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Entwicklung eines haptischen Interfaces für die roboterassistierte Ultraschallbildakquisition
(2021)
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.