Projektarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Elektrotechnik, Note: 1.0, Hochschule Mannheim, Veranstaltung: AMR, 16 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Forschung auf dem Gebiet der Robotik macht seit Jahren kontinuierlich Fortschritte und Roboter sind bei unserem heutigen Lebens- und Industriestandard nicht mehr wegzudenken. Die Industrieroboter sind momentan die meist verwendeten Roboterformen. Ziel und Bestrebungen der Forschung sind die Integration von autonomen Robotersystemen in das menschliche Umfeld, überall dort, wo der Mensch ersetzt werden sollte. Typische Beispiele für Serviceanwendungen wären beispielsweise Krankenhäuser oder die Logistik.
Im Gegensatz zu Industrierobotern mit einem definierten örtlichen Arbeitsraum müssen autonome Robotersysteme sich in ständig ändernden Umgebungsbedingungen zurechtfinden. Diese Anpassung und das Agieren in ständig wechselnden Umgebungen stellen an eine Steuerung und Regelung sowie deren Sensoren hohe Anforderungen.
Diese Arbeit befasst sich beispielhaft mit einem sechsbeinigen Laufroboter und betrachtet die Regelung eines Beingelenkes. Zu Beginn erhält der Leser eine kurze Einführung in die Regelungstechnik. Da Industrieroboter äquivalent aus Gelenken bestehen, existiert eine Parallelität zwischen der reinen Gelenkregelung eines Industrieroboters und der eines Beines eines Laufroboters. Hierfür benötigen Grundlagen werden in dieser Arbeit ausführlich erläutert. Die unterschiedlichen Umgebungsbedingungen, in welchem sich ein solches Bein eines Laufroboters zurechtfinden können muss, erfordern eine entsprechend dynamische und variable Regelung. Deshalb werden dazu unterschiedlichste Regelungskonzepte vorgestellt und beispielhaft in Simulink modelliert, simuliert und die Ergebnisse exemplarisch erläutert.
Als Regelungskonzepte wird zum einen als Standardregelung die Kaskadenregelung und zum anderen als robuste Regelung der ReDus-Regler erklärt. Adaptive Regelungen bilden ein ausgewähltes Beispiel für intelligente Regelungen. Diese Regelungsart
zeichnet sich hauptsächliche durch die selbständige Adaption der Reglerparameter an sich ändernde Streckenverhalten aus. Als Beispiel wird die adaptive Regelung MRAC nach der MIT-Rule und nach Lyapunov modelliert und die Ergebnisse werden im
Anschluss analysiert.
Um autonome Systeme erfolgreich in einem menschlichen Umfeld einsetzen zu können, bedarf es einer Lernfähigkeit von Systemen. Diese Lernfähigkeit wird zurzeit hauptsächlich in Japan erforscht.
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