Die Forschungsschwerpunkte der Gruppe umfassen die für die Entwicklung humanoider Roboter wichtigen Bereiche Mechatronik, Regelung, Bewegungssteuerung und Bewegungskoordination, sowie Maschinensehen und die Systemintegration. In Bereich der Mechatronik konzentrieren sich die Arbeiten auf Untersuchung, Konzeption und Realisierung humanoider Roboterkomponenten und deren Regelung. Neben der Realisierung einzelner Systemfunktionen steht die die Integration von Fähigkeiten der Einzelkomponenten zu einem funktionsfähigen Ganzen im Vordergrund.

Für die Bewegungsteuerung redundanter Roboterkonfigurationen werden Methoden zur Auflösung der Redundanz entwickelt, die neben grundsätzlichen Anforderungen der Steuerung, die Generierung von natürlichen, an den Menschen angelehnten Bewegungen bei der Ausführung von Manipulationsaufgaben erlauben. Für die Bewegungskoordination bei der Ausführung von Handhabungsaufgaben werden Methoden entwickelt, die eine konfliktfreie und kooperierende Nutzung einfacher Fertigkeiten der Teilsysteme des Roboters (Arme, Kopf, Torso und Plattform) ermöglichen.

Um Aufgaben in einer Haushaltsumgebung ausführen zu können, muss der Roboter über ein breites Spektrum an Fähigkeiten im Bereich der visuellen Perzeption verfügen. Dies umfasst einerseits die Erkennung und Lokalisierung der relevanten Objekte. Hierzu wird an verschiedenen Bildverarbeitungssystemen gearbeitet, um sowohl einfarbige Objekte wie z.B. Geschirr über ihre Form als auch Objekte mit komplexen Mustern über ihre Textur erfassen zu können. Andererseits ist es notwendig, die Bewegungen des Menschen erfassen zu können, sowohl für das autonome Lernen durch Beobachtung des Menschen als auch für das Verstehen der Handlungen des Menschen. Hierzu wird ebenfalls ein rein bildbasierter Ansatz, basierend auf der Fusion mehrerer Merkmale mit einem Partikel Filter, verfolgt.

Mittels Methoden des Imitation-Learning wird untersucht, wie generalisierte Zweiarm-Bewegungen aus mehreren Benutzer-Demonstrationen generiert werden können. Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Repräsentation von Zweiarm-Bewegungen, der Erkennung zeitlicher Relationen sowie deren Reproduktion auf einem Referenzmodell des Menschen und auf dem Roboter

Armar-II

Armar-III