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 21/22
  • Zeit: 22.10.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich


    29.10.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    05.11.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    12.11.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    19.11.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    26.11.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    03.12.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    10.12.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    17.12.2021
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    07.01.2022
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    14.01.2022
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    21.01.2022
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    28.01.2022
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    04.02.2022
    10:00 - 11:30 wöchentlich

    11.02.2022
    10:00 - 11:30 wöchentlich


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