Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik
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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.
Password necessarily. Access only for Students by Prof. Dr. Klaus-Peter Kämper. Winter semester 2007/2008. Version 2007-08-30. 472 pages (pdf) Contents 1. Introduction 2. Introduction to Sensors 3. Introduction to Microfabrication 4. Pressure Sensors 5. Acceleration Sensors 6. Angular Rate Sensors 7. Position Sensors 8. Flow Sensors 9. Piezoelectric Actuators 10. Magnetostrictive Actuators 11. Actuators based on Shape Memory Alloys 12. Actuators based on Electrorheological Fluids 13. Actuators based on Magnetorheological Fluids
Password necessarily. Access only for Students by Prof. Dr. Klaus-Peter Kämper. Winter semester 2008/2009. 488 pages (pdf) Contents 1. Introduction 2. Introduction to Sensors 3. Introduction to Microfabrication 4. Pressure Sensors 5. Acceleration Sensors 6. Angular Rate Sensors 7. Position Sensors 8. Flow Sensors 9. Piezoelectric Actuators 10. Magnetostrictive Actuators 11. Actuators based on Shape Memory Alloys 12. Actuators based on Electrorheological Fluids 13. Actuators based on Magnetorheological Fluids 14. Index
Ziel war die technische Überarbeitung und Optimierung des vorliegenden Prototypen, um eine Basis für ein E-Learning System (Internet unterstütztes Lernen) zu schaffen. Zu diesem Zweck wurde das Programm der Robotersteuerung neu erstellt, notwendige mechanische Änderungen an Roboterequipment und Materialförderung vorgenommen sowie eine neue Internet-Anbindung geschaffen. Wesentliche Ergebnisse der Arbeit sind: • Erzeugen roboterbasierter kreisinterpolierter Bahnschweißnähte • Kommunikation des Lernsystems via Internet • Lernorientierte Steuerungssoftware
Low-end-Embedded-Plattformen stellen eine hohe Anforderung an die Entscheidungsfähigkeit des Entwicklers: Zum nächstgrößeren Prozessor greifen und ein Betriebssystem benutzen oder doch besser auf das Betriebssystem verzichten? Die Frage lässt sich einfach beantworten: Einen Nanokernel verwenden und das Embedded-System mit einem minimalen Footprint realisieren. Adam Dunkels Protothreads sind eine ausgesprochen effiziente Art, Mikrocontroller gut strukturiert zu programmieren und gleichzeitig auf Overhead zu verzichten. So können auch mit kleinen 8-bit-Prozessoren anspruchsvolle Aufgaben in einem Thread-Modell bearbeitet werden. Man muss also nicht immer das Rad neu erfinden oder gleich auf Linux-basierte Systeme zurückgreifen.
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.