Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) - Intelligente Prozessautomation und Robotik (IPR)

Innovative Konzepte zur Programmierung von Industrierobotern

  • Typ: Vorlesung (V)
  • Semester: WS 20/21
  • Ort:
    ONLINE, Link: https://meet.google.com/tfp-giyy-xto?authuser=2&hs=122
  • Zeit: 06.11.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich


    13.11.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    20.11.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    27.11.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    04.12.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    11.12.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    18.12.2020
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    08.01.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    15.01.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    22.01.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    29.01.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    05.02.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    12.02.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    19.02.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich


  • Dozent: Prof. Dr.-Ing. Björn Hein
  • SWS: 2
  • LVNr.: 24179
  • Hinweis: Online
Beschreibung

Die fortschreitende Leistungssteigerung heutiger Robotersteuerungen eröffnet neue Wege in der Programmierung von Industrierobotern. Viele Roboterhersteller nutzen die frei-werdenen Leistungsressourcen, um zusätzliche Modellberechnungen durchzuführen. Die Integration von Geometriemodellen auf der Robotersteuerung ermöglicht beispielsweise Kollisionserkennung bzw. Kollisionsvermeidung während der händischen Programmierung. Darüber hinaus lassen sich diese Modelle zur automatischen kollisionsfreien Bahnplanung und Bahnoptimierung heranziehen. Vor diesem Hintergrund vermittelt dieses Modul nach einer Einführung in die Themenstellung die theoretischen Grundlagen im Bereich der Kollisionserkennung, automatischen Bahngenerierung und –optimierung unter Berücksichtigung der Fähigkeiten heutiger industrieller Robotersteuerungen. Die behandelten Verfahren werden im Rahmen kleiner Implementierungsaufgaben in Python umgesetzt und evaluiert.

Vortragssprache Deutsch
Literaturhinweise

Weiterführende Literatur

  • Planning Algorithms: By Steven M. LaValle, Copyright 2006, Cambridge University Press, 842 pages, downloadbar unte http://planning.cs.uiuc.edu/
Arbeitsbelastung

(2 SWS + 2,5 x 2 SWS) x 15 + 15 h Klausurvorbereitung = 120h/30 = 4 ECTS

Aufwand 2,5/SWS entsteht insbesondere durch die geforderte Implementierung der Verfahren.