@inproceedings{Weiss, author = {Weiß, Martin Georg}, title = {Optimization of Cartesian Tasks with Configuration Selection}, series = {2nd IMA Conference on Mathematics of Robotics: online September 8-10, 2021}, booktitle = {2nd IMA Conference on Mathematics of Robotics: online September 8-10, 2021}, editor = {Holderbaum, William and Selig, J. M.}, publisher = {Springer International Publishing}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-91351-9}, doi = {10.1007/978-3-030-91352-6_16}, pages = {153 -- 160}, abstract = {A basic task in the design of an industrial robot application is the relative placement of robot and workpiece. Process points are defined in Cartesian coordinates relative to the workpiece coordinate system, and the workpiece has to be located such that the robot can reach all points. Finding such a location is still an iterative procedure based on the developers' intuition. One difficulty is the choice of one of the several solutions of the backward transform of a typical 6R robot. We present a novel algorithm that simultaneously optimizes the workpiece location and the robot configuration at all process points using higher order optimization algorithms. A key ingredient is the extension of the robot with a virtual prismatic axis. The practical feasibility of the approach is shown with an example using a commercial industrial robot.}, language = {en} } @techreport{SchwarzBockWeiss, author = {Schwarz, Philipp and Bock, Sebastian and Weiß, Martin}, title = {Abschlussbericht Projekt LeaP - Learning Poses : Posenerkennung mit Neuronalen Netzen}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8851}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-88514}, pages = {45}, abstract = {Die Sch{\"a}tzung der 6D-Pose bekannter Objekte findet Anwendungen in der Robotik, der Luft- und Raumfahrtsteuerung und automatisierten Produktionsumgebungen. Es ist nach wie vor g{\"a}ngige Praxis, klassische Bildverarbeitungsmethoden zu verwenden, um eine hohe Pr{\"a}zision zu erreichen. Diese Methoden erfordern jedoch eine manuelle Parametrisierung der verwendeten Erkennungswerkzeuge f{\"u}r jedes einzelne Objekt. Dies wirft die Frage auf, ob maschinelle Lerntechniken, insb. convolutional neural networks, Netzwerke, so trainiert werden k{\"o}nnen, dass sie die in der Industrie geforderte Pr{\"a}zision ohne individuelle Programmierung erreichen k{\"o}nnen. Dar{\"u}ber sollen in Produktionsumgebungen Umwelteinfl{\"u}sse wie Lichtverh{\"a}ltnisse minimiert werden. Es werden verschiedene Netzstrukturen entwickelt und auf ihre Leistung bei diesem Szenario untersucht, mit 1 bis 6 Freiheitsgraden in der Aufgabenstellung und einer oder mehreren Kameras. Zus{\"a}tzlich wird ein Ansatz mit reinforcement learning entwickelt und untersucht.}, language = {de} }