29 | 0:00:05 Start 0:03:47 Übersicht 0:04:35 Aufgabe 1: Symbolische Planung mit STRIPS 0:09:55 Aufgabe1.1: Aktionssequenz 0:16:23 Aufgabe 1.2: Planungsoperator erstellen 0:24:01 Aufgabe 2.1: Simox installieren 0:25:42 Aufgabe 2.2: Skeleton-Code Kompilieren 0:26:31 Aufgabe 2.3: Lösung in Pseudocode 0:49:04 Aufgabe 3: Implementierung von RRT*

28 | 0:00:09 Start 0:02:45 Inhalt 0:08:55 Lernen durch Beobachtung des Menschen 0:17:12 Hauptherausforderungen in PdV 0:26:31 Aufnahme der demonstration 0:34:07 Typen von PdV: Sensoren auf dem Lehrer 0:39:23 Marker-basierte optisch-aktive Bewegungserfassung 0:43:25 Master Motor Map (MMM) Framework 0:48:39 Maker-lose optische Bewegungserfassung 0:51:03 Segmentation & Tracking 0:55:28 Lernen einer Fähigkeit (PdV) 1:13:26 Segmentation von Demonstrationen 1:15:54 Hierarchische Aufgabensegmentierung 1:18:50 Aufnahme der Demonstrationen 1:25:03 Evaluation: Vergleich zu einer Referenzsegmentierung 1:27:17 Demonstrationsverarbeitung

27 | 0:00:00 Start 0:00:13 Motivation - Neue Anforderungen in der Produktion 0:00:42 Motivation - Neue Anforderungen im Servicebereich 0:01:32 Interakive Programmierung 0:02:25 Lernen aus Beobachtung des Menschen 0:03:27 Klassische Roboterprogrammierverfahren 0:03:53 Roboterprogrammierverfahren 0:05:32 Klassifizierung der Roboterprogrammierverfahren 0:06:18 Abstraktionsgrad der Programmierung 0:07:44 Direkte Programmierverfahren 0:08:11 Direkte Programmierung: Teach-In 0:09:26 Teachbox des Mitsubishi RM -501 0:10:24 Direkte Programmierung: Play-Back 0:13:25 Direkte Programmierung: Master-Slave 0:14:38 Dierekte Programmierung: Sensorunterstützt 0:16:17 Direkte Programmierung: Zusammenfassung 0:17:23 Textuelle Programmierverfahren 0:20:04 Hybride Programmierverfahren 0:21:57 Graphische Roboterprogrammierung 0:22:51 Roboteraktionsrepräsentation mittels Statecharts 0:24:10 Graphische Modelierungsformalismen 0:25:04 Statecharts 0:28:12 Limitation des Harel Statechart Formalismus 0:29:24 Erweiterung des Harel Statechart Formalismus am H2T 0:30:45 Statechart Erweiterung 0:36:10 Graphischer Statechart Editor in ArmarX 0:37:47 Manipulationsfähigkeiten mittels Statecharts 0:38:22 Symbolische Planung 0:40:12 Symbolische Planung 0:49:35 STRIPS 0:51:33 STRIPS: Zustände 0:53:48 STRIPS: Ziele 0:55:05 STRIPS: Aktionen 0:56:41 STRIPS: Ausführbarkeit 0:58:29 STRIPS - Komplettes Beispiel 1:02:17 STRIPS: Vor- und Nachteile 1:04:18 Suche im Zustandsraum: Algorithmen 1:05:33 Analogie zur Bewegungsplannung 1:07:04 Breitensuche 1:08:38 Suchbeispiel: Breitensuche

25 | 0:00:00 Start 0:01:31 Canny-Kantendetektor 0:04:21 Canny-Kantendetektor: Algorithmus 0:06:04 Canny-Kantendetektor: Intensitätsgradienten 0:09:36 Canny-Kantendetektor: Non-Maximum Suppression 0:11:52 Canny-Kantendetektor: Double Threshold 0:13:20 Canny-Kantendetektor: Kantenverfolguung mit Hysterese 0:14:23 Canny-Kantendetektor: Beispiel 0:17:31 Visual Servoing - Motivation 0:19:33 Visual Servoing - Systemaufbau 0:21:44 Positionsbasiertes Visual Servoing 0:25:04 Bildbasiertes Visual Servoing 0:34:08 Visual Servoing für ARMAR-III 0:35:53 Positionsbasiertes Visual Servoing auf ARMAR-III 0:39:43 Punktwolken 0:44:13 Normalenschätzung in 3D Punktwolken 0:47:38 Registrierung von Punktwolken 0:50:15 Iterative Closest Point 0:59:04 RANSAC (Random Sample Consensus) 1:05:50 Anwendungsbeispiele 1:07:38 Loco-Manipulation Affordances 1:20:33 Englische Begriffe

26 | 0:00:00 Start 0:01:03 Inhalt 0:01:33 Aufgabe 1 0:02:21 HSI Farbraum 0:12:25 Praxisbeispiel: HSV- Parameter für single colored object recognition 0:14:33 Farbwerte 0:17:56 OpenCV HSV Segmentation 0:20:41 Aufgabe 3 0:25:45 Filterung – Prewitt 0:28:04 OpenCV Canny Edge Detection 0:29:29 Filteroperationen - Ränder 0:37:20 Aufgabe 4 0:45:19 Iterative Closest Point 0:46:30 Aufgabe 5 0:48:27 Gradient von Ft´ 0:52:29 1. +2. Iteration

24 | 0:00:00 Start 0:00:08 Filteroperationen-Grundlagen 0:06:46 Medianfilter 0:14:03 Gauß-Filter 0:19:22 Filter-Prewitt 0:23:58 Filter- Sobel 0:26:09 Filter- Laplace 0:32:28 Filter- Laplacian of Gaussian (LoG) 0:37:34 Segmentierung 0:39:26 Segmentierung: Schwellwertfilterung 0:45:48 HSV-Segmentierung 0:48:39 RGB Segmentierung 0:50:12 Morphologische Operationen 1:00:39 Canny-Katendetektor

23 | 0:00:00 Start 0:00:05 Übung 6: Greiplanung 0:00:38 Aufgabe 1: Reibungsdreiecke 0:01:24 Aufgabe 1.1: Öffnungswinkel eines Reibungsdreiecks 0:01:38 Kontaktmodelle 0:02:46 Approximation des Reibungskegels 0:05:41 Aufgabe 1.2: Zeichnung von Reibungsdreiecken 0:09:50 Aufgabe 1.3: Kraftvektoren am Rand 0:16:17 Aufgabe 2: Grasp Wrench Space 0:16:57 Aufgabe 2.1: Wrenches berechnen 0:29:51 Aufgabe 2.2: Grasp Wrench Space zeichnen 0:36:42 Aufgabe 3: Kraftgeschlossenheit 0:37:33 Kraftgeschlossene Griffe 0:39:15 Aufgabe 3.1: Kraftgeschlossenheit 0:43:02 Linearer Spann (Lineare Hülle) 0:45:40 Kraftgeschlossenheit 0:58:27 AUfgabe 4: Mediale Achsen 0:59:49 Griffplanung mit medialen Achsen

22 | 0:00:00 Start 0:00:05 Bildverarbeitungin der Robotik 0:06:57 Literatur 0:19:36 Bildrepräsentation 0:21:19 Bild repräsentation - Monochrombild 0:24:47 Bildrepräsentation - Auflösung 0:28:04 Bildrepräsentation – RGB Farbraum 0:37:42 Beispiel: Bildrepräsentation bei rc visard 160 0:39:48 Bildgenerierung: Lochkamera 0:43:07 koordinatensystem 0:58:55 Kamerakalibrierung 1:11:08 Filter 1:16:34 Filteroperationen - Grundlagen 1:19:35 Filteroperationen – Bildbereich 1:24:24 Filteroperationen – Anwendung auf Farbbilder

21 | 0:00:00 Start 0:00:05 Klassifikation von Greifsystemen 0:03:26 Suchraum beim Greifen 0:05:40 Objektklassen für das Greifen 0:11:38 Algorithmen zur Griffsynthese 0:15:14 Definition eines Griffes 0:18:46 Griffsynthese durch Vorwärtsplanung 0:22:41 Griffqualität (Kraftschluss-Metrik) 0:24:06 Grasp Wrench Space 0:26:16 ZUfallsbasierte Vorwärts-Greifplanung 0:33:20 Griffsynthese auf Objektteilen 0:37:17 Greifplanung mit Formprimitiven 0:40:08 Greifen bekannter Objekte: Ein Box-basierter Ansatz 0:42:54 Decomposition Algorithm: from points to boxes 0:47:06 Erzeugen von Griffhypothesen: Von Boxen zu Griffen 0:48:40 Evaluation 0:55:53 Dekompositionsalgorithmus: Ergebnisse 0:56:32 Greifplanung mit Superquadriken 1:00:12 Griffplanung mit medialen Achsen 1:08:14 Analyse der Querschnitte der medialen Achse 1:10:53 Analyse der gefundenen Cluster 1:13:21 Heuristiken zur Erzeugung von Griffhypothesen 1:16:14 Ergebnisse: Qualität des Griffs (Kraftschluss) 1:17:45 Ergebnisse: Effizienz 1:19:53 Erweiterungen 1:21:37 ARMAR – Bekannte Objekte 1:24:30 Task Specific Grasping – Familiar Objects 1:27:42 Grasping unknown objects

20 | 0:00:00 Start 0:00:32 Inhalt 0:01:35 Motivation 0:16:16 Die menschliche Hand 0:20:45 Komplexität des Problems reduzieren 0:21:42 Cutkosky Grifftaxanomie 0:26:14 Weitere Grifftaxonomien 0:33:43 Wichtige Faktoren für die Generierung von Griffen 0:40:09 Greifanalyse und Greifsynthese 0:48:42 Fingerspitzengriff - Modell 0:50:48 Fingerspitzenkontakte mit der Objektoberfläche 0:53:44 Kontaktmodelle 0:55:51 Approximation des Reibungskegels 0:57:38 Wrenchvektor 1:01:25 Greifmatrix 1:04:38 Gleichgewichtsgriff 1:09:56 Kraftgeschlossene Griffe 1:13:31 Anzahl benötigter Kontaktpunkte 1:16:59 Formgeschlossene Griffe 1:21:50 Kraft- und Formschlüssige Griffe 1:24:17 Stabile Griffe

19 | 0:00:00 Start 0:00:54 Enge Passagen 0:07:07 Dynamic Domain RRT – Vergleich zu RRT 0:14:06 Bewegungsplanung 0:17:04 Aufgabe 1: Voronoi-Diagramme 0:26:35 Aufgabe 2: Linesweep-Verfahren 0:34:21 Aufgabe 3: RRT* 0:50:05 Aufgabe 4: A*-Algorithmus 1:17:50 Aufgabe 5: Potentialfelder