Diese Dissertation befasst sich mit der sensorgeführten Regelung von Industrierobotern zur Konturverfolgung. Beispiele dafür sind das robotergestützte Nähen, Entgraten oder das Auftragen von Dichtmasse entlang von Schweißnähten. Beim Nähen und Entgraten müssen während der Verfolgung der Kontur bestimmte Kontaktkräfte an möglicherweise nachgiebigen Werkstücken eingehalten werden. Dabei ist es in modernen Fertigungsprozessen wichtig, die Bewegung des Roboters mit wenig Einrichtaufwand vorzugeben. Dazu werden Sensorsysteme eingesetzt, die Bildinformationen und Kraftmessungen verarbeiten, um den Roboter mit gewünschter Kontaktkraft entlang sichtbarer Konturen eines Werkstückes zu führen. Der Fokus dieser Arbeit ist die Fusion der Sensordaten, um die Vorteile der einzelnen Sensoren in einer Aufgabe zu vereinen. Es werden Messwerte eines Kraft-Momenten Sensors, einer Kamera, eines Beschleunigungssensors und der kartesischen Position und Orientierung des Roboters verwendet. Zuerst wird die Berechnung der kartesischen Roboterposition untersucht. Es wird ein Beobachter vorgestellt, um unter Verwendung eines Beschleunigungssensors die Präzision des Positionssignales zu erhöhen. Anschließend wird das Kamerasystem untersucht und ein Verfahren vorgestellt, um Geschwindigkeit, Position und Orientierung des robotergeführten Werkzeuges entlang der Kontur vorzugeben. Danach wird auf die Ermittlung von Kontaktkräften eingegangen, wobei die Kompensation von Trägheitskräften mittels Beschleunigungssensoren untersucht wird. Der letzte Abschnitt befasst sich mit der Verbindung von bildgestützter Konturverfolgung und Kraftregelung an nachgiebigen Werkstücken. Durch die Nachgiebigkeit des Werkstückmaterials verformt sich die Kontur bei Kontakt. Durch bildgestützte Konturverfolgung wird eine Anpassung an diese Verformung vorgenommen -- somit besteht über die Verformbarkeit des Werkstückes eine Kopplung zwischen den beiden Regelkreisen. Diese Kopplung wird gelöst, indem auf Basis eines dynamischen Modells der Umgebung eine Kompensation der Werkstückverformung berechnet wird. Die Modellparameter zur Kompensation werden durch online Identifikation ermittelt. / This thesis focuses on the sensor-guided control of industrial robots for contour-following. Examples include the robot-guided sewing, grinding or the application of sealant along weld seams. Grinding and sewing require a certain contact force while following a countour of a workpiece, whereas the worpieces might be compliant. Modern production processes require a fast and simple way to set up the motion of the robot for the required task. Therefore sensor systems are used, which process visual and tactile information to guide the tool at a desired contact force along visible contours of a workpiece. The focus of this work is the fusion of sensor data, used to benefit from the advantages of each of the individual sensors in one control scheme. I combine the measurements of a force-torque sensor, a camera, an acceleration sensor and of the Cartesian position of the robot. First, I introduce details on the calculation of the Cartesian robot position. I present an observer-based structure that uses an acceleration sensor to improve the precision of the robot position signal. Then, I analyze the camera system and present a control structure that adapts the position, orientation and velocity of the robot-guided tool along the contour. Thereafter, I show details of force measurement, whereas I compensate for inertial forces using an acceleration sensor. The last chapter addresses the combination of visual contour-following and force control on compliant workpieces. Under a certain contact force, the workpiece deforms due to its compliance. The position and orientation then is adapted to this deformed contour by visual control -- hence, there is a coupling between force and visual control. This coupling is solved by compensating for workpiece deformation using a dynamic model of the environment. The environmental parameters for compensation are identified online.

Diese Dissertation befasst sich mit der sensorgeführten Regelung von Industrierobotern zur Konturverfolgung. Beispiele dafür sind das robotergestützte Nähen, Entgraten oder das Auftragen von Dichtmasse entlang von Schweißnähten. Beim Nähen und Entgraten müssen während der Verfolgung der Kontur bestimmte Kontaktkräfte an möglicherweise nachgiebigen Werkstücken eingehalten werden. Dabei ist es in modernen Fertigungsprozessen wichtig, die Bewegung des Roboters mit wenig Einrichtaufwand vorzugeben. Dazu werden Sensorsysteme eingesetzt, die Bildinformationen und Kraftmessungen verarbeiten, um den Roboter mit gewünschter Kontaktkraft entlang sichtbarer Konturen eines Werkstückes zu führen. Der Fokus dieser Arbeit ist die Fusion der Sensordaten, um die Vorteile der einzelnen Sensoren in einer Aufgabe zu vereinen. Es werden Messwerte eines Kraft-Momenten Sensors, einer Kamera, eines Beschleunigungssensors und der kartesischen Position und Orientierung des Roboters verwendet. Zuerst wird die Berechnung der kartesischen Roboterposition untersucht. Es wird ein Beobachter vorgestellt, um unter Verwendung eines Beschleunigungssensors die Präzision des Positionssignales zu erhöhen. Anschließend wird das Kamerasystem untersucht und ein Verfahren vorgestellt, um Geschwindigkeit, Position und Orientierung des robotergeführten Werkzeuges entlang der Kontur vorzugeben. Danach wird auf die Ermittlung von Kontaktkräften eingegangen, wobei die Kompensation von Trägheitskräften mittels Beschleunigungssensoren untersucht wird. Der letzte Abschnitt befasst sich mit der Verbindung von bildgestützter Konturverfolgung und Kraftregelung an nachgiebigen Werkstücken. Durch die Nachgiebigkeit des Werkstückmaterials verformt sich die Kontur bei Kontakt. Durch bildgestützte Konturverfolgung wird eine Anpassung an diese Verformung vorgenommen -- somit besteht über die Verformbarkeit des Werkstückes eine Kopplung zwischen den beiden Regelkreisen. Diese Kopplung wird gelöst, indem auf Basis eines dynamischen Modells der Umgebung eine Kompensation der Werkstückverformung berechnet wird. Die Modellparameter zur Kompensation werden durch online Identifikation ermittelt. / This thesis focuses on the sensor-guided control of industrial robots for contour-following. Examples include the robot-guided sewing, grinding or the application of sealant along weld seams. Grinding and sewing require a certain contact force while following a countour of a workpiece, whereas the worpieces might be compliant. Modern production processes require a fast and simple way to set up the motion of the robot for the required task. Therefore sensor systems are used, which process visual and tactile information to guide the tool at a desired contact force along visible contours of a workpiece. The focus of this work is the fusion of sensor data, used to benefit from the advantages of each of the individual sensors in one control scheme. I combine the measurements of a force-torque sensor, a camera, an acceleration sensor and of the Cartesian position of the robot. First, I introduce details on the calculation of the Cartesian robot position. I present an observer-based structure that uses an acceleration sensor to improve the precision of the robot position signal. Then, I analyze the camera system and present a control structure that adapts the position, orientation and velocity of the robot-guided tool along the contour. Thereafter, I show details of force measurement, whereas I compensate for inertial forces using an acceleration sensor. The last chapter addresses the combination of visual contour-following and force control on compliant workpieces. Under a certain contact force, the workpiece deforms due to its compliance. The position and orientation then is adapted to this deformed contour by visual control -- hence, there is a coupling between force and visual control. This coupling is solved by compensating for workpiece deformation using a dynamic model of the environment. The environmental parameters for compensation are identified online.

Im Fokus dieser Untersuchung steht der Einfluss von Fluktuationen auf gekoppelte erregbare Systeme. Wir betrachten numerisch die stationäre Wahrscheinlichkeitsverteilung und den -fluss für ein einzelnes FitzHugh--Nagumo (FHN) System mit Rauschen. Abhängig von der Rauschintensität treten unterschiedliche Kombinationen von Extrema in der Verteilung auf. In einer Kombination finden wir Reminiszenzen an Kohärente Resonanz. Zur Untersuchung von gekoppelten Ensembles erregbarer Systeme nutzen wir eine Methode die auf der Dynamik der zentralen Momente der zugehörigen Verteilungen basiert. Wir leiten einen allgemeinen Ausdruck für ein System mit N Variablen her und diskutieren die Qualität verschiedener Näherungsmethoden. Rauschen kann die Dynamik eines ursprünglich nicht erregbaren Systems derart verändern, dass dieses Erregbarkeit zeigt. Dies demonstrieren wir durch Verallgemeinerung eines bekannten Modells für rauschinduzierte Phasenübergänge. Mit Hilfe der Momentenmethode erhalten wir das Bifurkationsdiagramm. Es zeigt Regionen rauschinduzierter Oszillationen und auch rauschinduzierter Erregbarkeit. Wenn wir additives Rauschen auf ein global gekoppeltes Ensemble mit FHN Kinetik anwenden, beobachten wir ein kompliziertes Übergangsregime hin zu Oszillationen des Mittelwerts. Neben Periodenverdopplung, Chaos und anderen Dynamiken finden wir ein plötzliches starkes Ansteigen der Ausdehnung eines chaotischen Attraktors. Dieses Phänomen ist bei Grenzzyklen als Canard Explosion bekannt. Wir demonstrieren die Möglichkeit von Musterbildung mit Hilfe von dichotomen Fluktuationen an Hand eines lokal gekoppelten Systems mit FHN Kinetik. Abhängig von räumlichen und zeitlichen Korrelationen tritt die Formation von Structure Patterns durch unterschiedliche Mechanismen und in unterschiedlichen Parameterregionen auf. / The focus of this study is on the influence of fluctuations on coupled excitable systems. We examine numerically the stationary probability distribution and the flux for an individual FitzHugh--Nagumo (FHN) system with noise. Depending on noise intensity different combinations of extrema of the distribution occur. In one combination we find reminiscences of coherence resonance. For the investigation of coupled ensembles of excitable systems we use a method based on the central moment dynamics of the corresponding probability distribution. We derive a general expression for a system with N variables and discuss the quality of different approximation techniques. Noise can alter dynamics that are formerly not excitable in a way that it becomes excitable. We demonstrate this using a generalization of a well known model for noise-induced phase transitions. With the help of the moment dynamics we obtain the phase diagram. It shows regions of noise induced oscillations and noise-induced excitability. When applying additive noise to a globally coupled ensemble with FHN kinetics a complicated transition regime towards oscillations of the mean is observed. Besides period-doubling, chaos, and other regimes we find a quick increase of the size of a chaotic attractor. This phenomenon is known from limit cycle oscillations as Canard explosion. We demonstrate the possibility of pattern formation with the help of dichotomous fluctuations using a system with nearest neighbor coupling obeying FHN kinetics. Depending on the spatial and temporal correlations we find structure pattern formation via different mechanisms in different parameter regions.