Schlagwort: ‘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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Daniel Gossen
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.
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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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Automatisierte Aufgabenplanung in industriellen Szenarien
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Die automatisierte Aufgabenplanung ist eine übergeordnete Steuerungsstrategie, die in Szenarien mit kollaborierenden Menschen und Robotern verwendet werden kann. Diese Strategie ist dazu nötig, um die Akteure und die auszuführenden Aufgaben zu bestimmen, welche zum Erreichen des Ziels ausgeführt werden müssen.
Für das folgende Industrieszenario werden mit dieser Strategie die Aufgaben berechnet, welche durch den Menschen und das FTS, also den beiden Agenten, ausgeführt werden müssen. Am Ende der Ausführung allen geplanten Aktionen sollen alle Gegenstände mit der Handbohrmaschine oder dem Nietwerkzeug bearbeitet wurden.
Die geplanten Aktionen werden zur Ausführung über ein spezielles Framework gesendet, welches in das Robot Operating System (ROS) integriert ist. Jede geplante Aktion wird über so genannte „Action Interfaces“ auf ihre konkrete Ausführung in der Simulation abgebildet. Im industriellen Szenario sind lediglich endliche Zustandsmaschinen als Action Interfaces integriert, wobei deren Zustände Akteur-spezifische Aufrufe an verschiedene ROS-Module darstellen.
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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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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
The content embedded at this point leads you to pages provided by the Google-operated site YouTube – YouTube, LLC, 901 Cherry Ave, San Bruno, CA 94066, USA. By calling up the content, YouTube can determine your IP address and the language of the system, as well as various browser-specific details. If you are logged into your YouTube account, you enable YouTube to assign your surfing behavior directly to your personal profile. You can prevent this by logging out of your YouTube account. YouTube uses cookies and tracking tools. The data processing operations as well as the purposes of the processing can be requested and viewed directly at YouTube.
Project page:
https://www.igmr.rwth-aachen.de/index.php/de/rob/rob-sharework
Contact person:
