Globale akademische Einblicke: Elephant Robotics stellt bahnbrechende Forschungssammlung zu Cobots, AGVs und zusammengesetzten mobilen Robotern einer Spitzenuniversität vor

In der sich stetig weiterentwickelnden Robotiklandschaft rückt die Symbiose zwischen Mensch und Maschine in den Mittelpunkt und läutet ein neues Zeitalter der Innovation ein. Mit der Weiterentwicklung der Robotertechnologie werden die Anwendungsgebiete für kollaborative Roboter und zusammengesetzte mobile Roboter immer vielfältiger. Elephant Robotics freut sich, heute eine bahnbrechende Sammlung wissenschaftlicher Arbeiten über kollaborative Roboter (Cobots), fahrerlose Transportfahrzeuge (AGVs) und zusammengesetzte mobile Roboter vorzustellen. Die Arbeiten stammen von renommierten Universitäten weltweit, darunter der Carnegie Mellon University, der University of California, Berkeley, dem Imperial College London, der University of Bristol, der Hong Kong University of Science and Technology und der Waseda University. Diese Zusammenstellung befasst sich mit den transformativen Fähigkeiten der kollaborativen 6-DOF-Roboter der myCobot-Serie , des mobilen Roboters myAGV und des autonomen zusammengesetzten mobilen Roboters LIMO Cobot von Elephant Robotics und beleuchtet die innovativen Anwendungen der Robotertechnologie in unterschiedlichen Bereichen.

Aus über 100 wegweisenden wissenschaftlichen Arbeiten zu den Roboterprodukten von Elephant Robotics von führenden globalen Institutionen haben wir sorgfältig 15 herausragende Studien ausgewählt. Diese umfassende Sammlung veranschaulicht, wie Robotertechnologie den Fortschritt in verschiedenen Branchen vorantreibt, darunter Industrie, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Bauwesen und Fertigung. Sie dient als wertvolle Wissensdatenbank, präsentiert bedeutende theoretische Durchbrüche und praktische Anwendungen und bietet eine ganzheitliche Perspektive auf die Zukunft der Mensch-Roboter-Interaktion und -Zusammenarbeit. Diese Sammlung richtet sich an Enthusiasten, Fachleute und Forscher und ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die über die neuesten Entwicklungen und Innovationen im Bereich der Robotik und der Robotikbranche informiert bleiben möchten.

1. Thema: FogROS2-LS: Ein ortsunabhängiges Fog-Robotik-Framework für latenzsensitive ROS2-Anwendungen

Autoren: Kaiyuan Chen, Michael Wang, Marcus Gualtieri, Nan Tian, Christian Juette, Liu Ren, Jeffrey Ichnowski, John Kubiatowicz und Ken Goldberg

Universitäten: University of California, Berkeley, Carnegie Mellon University

Zusammenfassung: Diese Studie präsentiert FogROS2-LS, ein unabhängiges Fog-Robotik-Framework, das speziell für verzögerungsempfindliche ROS2-Anwendungen entwickelt wurde. Das Framework adressiert die durch Netzwerkschwankungen verursachten Latenzprobleme in der Cloud-Robotik durch die Erweiterung des Anycast-Routings und stellt so sichere und latenzarme Verbindungen zwischen Robotern und Cloud-Servern her. Es ermöglicht die nahtlose Migration von Zustandsschätzern und Controllern in die Cloud und zu Edge-Geräten, ohne dass Änderungen an bestehenden ROS2-Anwendungen erforderlich sind. FogROS2-LS wählt dynamisch die optimale Servicebereitstellung, um die Latenzanforderungen zu erfüllen, und ermöglicht so ressourcenschwachen Robotern die sichere Navigation in komplexen Umgebungen. Das Projekt nutzt den mobilen Roboter myAGV von Elephant Robotics, um die Wirksamkeit des FogROS2-LS-Frameworks anhand von Kollisionsvermeidungs- und Zielverfolgungsszenarien zu validieren und seine Fähigkeiten in der Netzwerkfehlerbehebung und kontinuierlichen Zielverfolgung zu demonstrieren. Diese Experimente zeigen das Potenzial von FogROS2-LS, latenzempfindliche Roboteroperationen neu zu definieren.

2. Thema: Auf dem Weg zum Internet der Menschen und intelligenten Robotern mit einem auf digitalen Zwillingen basierenden Mixed-Reality-Framework

Autoren: Dandan Zhang, Ziniu Wu, Jin Zheng, Yifan Li, Zheng Dong und Jialin Lin

Universitäten: Imperial College London, University of Bristol

Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt das HuBotVerse-Framework vor, das die Integration von Menschen und intelligenten Robotern (IoHIRT) erleichtern soll. Das Framework legt Wert auf Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit, Verwaltbarkeit und Open-Source-Zugänglichkeit und ermöglicht die Integration verschiedener Mensch-Maschine-Interaktionsschnittstellen zur Verbesserung der kollaborativen Steuerung. Es integriert nahtlos eine Reihe von Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstellen (HRI) und fördert so die effektive Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter. Durch die Verwendung einer Mixed-Reality-Schnittstelle (MR) auf Basis eines digitalen Zwillings (DT) bietet HuBotVerse Nutzern intuitive und immersive Interaktionsmethoden und verbessert so die Effizienz von Remote-Operationen deutlich. Die mit dem kollaborativen 6-DOF-Roboterarm myCobot 320 durchgeführte Forschung bestätigt die Entwicklung des IoHIRT-Konzepts und des HuBotVerse-Frameworks. Die Integration einer Mixed-Reality-Schnittstelle (MR) auf Basis eines digitalen Zwillings (DT) für ergonomische Interaktion positioniert HuBotVerse als vielversprechende Lösung für die kollaborative Mensch-Roboter-Steuerung. Dieses innovative Framework verbessert sowohl die Teleoperationseffizienz als auch das Benutzererlebnis und bietet bemerkenswerte Vorteile bei Anwendungen im Zusammenhang mit häuslicher Pflege und Gesundheitsversorgung.

3. Thema: Ein neuartiger Teleoperationsansatz basierend auf MediaPipe und LSTM

Autoren: Jianan Xie, Zhen Xu, Jiayu Zeng, Xiaohan Du, Yilin Zhang, Shanshan Wang, Hongming Chen und Kenji Hashimoto

Universität: Waseda University

Zusammenfassung: Der Artikel stellt eine neuartige Fernsteuerungsmethode für mobile Roboter vor, die es Bedienern ermöglicht, zusammengesetzte mobile Roboter mit einer Hand zu steuern. Das Forschungsteam kombiniert die Handskelett-Erkennungstechnologie von MediaPipe Hands mit RGB-D-Kameras, um 3D-Schlüsselpunktkoordinaten genauer zu erfassen. Durch die Analyse verschiedener räumlicher Merkmale der Hand werden entsprechende Fernsteuerungsbefehle generiert. Um das Wechseln zwischen Steuerobjekten mithilfe bestimmter Gesten zu erleichtern, erreicht ein auf der Long Short-Term Memory (LSTM)-Architektur basierendes Gestenerkennungsmodell eine 100-prozentige Genauigkeit bei der Erkennung von drei verschiedenen Gesten. Dieses Projekt nutzt den autonomen zusammengesetzten mobilen Roboter LIMO Cobot als Testumgebung und integriert einen benutzerdefinierten IK-Solver (Inverse Kinematics), um die Positionskoordinaten der Hand auf den Arbeitsbereich des 6-DOF-Roboterarms myCobot 280 M5 abzubilden. Der IK-Solver berechnet die Gelenkwinkel, die der Roboterarm benötigt, um sich in die gewünschte Position zu bewegen und eine Türklingel zu aktivieren, und validiert so effektiv die vorgeschlagene gestenbasierte Fernsteuerungsmethode.

4. Thema: Einhändige Wunder: Eine auf Handgesten basierende Fernsteuerungsmethode für mobile Manipulatoren

Autoren: Jianan Xie, Yilin Zhang, Zhen Xu, Yuyang Gao, Jiawei Bai, Jiayu Zeng und Kenji Hashimoto

Universität: Waseda University

Zusammenfassung: Die Autoren haben eine einhändige, gestenbasierte Fernsteuerungsmethode für mobile Roboter entwickelt, die es Bedienern ermöglicht, einen gesamten mobilen Verbundroboter mit nur einer Hand zu steuern. Das Projekt nutzt den autonomen mobilen Verbundroboter LIMO Cobot als Versuchsplattform und integriert die Echtzeit-Hand-Keypoint-Erkennungstechnologie von MediaPipe mit der Tiefenkamera RealSense D435i. Dadurch werden Probleme mit der Tiefenerkennung, die bei bisherigen Methoden auftraten, behoben. Durch die Analyse von Handposition, -neigung und -rotation werden entsprechende Steuerbefehle generiert. Um den Wechsel zwischen Steuerobjekten mithilfe spezifischer Gesten zu erleichtern, führte das Forschungsteam ein leichtgewichtiges Gestenerkennungsmodell basierend auf Gated Recurrent Units (GRU) ein, das eine 100-prozentige Genauigkeit bei der Erkennung von drei verschiedenen Gesten erreicht. Abschließend lieferten physikalische Experimente am LIMO Cobot innerhalb einer mobilen Manipulator-Bedienplattform eine vorläufige Validierung der Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode. Diese Forschung markiert einen Meilenstein in der intuitiven und effizienten Mensch-Roboter-Interaktion, insbesondere in Szenarien, in denen nur minimaler physischer Einsatz des Bedieners erforderlich ist.

5. Thema: AR-gestützter digitaler Zwilling für die Mensch-Roboter-Interaktion in Fertigungssystemen

Autoren: Zhongyuan Liao, Yi Cai

Universität: Die Hong Kong University of Science and Technology

Zusammenfassung: Dieses Dokument stellt ein System vor, das Augmented Reality (AR)-Technologie mit Digital Twin (DT)-Funktionen integriert, um die Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) in Fertigungsumgebungen zu verbessern. Das System ist für den Betrieb auf drei verschiedenen DT-Funktionalitätsebenen ausgelegt: dem virtuellen Zwilling für die Überwachung vor Ort, dem hybriden Zwilling für intuitive Interaktion und dem kognitiven Zwilling für optimierten Betrieb. Unter Verwendung des 6-DOF-Roboterarms myCobot 280 Pi als experimentelle Plattform bestätigten Benutzerstudien die Wirksamkeit des AR-erweiterten DT-Systems hinsichtlich der Verkürzung der Betriebszeit, der Verringerung der Fehlerquote und der Verbesserung des allgemeinen Benutzererlebnisses. Dieses innovative System bietet eine neue Lösung für die Zukunft der intelligenten Fertigung, indem es AR- und DT-Technologien kombiniert und so die Intuitivität und Effizienz von Roboteroperationen verbessert.

6. Thema: TrojanRobot: Backdoor-Angriffe gegen Robotermanipulation in der physischen Welt

Autoren: Xianlong Wang, Hewen Pan, Hangtao Zhang, Minghui Li, Shengshan Hu, Ziqi Zhou, Lulu Xue, Peijin Guo, Yichen Wang, Wei Wan, Aishan Liu und Leo Yu Zhang

Universitäten: Huazhong University of Science and Technology, Beihang University, Griffith University

Zusammenfassung: Diese Arbeit untersucht die Problematik von Backdoor-Angriffen auf Roboter in der physischen Welt und präsentiert erstmals einen neuartigen Ansatz für solche Angriffe. Forscher betteten Backdoor-Modelle (LVLMs) in das visuelle Wahrnehmungsmodul des Robotersystems ein und lenkten so die Aktionen des kollaborativen 6-DOF-Roboterarms myCobot 280 Pi durch die Verwendung von Alltagsgegenständen als Auslöser effektiv in die Irre. Die Experimente zeigen, dass diese Backdoor-Angriffsstrategie die Aktionen des Roboterarms effektiv fehlleiten kann, wenn alltägliche Gegenstände als Auslöser verwendet werden. Die Studie leistet mehrere wichtige Beiträge. Sie untersucht erstmals bestehende Robotermanipulationsschemata und zeigt, dass sich traditionelle Backdoor-Angriffe nur schwer direkt auf Robotersysteme übertragen lassen. Darüber hinaus stellt sie ein Plugin-basiertes Backdoor-Modell vor, das die Eingaben des visuellen Wahrnehmungsmoduls modifiziert und so effektive und verdeckte Angriffe ermöglicht. Schließlich liefert sie die erste experimentelle Validierung der Wirksamkeit des vorgeschlagenen robotischen Backdoor-Angriffs in Anwendungsszenarien der physischen Welt.

7. Thema: BestMan: Eine modulare mobile Manipulatorplattform für verkörperte KI mit einheitlichen Simulations-Hardware-APIs

Autoren: Kui Yang, Nieqing Cao, Yan Ding und Chao Chen

Universitäten: Xi'an Jiaotong University, Chongqing University

Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt die BestMan-Plattform vor, eine modulare mobile Manipulatorplattform für die Forschung im Bereich der verkörperten künstlichen Intelligenz (Embodied AI). Die auf dem PyBullet-Simulator basierende Plattform bietet eine einheitliche Simulations- und Hardware-API. Dieser Ansatz bewältigt effektiv die Komplexität der mehrstufigen Technologieintegration, die Modularitätsbeschränkungen bestehender Plattformen und die Herausforderungen der Schnittstelle zwischen Simulationsumgebungen und physischen Robotersystemen. BestMan ermöglicht eine breite Palette von Serviceaufgaben für Roboter im häuslichen Umfeld, indem es 10 Schlüsselkomponenten bietet, die jeweils auf bestimmte Bereiche der verkörperten KI-Forschung ausgerichtet sind und die Implementierung und Anpassung von Algorithmen erleichtern. Insbesondere der kollaborative 6-DOF-Roboterarm myCobot Pro 630 ist eine wichtige Hardwarekomponente der Plattform und demonstriert seine Anpassungsfähigkeit und Fähigkeiten zur Software-Entkopplung. Innerhalb des BestMan-Frameworks kann myCobot Pro 630 nahtlos mit anderen Komponenten integriert werden, um verschiedene Aufgaben auszuführen, darunter 3D-visionsgesteuerte Klassifizierung und Greifen, Anwendungen mit zusammengesetzten mobilen Robotern in Verbindung mit AGVs und G-Code-gesteuerte künstlerische Kreationen, was seinen praktischen Wert in der Embodied-AI-Forschung demonstriert.

8. Thema: Verbesserung der Steuerungsleistung für degradierte Robotermanipulatoren durch digitale Zwillinge und proximale Richtlinienoptimierung

Autoren: SU-YOUNG PARK, CHEONGHWA LEE, HYUNGJUNG KIM UND SUNG-HOON AHN

Universitäten: Seoul National University, Konkuk University

Zusammenfassung: Die Studie stellt eine bahnbrechende Methode zur Verbesserung der Steuerungsleistung von Robotermanipulatoren mit Funktionseinschränkung vor. Dieser neuartige Ansatz nutzt digitale Zwillinge und Proximale Policy-Optimierung (PPO), einen Algorithmus für tiefes bestärkendes Lernen, und bewältigt die kosten- und zeitaufwändigen Herausforderungen der Reparatur oder des Austauschs komplexer Roboterhardware und Steuerungssysteme. Durch die Simulation eines instabilen 6-DOF-Roboterarms nutzt die Forschung Domänen-Randomisierung und Deep-Learning-Techniken, um die Genauigkeit und Stabilität der Zielpositionierung zu verbessern. Versuchsergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz Positionsfehler deutlich reduziert und traditionelle Steuerungsmethoden übertrifft. Unter Verwendung des 6-DOF-Desktop-Roboterarms myCobot 280 Pi als Versuchsplattform randomisiert die Studie die Parameter digitaler Zwillinge, um Leistungseinschränkungen zu simulieren und robustere Steuerungsstrategien zu entwickeln. Diese Strategien sind auf verschiedene mehrachsige kollaborative Roboter anwendbar und bieten eine Lösung, die die Leistung bei gleichzeitiger Kostensenkung aufrechterhält.

9. Thema: Ein Ansatz zur Erzielung menschlich verständlicher Roboterausdrücke zur Unterstützung der Mensch-Roboter-Interaktion

Autoren: Jan Leusmann, Steeven Villa, Thomas Liang, Chao Wang, Albrecht Schmidt und Sven Mayer

Universität: Ludwig-Maximilians-Universität München

Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt eine zweistufige Methode zur Entwicklung und Validierung menschenverständlicher Roboterausdrücke vor, um die Natürlichkeit und Intuitivität der Mensch-Roboter-Interaktion zu verbessern. In der ersten Phase nutzt der Ansatz menschliche Nachahmung und Bewegung, um ausdrucksstarkes Verhalten zu erzeugen. In der zweiten Phase werden Nutzerstudien durchgeführt, um die Verständlichkeit dieser Ausdrücke zu validieren. Das Projekt nutzt den weltweit kleinsten und leichtesten 6-DOF-Roboterarm, myCobot 280 , als Fallstudie und demonstriert, wie Roboterbewegungen gestaltet werden können, die Neugier und Aufmerksamkeit ausdrücken. Versuchsergebnisse bestätigen die Wirksamkeit dieser Ausdrücke. Diese Methode trägt zu einem systematischen Ansatz zur Erzeugung und Validierung nonverbaler Kommunikation bei Robotern bei und verbessert letztlich die Kommunikationseffizienz und Interaktionsqualität zwischen Mensch und Maschine. Sie stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) dar.

10. Thema: 3D-Datenerfassung für den Einzelpflanzenanbau

Autoren: Jacob Karty, Blake Hament

Universität: Elon University

Zusammenfassung: Der Artikel stellt eine automatisierte Phänotypisierungsanalysetechnik vor, die die Gesundheit und den Lebenszyklus von Pflanzen verfolgt, um die Wassereinsparung zu fördern, die Abhängigkeit von Pestiziden zu verringern und die Erträge zu steigern. Mithilfe des kollaborativen 6-DOF-Roboterarms myCobot 320 M5 , der mit einer RGB-Kamera ausgestattet ist, erfasst das System 2D-Daten von Pflanzen aus mehreren Winkeln, um 3D-Modelle zu erstellen. Das Projekt überwindet die Arbeitsbereichsbeschränkungen des Roboterarms durch die Integration von inverser Kinematik und photometrischen Rekonstruktionstechniken, um Bilder zu einer Punktwolke zusammenzufügen. Mithilfe elektronischer Simulationen werden optimale Aufnahmewinkel für eine maximale Pflanzenabdeckung ermittelt. Versuchsergebnisse bestätigen die Wirksamkeit dieser Methode bei der Datenerfassung für die photometrische Rekonstruktion, verbessern die Arbeitsbereichseffizienz und liefern einen robusten Datensatz für maschinelles Lernen in der Präzisionslandwirtschaft, um phänotypische Informationen von Pflanzen zu extrahieren.

11. Thema: Entwicklung eines nachrüstbaren Teleoperationssystems für Baggerlader mit Cat Command

Autoren: Koshi Shibata, Yuki Nishiura, Yusuke Tamaishi, Kohei Matsumoto, Kazuto Nakashima und Ryo Kurazume

Universität: Kyushu University

Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt ein neuartiges Fernsteuerungssystem für Bagger vor, das einfach zu installieren und kostengünstig ist. Das System integriert Fernsteuerungs- und Sensortechnologien und rüstet den 6-DOF-Roboterarm myCobot 280 M5 sowie die Elektrozylinder auf das Cat Command-Fernsteuerungssystem um, wodurch die Fernsteuerung über ein 5G-Netz ermöglicht wird. Wichtig ist, dass das System keine Änderungen an der Kabinensteuerung erfordert, sodass die Bediener in der Kabine bleiben und die Maschine fernsteuern können. Durch den Austausch von Verbindungskomponenten kann das System verschiedene Geräte verwalten. Das Sensorsystem nutzt Sensoren und eine 360°-Kamera, um Echtzeitbilder vom Feld zu übertragen, was zu einer kompakteren und leichteren Konstruktion im Vergleich zu herkömmlichen Geräten führt. Das Projekt hat die Wirksamkeit des Systems erfolgreich validiert und seine Eignung für praktische Erdaushubarbeiten bestätigt. Diese Entwicklung stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Fernsteuerung von Baumaschinen dar und verspricht mehr Effizienz und Sicherheit in gefährlichen Baustellenumgebungen.

12. Thema: Entwicklung einer intuitiven Mixed Reality Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstelle für Bauanwendungen

Autoren: Tennakoon*, Jadidi, M.* und RazaviAlavi SR

Universität: York University

Zusammenfassung: Diese Forschung befasst sich mit Problemen der geringen Produktivität und der Arbeitssicherheit in der Bauindustrie, indem eine Hybrid-Reality-(MR)-Schnittstelle für die Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) entwickelt wird, die die Präzision der Robotik mit der Erfahrung der Arbeiter vor Ort kombiniert. Durch die Installation einer ZEDM-Kamera am Ende des kollaborativen 6-DOF-Roboters myCobot 320 M5 und die Verwendung des Meta Quest 2 VR-Headsets zur Bereitstellung einer Ich-Perspektive setzt das Projekt Gestenerkennungstechnologie ein, um eine umfassende Steuerung des Roboters zu ermöglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass diese MR-HRI-Schnittstelle die Tiefenwahrnehmung und das Situationsbewusstsein verbessert, was zu einer verbesserten Betriebseffizienz führt. Diese Schnittstelle fördert den Einsatz von Robotik in der Baubranche und ermöglicht Arbeitern, gefährliche Aufgaben sicher aus der Ferne auszuführen, wodurch das Potenzial von Mixed-Reality-Technologien für die Mensch-Roboter-Interaktion in der Branche bestätigt wird.

13. Thema: Sechs Planungsgrade: Automatisierte Planung für die chirurgische Navigation unter den sechs Freiheitsgraden von MyCobot

Autoren: Colton Barr*, Mateus Karvat Camara*, Sidney Givigi

Universität: Queen's University

Zusammenfassung: Diese Arbeit untersucht die Anwendung medizinischer Robotik in der Stereoelektroenzephalographie (SEEG)-Chirurgie und konzentriert sich darauf, wie automatisierte Planungstechniken den kollaborativen 6DOF-Roboterarm myCobot 280 steuern können. Die Forscher setzten hybride Planung und den Expression-based Numerical Heuristic Search Planner (ENHSP) ein, um Robotergelenkbewegungen zu simulieren und so eine präzise Nadelplatzierung an 3D-Koordinaten im Gehirn zu erreichen. Die Studie bewertete die Leistung des Planers in verschiedenen Planungsdomänen und visualisierte die Ergebnisse mithilfe von 3D-Slicer-Simulationen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Methode Kollisionen mit dem Kopf des Patienten wirksam verhindert und Gelenkrotationsbewegungen generiert, um die Nadel präzise zu positionieren. Die Forschung skizziert auch zukünftige Richtungen, darunter die Simulation von Verbindungskollisionen, die Ermöglichung gleichzeitiger Bewegungen mehrerer Gelenke und die Entwicklung maßgeschneiderter heuristischer Methoden zur Optimierung der Planerleistung.

14. Thema: Gestengesteuerter Roboterarm für die landwirtschaftliche Ernte mittels Datenhandschuh mit Biegesensor und OptiTrack-Systemen

Autoren: Zeping Yu, Chenghong Lu, Yunhao Zhang und Lei Jing*

Universität: Universität Aizu

Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt ein gestengesteuertes Roboterarmsystem für die landwirtschaftliche Ernte vor. Es verwendet Datenhandschuhe zur Erfassung von Handbewegungen und Gesten zur präzisen Steuerung des kollaborativen 6-DOF-Roboterarms myCobot 320 Pi . Das System verwendet Biegesensoren und die räumliche Tracking-Technologie OptiTrack, kombiniert mit einem CNN+BiLSTM-Maschinenlernmodell, um Gesten zur Roboterarmmanipulation präzise zu erkennen. Experimente belegen eine hohe Präzision bei der Reproduktion von Handbewegungen mit einer euklidischen Distanz von 0,0131 Metern und einem mittleren quadratischen Fehler (RMSE) von 0,0095 Metern, wodurch eine Erkennungsgenauigkeit von 96,43 % erreicht wird. Durch die Integration der Vorteile sowohl halb- als auch vollautomatischer Systeme bietet diese innovative Lösung einen effektiven Ansatz zur Steigerung der Effizienz bei der landwirtschaftlichen Ernte und zur Reduzierung des Arbeitsaufwands bei der Obsternte.

15. Thema: Erforschung und Analyse automatisierter Roboter mithilfe von Sensoren und Pfadfindungsalgorithmen

Autor: Aravind Srisai Kishore

Universität: Universität Uppsala

Zusammenfassung: Die vorliegende Arbeit untersucht das Konzept der Roboterautomatisierung sowie die relevante Literatur und die technischen Anforderungen mit dem Ziel, einen kleinen, autonom operierenden Roboterdemonstrator zu entwickeln. Die Forschung nutzt den mobilen Roboter myAGV zur Umgebungsnavigation und den kollaborativen Roboter myCobot 280 zur Objektinteraktion. Der Schwerpunkt der Studie liegt auf dem Einsatz optischer Detektions- und LiDAR-Sensoren zur Datenerfassung und Kartenerstellung sowie der Nutzung von Pfadplanungsalgorithmen, um Ziele innerhalb der Karte zu erreichen und dabei Wänden und Hindernissen auszuweichen. Die Ergebnisse demonstrieren die Fähigkeiten des zusammengesetzten mobilen Roboters in den Bereichen Objektinteraktion, autonome Navigation, Datenerfassung und Umgebungskartierung sowie die Leistungsanalyse der Algorithmen durch Simulationen. Diese Entwicklung steigert nicht nur Produktivität und Sicherheit, sondern unterstreicht auch die ethischen Implikationen der Integration autonomer Systeme in reale Anwendungen und setzt einen neuen Maßstab für die Zukunft der Robotik in dynamischen und sensiblen Umgebungen.

Diese kuratierte Sammlung wissenschaftlicher Arbeiten befasst sich mit bahnbrechender Forschung zu innovativen Design-Tools für die Mensch-Roboter-Kollaboration auf engstem Raum. Die Analyse dieser hochmodernen Studien offenbart das enorme Potenzial der Robotertechnologie zur Steigerung der Effizienz, Kostensenkung, Verbesserung der Sicherheit und Verbesserung des Benutzererlebnisses. Die Einsatzmöglichkeiten der Robotik erweitern sich rasant – von der häuslichen Pflege bis zur Präzisionslandwirtschaft, vom Bauwesen bis zur medizinischen Chirurgie – und machen sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil unseres Alltags. Wir sind überzeugt, dass die Robotik mit der fortschreitenden technologischen Entwicklung noch mehr Innovation und Komfort in den Alltag bringen wird. Elephant Robotics engagiert sich für kontinuierliche Innovation und bietet fortschrittliche Roboterlösungen, um den wachsenden Marktanforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig das Spektrum der Roboteranwendungsszenarien aktiv zu erweitern.

Um ausgewählte wissenschaftliche Arbeiten aus dem Jahr 2024 anzuzeigen und herunterzuladen, klicken Sie bitte auf den folgenden Link: https://drive.google.com/drive/folders/12euaZG-alvIGkQVRimv8fNxd8VYv1V2j?usp=sharing .