Sowohl am Arbeitsplatz als auch im Haushalt besteht seit längerem seitens des Mensch der Wunsch, von Robotersystemen unterstützt zu werden. Um diesen Anforderung zu erfüllen, gibt es Bemühungen zur Steigerung der kognitiven Fähigkeiten, die Robotern momentan noch fehlt, um autonom ihre Umgebung und die Absichten des Menschen zu interpretieren. Gleichermaßen wichtig ist aber die Entwicklung von neuartigen Hardware- und Aktuierungskonzepten, die die Sicherheit und Feinfühligkeit von Robotern, die in der direkten Umgebung des Menschen agieren, steigern.

Eine Haupteinschränkung aktueller Roboterarmkonstruktionen für die physische Mensch-Roboter-Interaktion (pMRI) stellt die Diskrepanz von Sicherheit und dynamischer Performanz, beispielsweise in Bezug auf Geschwindigkeit und Traglast, dar. Die vorliegende Arbeit setzt sich daher mit den Herausforderungen auseinander, die die Entwicklung von schnellen und sicheren Roboterarmen für den Einsatz in menschlichen Umgebungen und für Anwendungen mit großem Fokus auf pMRI umfassen. Sie stellt Entwurfsrichtlinien für leichtgewichtige Roboterarme mit elastischer Seilzugaktuierung und zusätzlich geeignete Methoden für die dynamische Modellierung und Regelung und die Sicherheitsanalyse solcher Systeme vor. Das Ziel dieses neuen Roboterarmtyps besteht darin, die Automatisierung von Anwendungen zu ermöglichen, die kritisch hohe Sicherheitsanforderungen für pMRI mit hohen Performanz- und Flexibilitätsanforderungen kombinieren. Als Roboterhardwareplattform für die Evaluierung der entwickelten Modelle und Methoden, die in Simulation getestet und auf der Roboterhardware validiert werden, wird der BioRob-X4 Roboterarm verwendet.

Im Vergleich zu anderen Roboterarmkonstruktionen ist das Antriebsprinzip des BioRob-Arms nicht modular, um ein extrem leichtgewichtige Konstruktion mit geringer Trägheit und hohen Sicherheits- und Beschleunigungseigenschaften zu ermöglichen. Der Gebrauch von mehreren Gelenken umspannenden Seilen jedoch führt zu kinematischer Verkopplung und der Gebrauch von Schraubenzugfedern, um eine Seilvorspannung aufrechtzuerhalten und die Rotorträgheiten von den Robotergliedern zu entkoppeln, führt zu unerwünschten Gelenkoszillationen. Diese Effekte müssen präzise modelliert werden, um das Verhalten dieser Aktuatoren und der vollständigen Roboterarmdynamik in Theorie, Simulation und Experiment zu untersuchen und den Entwurf und die Entwicklung modellbasierter Algorithmen zu ermöglichen. Daher werden in dieser Arbeit detaillierte mathematische Modelle für die hoch nachgiebigen und kinematisch verkoppelten Seilzugaktuatoren und die kinematische Gliederkette mit geringer Trägheit entwickelt und anhand experimenteller Messdaten validiert. Die Antriebsmodelle werden hinsichtlich hoch dynamischer Bewegungen, die bei kinematischen Gliederketten mit niedriger Trägheit auch mit leistungsschwachen Antrieben vorkommen, analysiert. Hierbei werden assoziierte Effekte wie dynamische und statische Seillockerung diskutiert und, basierend auf diesen Überlegungen, werden Entwurfsrichtlinien für das Formen der charakteristischen Aktuatorkurven hergeleitet. Für die Formulierung des vollständigen Roboterarmdynamikmodells wird eine Zustandsraumpartitionierung des Robotarms vorgeschlagen. Durch die Partitionierung des Modells in drei Zustandsräume kann das Roboterarmdynamikmodell anhand reflektierter Modellzustände und -parameter im Gelenkraum formuliert werden. Das vorgestellte Verfahren ist im Allgemeinen auf durch Seilzug aktuierte Roboterarme anwendbar und erweist sich zudem als hilfreich, um die Modellkomplexität zu reduzieren.

Die Design- und Hardwareanforderungen des untersuchten Roboterarms erfordern die Entwicklung spezifischer Kalibrierungs- und Filtermethoden für die Zustände der Gelenkwinkel und -geschwindigkeiten. Daher werden eine Kalibrierungsmethode für die Gelenkwinkelpositionssensoren und ein mehrstufig schaltender Beobachter, die beide im Allgemeinen auf Roboterarme mit hoher Gelenkelastizität anwendbar sind, entwickelt. Basierend auf dem Inversdynamikmodell und der Entkoppelung der mehrere Gelenke umspannenden Seilzugaktuatoren leiten wir anhand der entwickelten Zustandsraummodellsegmentierung einen Positionsfolgeregler her.

Anhand des aktuellen Dynamikzustands des Roboterarms und der nachgiebigen Aktuatoren und der zusätzlichen Überwachung der in den Federn gespeicherten potentiellen Energie wird eine neue Prognosemethode für maximal auftretende Kollisions- und Einklemmkräfte entwickelt und erfolgreich eingesetzt. Es wird eine Worst-Case-Sicherheitsanalyse, die die Möglichkeit von Software- und Hardwareausfällen berücksichtigt, durchgeführt. In diesem Zusammenhang wird das Aufprallverhalten des von elastischen Seilzugaktuatoren angetriebenen Roboterarms verglichen mit dem Kollisionsverhalten von Roboterarmen mit nicht selbsthemmenden Motoren, die entweder steif oder elastisch an das Robotergelenk gekoppelt sind und entweder über Seilzüge mit dem Gelenk verbunden oder direkt im Gelenk platziert sind, verglichen.

Die in dieser Arbeit vorgestellten theoretischen und experimentellen Ergebnisse belegen die Machbarkeit, schnelle Roboterarme mit sehr hohen Sicherheitseigenschaften zu konstruieren, die für pMRI und den Einsatz in direkter Umgebung des Menschen geeignet sind. Die entwickelten detaillierten Mehrkörperdynamikmodelle und die daraus abgeleiteten Methoden sind anwendbar auf leichtgewichtige Roboterarme mit steifen kinematischen Gliedketten, die durch hochelastische Seilzugaktuatoren angetrieben werden.