Innovative Konzepte zur Programmierung von Industrierobotern

  • Typ: Vorlesung (V)
  • Lehrstuhl: KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik
    KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik - Institut für Anthropomatik und Robotik - IAR Hein
  • Semester: WS 22/23
  • Zeit: Fr 28.10.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich


    Fr 04.11.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 11.11.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 18.11.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 25.11.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 02.12.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 09.12.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 16.12.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 23.12.2022
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 13.01.2023
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 20.01.2023
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 27.01.2023
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 03.02.2023
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 10.02.2023
    09:45 - 11:15, wöchentlich

    Fr 17.02.2023
    09:45 - 11:15, wöchentlich


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

    Achtung! die Vorlesung fällt im WS 22/23 aus!

    Sie findet voraussichtlich im nächsten SS statt.

Inhalt

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.

VortragsspracheDeutsch
Literaturhinweise

Weiterführende Literatur

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

Achtung! die Vorlesung fällt im WS 22/23 aus!

Sie findet voraussichtlich im nächsten SS statt.