Modellprädiktive Bewegungsplanung zur robotergestützten Aufzeichnung von menschlichen Tätigkeiten

In verschiedensten Anwendungsbereichen werden heutzutage authentische Daten von menschlichen Tätigkeiten und den damit verbundenen Änderungen an der Umgebung benötigt, um neue datenbasierte Ansätze zur Imitation oder Aktionserkennung zu ermöglichen. Die Aufzeichnung hochspezifischer Tätigkeiten ist jedoch aufwändig und kostspielig. Eine robotergestützte Beobachtung des Umgebungszustands und Aufzeichnung der Tätigkeit bietet eine wirtschaftliche Alternative.

Um diese Zielsetzung zu erreichen, wird eine modellprädiktive Bewegungsplanung für einen kollaborativen Roboter mit Kamera unter Berücksichtigung der folgenden Aspekte entwickelt:

• Prädiktive Vermeidung von Kollisionen mit den zu beobachtenden Menschen im Arbeitsraum
• Echtzeitfähige Modellierung der Umgebung und Maximierung des Informationsgewinns durch eine optimale Kamerabewegung
• Lückenlose Aufzeichnung der Tätigkeit durch proaktive Vermeidung von Verdeckungen

Wir bedanken uns für die finanzielle Unterstützung des Projekts durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Projektnummer 497071854).