Das perfekte Spiel mithilfe eines Dartroboters

Abstract

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung eines bestehenden Dartroboters, welcher es ermöglicht, einen geworfenen Dartpfeil zu fangen. Bei dem Dartroboter handelt es sich um einen planaren Seilroboter, der eine Dartscheibe durch translatorische und rotatorische Bewegungen so platziert, sodass der Dartpfeil in einem gewünschten Feld gefangen wird. Mit Hilfe eines Kamerasystems, bestehend aus sechs Infrarotkameras, wird der Dartpfeil während des Fluges verfolgt und aus diesen Informationen sein Einschlagpunkt geschätzt. Anschließend positioniert der Dartroboter die Dartscheibe schnellstmöglich so, dass der Dartpfeil auf dem gewünschten Feld gefangen wird.Zunächst wird der Zustandsbeobachter für das Schätzen der Pose des Dartpfeils robust gegenüber dem teilweisen Verlust von Messdaten weiterentwickelt. Weiters wird ein DartTracking-Algorithmus entworfen, der es ermöglicht, bis zu drei Dartpfeile gleichzeitig in Echtzeit zu verfolgen. Dazu werden mit Hilfe eines sogenannten Gates falsch detektierte Messungen herausgefiltert. Mit einem Global-Nearest-Neighbor-Ansatz werden die vom optischen Tacking-System erfassten Messungen den entsprechenden Dartpfeilen zugeordnet. Dabei werden zwei Methoden verglichen, das sind die Ungarische Methode und der JV-Algorithmus. Zweiterer stellte sich als deutlich effizienter für die Anwendung in Echtzeit heraus. Die Versuche mit dem finalen Tracking-Algorithmus zeigen, dass dieser sowohl einen einzelnen als auch alle drei Darts zuverlässig verfolgen kann.Eine weitere Verbesserung wurde bei der Positioniergenauigkeit der Dartscheibe des Roboters entwickelt. Dazu wird die Dartscheibe mit Hilfe der Kameras messtechnisch erfasst und diese Informationen werden zusammen mit einem mathematischen Modell in einem Zustandsbeobachter genutzt, um die Pose der Scheibe zu schätzen. Ein Vergleich mit der zuvor verwendeten Vorwärtskinematik zeigt, dass die Schätzung bei stationären Werten eine bessere Genauigkeit erreicht. Weiters werden vom Zustandsbeobachter auch Schwingungen des Roboters erfasst, die in der Vorwärtskinematik nicht sichtbar sind.Die in dieser Arbeit durchgeführten Verbesserungen des Dartroboters werden in einem abschließenden Experiment verifiziert, bei dem das perfekte Spiel zehn Mal in Folge gespielt wird. Die Treffergenauigkeit weist eine Standardabweichung im Bereich σ ∈ {0.75 mm, 1.3 mm} auf. Dies zeigt in Relation zur Größe der Felder (Durchmesser Bull’s Eye 12.7 mm, Höhe Triple-Felder 8 mm) die hohe Genauigkeit des Dartroboters.

This thesis presents the further development of an existing dart robot capable of catching a thrown dart in mid-air. The system is implemented as a planar cable-driven robot that positions a dartboard through translational and rotational movements so that the dart can be caught in a desired target field. A camera system consisting of six infrared cameras tracks the dart during flight and provides measurements used to estimate its predicted impact point. The dart robot then positions the dartboard as quickly as possible so that the dart is caught on the desired field.First, the state observer for estimating the dart’s pose is further developed to be robust against partial data loss. Next, a dart tracking algorithm is designed that enables the real-time tracking of up to three darts simultaneously. Falsely detected measurements are filtered out using a so-called gate. A global nearest neighbor approach is used to assign the measurements acquired by the optical tracking system to the corresponding darts. Two methods are compared: the Hungarian method and the JV algorithm. The latter proved to be significantly more efficient for the real-time application. Tests with the final tracking algorithm demonstrate that it can reliably track both a single dart and all three darts simultaneously.A further improvement was developed for the positioning accuracy of the robot’s dartboard. For this purpose, the dartboard is measured using cameras, and this information, along with a mathematical model, is used in a state observer to estimate the dartboard’s pose. A comparison with the previously used forward kinematics shows that the estimation achieves better accuracy for steady-state values. Furthermore, the state observer also detects robot vibrations, which are not visible in the forward kinematics.The improvements to the dart robot implemented in this work are verified in an experiment where the perfect game is played ten times consecutively. The accuracy shows a standard deviation in the range σ ∈ {0.75 mm, 1.3 mm}. This demonstrates the high accuracy of the dart robot in relation to the size of the segments (bull’s eye diameter 12.7 mm, triple segment height 8 mm).