Kinematika in dinamika robotov

Opis predmeta

Homogone transformacije diferencialnih premikov (odvod transformacije, diferencialna translacija in rotacija, transformacija diferencialnih premikov med koordinatnimi sistemi); Jacobijeva matrika za manipulator (izračun, geometrijska in analitična, inverzna, singularnost, redundantnost, psevdoinverzna J matrika); Statika (ekvivalentni momenti sklepa, transformacija sil in momentov, dualnost kinematike in statike, togost); Generiranje trajektorije (absolutni, inkrementalni interpolator, superpozicija z osnovnimi funkcijami, dinamični primitivi gibanja, metode AI za določitev parametrov). Lagrangeova dinamika togega manipulatorja (izračun, linearnost, zapis v zunanjih koordinatah); Newton-Euler dinamika (izpeljava ravnotežnih enačb, izračun kinematičnih veličin); Primeri.

Predmet učimo na programih

Elektrotehnika 2. stopnja

Cilji in kompetence

(a) Spoznati teoretične osnove diferencialne kinematike, statike, Lagrange in Newton-Euler dinamike.

(b) Preveriti medsebojen vpliv veličin z omenjenih področij na realnih mehanizmih v laboratoriju.

(c) Dolgoročno: razumevanje podanih relacij in njihova uporaba

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, laboratorijsko delo v manjših skupinah. Praktične vaje potekajo na večjem številu sodobnih industrijskih in drugih robotov. Študenti imajo na voljo skripta z zgoščeno vsebino predmeta. Vabljeni so gostujoči predavatelji iz slovenske industrije.

Predvideni študijski rezultati

Po uspešno opravljenem modulu naj bi bili študenti zmožni:

– opisati teoretične osnove diferencialne kinematike, statike, Lagrange in Newton-Euler dinamike,

– razviti zmerno kompleksne dinamične modele mehanizmov samostojno in bolj kompleksne s pomočjo ustreznih računalniških orodij,

– definirati robotske trajektorije na klasičen način ter razumeti zapise trajektorij z dinamičnimi primitivi gibanja,

– uporabiti relacije diferencialne kinematike, statike in dinamike v robotiki, robotskem vidu, navideznih okoljih,

– izvesti simulacije diferencialne kinematike, statike in dinamike,

– preveriti medsebojen vpliv veličin na realnih mehanizmih v laboratoriju,

– pojasniti medsebojni vpliv diferencialne kinematike, statike in dinamike.

Reference nosilca

BAJD, Tadej, MIHELJ, Matjaž, MUNIH, Marko. Introduction to robotics, Springer, 2013.
MIHELJ, Matjaž, BAJD, Tadej, UDE, Aleš, LENARČIČ, Jadran, STANOVNIK, Aleš, MUNIH, Marko, REJC, Jure, ŠLAJPAH, Sebastjan. Robotics. 2nd ed. Cham: Springer, 2018, cop. 2019.
ŠLAJPAH, Sebastjan, KAMNIK, Roman, MUNIH, Marko. Compensation for magnetic disturbances in motion estimation to provide feedback to wearable robotic systems. IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering. 2017, 25(12).
PODOBNIK, Janez, REJC, Jure, ŠLAJPAH, Sebastjan, MUNIH, Marko, MIHELJ, Matjaž. All-terrain wheelchair : increasing personal mobility with a powered wheel-track hybrid wheelchair. IEEE robotics & automation magazine. 2017, 24(4) 26-36.
MARTINI, Elena, FIUMALBI, Tommaso, DELL’AGNELLO, Filippo, IVANIĆ, Zoran, MUNIH, Marko, VITIELLO, Nicola, CREA, Simona. Pressure-Sensitive Insoles for Real-Time Gait-Related Applications. Sensors 2020, 20, 1448.

Temeljni viri in literatura

M. Munih: Diferencialna kinematika, statika in generiranje trajektorije, Založba FE in FRI, 2005.
L. Sciavico, B. Siciliano: Modeling and Control of Robot Manipulators, The McGraw – Hill Companies, Inc., New York, 2000.
H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. E. Kavraki, S. Thrun: Principles of robot motion, MIT Press, 2005.
K. M. Lynch, F.C. Park: Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Cambridge University Press, 2017.
A. Ijspeert, J. Nakanishi, H. Hoffmann, P. Pastor, S. Schaal (2013) Dynamical movement primitives: Learning attractor models for motor primitives, Neural Computation 25(2).