Robotikregelung

Robotikregelung bezeichnet die Anwendung von Regelungs- und Optimierungsmethoden auf robotische Systeme, um gewünschte Bewegungen, Positionen oder Kräfte zuverlässig zu erreichen. Ziel ist die genaue Trajektorienverfolgung, stabile Interaktion mit der Umwelt und robuste Leistung unter Unsicherheit.

Typische Bestandteile sind der Roboter selbst (Mechanik, eigene Dynamik), Sensorik (Position, Geschwindigkeit, Kraft), Aktuatoren (Servo- oder Antriebseinheiten) sowie eine Steuerungseinheit und Kommunikationsmittel. Regelungsarchitekturen können zentral, dezentral oder hierarchisch organisiert sein und arbeiten oft in Echtzeit, um sowohl einzelne Gelenke als auch komplexe Roboterfamilien zuverlässig zu steuern.

Gängige Regelungs- und Planungsverfahren umfassen klassische Regler wie PID, modellbasierte Ansätze (Zustandsregelung, LQR, LQG), Model Predictive Control sowie adaptive und robuste Methoden. Zur Interaktion mit dynamischen Umgebungen sind Impedanz- und Admittanzregelung sowie hybride Regelung verbreitet. Die Modellbildung basiert auf kinematischen und dynamischen Modellen, häufig über DH-Parameter, Lagrange- oder Newton-Euler-Formalismus.

Zu den Aufgabenfeldern gehören Trajektorienplanung, Bewegungs- und Fehlerkorrektur, sowie Kraft- oder Impulsregelung in der Interaktion mit Objekten oder Menschen. Anwendungen finden sich in der Industrie (Roboterarme), mobilen Robotern, Servicerobotern, Drohnen und der medizinischen Robotik. Herausforderungen umfassen Unsicherheit, Störeinflüsse, Verzögerungen, Kontaktprobleme und Sicherheitsanforderungen bei Mensch-Roboter-Interaktionen.

Wichtige Ökosysteme und Standards umfassen Robotik-Software-Frameworks wie ROS/ROS 2, industrielle Kommunikationsprotokolle und einschlägige Sicherheitsnormen. Forschungsthemen umfassen lernenbasierte Regelung, modellbasierte und hybride Ansätze sowie Regelung unter Unsicherheit.