Kategorie: ‘Sharework’
Workshop on environmental perception in Sharework
During the training workshop titled ‘Manufacturing Environment Perception for Effective Human-Robot Collaboration,’ we presented topics related to workspace monitoring and object recognition using simple learning methods. The presentation included a brief theoretical introduction to machine learning with random forests, an overview of the IGMR work packages in Sharework, and some tips for using these methods in your own projects. The presentation covered not only our work packages but also the contributions of our partners, particularly in the areas of ontology and motion primitives.
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Contact:
Daniel Gossen
AI task planning in the EU project Sharework
Automated task scheduling used in the EU-Projekt Sharework.
A new IGMR blog entry has been published on the website of the EU-Projekt Sharework. It presents the challenges of task planning for mixed teams of humans and robots, as well as our solution to them. Automated task planning and a modified version of the framework ROSPlan are used for this purpose. You can find more detail in the text and in the linked video of the blog post.
Sharework-Blog:
Task Planning coordinates the actions of mobile manipulators, such as humans and robots
Contact person:
Prof. Mathias Hüsing
Autonomous screw detection in SHAREWORK
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In the SHAREWORK project, we have developed a method for detecting screws during the assembly of rotary tables. The method is easy to adapt and consists of two parts. First, test data is generated and the classifier is trained. The system can then be used in real applications. You can see exactly what this looks like in the video.
Contact:
Demonstration des lokalen Sicherheitssystems von SHAREWORK
Im EU-Projekt SHAREWORK haben wir kürzlich ein lokales Sicherheitssystem für Mensch-Roboter-Kollaboration fertiggestellt und in betrieb genommen. Wie dieses sich in der Praxis schlägt, zeigt unser Demo-Video.
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Ansprechpartner:
Camera calibration in SHAREWORK – part 2
In october last jear we already showed how to calibrate a camera network. With the calibration target at that time, a calibration accuracy in the sub-pixel range could already be generated. However, at the high distances of about 8 meters and at a resolution of “only” 4MP, this is still several millimeters of deviation in the real world. For our final tests, we reached into the bag of tricks again and got ourselves a larger calibration target. Now, however, the maneuverability is no longer so simple. How such a calibration process looks like with a target of more than 3 square meters, you can see in the video.
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Contacts:
Camera calibration in SHAREWORK
In the EU project SHAREWORK we develop a framework for industry that allows human-robot collaboration even with heavy industrial robots. We are developing camera-based methods for localizing objects in the workspace and deriving process states from them, which in turn can be further used in task planning algorithms.
For the camera network, we set up and calibrated four Stereolabs ZED stereo cameras in our hall. Random, checkerboard, Aruco, as well as ChAruco patterns were used for the calibration. In the end, we have managed to calibrate the cameras to sub-pixel accuracy. In the video, you can see some data from our calibration sets. Currently the data is being processed and we hope to show more in a few weeks.
Watch this video on YouTube: https://youtu.be/8goCBVKaKtU
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Project page:
https://www.igmr.rwth-aachen.de/index.php/de/rob/rob-sharework
Contact person:
