Vortragsdetails

Optimierung der Greifposen-Planung mit Hilfe von Lernverfahren und Simulation auf dem Artemis Rover

Ein Teilziel eines autonomen Roboters kann sein, Objekte zu detektieren und aufzusammeln. Hierbei handelt es sich oft um Aktionen, die genauer Planung bedürfen. Stößt der Roboter beim Greifen oder Anfahren ein Objekt um, ist die Chance, es noch richtig aufzusammeln (z.B. mit statischen Trajektorien) gering. Deshalb ist eine vorherige Planung unabdingbar.

Evaluiert das System vorher, welche Pose um das Objekt herum sich zum Greifen am besten eignet, steigt die Erfolgswahrscheinlichkeit.

 

In dieser Arbeit soll mithilfe von Lernverfahren aus dem LIMES-Lern-Framework eine optimierte Pose ermittelt werden, in die der Roboter fahren kann, bevor er das Objekt greift. Dabei werden verschiedene Algorithmen für die Problemstellung im Framework ausprobiert. Hierbei spielt besonders die Abwägung zwischen Anfahrts- und eigentlichen Greifkosten eine Rolle. Schließlich soll der geplante Ablauf (Trajektorie zur Pose, Trajektorie des Greifers) in der Simulation überprüft werden, um Robustheit zu gewährleisten. Die Tests und Konfigurationen der Objekte sind an die Anforderungen des SpaceBot-Cup angelehnt. Als autonomes System dient der Artemis Rover.

 

 

Veranstaltungsort

Raum A 1.03, Robert-Hooke-Str. 1 in Bremen

In der Regel sind die Vorträge Teil von Lehrveranstaltungsreihen der Universität Bremen und nicht frei zugänglich. Bei Interesse wird um Rücksprache mit dem Sekretariat unter sek-ric(at)dfki.de gebeten.

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zuletzt geändert am 31.03.2023