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http://dx.doi.org/10.18419/opus-13978
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DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | Huber, Marco F. (Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil.) | - |
dc.contributor.author | Moosmann, Marius | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-29T11:25:11Z | - |
dc.date.available | 2024-02-29T11:25:11Z | - |
dc.date.issued | 2024 | de |
dc.identifier.other | 1882222342 | - |
dc.identifier.uri | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-139978 | de |
dc.identifier.uri | http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/13997 | - |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18419/opus-13978 | - |
dc.description.abstract | In dieser Arbeit wird eine Methode zur Verhakungserkennung und Enthakung für eine Griff-in-die-Kiste-Applikation vorgestellt. Hierfür werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, welche eine effiziente, skalierbare und flexible Lösung ermöglichen. Nach der Erfassung des Tiefenbildes von chaotisch gelagerten Werkstücken in einer Kiste, werden deren Lagen durch eine Objektlageerkennung erfasst und die Tiefeninformation in Form eines Tiefenkartenzuschnitts an einen binären Klassifikator übergeben, welcher anhand eines künstlichen neuronalen Netzes die Verhakungswahrscheinlichkeit schätzt. Der Klassifikator wird mit synthetisch generierten Datenbeispielen trainiert, welche vor dem Training durch Transfermethoden an die Realität angenähert werden. Die Prognosen werden als Kosten in einer Heuristik zur Greifplanung berücksichtigt. Um nach einer Verhakungserkennung verhakte Werkstücksituationen mit einem Industrieroboter auflösen zu können, wird in dieser Arbeit eine Methode zur Enthakung vorgestellt. Über die verhakte Werkstücksituation wird eine Hemisphäre mit möglichen zusätzlichen Pfadposen aufgespannt und diese Posen bewertet und die für eine Enthakung bestmögliche Pose durch zwei überwachte und eine bestärkende Lernmethode prognostiziert. Durch zusätzliche Orientierungsänderungen an den Pfadposen und einem Ablehnungskriterium für unmöglich zu lösende Verhakungen, sowie dem Transfer der in einer Simulation trainierten Methoden in die Realität, werden die ausgewählten Pfadposen kollisionsgeprüft an eine Greifplanung übergeben. Die Greifplanung übergibt die berechneten Pfadposen an eine Robotersteuerung, welche die Entnahme und Enthakung durchführt. Zum Abschluss wird die in dieser Arbeit entwickelte Methode zur Verhakungserkennung und Enthakung in einer realen Roboterzelle experimentell validiert und gezeigt, dass die Entwicklung zu einer Effizienzsteigerung und gesteigerten Robustheit eines Griff-in-die-Kiste-Gesamtsystems führt. | de |
dc.language.iso | de | de |
dc.publisher | Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA | de |
dc.relation.ispartofseries | Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung;165 | - |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | de |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | de |
dc.subject.ddc | 620 | de |
dc.title | Autonome Verhakungserkennung und Enthakung beim Griff-in-die-Kiste mit einem Industrieroboter | de |
dc.type | doctoralThesis | de |
ubs.dateAccepted | 2023-10-30 | - |
ubs.fakultaet | Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik | de |
ubs.fakultaet | Externe wissenschaftliche Einrichtungen | de |
ubs.institut | Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb | de |
ubs.institut | Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) | de |
ubs.publikation.seiten | xxii, 164 | de |
ubs.publikation.typ | Dissertation | de |
ubs.schriftenreihe.name | Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung | de |
ubs.thesis.grantor | Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik | de |
Enthalten in den Sammlungen: | 07 Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik |
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