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Entwicklung eines haptischen Interfaces für die roboterassistierte Ultraschallbildakquisition

  • Motivation: Die Bedienung eines Roboters bei einer roboterassistierten Ultraschallbildakquisition zur Lagekontrolle eines Tumors während einer Strahlentherapie ist mit einem groÿen Aufwand verbunden. Eine externe Applikation oder ein externes Bediengerät ist dazu notwendig. In dieser Arbeit wird die intuitivere Möglichkeit erforscht, dem Roboter Befehle durch Berührungen zu erteilen. Für eine solche Gestensteuerung wird anhand von Sensordaten eines sensitiven Leichtbauroboters bewertet, inwieweit eine Steuerung durch ein haptisches Interface umsetzbar ist und dafür ein Klassifikator entwickelt. Methodik: Die Erhebung der Sensordaten erfolgte an einem KUKA LBR-iiwa7-800 Roboter. Es wurden acht repräsentative Gesten für ein haptisches Interface definiert. Diese Gesten wurden an verschiedenen Roboterposen von Probanden ausgeführt, während Sensordaten erhoben wurden. Die Messungen wurden im statischen Zustand des Roboters und im Impedanzmodus des Roboters durchgeführt, da mithilfe des Impedanzmodus die Atemkompensation während einer Ultraschallbildakquisition realisiert wird. Die Messdaten wurden in Matlab ausgewertet. Ergebnisse: Vier der definierten Gesten sind allein durch Bestimmung der kartesischen Kräfte x, y z detektierbar und voneinander unterscheidbar. Diese vier Gesten sind Gesten, die durch Berührung am Tool (Ultraschallkopf) oder Toolnähe (Roboterhand) ausgeführt werden. Die Unterscheidung von Gesten, die am Roboterellenbogen ausgeführt wurden, ist anhand der kartesischen Kräfte nicht möglich. An Roboterposen, die singularnahe oder singulare Achsstellungen aufweisen, ist eine Detektion von Gesten ebenfalls problematisch. Ansonsten ist eine Detektion posen- und nutzer-unabhängig durchführbar. In Messungen während einer Atemkompensation wurden diese Gesten ebenfalls richtig detektiert. Fazit: Ein haptisches Interface für roboterassistierte Ultraschallbildakquisition ist realisierbar für Gesten, die am Roboter in der Nähe des TCPs ausgeführt werden. Für die Detektion und Klassifizierung dieser Gesten ist die Krafteinschätzung am TCP ausreichend.

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frontdoor_oas
Metadaten
Author:Kayanee Loheswaran
URN:urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1834
Advisor:Peter Karl Seitz
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Year of Completion:2021
Publishing Institution:Hochschule Heilbronn
Granting Institution:Hochschule Heilbronn, Informatik
Release Date:2021/05/25
Tag:Medizintechnik
GND Keyword:Roboter; Ultraschall
Pagenumber:XIII, 52, XXIII Seiten
DDC classes:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
Access Right:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International