Generierung von Konstruktionsmerkmalen zur Entwicklung eines bio-inspirierten Kommissionier- Greifers für die Intralogistik mittels Clusteranalyse

Kurzbeschreibung: In der Automatisierung von intralogistischen Kommissioniervorgängen ist ein großes Zukunftspotential erkennbar. Elementarer Bestandteil des Automatisierungsprozesses ist der Einsatz von Industrierobotern, die mit einem geeigneten Endeffektor, dem Greifer, ausgestattet werden müssen. Die Robotik ist in der Lage schneller, präziser und ausdauernder als die menschlichen Kommissionierer zu arbeiten und trägt damit entscheidend zur Effizienzsteigerung bei. Eine wesentliche Herausforderung für diesen Entwicklungsschritt zur Substitution der manuellen Kommissionierung ist die Konstruktion und Bereitstellung eines geeigneten Greifsystems. Am Lehrstuhl für Maschinenelemente und Technische Logistik der Helmut-Schmidt-Universität wurde mit der Erfahrung aus einem vorangegangenen Forschungsprojekt die Methode der Clusteranalyse erstmalig zur Untersuchung von Greifobjekten zur Entwicklung eines bionischen Universalgreifers für die Kommissionierung von Drogerieartikeln verwendet. Diese Abhandlung beschreibt einen Beitrag zur Entwicklung dieses Greifers am Beispiel handelsüblicher Drogerieartikel, die aktuell manuell kommissioniert werden. Diese werden hinsichtlich der für das Greifen relevanten Objektmerkmale geclustert und die daraus resultierenden Erkenntnisse in Form von Konstruktionsmerkmalen abgeleitet. Nach einer Analyse und Festlegung der greifrelevanten Merkmale der Greifobjekte wird eine Objektdatenbasis erstellt. Mit Hilfe geeigneter Methoden wird die gewonnene Datenbasis aufbereitet und reduziert. Im Anschluss werden die Greifobjekte bzw. deren Merkmalsausprägungen einer hierarchischen Clusteranalyse unterzogen. Hierbei werden die Grenzen der gebildeten Cluster mittels der zugehörigen Greifobjekte festgelegt und analysiert. Abschließend werden bestimmte greiferspezifische Merkmale auf die Anwendbarkeit in den Clustern überprüft und bewertet. Diese Betrachtungen ermöglichen es, dass spezielle Anforderungen an den Greifer, die direkt aus den Eigenschaften der Greifobjekte herrühren, zuverlässig erkannt und konstruktiv berücksichtigt werden können.

Learning Two-Person Interaction Models for Responsive Synthetic Humanoids

Imitation learning is a promising approach for generating life-like behaviors of virtual humans and humanoid robots. So far, however, imitation learning has been mostly restricted to single agent settings where observed motions are adapted to new environment conditions but not to the dynamic behavior of interaction partners. In this paper, we introduce a new imitation learning approach that is based on the simultaneous motion capture of two human interaction partners. From the observed interactions, low-dimensional motion models are extracted and a mapping between these motion models is learned. This interaction model allows the real-time generation of agent behaviors that are responsive to the body movements of an interaction partner. The interaction model can be applied both to the animation of virtual characters as well as to the behavior generation for humanoid robots.

Erfahrbares Programmieren durch den zielgerichten Einsatz von Flugdrohnen im Informatikunterricht

Informatik- und insbesondere Programmierunterricht sind heute ein wichtiger Bestandteil der schulischen Ausbildung. Vereinfachte Entwicklungsumgebungen, die auf die Abstraktion typischer Programmierkonzepte in Form von grafischen Bausteinen setzen, unterstützen diesen Trend. Zusätzliche Attraktivität wird durch die Verwendung exotischer Laufzeitumgebungen (z. B. Roboter) geschaffen. Die in diesem Paper vorgestellte Plattform “ScratchDrone” führt ergänzend zu diesen Angeboten eine moderne Flugdrohne als innovative Laufzeitumgebung für Scratch-Programme ein. Die Programmierung kann dabei dank modularer Systemarchitektur auf verschiedenen Abstraktionsebenen erfolgen, abhängig vom Lernfortschritt der Schüler. Kombiniert mit einem mehrstufigen didaktischen Modell, der Herausforderung der Bewegung im 3D-Raum sowie der natürlichen menschlichen Faszination für das Fliegen wird so eine hohe Lernmotivation bei jungen Programmieranfängern erreicht.