Robotersysteme 3
Wissensbasierte Simulation
Schon immer waren Menschen von der Idee fasziniert, einen kiinstlichen Menschen zu erschaffen, um ihn fiir ihre Zwecke einsetzen zu konnen. So beschreiben schon Ovid und Homer Figuren aus Elfenbein und Gold, die zu Lebewesen werden. Auch im 13.Jh. sollen...
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Produktinformationen zu „Robotersysteme 3 “
Klappentext zu „Robotersysteme 3 “
Schon immer waren Menschen von der Idee fasziniert, einen kiinstlichen Menschen zu erschaffen, um ihn fiir ihre Zwecke einsetzen zu konnen. So beschreiben schon Ovid und Homer Figuren aus Elfenbein und Gold, die zu Lebewesen werden. Auch im 13.Jh. sollen Alchimisten erste Experimente unternommen haben, um einen kiinstli chen Menschen im Reagenzglas zu erzeugen. Uns allen ist Goethes Homunkulus (lat. "Menschlein") aus seinem Werk "Faust" bekannt. Auch die heutige Entwicklung des autonomen mobilen Roboters ist vielleicht aus dieser Sicht zu begriinden. Diese Systeme sollen selbstandig Wahrnehmungen mit Handlungen verbinden konnen. Dazu sind allerdings noch groBe Entwicklungsan strengungen notwendig. In einem industriellen Umfeld wird der Begriff "Roboter" niichterner gesehen. Hier wird unter Roboter immer Industrieroboter verstanden. Dieser hat heute nichts mit den Fiihigkeiten oder dem Aussehen eines Menschen gemeinsam. Die produzierende Industrie setzt Industrieroboter in zunehmendem MaBe integriert in Roboterzellen ein. Dieser Schritt zur Automatisierung der Produktion bedingt Investitionen in erheblichem Umfang. Planung und Programmierung von Robotern, Roboterzellen sowie von Roboter-Fabrikationsanlagen miissen daher von vornherein unter Aspekten der Sicherheit und der Wirtschaftlichkeit erfolgen. Beim Einsatz einer Roboterzelle miissen komplexe Aufgabenstellungen verschieden ster Art gelost werden. Um z.B. eine Montagesequenz erfolgreich durchzufiihren, ist die Anordnung der Roboter und der umgebenden Maschinen von groBer Wichtigkeit. In dieser Phase, im allgemeinen als Zellentwurf bezeichnet, miissen alle Komponen ten so angeordnet werden, daB die Montageaufgabe gelost werden kann und moglichst wenig Zeit und Energie verbraucht werden.
Inhaltsverzeichnis zu „Robotersysteme 3 “
I Wissensbasierte Techniken.- 1 Künstliche Intelligenz.- 1.1 Arbeitsgebiete.- 1.2 Historische Entwicklung.- 2 Menschliches Problemlösungsverhalten.- 2.1 Menschliche Informationsverarbeitung.- 2.2 Lösen von Problemen.- 2.3 Menschliches Fachwissen.- 3 Maschinelle Wissensrepräsentation.- 3.1 Darstellungsarten von Wissen.- 3.2 Semantische Netzwerke.- 3.3 Produktionsregeln.- 3.4 Objektorientierte Darstellung.- 3.5 Graphische Visualisierung.- 3.6 Logikbasierte Systeme.- 4 Expertensystemtechnik.- 4.1 Definitionen.- 4.2 Kennzeichen.- 4.3 Innere Struktur.- 4.4 Einsatzgebiete.- 4.5 Einschränkungen.- 5 Funktion der Inferenzmaschine.- 5.1 Inferenzverfahren.- 5.2 Vages Wissen.- 5.3 Unsicherheit.- 5.4 Resolutionsverfahren.- 5.5 Ablaufsteuerung.- 5.6 Rückwärtsverkettung.- 5.7 Vorwärtsverkettung.- 5.8 Suchverfahren.- 5.9 Nicht-monotones Schließen.- 6 Knowledge Engineering.- 6.1 Aufbau eines kleinen Wissenssystems.- 6.2 Aufbau großer Wissenssysteme.- 7 Entwicklungswerkzeuge.- 7.1 KI-Sprachen.- 7.2 Programmierumgebungen.- 7.3 Knowledge-Engineering Werkzeuge.- II Wissensbasierte Robotersimulation.- 8 Intelligente Robotersysteme.- 8.1 Roboter der 3. Generation.- 8.2 Arbeitsablauf eines intelligenten Roboters.- 8.3 Eigenschaften des Menschen.- 8.4 Wissen über Fertigungsprozesse.- 8.5 Steuerung der 3. Generation.- 8.6 Beispiel: Montagerobotersystem.- 9 Wissensbasierte Ansätze.- 9.1 Steuerungssysteme.- 9.2 Mobile Roboter.- 9.3 Greifer- und Sensorsysteme.- 9.4 Objektbasierter Zellentwurf.- 9.5 Modellbasiertes System für Robotermanipulationen.- 9.6 Einsatz einer Datenbank.- 9.7 CAD-basierte Off-Line Programmierung.- 9.8 System zur automatischen Programmierung.- 9.9 Integration von Konstruktion und Fertigung.- 9.10 Generierung von Roboterprogrammen.- 9.11 Produktbasierter Entwurf.- 9.12 System zur Simulation intelligenter Roboter.- 9.13 Programmierung intelligenter Roboter.- 9.14 Einsatz Von Expertensystemen.- 9.15 Wissensbasierte Montage.- 9.16 Robotertechnik und Künstliche Intelligenz.-
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9.17 Stufenplan bei der Programmierung von Robotern.- 10 Planen.- 10.1 Selbständige Programmierung.- 10.2 Planungsverfahren.- 10.3 Planung von Roboteraktionen.- 10.4 Planungsvorgang für eine Montage.- 10.5 Planungssysteme.- 11 Systemkonzepte.- 11.1 Entwicklungsstrategien.- 11.2 Nutzen kommerzieller Systeme.- 11.3 Strukturvarianten.- 12 Expertensystemshell Nexpert Object.- 12.1 Wissensdarstellung und Wissensverarbeitung.- 12.2 Repräsentation von Dingen.- 12.3 Integration von Nexpert Object in Rechnerprogramme.- 13 Wissensbasiertes Modell.- 13.1 Verbindung geometrischer und wissensbasierter Modelle.- 13.2 Alternativen im Aufbau eines wissensbasierten Modells.- 13.3 Modellerzeugung.- 13.4 Komponenten einer Roboterzelle.- 13.5 Klassenorientiertes Modell.- 13.6 Klasse Modell.- 13.7 Klasse Roboter.- 13.8 Klasse Roboterachse.- 13.9 Klasse Robotersteuerung.- 13.10 Klasse Greifer.- 13.11 Klasse Werkzeug.- 13.12 Klasse Sensor.- 13.13 Klasse Handhabungsobjekt.- 13.14 Beispiel.- 14 Skriptgesteuerte Programmierung.- 14.1 Repräsentation von Aktionsfolgen.- 14.2 Programmierung von Robotern.- 14.3 Elementare Aktionen.- 14.4 Zellenanalyse.- 14.5 Raumbewegung.- 14.6 Feinbewegung.- 14.7 Greifen und Loslassen.- 14.8 Realisierung.- III Einsatz neuronaler Netze.- 15 Konzepte neuronaler Netze.- 15.1 Funktion des menschlichen Gehirns.- 15.2 Modell eines Neurons.- 15.3 Aufbau eines neuronalen Netzes.- 15.4 Lernphase.- 15.5 Betriebsphase.- 15.6 Netzstrukturen.- 15.7 Repräsentation von Wissen.- 15.8 Einsatzgebiete.- 15.9 Neue Technologien.- 16 Netztypen.- 16.1 Klassifizierung neuronaler Netze.- 16.2 Einschichtnetze.- 16.3 Netze mit topologisch geordneten Vektoren.- 16.4 Zweischichtnetze.- 16.5 Vorwärtsgekoppelte Mehrschichtnetze.- 16.6 Backpropagation-Netz.- 16.7 Kooperative und kompetitive Mehrschichtnetze.- 16.8 Hybride Netze.- 16.9 Fehlermaße.- 16.10 Probleme beim Einlernen.- 17 Modell eines Neurons und Lerngesetze.- 17.1 Modell eines Neurons.- 17.2 Neuronenmodell in NWorksII.- 17.3 Gewichtete Summation.- 17.4 Aktivierungsfunktion.- 17.5 Skalierung und Limitierung.- 17.6 Ausgabefunktion.- 17.7 Fehlerberechnung.- 17.8 Lerngesetze in NWorksII.- 18 Einsatz von Backpropagation-Netzen.- 18.1 Aktivierungsfunktion.- 18.2 Propagierungsfunktion.- 18.3 Netztyp.- 18.4 Netztopologie.- 18.5 Einlerndaten.- 18.6 Lerngesetz.- 19 Neuronale Netze in der Robotertechnik.- 19.1 Kinematik.- 19.2 Dynamik.- 19.3 Sensorik.- 19.4 Regelung.- 20 Inverse Kinematik.- 20.1 Standard Back-Propagation-Netze.- 20.2 Fast Back-Propagation-Netze.- 20.3 Functional-Link Back-Propagation-Netze.- 20.4 Functional-Link Back-Propagation-Netze mit Sinus.- 20.5 Wertung.- IV Ausblick.- 21 Perspektiven.- 21.1 Zukünftige Robotersysteme.- 21.2 Lernende Roboter.- 21.3 Gestaltungsorientierte Animationsverfahren.- 21.4 Mehrdimensionale Interaktionen.- 21.5 Einbeziehung physikalischer Prinzipien.- 21.6 Erweiterte Modellierungsfunktionen.- 21.7 Objektveränderungen.- 21.8 Virtuelle Realität.- Stichwortverzeichnis.
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Bibliographische Angaben
- Autor: Dieter W. Wloka
- 2012, XIV, 242 Seiten, 44 Abbildungen, Maße: 17 x 24,2 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3642935141
- ISBN-13: 9783642935145
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