Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik
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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.
Wind energy represents the dominant share of renewable energies. The rotor blades of a wind turbine are typically made from composite material, which withstands high forces during rotation. The huge dimensions of the rotor blades complicate the inspection processes in manufacturing. The automation of inspection processes has a great potential to increase the overall productivity and to create a consistent reliable database for each individual rotor blade. The focus of this paper is set on the process of rotor blade inspection automation by utilizing an autonomous mobile manipulator. The main innovations include a novel path planning strategy for zone-based navigation, which enables an intuitive right-hand or left-hand driving behavior in a shared human–robot workspace. In addition, we introduce a new method for surface orthogonal motion planning in connection with large-scale structures. An overall execution strategy controls the navigation and manipulation processes of the long-running inspection task. The implemented concepts are evaluated in simulation and applied in a real-use case including the tip of a rotor blade form.
We present an automated pipeline for the generation of synthetic datasets for six-dimension (6D) object pose estimation. Therefore, a completely automated generation process based on predefined settings is developed, which enables the user to create large datasets with a minimum of interaction and which is feasible for applications with a high object variance. The pipeline is based on the Unreal 4 (UE4) game engine and provides a high variation for domain randomization, such as object appearance, ambient lighting, camera-object transformation and distractor density. In addition to the object pose and bounding box, the metadata includes all randomization parameters, which enables further studies on randomization parameter tuning. The developed workflow is adaptable to other 3D objects and UE4 environments. An exemplary dataset is provided including five objects of the Yale-CMU-Berkeley (YCB) object set. The datasets consist of 6 million subsegments using 97 rendering locations in 12 different UE4 environments. Each dataset subsegment includes one RGB image, one depth image and one class segmentation image at pixel-level.
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.
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.
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.