iRISE – intelligent RobotIc SEnsors and Systems

Über iRise

Gruppenleitung: Dr.in Lisa-Marie Faller

Motivation und Ausgangssituation

Die Sensorik bildet heutzutage die Grundlage für eine große Reihe technologischer Entwicklungen mit vielfältigen Anwendungen, wie beispielsweise: Robotik, speziell Mensch-Maschine-Kollaboration und sogenannte Cobots, intelligente Fahrzeuge, home automation, ambient assisted living, sowie in den Bereichen Rehabilitation, Prothesen und Assistenzsysteme.

In all diesen Bereichen wo Menschen und Maschinen bzw. elektronische Geräte miteinander interagieren ist das gegenseitige Verstehen von essentieller Bedeutung. Maschinen und elektronische Geräten beziehen ihr Verständnis für ihre Umwelt ausschließlich aus den verfügbaren Sensordaten – gerade aus diesem Grund ist es dringend notwendig diese Fähigkeit in moderne Systeme zu integrieren, und sofern vorhanden, weiter zu entwickelt und zu optimieren.

Zeitgleich ermöglichen moderne Fertigungsstrategien wie 3D- und andere Drucktechnologien die kostengünstige Entwicklung und den Einsatz neuartiger Design – Konzepte für Prototypen und Kleinserien. Elastomer-basierte, also „softe“ Materialien bilden in diesem Zusammenhang die Grundlage für System-Design näher am Menschen. Auch im Bereich der Regelung sind dazu neuartige Konzepte von Interesse.

Ziele und Innovationsgehalt

Ziele der vorgeschlagenen Forschungsgruppe sind die Entwicklung neuartiger Sensorkonzepte sowie auch das Co-design robotischer Systeme die diese optimal ausnutzen. Die Fertigung sowohl der Systeme als auch der integrierten Sensorik soll mittels neuartiger Fertigungstechnologien und auch -strategien erreicht werden.  Unterschiedliche Materialkombinationen, aber auch Kombinationen von Sensorkonzepten (Multimodalität) werden hinsichtlich ihrer Vorteile bezüglich ihrer Sensoreigenschaften als auch ihrer Realisierbarkeit (Integration) in robotischen System untersucht. Ziel sind außerdem das Design und die Fertigung von robotischen Greifsystemen, speziell basierend auf Elastomeren, die weiterhin auch bezüglich ihrer Greifeigenschaften evaluiert werden. Derart werden auch neue Lernkonzepte aus dem Bereich „machine learning“ und „deep learning“ für Greifvorgänge erarbeitet. Im Weiteren sind auch die Analyse, Entwicklung und Realisierung der Schnittstelle Mensch-Maschine Gegenstand der Forschung: Ziel ist es, diese mit Hilfe von elastomer-basierten Systemen und Sensorik bestmöglich benutzerfreundlichen zu realisieren. Außerdem werden auch neuartige Regelungskonzepte für solche Systeme unter Einbindung der Sensorsignale erarbeitet.

Ergebnisse und Erkenntnisse

Erwartet werden neue Erkenntnisse im Bereich Materialeigenschaften und Kombinierbarkeit von Materialien. Außerdem werden Integrationsstrategien unter Berücksichtigung der verwendet Materialien erarbeitet. Es ergeben sich auch Erkenntnisse bezüglich der minimal notwendigen Sensorik in robotischen Greifern und anderen, unter anderem auch elastomer-basierten, Systemen an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Es soll sich eine Methodik ergeben, die eine optimale Auslegung solcher Systeme unter Berücksichtigung der Nutzerfreundlichkeit ermöglicht, unter, zeitgleich, gewinnbringendem Einsatz neuer Fertigungsstrategien und Materialien. Erdacht werden außerdem neue Regelungskonzepte, die diese speziellen Materialeigenschaften und Sensorsignale optimal einbeziehen.

A Model-based Sensor Fusion Approach for Force and Shape Estimation in Soft Robotics

Eine Publikation in Zusammenarbeit mit INRIA in Lille (Frankreich).

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