Prozessautomatisierung






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RobuCar TT

Der RobuCar TT ist eine von der französischen Firma Robosoft hergestellte Plattform, die sich vor allem durch ihre Robustheit und Geländegängigkeit und die hohe Nutzlast auszeichnet. Er überwindet mühelos Bordsteine und Steigungen bis 45° und kann dabei noch 150 kg Nutzlast mitführen. Durch seine 8 Batterien (Kapazität insg. 3,8 kWh) kann er problemlos mehrere Stunden autark operieren. Der RobuCar kann entweder manuell mit einem Joystick gesteuert werden, oder autonom vom onboard-PC. Mittels eines drahtlosen Notaus-Schalters kann der RobuCar jederzeit gestoppt werden.

Der RobuCar hat unsere beiden älteren Roboter Hans und Franz abgelöst und dient uns als Forschungsplattform für Experimente mit autonomen, am Boden operierenden Robotern. Natürlich ist auch eine aktive Zusammenarbeit zwischen Robotern am Boden und in der Luft möglich und sinnvoll. So kann zum Beispiel ein Quadrocopter auf dem RobuCar stationiert werden, zu kurzen autonomen Erkundungsflügen starten und anschließend wieder landen.

Das RobuCar TT findet als Demonstrator im Rahmen der Nachwuchsforschergruppe MoLeiRo und des Projektes GPSV Verwendung.

Erste Arbeiten werden sich mit der Erarbeitung eines Sensorkonzeptes und der anschließenden Umsetzung beschäftigen. Außerdem sind einige Software-Module zur Ansteuerung der Hardware und zur Kommunikation mit einem Leitstand zu sowie eine Schnittstelle zu einer Simulationsumgebung zu entwickeln. In diesem Rahmen bieten wir auch Diplom- und Studienarbeiten an. Bei Interesse sprechen Sie uns einfach an.

Überblick und Technische Daten

Gewicht 350 kg ohne Nutzlast
max. Nutzlast 150 kg
max. Geschwindigkeit 10 km/h
Abmaße 2300 x 1365 x 740
Stromversorgung 48 VDC, 3,8 kWh
Rechentechnik onboard PC mit Linux, maximal 4 weitere Rechner, Mikrocontroller
Sensoren diverse Sensoren (Ultraschall, Laserscanner, Kameras, ...) vorhanden

Pfadplanung mit Rapidly Exploring Random Trees

Wahrscheinlich kennt jeder aus Rätselheften die Aufgabe, in denen man den Weg aus einem Labyrinth heraus finden muss. Je nach dem, wie groß das Labyrinth ist und wie komplex es aufgebaut ist, kann diese Aufgabe sehr schwer sein. Mit Rapidly Exploring Random Trees (RRTs) lassen sich solche Probleme automatisiert lösen.

Natürlich steckt hinter diesem Forschungsansatz eine ernsthafte Anwendung: Bei der Planung der Bewegung lassen sich kinematische Beschränkungen beachten, so dass RRTs zum Beispiel genutzt werden, um die Bewegungsbahn eines Industrie-Roboterarms in seiner Arbeitsumgebung zu planen, ohne mit Hindernissen zu kollidieren.

Auch im Kontext unserer Arbeiten am RobuCar TT setzen wir RRTs zur Pfadplanung ein. Dazu muss das kinematische Modell des Roboters erstellt und in den RRT-Algorithmus integriert werden. Weiterhin ist das Verfahren von unserer 2-dimensionalen Implementierung (in Python und C/C++) auf 3 Dimensionen zu erweitern. Sensorinformationen über die Umgebung (zum Beispiel von einem Laserscanner oder einer Stereokamera wahrgenommene Hindernisse) sollten bei der Planung natürlich ebenfalls beachtet werden.

Im nebenstehenden Video zeigen wir, wie das Verfahren einen der möglichen Wege aus der Mitte des Labyrinthes nach draußen findet. Der Startpunkt ist die blaue Markierung genau in der Mitte des Labyrinthes. Ziel ist, den blauen Punkt rechts oben, außerhalb des Labyrinthes zu erreichen. Das Verfahren lässt dazu zwei Bäume vom Start- und Zielpunkt aufeinander zuwachsen, bis sie sich berühren. So wird eine Lösung gefunden, die aber nicht notwendigerweise optimal ist. Tatsächlich gibt es mehrere Lösungen und das Verfahren findet aufgrund des zufälligen Wachstums der Bäume in jedem Durchlauf eine andere.

Weitere Informationen über RRTs gibt es unter anderem auf dieser Webseite.