Flyer:

Im Rahmen des HSPN-Projektes „Initiative IAS“ wurde 2001-03 an der FH Brandenburg mit KMU der Region eine intelligente Roboterplattform für sehende autonome Systeme entwickelt, die sich sowohl

• im privaten Bereich,
• als Forschungs- und Ausbildungsplattform an Hochschulen oder
• auch als Basis für industrielle Anwendungen (Rapid Protoyping von Robotern)

eignet.

Herzstück des Systems sind folgende Platinen:

• kompakte CPU-Karte (LART-Board), StrongARM (200MHz), 32MB RAM und ARM-Linux
• das AKSEN-Board zur Anbindung üblicher Peripherie von Kleinroboter
• VIO-Board zur schnellen Videodigitalisieirung, Diplomarbeit von Frank Schwanz 
• CF-Modul zur Speicherung persistenter Daten auf Speicherkarte

Alle Platinen verfügen über ein kompatibles Layout und werden über den CAN-Bus in beliebiger Anzahl in einem Stack verbunden (siehe Abbildung rechts). Daraus resultiert ein Konfigurationsraum, an dessen Eckpunkten folgende Applikationsmöglichkeiten zu finden sind:

• AKSEN := Reaktiver Roboter
• AKSEN + CPU := Planungsroboter (Rasenmäher etc, Klasse Eyebot++)
• AKSEN + BV := Sehender Reaktiver Roboter, Sensorgestützte Kamera
• AKSEN + CPU + BV := RCUBE - Roboterkernel für Serviceroboter
• BV := Autonomes Bildverarbeitungs-System
• BV + CPU := Intelligente Kamera
• CPU := PDA-like

Wesentliches Merkmal der Anwendungsszenarien ist die Autonomie, (im Sinne Energieautonomie), bspw. das Funktioneren über einen längeren Zeitraum ohne Verkabelung.

Arbeitsgruppe RCUBE

• Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn (Projektleiter), Wissensbasierte Systeme / KI- Techniken
• Prof. Dr.-Ing. Gerald Kell, Digitale Systeme
• Prof. Dr. sc. techn. Harald Loose, AI, Informatik in den Ingenieurswissenschaften
• Dipl.-Inform. Ingo Boersch, KI-Methoden und Autonome Systeme
• Dipl.-Ing. (FH) Kai-Uwe Mrkor, Technische Informatik
• Dipl.-Ing. Norbert Hoppe, Elektrotechnik
• Studenten: Frank Schwanz, Bert Heller, Matthias Meyer, Alexis Hildebrandt, Martin Ahlborg, Ronny Menzel, Mathias Herkt u.v.a.

Getting Started (1.0 MB, pdf)

Categories: RobotBuildingLab