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Particle-Image-Velocimetry (PIV) in rotierenden Maschinen / Dues, M. ; Kallweit, S. ; Siekmann, H.
(1994)
Pandaboard, TurtleBot, Kinect und Co. : Low-Cost Hardware im Lehreinsatz für die mobile Robotik.
(2012)
Mit freundlicher Genehmigung der Autoren und des Oldenbourg Industrieverlags https://www.oldenbourg-industrieverlag.de/de/9783835633223-33223 erschienen als Beitrag im Tagungsband zur AALE-Tagung 2012. 9. Fachkonferenz 4.-5. Mai 2012, Aachen, Fachhochschule. ISBN 9783835633223 S 8-1 S. 229-238 Original-Abstract des Autors: "Die mobile Robotik wird durch den Einsatz von Low-Cost Hardware einem breiten Publikum zugänglich. Bis vor kurzem basierte eine erschwingliche Hardware meist auf Mikrocontrollern mit den entsprechenden Leistungseinschränkungen z.B. im Bereich der Bildverarbeitung. Die Wahrnehmung einer 3D-Umgebung und somit die Möglichkeit zur autonomen Navigation wurde mit relativ kostenintensiver Hardware, z.B. Stereo-Vision-Systemen und Laserscannern gelöst. Die zur Auswertung der Sensorik notwendige Rechenleistung stand - entweder aufgrund des Stromverbrauchs oder der Performance meist für mobile Plattformen (lokal) - nicht zur Verfügung. Durch Einsatz von leistungsfähigen Prozessoren aus dem Bereich der Mobilgeräte (Smartphones, Tablets) und neuartigen Sensoren des Consumer-Bereichs, wie der Kinect, können mobile Roboter kostengünstig für den Einsatz in der Lehre aufgebaut werden.
The main objective of our ROS Summer School series is to introduce MA level students to program mobile robots with the Robot Operating System (ROS). ROS is a robot middleware that is used my many research institutions world-wide. Therefore, many state-of-the-art algorithms of mobile robotics are available in ROS and can be deployed very easily. As a basic robot platform we deploy a 1/10 RC cart that is wquipped with an Arduino micro-controller to control the servo motors, and an embedded PC that runs ROS. In two weeks, participants get to learn the basics of mobile robotics hands-on. We describe our teaching concepts and our curriculum and report on the learning success of our students.
In Deutschland liegt der Anteil der Windkraft an der Gesamtstromerzeugung bei 13,3% mit mehr als 25.000 installierten Windenergieanlagen (WEA). Weltweit erfährt die Windbranche ein rasantes Wachstum. Indien und China berichten eine jährliche Wachstumsrate an Neuinstallationen von 45%. Die Technologie zur Erzeugung elektrischer Energie aus Windkraft ist noch vergleichsweise jung. Durch die weltweit steigende Anzahl an Windenergieanlagen wächst zunehmend der Bedarf an innovativen Wartungslösungen. Komponenten wie Generator oder Getriebe sind inzwischen weitestgehend ausgereift. Der Fokus richtet sich zunehmend auf die wesentliche Kernkomponente - die Rotorblätter.
Industriekletterer inspizieren die Rotorblätter oder Türme i.d.R.
in einem zwei Jahres Rhythmus. Sie werden zunehmend durch Seilarbeitsbühnen unterstützt. Für größere Reparaturen kommen Kräne zum Einsatz, mit denen das Rotorblatt für die Instandhaltung demontiert wird. Die Standardinspektion besteht aus Sicht- und Klopfprüfung der Rotorblattoberfläche und ist nur bei sehr ruhiger Wetterlage durchführbar. Seit September 2014 wird das Forschungsprojekt SMART (Scanning, Monitoring, Analysis, Repair and Transportation), Entwicklung einer Wartungsplattform für WEA, vom BMWi gefördert. Das Konsortium besteht aus zwei Firmen und der
Fachhochschule Aachen. Die SMART-Anlage klettert reibschlüssig am Turm der WEA mittels speziellen Kettenfahrwerken (Abbildung) auf- und abwärts. Ein ringförmiges Spannsystems, basierend auf dem Konzept der „Nürnberger“-Schere, erzeugt die erforderliche Anpresskraft für den Kletterprozess. Wettergeschützte Arbeitskabinen ermöglichen die ganzjährige Instandhaltung von Rotorblättern und ebenso Türmen. Dadurch können Wartungsarbeiten auf 24 Stunden am Tag ausgeweitet werden. Der kombinierte Einsatz (Sensorfusion) bildgebender Messtechnik wie Thermografie, Ultraschall, und Terahertz in der Arbeitskabine kann die Dokumentation, Effizienz und Qualität der Instandhaltungsarbeiten erheblich verbessern. Langfristiges Ziel von SMART ist ein Condition Monitoring für Rotorblätter und Türme auf Basis digitalisierter dreidimensionaler Volumenscans. Der kooperative Einsatz mit UAVs erweitert die Instandhaltungsstrategie. UAVs ermöglichen die schnelle, kostengünstige globale optische Inspektion von Rotorblattoberflächen zur Detektion potentieller Fehlstellen. Der „Proof-of-Concept“ Meilenstein wurde mit der Demonstration eines funktionsfähigen Modells im Dezember 2015 erfolgreich abgeschlossen.
Entwicklung eines Kletterroboters zur Diagnose und Instandsetzung von Windenergieanlagen (SMART)
(2016)
The maintenance of wind turbines is of growing importance considering the transition to renewable energy. This paper presents a multi-robot-approach for automated wind turbine maintenance including a novel climbing robot. Currently, wind turbine maintenance remains a manual task, which is monotonous, dangerous, and also physically demanding due to the large scale of wind turbines. Technical climbers are required to work at significant heights, even in bad weather conditions. Furthermore, a skilled labor force with sufficient knowledge in repairing fiber composite material is rare. Autonomous mobile systems enable the digitization of the maintenance process. They can be designed for weather-independent operations. This work contributes to the development and experimental validation of a maintenance system consisting of multiple robotic platforms for a variety of tasks, such as wind turbine tower and rotor blade service. In this work, multicopters with vision and LiDAR sensors for global inspection are used to guide slower climbing robots. Light-weight magnetic climbers with surface contact were used to analyze structure parts with non-destructive inspection methods and to locally repair smaller defects. Localization was enabled by adapting odometry for conical-shaped surfaces considering additional navigation sensors. Magnets were suitable for steel towers to clamp onto the surface. A friction-based climbing ring robot (SMART— Scanning, Monitoring, Analyzing, Repair and Transportation) completed the set-up for higher payload. The maintenance period could be extended by using weather-proofed maintenance robots. The multi-robot-system was running the Robot Operating System (ROS). Additionally, first steps towards machine learning would enable maintenance staff to use pattern classification for fault diagnosis in order to operate safely from the ground in the future.