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Human Roboter Collaboration

Entwicklung einer modularen Softwarearchitektur zur Steuerung eines 7-achsigen Greifarms – mit 3D-Objekterkennung, Gestenerkennung und Sprachsteuerung für einen kollaborativen Forschungsroboter.

Auftraggeber

IAV GmbH

Dauer

24 Monate

Produkt

Software

Expertise

Softwareentwicklung

Ziel

Im Auftrag eines führenden Automobilentwicklungsdienstleisters sollte eine Softwarearchitektur entwickelt werden, die einen 7-achsigen Franka-Greifarm über drei Eingabekanäle steuerbar macht: 3D-Objekterkennung, Gestenerkennung und Sprachsteuerung.

Kernanforderung war ein vollständig reaktionsfähiges System, das zu jedem Zeitpunkt auf neue Eingaben reagieren kann - auch wenn der Roboter bereits eine Aktion ausführt. Die Lösung sollte auf ROS basieren und als containerisierte Entwicklungsinfrastruktur bereitgestellt werden.

Aufgaben

  • Architekturdesign für ein dezentral organisiertes, asynchron kommunizierendes Modulsystem in ROS
  • Programmierung von Bewegungsabläufen mit ROS MoveIt!
  • Entwicklung von Kollisionsvermeidungsalgorithmen in Python
  • Inbetriebnahme und Ansteuerung des Forschungsroboters
  • Kalibrierung der Kamerasysteme
  • Weiterentwicklung der 3D-Objekterkennung mittels Punktewolken in OpenCV und PCL
  • Feature-Mapping mit PCL und Experimente zur Handposenerkennung mit TensorFlow
  • Aufbau einer containergestützten Entwicklungsinfrastruktur mit Docker
  • Optimierung des grafischen Benutzerinterfaces in C++/Qt

Herausforderungen

Die größte Herausforderung war die Echtzeitreaktivität des Systems: Jede laufende Aktion des Roboterarms musste jederzeit durch eine neue Eingabe unterbrochen und verdrängt werden können. Dafür wurde ein Framework auf Basis asynchron ausführbarer Funktionen entwickelt, das die vollständige Reaktionsfähigkeit des Systems zu jedem Zeitpunkt sicherstellt.

Die eingesetzten Methoden zur 3D-Objekterkennung erwiesen sich als empfindlich gegenüber Umgebungsbedingungen und Modellparametern. Es wurde eine systematische Methodik zur Parameteranpassung entwickelt, um wiederkehrende Erkennungsfehler zu minimieren und die Robustheit im Betrieb zu verbessern.

Programmiersprachen

Python, C++

Technologien

ROS, MoveIt!, OpenCV, PCL, TensorFlow, Docker, Qt

Project Image

Visualisierung der Roboterarm-Steuerungsoberfläche mit 3D-Punktewolken-Ansicht und Bewegungsplanung in RViz.

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Fazit

Es entstand eine modulare, erweiterbare Robotersteuerungsarchitektur, die multimodale Eingaben - Objekte, Gesten und Sprache - in koordinierte Bewegungsabläufe eines kollaborativen Greifarms übersetzt. Das asynchrone Kommunikationsmodell erwies sich als tragfähige Grundlage für reaktive Robotikanwendungen in Forschungsumgebungen.

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