamik komplexer Robotersysteme unter Berücksichtigung unterschiedlicher Randbedingungen betreffen. Als Manifestationen dieser Probleme sind hierbei sowohl die Analyse als auch die Synthese von Interesse. Während sich das Analyseproblem mit Positions-, Geschwindigkeits-, Beschleunigungs- und Kraftanalysen von Mechanismen befasst, beschäftigt sich die Synthese mit der Optimierung der Konstruktionsparameter dieser Mechanismen, um das gewünschte kinematische und dynamische Verhalten zu erreichen. Die Arbeit des Teams zielt ferner auf inhärent nachgiebige und elastische Roboter mit entsprechend modellierter Gelenk- und Verbindungsflexibilität, die eine präzise Steuerung ermöglichen. Zudem befasst es sich mit Ansätzen zur Modellvereinfachung sowie der Modellierung variabler Genauigkeit für verschiedene Anwendungskontexte.

Im Bereich der Bewegungssteuerung stehen zwei Aspekte im Vordergrund: Vorhersage und Optimierung. Zum einen liegt der Fokus auf dem Erlernen sowie der Anwendung von dynamischen und sensorischen Modellen, um Bewegungsoutputs vorhersagen zu können. Zum anderen werden das Prinzip der optimalen Regelung eingesetzt und relevante Kostenfunktionen abgeleitet, die optimale Lösungen für komplexe Robotersysteme bieten, einschließlich unteraktuierter und hochredundanter Systeme. Ein weiterer Forschungsfokus liegt auf probabilistischen Modellen zur Abschätzung des Bewegungskontextes sowie auf dem Erlernen inverser Steuerungsmodelle unter Berücksichtigung biologischer Prinzipien, wie dem Feedback-Error-Learning.

Teamleitung: Dr. José de Gea Fernández, M.Sc. Shivesh Kumar

© DFKI GmbH
zuletzt geändert am 08.07.2019
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