Untersuchung von Fallszenarien zweibeiniger Laufmaschinen

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Die Erforschung zweibeinig laufender Serviceroboter erstreckte sich in vergangenen Jahren fast ausschließlich auf die Stabilisierung und die Bahnplanung der Gehbewegungen. Bei einem im menschlichen Umfeld autonom arbeitenden Serviceroboter ist ein Sturz jedoch nicht auszuschließen. Ziel der Forschungen ist es, Methoden zu entwickeln, die eine Klassifizierung von Fallszenarien sowie deren Untersuchung hinsichtlich einer frühen Erkennbarkeit, einer optimalen Reaktion und des nachfolgenden Aufstehens ermöglichen. Dabei spielt das Konzept des Zero-MomentPoints eine zentrale Rolle, um ein möglichst einfaches Kriterium für die Erkennung bzw. die Diagnose eines Fallvorgangs zu erhalten. Bei einem erkannten Fall muss die für das aktuelle Fallszenario optimale Reaktion ablaufen, um Schäden soweit möglich zu vermeiden und um in eine günstige Ausgangslage für das Aufstehen zu gelangen. Der Roboter soll mit Hilfe der entwickelten Methoden zudem in die Lage versetzt werden, sich nach einem Sturz selbständig aufzurichten. Zunächst ist dabei die Lage des Roboters am Boden zu ermitteln und festzustellen, welche Teile den Boden berühren. Mit Hilfe dieser Informationen erfolgt die Zuordnung der Lage in zuvor festgelegte Bereiche des Zustandsraums. Ausgehend vom aktuellen Bereich wird der zum Aufstehen erforderliche Bewegungsablauf ermittelt.