Abschnitt 7.1 fasst die Errungenschaften dieser Masterarbeit zusammen. Abschließend wird in Abschnitt 7.2 ein Ausblick auf weitere Fragestellungen gegeben, die aufbauend auf dieser Mas-terarbeit beantwortet werden könnten.
7.1 Ergebniszusammenfassung
In dieser Arbeit wurde aufbauend auf einer umfassenden Literaturrecherche zu extrinsischen Tak-tilen Sensoren in Kapitel 2 ein taktiles Sensorkonzept für die Fußsohle des humanoiden Roboters Lola entwickelt. Zunächst wurde in Kapitel 3 der Prüfstand vorgestellt, der im Rahmen dieser Arbeit aufgebaut wurde. Mit dem Prüfstand können statische und dynamische Experimente zur Evaluierung des taktilen Sensors wiederholbar und automatisiert durchgeführt werden. In Kapi-tel 4 wurde das piezoresistive Sensorkonzept vorgesKapi-tellt und ein Sensormodell zur Berechnung der Druckverteilung auf der Fußfläche entwickelt. Anschließend wurde ein Verfahren zur Kalibrie-rung des Sensorsmodells, dass ein einheitliches Pressungsmodell sowie einen Ausgleichsterm zur Individualisierung besitzt, vorgestellt, parametriert und validiert. Zur Klassifikation des Kontakt-zustandes der Fußsohle mit dem Boden wurden in Kapitel 5 Bildverarbeitungsalgorithmen auf die Druckverteilung angewandt, die als Ergebnis das Supportpolygon und die geometrischen Parame-ter der fünf größten Kontaktflächen berechnen. Die freien ParameParame-ter der Bildverarbeitungskette wurden mithilfe einer Parameteroptimierung bestimmt. Alle vorgestellten Algorithmen wurden auf einer Echtzeitplattform mit MATLAB und Simulink implementiert, validiert und analysiert. Um die Integration des taktilen Sensors in Lolas Regelungsstruktur zu ermöglichen, wurde die perfor-manteste Algorithmenkombination auf einem Atmel Mikroprozessor in der Programmiersprache C implementiert und validiert (Kapitel 6). Aufgrund der unterschiedlichen Hardwarearchitektu-ren von der Echtzeitplattform und des Mikroprozessors wurde abschließend ein Vergleich der Kontaktschätzung und eine Laufzeitanalyse beider Systeme durchgeführt.
7.2 Ausblick
Um die Echtzeitfähigkeit zu erhalten, wurde bei der Pressungsmodellierung auf eine explizite Modellierung der nichtlinearen Hysterese und des nichtlinearen Drifts verzichtet. Die Kompensa-tion des Drifts mit einem universalen Driftmodell könnte die Individualisierung der Taxelmodelle ersetzen und zu einem niedrigerem Kontaktschwellwert führen. Die Berücksichtigung eine Hys-teresemodells verbessert die Approximation der Pressung und würde deshalb ebenfalls die Sen-sitivität des Sensors erhöhen. Eine physikalisch korrekte Modellierung beider Effekte könnte zu stabileren Modelleigenschaften führen.
72 7 Zusammenfassung und Ausblick
In Abschnitt 5.8 wurde bereits auf das unberücksichtigte Zeitverhalten der Taxelbilder eingegan-gen. Aufgrund der verhältnismäßig langsamen Änderung des Kontaktzustandes könnte das Zeit-verhalten der Taxelbilder zur Plausibilitätsprüfung der einzelnen Kontaktverteilungen verwendet werden. Denkbare Methoden sind die Implementierung eines digitalen Signalfilters, der meh-rere, in der Vergangenheit liegende Taxelbilder zur Ermittlung des aktuellen Kontaktzustandes verwendet, oder der Einsatz eines Kalmanfilters.
Zur Ermittlung des Kontaktzustands des Roboterfußes ist es ausreichend, dass die vom Sensor-modell berechnete Druckverteilung proportional zur Absolutpressung ist. Die in Abschnitt 4.5 beschriebene Abhängigkeit der berechneten Pressung von der Kalibrierungsfläche verhindert die direkte Berechnung der absoluten Druckverteilung auf der Fußfläche, da der Flächeninhalt der Kontaktfläche zunächst unbekannt ist. Für andere Anwendungen, wie z.B. die Berechnung der resultierenden, externen Kontaktkraft auf der Fußfläche oder die Bestimmung desZero Moment Pointskönnte die Absolutpressung dennoch von Interesse sein. Informationen über den ZMP und die resultierende, externe Gesamtkraft könnten mit den Daten des Kraft-Momentensensors des im Sprunggelenk fusioniert werden, und so zu einer zuverlässigeren Kraftschätzung beitragen.
Die Absolutpressung könnte mithilfe der Bildverarbeitungskette iterativ approximiert werden.
Bild 7.1 zeigt den Ablauf des vorgeschlagenen Verfahrens zur Approximation der Absolutspan-nung.
Kontaktmodell Interpolation
Labelling
Extraktion Filterung
Konvexe Hülle
Supportpolygon Kontaktgeometrie
Sensormodell Widerstandsmatrix
Pseudo-Pressung
Erweitertes Sensormodell
A↓
Widerstand
Kennlinienfeld
Absolutpressung
Kontaktflächeninhalt
Pressung
Bild 7.1:Vorschlag eines iterativen Verfahrens zur Berechnung der Absolutpressung auf der taktilen Fußsohle.
Dazu müsste die Kalibrierung mit Flächen verschiedener Größe durchgeführt werden. Die sich daraus ergebende Schar an Pressungsmodellen, kann nach der ersten Schätzung der
Kontaktflä-7.2 Ausblick 73
che zur erneuten Auswertung des Pressungsmodells verwendet werden. Interessant wäre eben-falls, ob dieses Verfahren gegen eine stabile Approximation der Absolutpressung konvergiert und in wie fern sich die iterative Modifikation des Pressungsmodells auf die Güte der Geometrieschät-zung auswirkt.
Der wichtigste, nächste Schritt ist die Integration des taktilen Sensors in den humanoiden Robo-ter. Dabei sind verschiedene weiterführende Fragestellungen zu berücksichtigen. Dafür sollte eine Methode zur Online Kalibrierung des Sensormodells entwickelt werden. Eine Kalibrierungsrouti-ne müsste in den Initialisierungsprozess des Roboters integriert werden. Beispielsweise könnten die Ruhewiderstände und die Offsets der Pressungskennlinie neu bestimmt werden. Diese Kali-brierungsroutine würde gleichzeitig den beobachteten, verschleißbedingten Anstieg der Ruhewi-derstände kompensieren.
Des Weiteren ist es empfehlenswert beim endgültigen Design der Auswerteelektronik besonders auf die Hardwareparallelisierung der Widerstandsmessung zu fokussieren. Diese begrenzt maß-geblich die erreichbare Taktzeit. Eine Möglichkeit wäre der Einsatz externen AD-Wandlerbausteine mit bis zu 30 parallelen Kanälen. Auf Hinweise zur Fertigung des Prototypen in den endgültigen Dimensionen des Fußes wurde bereits in Abschnitt 4.3 eingegangen. Zukünftige Arbeiten kön-nen die Supportpolygone beider Füße in die Laufstabilisierung integrieren und die Kraftregelung zur Modellierung des elastischen Bodenkontakts um die Parameter der Kontaktflächengeometrien erweitern.
Zur Lokalisierung des humanoiden Roboters in einer dafür angelegten Karte wird parallel zu dieser Arbeit an der Implementierung einesSimultaneous Localization and MappingAlgorithmus (SLAM-Algorithmus) geforscht [66]. In wiefern die Informationen des Kontaktes der Fußfläche zur Lokalisierung des Roboters in dieser Karte beitragen können, bleibt zu untersuchen. Denkbar wären markante Bodentopologien während des Kontaktes in den SLAM-Algorithmus mit einflie-ßen zu lassen. Als Beispiel kann eine Treppenstufe, die zu klein für die gesamte Roboterfuß ist und beim Kontakt als Rechteck auf der Sensorfläche identifizierbar ist, genannt werden. Ana-log könnte eine Fusionierung der geschätzten Bodenkontaktgeometrie mit der BodentopoAna-logie, die mithilfe von Ultraschallsensoren an der Fußspitze aufgezeichnet wurde, die Schätzung der Bodentopologie verbessern.
Abschließend wird auf die Erweiterung des Sensorkonzepts auf stärker gekrümmte Flächen ein-gegangen. Diese würde die Ausstattung weiterer Körperteile des humanoiden Roboters, wie dem Torso, den Armen oder den Handballen, mit Taktilität ermöglichen.