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ROBOTIK UND MECHATRONIK

Schlagwort: ‘Aufgabenplanung’

IMBA-Schulung für das IIDEA-Projektteam

07. May 2024 | von

Unser IIDEA-Projektteam hat an einer Schulung zur „Integration von Menschen mit Behinderungen in die Arbeitswelt“ (IMBA) teilgenommen.

IMBA ist an der Schnittstelle von medizinischer und beruflicher Rehabilitation positioniert und ermöglicht eine präzise Beschreibung und Vergleich von Arbeitsanforderungen und menschlichen Fähigkeiten. In der Schulung wurden die Grundlagen von IMBA vermittelt, mit einem besonderen Fokus auf den definierten Merkmalen, die als Grundlage für die Bewertung von Arbeitsanforderungen und Fähigkeiten dienen. Ein Höhepunkt der Schulung war die Einführung in die Software „Marie Plus“, die eng mit dem IMBA-Konzept verbunden ist. Die Schulung wurde von Torsten Alles, Ph.D., dem Geschäftsführer des iqpr, durchgeführt. Sein umfassendes Wissen und seine Erfahrung haben dazu beigetragen, die Bedeutung von IMBA in der Arbeitstherapie und der tätigkeitsorientierten medizinischen Rehabilitation zu unterstreichen.

Wir sind überzeugt, dass diese Schulung unsere bisherige Forschung unterstützen wird und einen wertvollen Beitrag zum IIDEA-Projekt leisten wird. Wir sind dankbar für die Expertise, die wir durch diese Schulung gewonnen haben, und freuen uns darauf, die erworbenen Kenntnisse in unserer täglichen Arbeit anzuwenden.

Hier findet ihr weitere Informationen zum IIDEA-Projekt.

Ansprechpartner:
Mathias Hüsing
Carlo Weidemann
Elodie Hüsing
Sophie-Charlotte Keunecke
Christina Jansen

Robot Cooking – Überführung von Beobachtungen in eine Planungssprache

18. October 2023 | von

 

 

Überführung von Beobachtungen in eine Planungssprache: Ein automatisierter Ansatz im Bereich des Kochen

Im Robot Cooking Projekt wird eine automatisierte Methode entwickelt, um Bewegungsdaten zu analysieren, identifizieren und in eine maschinenlesbare Planungssprache zu überführen. Dies geschieht am Beispiel eines Kochszenarios, indem die Bewegungsdaten durch die Aufzeichnung der Handpose des Kochs erfasst werden.

Die Aufzeichnung erfolgt mit einem Motion-Capture-System, bestehend aus sieben Kameras und einem Handschuh mit drei Markern auf dem Handrücken des Kochs. Die Position der Marker wird durch Triangulation bestimmt. Dies liefert genügend Informationen, um die Handpose abzuleiten. Die Aufnahme erfolgt mit 120 Bildern pro Sekunde. Vor dem Kochvorgang werden alle Objekte im Arbeitsraum identifiziert und ihre Ausgangspositionen bestimmt. Die Bewegungsdaten werden kontinuierlich aufgezeichnet und in Posen mit Zeitstempeln umgewandelt. Zusätzliche Informationen wie Geschwindigkeit, Beschleunigung und Winkel in Bezug auf die Tischplatte werden aus den Rohdaten abgeleitet.

Eine erste Strukturierung des Datensatzes erfolgt durch die Identifizierung der Nebenhandlungen mittels Klassifikation. Hierbei werden Greifen, Bewegen und Ablegen als wiederkehrende Handlungen erkannt. Ein eigener Trainingsdatensatz wird verwendet, um einen Klassifikator zu trainieren, der diese Handlungen erkennt. Dies ermöglicht eine einfachere Analyse der verbleibenden Aktionen.

Das Clustering wird angewendet, um unbekannte Aktionen zu identifizieren. Ein dynamischer Ansatz ermöglicht die Analyse trotz hoher Variabilität in der Ausführung. Ein eindeutiger Fingerabdruck für jede Handlung wird gefunden, basierend auf der Ausrichtung des Handrückens und seiner Geschwindigkeit auf der Tischebene, um jedes Einzelbild einem Cluster und schließlich einer Aktionen zuzuordnen.

Die gewonnenen Erkenntnisse aus Klassifikation und Clustering werden in eine maschinenlesbare Planning Domain Definition Language (PDDL) übersetzt. Ein Zeitplan wird erstellt, wobei bekannte Aktionen direkt zugeordnet werden. Start- und Endpositionen werden festgelegt, und virtuelle Objektverfolgung wird verwendet, um den Verlauf von Objekten während des Kochens darzustellen. Für unbekannte Aktionen werden Vorbedingungen und Auswirkungen dynamisch gehandhabt. Die Ergebnisse werden in eine maschinenlesbare PDDL übersetzt. Diese formale Darstellung ermöglicht die effiziente automatische Planung und Ausführung der zuvor demonstrierten Kochaufgabe.

Zusätzliche Informationen sind im oben verlinkten Video, dem Poster und dem Paper verfügbar.

Ansprechpartner:
Markus Schmitz

 

 

KI-Aufgabenplanung in einem Büroszenario mit mobilen Manipulatoren

20. May 2022 | von

IGMR Seminar: Dr. Michael Cashmore – Plan-Based Robot Control in Real-Time

29. November 2020 | von

Plan-Based Robot Control in Real-Time
Bildquelle

 

Mit dem Vortrag von Dr. Miachel Cashmore von der University of Strathclyde startet die virtuelle IGMR Vortragsreihe im Wintersemester 20/21. Wir freuen uns auf einen Einblick in ROSPlan und Plan-Based Robot Control in Real-Time.

Mittwoch, 2. Dezember 2020 16:30 Uhr in Zoom
Zoom Meeting Informationen: 
https://rwth.zoom.us/j/98454895570?pwd=NkpiSWkyaTJtdWlralJrSUtnMDdDZz09
Meeting-ID: 984 5489 5570, Kenncode: 186393

Die Datenschutzhinweise zur Nutzung von Zoom und eine Handreichung für Teilnehmer (Studierende) können von den Seiten des CLS der RWTH Aachen University heruntergeladen werden.

The topic of the seminar will focus on the numerous temporal and numeric challenges that arise in plan execution. If a plan is produced with some flexibility, how it can be executed? In this context the properties of temporal controllability, robustness envelopes, replanning in-situ, and planning concurrently to execution, deliberation in a system of distributed components, in which your actions can affect other parts of a larger system will be discussed.

Die Veranstaltungen im Wintersemester 2020/2021 werden in Zusammenarbeit mit dem VDI-GPP-Arbeitskreis des Bezirksvereins Aachen durchgeführt.