Haun Handbuch Robotik

Programmieren und Einsatz intelligenter Roboter
2007
ISBN: 978-3-540-36918-9
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 550 Seiten

Reihe: VDI-Buch

Die Robotik stellt sich bisher als ein weit ausgedehntes Forschungsgebiet dar. Robotik als lernende Systeme werden in diesem Buch durch intelligente, rechnerbasierte Technologien in funktionaler Hinsicht beschrieben. Konkrete Anwendungsfälle werden modellierbar mit Hilfe der objektorientierten Ontologie, die Implementierung dieser Modelle durch Knowledge Computing Technologien unter Java ermöglicht die Umsetzung. Der Autor geht auf die den Systemen eigene Softwareintelligenz ein; es beschreibt im Detail die Bausteine dafür sowie die notwendigen Ansätze für lernende Systeme mit intelligenten Eigenschaften. In diesem Buch wird die Robotik als Wissenschaft formuliert, verstanden als Gesamtheit naturwissenschaftlicher Analysen von Erkennen, Wissen und Handeln in allen Dimensionen und Funktionsweisen von Systemen. Der wissensorientierte Ansatz skizziert ein Modell wissenschaftlichen Handelns zur systematischen Problemlösung nach wissenschaftlichen Kriterien. Auf Basis der bereits klassischen Informationsverarbeitung entwickelt der Autor deren basale theoretische Konzepte (Daten, Information, Symbol, Repräsentation) weiter aus (Wissensverarbeitung). So liegt denn auch ein Schwerpunkt des Buches eben nicht nur auf dem technischen Aspekt der Robotik, wie beispielsweise dem Bau von Robotern (Mechanik), der Steuerung der Gelenke (Elektronik) oder der Mechatronik (als die Verbindung von Mechanik und Elektronik). Vielmehr beschreibt das Buch auch die Möglichkeiten der Programmierung von Robotersystemen. Am Ende wird sich dann zeigen, daß in der zukünftigen Brainware das Potenzial zu suchen ist, was letzlich Roboter zu intelligenten Robotersystemen avancieren läßt.

Dr. Matthias Haun ist u.a. seit 2002 bei der SUBITO AG beschäftigt und arbeitet dort als Abteilungsleiter der WEB-Entwicklung an der Neuentwicklung von Knowledge Management- und Decision Systemen. Seine Dissertation, zahlreiche Publikationen sowie seine Dozententätigkeit beschäftigen sich mit den Themen Wissensmanagement sowie Technologien der Künstlichen Intelligenz und des Künstlichen Lebens, die er auch in viele internationale Entwicklungs- und Forschungsprojekte erfolgreich einbrachte. Zur Zeit liegt sein Forschungschwerpunkt im Bereich Robotik auf der Entwicklung intelligenter Software und deren Integration in Hardwaretechnologien zur Steigerung der systemischen Intelligenz (sIQ) von autonomen Robotersystemen.

Autoren/Hrsg.

Haun, Matthias

Inhaltsverzeichnis

1;Vorwort;6
2;Lesehinweise;12
3;Inhaltsverzeichnis;14
4;1 Anstelle einer Einleitung…;20
4.1;1.1 Artifizielle Wesen;20
4.2;1.2 Roboter als integraler Bestandteil der Lebenswelt;26
4.2.1;1.2.1 Serviceroboter;26
4.2.2;1.2.2 Industrieroboter;30
4.2.3;1.2.3 Robotersysteme im Dienste der Medizin;31
4.2.4;1.2.4 Robotersysteme im Alltag und bei Spass und Spiel;33
4.2.5;1.2.5 Humanoide Roboter;36
4.2.6;1.2.6 Animaten und Biorobotik;36
4.3;1.3 Intelligente Robotersysteme;37
4.3.1;1.3.1 Klassifikation;41
4.3.2;1.3.2 Allgemeiner Aufbau eines Robotersystems;44
5;2 Modellierung von Robotersystemen;52
5.1;2.1 System;52
5.1.1;2.1.1 Systembegriff;53
5.1.2;2.1.2 Systemtheorie;58
5.1.3;2.1.3 Systemvarianten;60
5.2;2.2 Modell;67
5.2.1;2.2.1 Modellbegriff;67
5.2.2;2.2.2 Modelltheorie;70
5.2.3;2.2.3 Modellvarianten;70
5.2.4;2.2.4Modellierung;94
5.3;2.3 Simulation;101
5.3.1;2.3.1 Modellsimulationen;101
5.3.2;2.3.2 Robotersimulationsysteme (RSS);102
5.4;2.4 Architekturmodell;103
5.4.1;2.4.1 Sensoren-Brainware-Aktoren-Einheit;104
5.4.2;2.4.2 Mentale Strukturen;107
6;3 Systemische Interaktionstheorie;116
6.1;3.1 Ausgangsposition;116
6.2;3.2 Ziele;117
6.3;3.3 Roboter als interaktionsbasierte Systeme;118
6.4;3.4 Systemische Interaktion;122
6.4.1;3.4.1 Interaktion als System;122
6.4.2;3.4.2 Definition des Interaktionsbegriffes;123
6.4.3;3.4.3 Navigation von Robotersystemen;126
6.4.4;3.4.4 Kommunikation und Interaktion von Robotersystemen;129
6.5;3.5 Interaktionsanalyse;131
6.5.1;3.5.1 Wissensbasierte Interaktionsebenen;132
6.5.2;3.5.2 Funktionaler Ansatz;136
6.5.3;3.5.3 Interaktionsmanagementmodell;140
6.5.4;3.5.4 Konzeptionelle Darstellung der Interaktion;141
6.6;3.6 Planung;142
6.6.1;3.6.1 Planungskonzepte;143
6.6.2;3.6.2 Planungsschritte;145
6.6.3;3.6.3 Planverfahren;146
6.6.4;3.6.4 Navigation;148
6.7;3.7 Simulationen;150
6.8;3.8 Architektur;153
7;4 (Hardware)Komponenten eines Roboters;154
7.1;4.1 Mechanik und Kinematik;154
7.2;4.2 Achsregelung und Antrieb;155
7.3;4.3 Sensoren;156
7.3.1;4.3.1 Haptische Sensoren;159
7.3.2;4.3.2 Infrarotsensoren;159
7.3.3;4.3.3 Sonarsensoren;160
7.3.4;4.3.4 Laser;161
7.3.5;4.3.5 Radar-Sensoren;162
7.3.6;4.3.6 Hall-Sensoren;162
7.3.7;4.3.7 Kompaßsensoren;162
7.3.8;4.3.8 Winkelkodierung;163
7.3.9;4.3.9 Bewegungssensoren;164
7.3.10;4.3.10 Bildsensoren;164
7.3.11;4.3.11 Sensordatenintegration;165
7.4;4.4 Aktoren;165
7.5;4.5 Steuerung;168
8;5 Robotik Engineering: DasProblem2Solution-Vorgehensmodell;170
8.1;5.1 Klassische Vorgehensmodelle im Überblick;170
8.2;5.2 Lebenszyklus;178
8.3;5.3 Der Entwicklungsprozess im Überblick;180
8.4;5.4 Verfahren zur Systemvalidierung;181
8.5;5.5 Entwicklungsprojekte;184
8.6;5.6 Robotik Projektmanagementsystem;187
9;6 Software;192
9.1;6.1 Arten der Robotersystemprogrammierung;192
9.1.1;6.1.1 Manuelle Programmierung;193
9.1.2;6.1.2 Teach-In-Programmierung;193
9.1.3;6.1.3 Programmierung durch Beispiele;195
9.1.4;6.1.4 Programmierung durch Training;197
9.1.5;6.1.5 Roboterorientierte Programmierung;197
9.1.6;6.1.6 Aufgabenorientierte Programmierung;197
9.1.7;6.1.7 Problemorientierte Programmierung;198
9.2;6.2 Entwicklung von Programmiersprachen für Robotersysteme;199
9.3;6.3 Verarbeitungsmodelle;200
9.4;6.4 Roboterprogrammiersprachen im Überblick;202
9.4.1;6.4.1 Klassifikation;203
9.4.2;6.4.2 Explizite Programmiersprachen;204
9.4.3;6.4.3 Implizite Programmiersprachen;205
9.4.4;6.4.4 Aufgabenorientierte Programmiersprachen;206
9.5;6.5 Allgemeine Programmiersprachen im Überblick;207
9.5.1;6.5.1 Maschinennahe Sprachen;208
9.5.2;6.5.2 Problemorientierte Programmiersprachen;209
9.5.3;6.5.3 Simulationsorientierte Programmiersprachen;212
9.5.4;6.5.4 Wissensverarbeitende Programmiersprachen;215
9.5.5;6.5.5 Objektorientierte Programmiersprachen;219
9.5.6;6.5.6 Elementare Sprachelemente;228
9.5.7;6.5.7 Dokumentation;230
9.6;6.6 Softwaretechnik;234
9.6.1;6.7 NQC;240
9.6.2;6.7.1 Programmaufbau;240
9.6.3;6.7.2 Kommentare;242
9.6.4;6.7.3 Konstanten und Schlüsselwörter;242
9.6.5;6.7.4 Präprozessor;250
9.6.6;6.7.5 Variablen;252
9.6.7;6.7.6 Funktionen;252
9.6.8;6.7.7Multitasking;254
9.6.9;6.7.8 Sensoren;257
9.6.10;6.7.9 Bedingungen;261
9.6.11;6.7.10 Operatoren und Anweisungen;265
9.6.12;6.7.11 Bedingte Verzweigung;269
9.6.13;6.7.12 Programmschleifen;272
9.6.14;6.7.13 Datenspeicherung;275
9.6.15;6.7.14 Kommunikation;276
9.7;6.8 LeJOS und Java;277
9.7.1;6.8.1 Das Betriebssystem leJOS;278
9.7.2;6.8.2 Spurverfolgung mit Java;279
10;7 Problem2 Solution-Plattform;288
10.1;7.1 Entwicklungsumgebung Eclipse;288
10.2;7.2 Systemmodellierung mit UML;291
10.2.1;7.2.1 Anwendungsfall (Use Case);292
10.2.2;7.2.2 Aktivitäten;293
10.2.3;7.2.4 Klassen;294
10.2.4;7.2.5 Sequenzen;297
10.2.5;7.2.6 Kollaborationen;298
10.2.6;7.2.7 Zustand;299
10.3;7.3 Interaktionsmodellierung;301
10.3.1;7.3.1 Übersicht;301
10.3.2;7.3.2 Leistungsmerkmale;302
10.3.3;7.3.3 Elemente;302
10.3.4;7.3.4 Sichten;303
10.3.5;7.3.5 Entwicklungsschritte;304
10.3.6;7.3.6 Vorteile;305
10.4;7.4 Projektplanung;305
10.4.1;7.4.1 Planungskomponenten;305
10.4.2;7.4.2 Planungsmethoden für Robotik-Projekte;306
10.4.3;7.4.3 Dokumente und Werkzeuge der Projektplanung;307
10.4.4;7.4.4 Planungszeitpunkt;307
10.4.5;7.4.5 Funktionen und Leistungsmerkmale;308
10.4.6;7.4.6 Schritte der Aktivitätsplanung;309
11;8 Brainware;312
11.1;8.1 Artifizielles Leben;312
11.2;8.2 Artifizielle Intelligenz;314
11.2.1;8.2.1 Arbeitsbereiche;315
11.2.2;8.2.2 Historie;320
11.2.3;8.2.3 Philosophie;323
11.2.4;8.2.4 Zeichen, Daten, Informationen und Wissen;324
11.2.5;8.2.5 Schlußweisen;328
11.3;8.3 Systemische Intelligenz;332
11.3.1;8.3.1 Ausgangsposition;332
11.3.2;8.3.2 Allgemeine Intelligenzkriterien;333
11.3.3;8.3.3 Systemische Intelligenzkritierien;336
11.3.4;8.3.4 Systemischer Intelligenzquotient;338
11.3.5;8.3.5 Modell;345
11.3.6;8.3.6 Kogniogenese;345
11.4;8.4 Problemlösungsmethoden zur Steigerung des systemischen Intelligenzquotienten;347
11.4.1;8.4.1 Problemmodellierung;347
11.4.2;8.4.2 Methodenpluralismus;352
11.5;8.5 Problemlösen durch Suchen;356
11.5.1;8.5.1 Blinde Suchverfahren;358
11.5.2;8.5.2 Constraintpropagierung;366
11.5.3;8.5.3 Heuristische Suchverfahren;369
11.6;8.6 Problemlösen durch Planen;378
11.7;8.7 Mittel-Zweck-Analyse;382
11.8;8.8 Expertensysteme;384
11.8.1;8.8.1 Eigenschaften und Ziele;385
11.8.2;8.8.2 Anwendungsgebiete;387
11.8.3;8.8.3 Architektur;389
11.8.4;8.8.4 Problemlösungsstrategien;392
11.8.5;8.8.5 Entwicklungsmethodik und Wissensakquisition;399
11.9;8.9 Artifizielle neuronale Netze (AnN);411
11.9.1;8.9.1 Mathematisches Neuronenmodell;411
11.9.2;8.9.2 Artifizielles Neuron;421
11.9.3;8.9.3 Artifizielle neuronale Netze;423
11.9.4;8.9.4 Klassifizierung artifizieller neuronaler Netze;430
11.9.5;8.9.5 Lernparadigmen;434
11.9.6;8.9.6 Architekturen;438
11.9.7;8.10 Genetische Algorithmen;440
12;9 Ausblick;444
12.1;9.1 Zukunftsbilanz;444
12.2;9.2 Ein neues Paradigma?;448
12.3;9.3 Ein Playdoyer für ein Jahrzehnt der Robotik;449
12.3.1;9.3.1 Robotic Science Programm;450
12.3.2;9.3.2 Intradisziplinarität;451
12.3.3;9.3.3 Robotik als multidisziplinäre Forschungseinrichtung;453
12.3.4;9.3.4 Handeln statt Befürchten;455
13;10 Anhang;456
13.1;10.1 Glossar;456
13.2;10.2 Physikalische Grundlagen;459
13.2.1;10.2.1 Kräfte und Momente;459
13.2.2;10.2.2 Kräfte und Wege;462
13.2.3;10.2.3 Antriebe;466
13.3;10.3 Bausätze für Roboter;468
13.3.1;10.3.1 TuteBot;468
13.3.2;10.3.2 Rug Warrior;469
13.3.3;10.3.3 Joker Robotics;470
13.3.4;10.3.4 Fischertechnik;471
13.4;10.4 Robotic Invention System;471
13.4.1;10.4.1 Der Robotic Controller (E)Xplorer (RCX);471
13.4.2;10.4.2 Infrarot-Schnittstelle;474
13.4.3;10.4.3 Sensoren;475
13.4.4;10.4.4 Aktoren;479
13.5;10.5 RCX-Programmierung mit NQC;482
13.5.1;10.5.1 Bricx-Command-Center;482
13.6;10.6 RCX-Programmierung mit leJOS;488
13.7;10.7 Java für Robotersysteme;492
13.7.1;10.7.1 Vom Algorithmus zum (objektorientierten) Programm;493
13.7.2;10.7.2 Struktur eines Java Programms;498
13.7.3;10.7.3 Kommentare;499
13.7.4;10.7.4 Bezeichner;499
13.7.5;10.7.5 Variablen;500
13.7.6;10.7.6 Konstanten;502
13.7.7;10.7.8 Operatoren;504
13.7.8;10.7.9 Kontrollstrukturen;511
13.7.9;10.7.10 Vererbungsmechanismen;518
13.7.10;10.7.11 Paketierung;528
13.7.11;10.7.12 Threads;537
14;11 Literatur;552
14.1;11.1 Prozessmodellierung;552
14.2;11.2 Informatik;553
14.3;11.3 Informationstheorie;556
14.4;11.4 Komponenten;561
14.5;11.5 Projektorganisation;561
14.6;11.6 Softwareentwicklung;561
14.7;11.7 Robotik;564
15;12 Sachverzeichnis;566

Leseproben

2 Modellierung von Robotersystemen (S. 33)

2.1 System
Die Bedeutung der Modellbildung für die Robotik wird in nahezu allen literarischen Werken zur Robotik zwar betont, jedoch auch gleichzeitig unterschätzt. Dies verwundert umso mehr, als daß das Modell als Gegenstand einer Modellbildung gerade in der Fachwissenschaft der Informatik in zahlreichen Facetten vertreten ist. Das Herausstellen von Modelltypen dient nicht nur der begrifflichen Präzisierung der Modellbildung, sondern auch zur Ausarbeitung eines praxisrelevanten Begriffs, der zur späteren Entwicklung von intelligenten Robotersystemen wiederverwendet und notwendig wird.

Der usprüngliche Ausdruck „Kybernetik" ist mittlerweile ein wenig aus der Mode gekommen. Während im Deutschen offiziell nur die Bezeichnung „Steuerungs- und Regelungskunde" eingeführt ist, hat sich in den letzten Jahren eine handlichere Begriffsetikette namens „Systemtheorie" etabliert. Was ursprünglich als eine große Klammer geplant war, ist in der Folge dieser Etablierung in zwei wesentliche Teildisziplinen zerfallen, die teilweise ihre eigenen Wege gehen: System- und Informationstheorie.

Im Rahmen dieses Abschnitts wird daher aus zweckdienlichen Gründen sowohl die historische Scherenbewegung der System- und Informationstheorie wieder zusammengeführt, um dann durch eine Erweiterung des Modellbegriffs diese drei Erkenntnisaspekte zusammenzubringen. Das Gemeinsame an allen „Systemen" ist, daß an ihnen Elemente unterscheidbar sind, und daß diese Elemente in irgendeinem sinnvollen Zusammenhang stehen. Dabei können sie schon rein formal in einen Sinnzusammenhang gebracht werden, indem man sie mental und gedanklich nach Ähnlichkeiten, Symmetrien, Passungen oder aber Gegensätzen zusammenstellt.

Auf diese Weise ist etwa das „periodische System der Elemente" entstanden, und auf derselben konstruktiven Linie liegt ein „Lotto-Wettsystem", aber auch das „Wahnsystem" eines Geisteskranken. In all diesen Fällen meint man mit System ein abstraktes Schema, mit dem der Betrachter Ordnung in seine Wahrnehmungen und Ideen bringt. Er produziert sozusagen auf diese Art und Weise ein somit Idealsystem. Ein Zusammenhang kann aber auch darin liegen, daß die Elemente kausal interagieren. Er wird dann nicht nur vom Betrachter subjektiv gestiftet, sondern tritt ihm handgreiflich als Realkategorie entgegen.

In diesem Sinn spricht man etwa vom „Zentralnervensystem", vom „retikulären" oder „endokrinen System", vom „Sonnensystem" und eben auch vom „Robotersystem". Auch ein Organismus, eine soziale Gruppe, ein Arbeiter an seinem Arbeitsplatz, die Straßen einer Stadt samt Verkehrsampeln, Kraftfahrzeugen und Fußgängern sind reale Systeme in diesem konkreten Sinne. Die Systemtheorie ist zunächst eine interdisziplinäre Wissenschaft, deren Gegenstand in der formalen Beschreibung und Erklärung der strukturellen und funktionalen Eigenschaften solcher natürlichen, sozialen oder technischen Systeme besteht.

2.1.1 Systembegriff
Die Systemtheorie orientiert sich im Regelfall an Realsystemen. Unter einem solchen realen System versteht man Teile der beobachtbaren oder meßbaren Wirklichkeit, die sich durch eine - wie auch immer geartete - Beschreibungsmethodik erfassen lassen. Insofern ist ein solches System ein zunächst von seiner Umgebung abgegrenzter Gegenstand. Die Abgrenzung eines Systems ergibt sich jedoch nicht nur aus seinen physikalischen Grenzen, sondern aus der Fragestellung der Systembetrachtung. Ein wichtiger Bestandteil dieser Betrachtungsweise ist die Umgebung, wobei damit nicht die gesamte übrige Welt gemeint ist.

Vielmehr konstituiert sich diese Umgebung aus denjenigen, für die Fragestellung der Systembetrachtung ebenfalls wichtigen Objekten, die sich außerhalb des Systems befinden. Diese Grenzziehung darf dabei nicht als eine Art Einschränkung aufgefasst werden.