Schlangenroboter

1. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

2. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter –Bewegung realer Schlangen laterale Wellenbewegung • gesamter Körper in Bezug zum Untergrund in Bewegung • jeder Körperpunkt bewegt sich nacheinander über denselben Punkt am Boden, ohne statischen Kontakt • aufeinanderfolgende Wellen von Muskelkontraktion und –erschlaffung • abwechselnd auf jeder Seite • vom Kopf in Richtung Schwanz • Widerlager (Grashalme, Steine) dienen dem „Vorwärtsdrücken“ der Schlange • ständiges Anpassen an Umgebung im Halsbereich, für optimale Wegstrecke Seitenwinden • Seitwärtsbewegung / wenige Körperstellen mit Bodenkontakt Ziehharmonika – Kriechen Raupen - Kriechen Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

3. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter –Bewegung realer Schlangen laterale Wellenbewegung Seitenwinden Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

4. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Typen GMD – snake • Ziel: naturnahe Schlangenbewegung • Anpassungsfähigkeit an verschiedene „Umwelten“ • Fortbewegung auf rauem Terrain • Bewältigen / Überqueren von Hindernissen • Einsatz an Orten, wo andere Fortbewegungsarten scheitern • Speziell für Röhrensysteme • „string-and-winch actuators “ Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

5. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Typen GMD – snake2 • Ziel: naturnahe Schlangenbewegung • Verbesserungen gegenüber snake1 • Steifere Konstruktion zur Vermeidung unberechenbarer Torsionseffekte beim Abheben von Körperpartien • höheres Drehmoment • je 12 Räder an jedem Segmentende, 10fache Geschwindigkeit Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

6. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Typen Dr. Gavin Miller's Snake Robots – privates Forschungsprojekt • Prototypen S1 – S5 / Ziel: naturnahe Schlangenbewegungen snakerobots mit diversen Fortbewegungsarten • sinusförmig fortbewegend • rollend über Hindernisse • kletternd • schwimmend • durch Röhren kriechend JPL-Snake – für Aufgaben auf Raumstationen entwickelt NEC – „quake – snake“ • suche nach Überlebenden nach Erdbeben und Katastrophen Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

7. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Aktorik – GMD – snake1 Schlangenrumpf besteht aus bis zu 15 identischen Bauelementen (section) • Kopf meist spezialisiert für Einsatzgebiet und Ziel (spezielle Sensorik) • Schwanz (hier nicht vorhanden) kann Stromversorgung beinhalten • Hier: externe Stromversorgung und PC – Verbindung Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

8. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Aktorik – GMD – snake1 sections – Aufbau • je zwei Aktoren pro section • pro section existiert ein controller (SLIO module [PHI92]) controller - 16 ports, beliebig als input oder output konfigurierbar • empfängt Daten für Aktoren oder von Sensoren via CAN-Bus vom und zum PC • bestimmt Drehrichtung der Motoren und schaltet sie an und aus • 4 Tastsensoren / 4 Drehrichtungssensoren / 2 Lagesensoren • Lagesensoren geben Auskunft, wiestark ein joint gebeugt ist • Tastsensoren registrieren Hinder-nisse Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

9. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Aktorik – GMD – snake1 Der Aktor Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

10. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Aktorik – GMD – snake1 Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu

11. Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive Robotik II Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin Schlangenroboter – Links Letzter Besuch der folgenden Links: 11.11.03 – 22.45 Uhr http://ais.gmd.de/BAR/robots.htm http://laurent-chabin.chez.tiscali.fr/snake.htm http://ls11-www.cs.uni-dortmund.de/people/ziegler/RoboterLaufenNoLegs.html http://set.gmd.de/RS/snake/ http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/projects/prj_snake.html http://www.dd.chalmers.se/~f96mahe/evcomp.html http://www.snakerobot.com/ http://www.snakerobots.com/main.htm Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert, Phuc Nguyen Huu