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TU Berlin

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Robotic Hands

Meka hands and Barrett hand (center)
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RBO Hand2
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PISA/IIT SoftHand
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Allegro Hand
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Für die Meka-Arme und den Barrett WAM Arm haben wir insgesamt drei verschiedene Handaufsätze zur Verfügung, die wir unterschiedlich einsetzen können. Außerdem besitzen wir eine Allegro Hand. Am aktuellsten sind jedoch unsere SoMa Soft Hände, darunter die PISA/IIT SoftHand und die RBO Hand2 die wir in unserem Lab selbst herstellen. 

Soft Hand Building Lab

Vakuumkammer und -pumpe
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Ausstattung zum Gießen von Silikon
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Um die RBO Hand 2 und andere "Soft Robotics" Teile herzustellen, haben wir eine Werkstatt mit Geräten zum Gießen von Silikon und dem Zusammenbau der Hände.

Außerdem haben wir die Ausstattung für das Design und zur Fertigung unserer PneumaticBox, die wir für die Steuerung der Hände verwenden.

Ein Tutorial zum Bau der RBO Hand kann hier gefunden werden: PneuFlex Tutorial

Barrett WAM Arm

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Unser mobiler Manipulator: Die bewegliche Basis ist ein modifizierter XR4000. Der Manipulator, den Sie auf dem Bild sehen, ist ein Barrett WAM Arm. Die Basis kann mit verschiedenen Manipulatoren ausgestattet werden.

Meka T2

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Unser Meka (T2) Humanoid Torso besteht aus nachgiebigen Armen (A2) und kann auf der mobilen Plattform montiert werden.

Puma 560

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Zwei Puma 560 (F4V, 10,6 MB) Roboterarme werden für die Lehre eingesetzt. Die Studenten erlernen Konzepte wie Arbeitsraumregelung, Visual Servoing oder Bahnplanung.

12 iRobots for Teaching

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Jeder iRobot Create ist mit einem Hokuyo Laser Scanner, einer
USB-Webcam und einem Netbook ausgestattet. Der iRobot Create hat ein
Differenzialgetriebe und Kontaktsensor. Die Basis wird über die
USB-Schnittstelle mit dem Netbook verbunden. Auf dem Netbook laeuft
Linux, und wir verwenden ROS, um den Roboter zu steuern.

CyberGlove Systems - CyberGlove II + III

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Um möglichst intuitive Teleoperation unserer Manipulatoren zu ermöglichen, arbeiten wir mit bewegungserkennenden Handschuhen von CyberGlove Systems. Diese erlauben es uns auch, einzelne Finger der Roboterhände und unserer eigenen pneumatischen Aktuatoren zu bedienen.

RGB-D Sensors

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Der Kinect Sensor projeziert ein bekanntes Muster im Infrarotbereich auf die Szene. Das vom menschlichem Auge nicht sichtbare Punktmuster wird durch eine Infrarotkamera aufgezeichnet und die Verschiebung der Punkte gemessen . Aus der Verschiebung der Punkte laesst sich die Tiefe berechnen. Durch die Aufzeichnung des Farbbild der Szene wird zusaezlich zu den Tiefeninformationen Farbinformationen fuer jeden Punkt erreicht. Die Ausgabe der Kamera ist eine farbgetreue 3D Punktwolke der Szene.

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Motion Capturing

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Um Bewegungsabläufe genau analysieren zu können, unterhalten wir ein eigenes Motion Capturing System. Hier können Bewegungspfade als auch Strategien, z.B. zum Greifen von Objekten genau untersucht werden.

Cluster

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IBM system cluster - e1350/iDataplex nodes: IBM System x iDataPlex dx360 M2 and dx360 M3 server Interconnects: BNT RackSwitch G8000F 48-port GbE Switch Bundle.

Der Cluster hat 132 Knoten, ausgestattet mit jeweils zwei Quadcore CPUs und Hyperthreading. Insgesamt stehen 2272 Slots für parallele Berechnungen zur Verfügung.

Deep Learning Computer

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Zwei Computer ausgestattet mit je einer NVIDIA GeForce GTX TITAN X GPU.

Ein Hochleistungscomputer, "Deep Thought", mit 4x GeForce GTX 1080 Ti GPUs.

Kicker

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Zusatzinformationen / Extras

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