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Multi-Area Coverage Path Planning
Finanzierung:
Haushalt;
Die Aufgabe, einen Überdeckungspfad für einen Robotermanipulator zu berechnen,
um eine gegebene Oberfläche zu bearbeiten, wird üblicherweise
Coverage Path Planning Problem (CPP) genannt. Die Lösung für dieses Problem ist
ein Pfad, so dass jeder Punkt auf der Oberfläche vom Footprint eines Werkzeugs
abgedeckt wird.
Optimierungsziele für CPP in der Robotik sind vor allem die Länge des
Werkzeugweges, die Fertigstellungszeit sowie die Länge des Weges im Gelenkraum
des Roboters.
Die Komplexität des CPP Problems steigt extrem, wenn die zu überdeckenden
Bereiche nicht miteinander verbunden sind. Zum Beispiel beim Lackieren einer
Oberfläche,
ist es üblich, dass größere Objekte von mehreren Seiten gesprüht werden müssen,
während andere Teile der
Oberfläche gar nicht bearbeitet werden. Aus algorithmischer Sicht ist das Ziel
jedoch nicht die
Bearbeitungszeit für jeden einzelnen Bereich, sondern für die gesamte Fläche zu
minimieren. Außerdem enthalten viele Anwendungen eine Menge
(oft implizit definierter) Freiheitsgrade (z. B. mehrere Lösungen der inversen
Kinematik, Symmetrien des Werkzeugs etc.). Diese Freiheitsgrade bieten ein
enormes Optimierungspotenzial, machen aber das Finden von
optimalen Lösungen noch schwieriger.

Im Gegensatz zum klassischen CPP wurde die Multi-Area CPP Problem mit einem
Robotermanipulator nicht genügend untersucht.
Die meisten verwandten Ansätze konzentrieren sich entweder auf die Abdeckung von
Pfaden für die gegebenen Gebiete oder auf das Verbinden von Pfaden
zwischen ihnen. Darüber hinaus berücksichtigen die meisten
State-of-the-Art-Ansätze keine Wiederverwendung von existierenden Teillösungen
oder nutzen die vorhandenen Freiheitsgrade,
welche großes Optimierungspotential enthalten, nicht aus.

Ziel dieses Vorhabens ist es, effiziente Algorithmen zur automatischen und
optimierten Lösung eines Multi-Area CPP Problems zu entwickeln. Das
Kernidee ist es, zwei Ansätze zu kombinieren: (1) eine Anpassung von Techniken
für optimale Abarbeitung von Aufgabensequenzen (wobei
die Freiheit der Ausführungsreihenfolge ausgenutzt werden kann) auf das
Multi-Area CPP Problem sowie (2) Verwenden von zuvor berechneten Teillösungen
für dieses Problem.
Solche Kombination würde zur zeiteffizienten Pfadberechnung führen sowie eine
optimierte Neu- bzw. Umplanung ermöglichen.
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