abstract={The new World Robotics report shows an annual global sales value of 16.5 billion USD in 2018 – a new record. 422,000 units were shipped globally in 2018 - an increase of 6 percent compared to the previous year. IFR forecasts shipments in 2019 will recede from the record level in 2018, but expects an average growth of 12 percent per year from 2020 to 2022.},
language={en},
urldate={2021-03-03},
journal={IFR International Federation of Robotics},
file={IEEE Xplore Full Text PDF:C\:\\Users\\jimmo\\Zotero\\storage\\42H8P7TG\\Yamada et al. - 1997 - Human-robot contact in the safeguarding space.pdf:application/pdf;IEEE Xplore Abstract Record:C\:\\Users\\jimmo\\Zotero\\storage\\2BDMFGLI\\653047.html:text/html},
file={IEEE Xplore Full Text PDF:C\:\\Users\\jimmo\\Zotero\\storage\\42H8P7TG\\Yamada et al. - 1997 - Human-robot contact in the safeguarding space.pdf:application/pdf;IEEE Xplore Abstract Record:C\:\\Users\\jimmo\\Zotero\\storage\\2BDMFGLI\\653047.html:text/html},
}
}
@INPROCEEDINGS{semantic_robot_description,
author={L. {Kunze} and T. {Roehm} and M. {Beetz}},
booktitle={2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation},
Die Adaption von Robotern in der Industrie nimmt von Jahr zu Jahr zu. Die International Federation of Robotics meldet für 2018 einen Investitionsrekord von 16,5 Milliarden US Dollar in industrielle Robotik und erwartet bis 2022 ein durchschnittliches Wachstum von 12 Prozent pro Jahr\footnote{\url{https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-investment-reaches-record-16.5-billion-usd}}. Noch sind jedoch nicht alle Probleme besser von Robotern als von Menschen lösbar. Insbesondere die sensorischen Fähigkeiten des Roboters und die Entscheidungsfindung in unsicheren oder unbekannten Situationen sind den Fähigkeiten des Menschen noch unterlegen. Statt der Ersetzung des Menschen, scheint eine aktive Zusammenarbeit von Mensch und Roboter eine höhere Effizienz zu bieten. Das spiegelt sich auch in der zunehmenden Entwicklung von kollaborativen Robotern (Cobots) wider. Diese sind in der Regel kleiner, schwächer und günstiger als herkömmliche industrielle Roboter und sind in der Lage in Echtzeit auf ihre Umgebung zu reagieren und so - ohne die Notwendigkeit eines Sicherheitskäfigs - eine direkte Zusammenarbeit mit Menschen zu ermöglichen~\cite{tactile_internet_ceti}.
Die Adaption von Robotern in der Industrie nimmt von Jahr zu Jahr zu. Die International Federation of Robotics meldet für 2018 einen Investitionsrekord von 16,5 Milliarden US Dollar in industrielle Robotik und erwartet bis 2022 ein durchschnittliches Wachstum von 12 Prozent pro Jahr~\cite{ifr_industrial_nodate}. Noch sind jedoch nicht alle Probleme besser von Robotern als von Menschen lösbar. Insbesondere die sensorischen Fähigkeiten des Roboters und die Entscheidungsfindung in unsicheren oder unbekannten Situationen sind den Fähigkeiten des Menschen noch unterlegen. Statt der Ersetzung des Menschen, scheint eine aktive Zusammenarbeit von Mensch und Roboter eine höhere Effizienz zu bieten. Das spiegelt sich auch in der zunehmenden Entwicklung von kollaborativen Robotern (Cobots) wider. Diese sind in der Regel kleiner, schwächer und günstiger als herkömmliche industrielle Roboter und sind in der Lage in Echtzeit auf ihre Umgebung zu reagieren und so - ohne die Notwendigkeit eines Sicherheitskäfigs - eine direkte Zusammenarbeit mit Menschen zu ermöglichen~\cite{tactile_internet_ceti}.
Gerade in unbekannten und sich ändernden Umgebungen ist es nicht praktikabel Bewegungen und Handlungen des Roboters für alle Eventualitäten vorzudefinieren. Stattdessen soll er in der Lage sein, selbstständig sein Verhalten und seine Bewegungen neuen Situationen anzupassen. Um Sicherheitsanforderungen umzusetzen und die erwartete Ausführung von Aufgaben zu gewährleisten, können dem Roboter Einschränkungen (Constraints) auferlegt werden. Dadurch bleibt die lokale Planung Aufgabe des Planungsalgorithmus des Roboters. Die Menge an gültigen Lösungen wird aufgrund der Constraints jedoch soweit eingeschränkt, dass der Roboter ein erwartungsgemäßes Verhalten zeigt und an ihn gestellte Anforderungen erfüllt.
Gerade in unbekannten und sich ändernden Umgebungen ist es nicht praktikabel Bewegungen und Handlungen des Roboters für alle Eventualitäten vorzudefinieren. Stattdessen soll er in der Lage sein, selbstständig sein Verhalten und seine Bewegungen neuen Situationen anzupassen. Um Sicherheitsanforderungen umzusetzen und die erwartete Ausführung von Aufgaben zu gewährleisten, können dem Roboter Einschränkungen (Constraints) auferlegt werden. Dadurch bleibt die lokale Planung Aufgabe des Planungsalgorithmus des Roboters. Die Menge an gültigen Lösungen wird aufgrund der Constraints jedoch soweit eingeschränkt, dass der Roboter ein erwartungsgemäßes Verhalten zeigt und an ihn gestellte Anforderungen erfüllt.
@@ -59,19 +59,19 @@ Der ROS Master bietet einen Service zur Registrierung und Namensgebung für alle
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@@ -59,19 +59,19 @@ Der ROS Master bietet einen Service zur Registrierung und Namensgebung für alle
\paragraph{Parameter Server}
\paragraph{Parameter Server}
Der Parameter Server läuft innerhalb des ROS Masters und dient Nodes um Parameter zu speichern und abzurufen. Diese sind in der Regel statische, nicht-binäre Daten wie Konfigurationsparameter.
Der Parameter Server läuft innerhalb des ROS Masters und dient Nodes um Parameter zu speichern und abzurufen. Diese sind in der Regel statische, nicht-binäre Daten wie Konfigurationsparameter.
Unter anderen wird die Beschreibung des Roboters in Form des Unified Robot Description Formats (URDF)\footnote{\url{http://wiki.ros.org/urdf}} oder des Semantic Robot Description Formats (SRDF)\footnote{\url{http://wiki.ros.org/srdf}} hier gespeichert.
Unter anderen wird die Beschreibung des Roboters in Form des Unified Robot Description Formats (URDF) oder des Semantic Robot Description Formats (SRDF) hier gespeichert. Diese Beschreibungen spezifizieren sowohl die kinematischen und dynamischen Eigenschaften, die visuelle Repräsentation und das Kollisionsmodell des Roboters~\cite{semantic_robot_description}.
\paragraph{Package}
\paragraph{Package}
Um in einem größeren System nicht alle Nodes manuell starten zu müssen, können sie in einem Package gebündelt und über eine Launch Datei gestartet werden. Die Launch Datei beschreibt die Startparameter der einzelnen Nodes und deren Abhängigkeit zu weiteren Nodes und Packages.
Um in einem größeren System nicht alle Nodes manuell starten zu müssen, können sie in einem Package gebündelt und über eine Launch Datei gestartet werden. Die Launch Datei beschreibt die Startparameter der einzelnen Nodes und deren Abhängigkeit zu weiteren Nodes und Packages.
\subsection{MoveIt}
\subsection{MoveIt}
MoveIt\footnote{\url{https://moveit.ros.org/}} ist das primäre Motion-Planning Framework in ROS und bietet eine relativ niedrige Einstiegshürde. \cite{coleman_reducing_2014}. Die Kernfunktionalitäten sind aus austauschbaren Komponenten aufgebaut. Als Standard Motion Planning Plugin wird die Open Motion Planning Library (OMPL), zur Kollisionserkennung die Fast Collision Library (FCL) und für die kinematischen Berechnungen die OROCOS Kinematics and Dynamics Library (KDL) verwendet \cite{chitta_moveitros_2012}.
MoveIt\footnote{\url{https://moveit.ros.org/}} ist das primäre Motion-Planning Framework in ROS und bietet eine relativ niedrige Einstiegshürde. \cite{coleman_reducing_2014}. Die Kernfunktionalitäten sind aus austauschbaren Komponenten aufgebaut. Als Standard Motion Planning Plugin wird die Open Motion Planning Library (OMPL), zur Kollisionserkennung die Fast Collision Library (FCL) und für die kinematischen Berechnungen die OROCOS Kinematics and Dynamics Library (KDL) verwendet \cite{chitta_moveitros_2012}.
Die Grundbausteine der MoveIt Architektur sind in Abbildung~\ref{fig:moveit_concepts} dargestellt und werden nachfolgend, auf Grundlage des Referenzbuchs von Anis Koubaa~\cite{koubaa_anis_2016} und der MoveIt Dokumentation\footnote{\url{https://moveit.ros.org/documentation/concepts/}} kurz erklärt.
Die Grundbausteine der MoveIt Architektur sind in Abbildung~\ref{fig:moveit_concepts} dargestellt und werden nachfolgend, auf Grundlage des Referenzbuchs von Anis Koubaa~\cite{koubaa_anis_2016} und der MoveIt Dokumentation~\cite{moveit_concepts_nodate} kurz erklärt.
