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).