• Datum en tijd: donderdag 9 april, om 17u
  

• Locatie: Thermotechnisch Instituut, Kasteelpark Arenberg 41, 3001 Heverlee (Leuven)

• Parking: Celestijnenlaan 300A, 3001 Heverlee (Leuven)

• Routebeschrijving
  

Vergroot

Industriële robots worden wijdverbreid gebruikt als flexibele, herprogrammeerbare
positioneermachines in productiebedrijven, en laten toe om kosten te besparen,
de productiviteit te verhogen en de kwaliteit te verbeteren. Industriële
robots zijn echter nog steeds kapitaalsintensieve investeringen. Daarom is
het verhogen van hun autonomie en efficiëntie onderwerp van huidig onderzoek.
Met de toenemende beschikbaarheid van goedkope rekenkracht en sensoren, kunnen
aanzienlijke verbeteringen in efficiëntie en autonomie gerealiseerd worden,
door het gebruik van bijkomende sensoren en gesofisticeerde gegevensverwerkings-
en regelalgoritmen. Deze thesis beschouwt twee onderzoeksonderwerpen.

Het eerste onderwerp van deze thesis handelt over modellering en identificatie van
contact en heeft als doel de autonomie en intelligentie te verbeteren van robots
die interageren met hun omgeving. Daartoe worden robots uitgerust met krachtsensoren,
naast hun ingebouwde positiesensoren, om informatie te verwerven over hun omgeving.
Om metingen van deze sensoren te interpreteren, formuleert en valideert deze thesis
contactmodellen, die het gedrag van robots in contact met hun omgeving beschrijven.
Om de interactie van robots met ongestructureerde of onzekere omgevingen te karakteriseren,
ontwikkelt deze thesis ook identificatiealgoritmen voor het schatten van de parameters
van contactmodellen. De geïdentificeerde contactparameters laten toe om de nauwkeurigheid
en robuustheid van de laag-niveau regeling, alsook de taakuitvoering on-line te verbeteren,
terwijl kennis van de contactparameters ook off-line kan gebruikt worden om robottaken in
contact te ontwerpen en te valideren met behulp van computersimulaties.

Het tweede onderwerp van deze thesis handelt over optimale bewegingsplanning voor robots
en heeft als doel de efficiëntie van robotbewegingen te verbeteren. Door robotbewegingen
te optimaliseren en rekening te houden met hun dynamisch gedrag, kunnen robots hun
mogelijkheden ten volle aanspreken en hun actuatoren volledig benutten. Deze thesis
ontwikkelt computerondersteunde algoritmen voor het plannen van robotbewegingen langsheen
voorgeschreven geometrische paden, padvolgproblemen genoemd, met tijd als het belangrijkste
optimalisatiecriterium. Deze padvolgalgoritmen laten toe operatoren te ontlasten van het manueel
optimaliseren en instellen van robotbewegingen, en de stilstand van robots te verminderen,
terwijl ze ook de productiviteit van robots verhogen.

Industrial robots are widely used as flexible re-programmable positioning
devices in manufacturing plants, and allow to save costs, increase productivity
and raise quality. However, they still present capital intensive investments.
Therefore, increasing their autonomy and efficiency are topics of ongoing
research. With the increasing availability of cheap computation power and
low-cost sensors, considerable gains in efficiency and autonomy can be realized
through the use of additional sensors and sophisticated data processing and
control algorithms. This thesis focuses on two major research topics.

The first topic of this thesis deals with contact modeling and identification and
aims to advance the autonomy and intelligence of robots that interact with their
environment. To this end, robots are equipped with force sensors, in addition to
their built-in position sensors, to gather information about their environment.
To interpret measurements from these sensors, this thesis formulates and validates
contact models, which describe the behavior of robots in contact with their
environment. To characterize the interaction of robots with unstructured or
uncertain environments, this thesis also develops contact parameter identification
algorithms to identify the parameters of contact models. Based on the identified
contact parameters, the accuracy and robustness of the low-level control, as well
as the task execution can be improved on-line, while knowledge of the contact parameters
can be used off-line to design and validate constrained robotic tasks by means of
computer simulations.

The second topic of this thesis deals with optimal robot motion planning and
aims to advance the efficiency of robot motions. By optimizing robot motions,
while taking into account their dynamic behavior, robots can fully exploit
their capabilities and make full use of their actuators. This thesis develops
computer-aided algorithms for planning of robot motions along prescribed geometric
paths, called path tracking problems, with time as the main optimality criterion.
These path tracking algorithms allow to relieve operators from the burden of manual
optimization and tuning, and reduce the downtime of robots, while increasing
their productivity.