机器人和运动实验室的主要工作领域

在机器人和人体运动实验室（简称RaHM-Lab）中，我们正在研究各种用于移动和固定机器人系统的方法。特别是，将探讨这些系统与人类之间的有效协作（人机协作）问题。这包括新概念的工作，包括概念验证，以及原型的开发，直至大学和工业界之间的合作研究验证。为此，我们在以下能力领域开展业务：

●  用于室内和室外区域以及特殊应用的移动机器人系统的开发

●  家庭和工业中的移动操作

●  自主移动系统

●  协作机器人系统

●  人机界面 （HMI）

●  基于光学标记的 3D 运动分析

●  2D/3D传感器数据分析

●  3D物体测量和建模

●  传感器数据融合（例如，用于惯性传感器的卡尔曼滤波器）

●  深度神经网络（例如用于异常检测）

●  基于人工智能的机器人校准

●  Denavit-Hartenberg 参数的计量测定

用于人机协作的运动分析实验室

对于人类和机器人的运动分析，特别是在协作应用中，基于标记的光学系统因其高度的灵活性而成为理想的选择。在机器人技术中使用的激光扫描仪原则上可以达到更高的精度，但它们不允许同时测量多个机器人部分或人类的姿势。出于这个原因，我们决定使用一个 11 摄像头的 Vicon-Vero 系统进行动作捕捉，并使用两个测力板来收集地面反作用力和压力中心。

由于观察体积减少到几立方米，静态姿势下的逆反射标记可以追踪到几 1/100 毫米以内。这使我们能够收集运动学数据，用于机器人本身的校准。作为补充，测力板在与机器人协作的场景中测量工人的站立位置。这些板还用于校准集成在机器人中的力-扭矩传感器。经过简单的修改，我们还能够根据HUX模型（海德堡上肢模型）进行上肢的步态和运动分析。

运动数据将主要使用 Vicon Tracker 收集，因为该软件提供强大的流媒体和标记簇姿势的低延迟。此外，该软件还提供特定姿势的质量测量。这极大地促进了在实验苛刻条件下的自动化。