WEBVTT

00:05.310 --> 00:07.100
Ja, dann guten Morgen.

00:07.640 --> 00:10.760
Dann willkommen zurück zu Robotik 2.

00:11.040 --> 00:15.820
Ich werde euch heute dann nochmal mehr zum Greifen erzählen in der

00:15.820 --> 00:16.420
Robotik.

00:17.900 --> 00:22.840
Und mache genau da weiter, wo wir letztes Mal aufgehört haben.

00:23.940 --> 00:25.780
Bei den Taxonomien.

00:26.920 --> 00:31.220
Letztes Mal hatten wir ja schon eine Taxonomie gesehen.

00:31.220 --> 00:35.200
Und heute schauen wir uns noch eine zweite Taxonomie an.

00:35.700 --> 00:37.980
Das ist hier die Bulldog-Taxonomie.

00:38.660 --> 00:42.280
Und diese unterscheidet jetzt verschiedene Griffe anhand von

00:42.280 --> 00:43.420
verschiedenen Kriterien.

00:43.540 --> 00:46.960
Das muss ich mal gucken, dass es hier besser wird.

00:47.400 --> 00:47.980
So besser?

00:48.460 --> 00:49.640
Ja, ich denke schon.

00:51.220 --> 00:58.160
Das Erste ist, es ist im Prinzip so eine Art Binärbaum-Klassifikation.

00:59.440 --> 01:03.860
Und jedes Mal wird an einem dieser Kriterien entschieden, in welche

01:03.860 --> 01:05.140
Richtung man diesen Baum geht.

01:05.340 --> 01:07.660
Das heißt, wir haben das erste Kriterium, das ist, haben wir Kontakt

01:07.660 --> 01:09.520
bei dem Griff.

01:10.360 --> 01:16.660
Das zweite Kriterium ist, ist es ein umschließender Griff oder ist es

01:16.660 --> 01:20.840
nur ein Griff, der ein Objekt unterstützt.

01:21.540 --> 01:22.220
So was.

01:23.960 --> 01:27.020
Oder etwas zum Schieben auf den Tisch, das sehen wir auch gleich noch

01:27.020 --> 01:28.340
an Beispielen.

01:28.580 --> 01:36.960
Dann, welche Art von Bewegung haben wir mit der gesamten Hand.

01:37.840 --> 01:41.920
Dann, welche Bewegung haben wir innerhalb der Hand.

01:43.020 --> 01:47.540
Und schließlich, welche Art von Bewegung haben wir an den

01:47.540 --> 01:48.380
Kontaktpunkten.

01:48.380 --> 01:57.060
Also ist der Griff ein statischer Griff oder ist es etwas Dynamisches,

01:57.220 --> 01:59.640
wo sich die Kontaktpunkte während des Griffes bewegen.

02:00.520 --> 02:05.740
Ihr seht schon, hier ist sehr viel Fokus auf die Bewegung gelegt in

02:05.740 --> 02:06.540
dieser Taxonomie.

02:07.380 --> 02:08.440
Hier seht ihr dann diesen Baum.

02:09.560 --> 02:12.360
Und das allererste, was hier nochmal unterschieden wird, ganz am

02:12.360 --> 02:13.680
Anfang, ist Kontakt, ja, nein.

02:13.680 --> 02:17.160
Und auf der linken Seite haben wir keinen Kontakt.

02:17.620 --> 02:21.940
Und wenn wir keinen Kontakt mit irgendwas haben, dann ist es im

02:21.940 --> 02:23.300
Prinzip auch nicht wirklich irgendein Griff.

02:24.000 --> 02:27.120
Dann ist es hier diese, ich weiß nicht ob ihr es lesen könnt, oder

02:27.120 --> 02:29.900
hier drüben kann man es wahrscheinlich besser lesen, das ist die

02:29.900 --> 02:33.780
Ausgangspose, das ist einfach mit eingeschlossen in der Taxonomie, die

02:33.780 --> 02:36.760
sagt, ja, wir haben eigentlich keinen Kontakt.

02:36.760 --> 02:42.260
Und dann sind hier noch zwei Dinge drin, die die Gesten beinhalten.

02:42.420 --> 02:47.320
Das eine ist, wenn wir eben die Finger nicht bewegen, also guten

02:47.320 --> 02:48.860
Morgen alle zusammen, einmal gewunken.

02:50.460 --> 02:51.760
Oder solche Zeigegesten.

02:52.620 --> 02:55.500
Interessant wird es dann, wenn wir dann Kontakt haben.

02:55.980 --> 03:00.900
Also die ganze Geschichte, wo wir auch manipulieren können.

03:01.540 --> 03:04.320
Und das erste, was wir haben, sind hier diese nicht umschließenden

03:04.320 --> 03:05.040
Griffe.

03:07.780 --> 03:11.780
Das erste dann ohne Bewegung.

03:12.860 --> 03:17.640
Und hier haben wir dann diese unterstützenden Griffe, die ich eben

03:17.640 --> 03:18.260
schon gezeigt habe.

03:18.380 --> 03:22.280
Also wenn man einfach so einen Gegenstand hält, ohne ihn zu

03:22.280 --> 03:22.640
umschließen.

03:22.760 --> 03:24.540
Wenn ich die Hand drehen würde, würde er rausfallen, muss ich ihn noch

03:24.540 --> 03:25.440
zusätzlich festhalten.

03:27.380 --> 03:31.820
Und dann haben wir hier unten, das sind die ohne Bewegung und welche

03:31.820 --> 03:33.040
mit Bewegung.

03:34.120 --> 03:38.820
Zum Beispiel, wenn ich jetzt was mit einem Finger schiebe, dann ist es

03:38.820 --> 03:40.560
hier das hier.

03:40.620 --> 03:42.240
Oder wenn ich was mit der ganzen Handfläche schiebe.

03:43.120 --> 03:46.860
Oder wenn ich hier einen Nichtschalter bediene oder einen Ball

03:46.860 --> 03:47.400
rumrolle.

03:47.500 --> 03:50.960
Und das unterscheidet sich halt jeweils dann in den Kontakttypen und

03:50.960 --> 03:53.640
wie die Finger da auch beteiligt sind.

03:54.700 --> 03:57.040
Und hier auf der rechten Seite sind im Prinzip dann die ganzen

03:57.040 --> 03:58.960
umschließenden Griffe.

03:58.960 --> 04:03.060
Die, sag ich mal, in der Taxonomie vorher, wo da der Fokus drauf lag.

04:05.500 --> 04:09.140
Und hier haben wir dann eben diese zylindrischen umschließenden Griffe

04:09.140 --> 04:13.760
und hier unten dann die, um zum Beispiel Stifte zu greifen.

04:16.600 --> 04:23.220
Ja, damit hätten wir jetzt erstmal die zwei Taxonomien beim Greifen.

04:23.220 --> 04:34.520
Und jetzt gehen wir einen Schritt weiter und schauen uns an.

04:35.500 --> 04:40.460
Wir haben jetzt zum einen die Greifproblematik und wir haben noch ein

04:40.460 --> 04:42.180
anderes Problem in der Robotik.

04:42.900 --> 04:47.120
Das ist das Balancieren mit dem ganzen Körper.

04:47.120 --> 04:51.900
Und hier gibt es gewisse Dualitäten, also Gemeinsamkeiten zwischen dem

04:51.900 --> 04:53.240
Balancieren und dem Greifen.

04:53.940 --> 04:58.780
Und hier habt ihr mal so eine Grippe abgebildet und auf der rechten

04:58.780 --> 04:59.920
Seite seht ihr hier den Roboter.

05:01.280 --> 05:09.360
Und die Idee an der Stelle ist, dass in beiden Fällen ein

05:09.360 --> 05:10.460
Gleichgewicht erreicht ist.

05:10.460 --> 05:14.740
Wenn der Roboter da steht und sich an verschiedenen Kontaktpunkten

05:14.740 --> 05:20.700
abstützt, ist das äquivalent zu dem, wenn wir jetzt einen Griff haben,

05:20.980 --> 05:22.660
der auch ein Gleichgewicht darstellt.

05:23.540 --> 05:28.620
Der Unterschied an der Stelle ist, im Prinzip kann man sich das so

05:28.620 --> 05:34.180
vorstellen, an dieser Stelle ist der Roboter sozusagen das, was das

05:34.180 --> 05:34.960
Subjekt greift.

05:36.000 --> 05:41.080
Und andersherum könnte man auch sagen, auf der anderen Seite, wenn der

05:41.080 --> 05:44.320
Roboter balanciert, dann balanciert nicht der Roboter im Raum, sondern

05:44.320 --> 05:46.540
der Raum greift den Roboter.

05:47.540 --> 05:48.740
Das ist so die Idee an der Stelle.

05:53.640 --> 05:59.180
Dann haben wir hier diesen Vergleich, die Bodenkontaktkräfte und die

05:59.180 --> 06:01.700
Fingerspitzenkräfte sind dann äquivalent.

06:03.080 --> 06:10.500
Der Center of Mass ist dabei und die Drehmomente in den Fingern und in

06:10.500 --> 06:12.640
den Gelenken des Roboters.

06:14.080 --> 06:17.680
Und das Ganze kann man auch noch in Formeln fassen.

06:19.320 --> 06:22.060
Auf die Formeln möchte ich jetzt nicht mehr im Detail eingehen, die

06:22.060 --> 06:23.680
sind hier nur der Vollständigkeit halber drauf.

06:25.620 --> 06:30.220
Was hier wichtig ist, wir haben die Balance ist äquivalent, also wenn

06:30.220 --> 06:33.640
der Roboter stabil steht, stabil balanciert, entspricht es einem

06:33.640 --> 06:34.340
stabilen Griff.

06:39.200 --> 06:43.300
Schrittplanung mit dem Roboter ist äquivalent zur Greifsynthese.

06:45.220 --> 06:49.900
Das sind die zwei Punkte und es gibt noch ein paar weitere.

06:50.080 --> 06:56.240
Die Auswahl der Supportpose ist äquivalent zur Auswahl eines Griffs.

06:57.340 --> 07:01.520
Die Selektion von Kontaktpunkten ist äquivalent zur Greifsynthese.

07:01.520 --> 07:07.120
Und schließlich kommen wir jetzt nochmal wieder zurück auf die

07:07.120 --> 07:07.520
Taxonomien.

07:09.380 --> 07:14.680
Denn auch bei den Taxonomien gibt es eine Äquivalenz zwischen den

07:14.680 --> 07:18.000
Greiftaxonomien und der Klassifikation von Supportposen.

07:20.060 --> 07:25.900
Und damit beschäftigt sich hier die Veröffentlichung hier unten und

07:25.900 --> 07:28.720
auf die werde ich jetzt noch weiter im Detail eingehen.

07:34.280 --> 07:38.320
Die Frage ist hier, wir haben einen humanitären Roboter, wir haben

07:38.320 --> 07:40.840
eine Aufgabe, eine Szene und ihr vor uns ist der Szene.

07:41.320 --> 07:45.540
Und die Frage ist, wie viele Posen können wir in dieser Szene jetzt

07:45.540 --> 07:46.060
realisieren?

07:47.200 --> 07:49.000
Welche Pose sollten wir auswählen?

07:49.140 --> 07:50.900
Wie können wir die Pose umsetzen?

07:52.280 --> 07:54.640
Und das Ganze möchten wir in der Taxonomie fassen.

07:54.640 --> 07:58.740
Wie gesagt, zum Greifen gibt es schon relativ viele Taxonomien, die

07:58.740 --> 08:03.140
das untersucht haben, aber für Ganzkörper jetzt noch nicht.

08:06.320 --> 08:11.920
Beziehungsweise ein Spezialfall beim Balancieren wurde sehr intensiv

08:11.920 --> 08:15.180
untersucht und das ist das beim Laufen.

08:15.640 --> 08:19.180
Also das habt ihr vielleicht schon in einer anderen Vorlesung gesehen.

08:19.180 --> 08:23.320
Die verschiedenen Phasen beim Laufen, die sind hier beispielhaft

08:23.320 --> 08:23.700
drauf.

08:24.880 --> 08:29.320
Und wenn man sich das Ganze jetzt anguckt in verschiedenen Posen

08:29.320 --> 08:34.800
bezogen auf die Kontakte, dann haben wir hier aus dieser feinen

08:34.800 --> 08:39.580
Aufgliederung kommen dann im Prinzip zwei Posen raus, wenn man

08:39.580 --> 08:43.420
Symmetrien nicht berücksichtigt.

08:43.420 --> 08:47.780
Also in der Taxonomie ist immer die Symmetrie mit eingeschlossen.

08:47.940 --> 08:51.540
Also wenn wir sagen, wir haben einen Single Foot Support, wie hier auf

08:51.540 --> 08:54.400
der linken Seite, beurteilt das entweder mit rechts oder mit links.

08:57.060 --> 08:59.080
Und das ist jetzt im Fall vom Laufen.

09:00.060 --> 09:08.220
Es gibt allerdings noch viele weitere Möglichkeiten, wie man solche

09:08.220 --> 09:09.900
Supportposen definieren kann.

09:09.900 --> 09:13.180
Wir haben zum Beispiel hier was, wir haben eine Hand und ein Bein,

09:13.300 --> 09:16.680
also ich stütze mich hier am Tisch ab und stehe auf einem Bein herum.

09:18.180 --> 09:21.140
Wir haben eine Hand und zwei Beine.

09:21.940 --> 09:25.520
Wir haben Kontakt mit den Knien oder wir haben Kontakt mit den Knien

09:25.520 --> 09:26.860
und der Hand und so weiter.

09:30.420 --> 09:34.500
Und zusätzlich haben wir noch, die Unterscheidung haben wir einen

09:34.500 --> 09:38.160
flächigen Support, an dem wir uns abstützen.

09:39.520 --> 09:42.980
Oder haben wir irgendwas, wo wir uns so richtig dran festhalten

09:42.980 --> 09:44.100
können, also zum Beispiel hier.

09:44.720 --> 09:46.700
Da kann ich mich auch, das ist ein richtiger Griff.

09:52.280 --> 09:57.360
Und da anhand von diesen Kontaktpunkten in Bezug auf das Balancieren

09:57.360 --> 09:58.840
wird jetzt diese Taxonomie entwickelt.

10:00.880 --> 10:06.400
Wir definieren die Kontakte, die zum Balancieren notwendig sind.

10:06.400 --> 10:11.840
Und dabei werden Kontakte, die für die Manipulation eingesetzt werden,

10:11.960 --> 10:12.820
außer Acht gelassen.

10:12.940 --> 10:16.280
Also wenn ich jetzt hier meinen Double Foot Support habe und dann was

10:16.280 --> 10:20.720
greife, dann ändert sich diese Supportpose dabei nicht, weil ich ja

10:20.720 --> 10:25.100
die ganze Zeit mein gesamtes Gewicht oder mein Balancieren über die

10:25.100 --> 10:25.820
zwei Beine ausführe.

10:25.900 --> 10:29.360
Wenn ich jetzt allerdings sage, ich mache sowas, dann habe ich hier

10:29.360 --> 10:33.700
Double Foot Support mit einer Hand, aber die Pose ändert sich jetzt

10:33.700 --> 10:35.000
während des Ganzen nicht.

10:38.440 --> 10:43.020
Dann, genau, hier kommen die Kriterien zur Klassifikation.

10:45.260 --> 10:51.560
Die Anzahl der Kontaktpunkte wollen wir betrachten, die Typen von

10:51.560 --> 10:54.940
Kontaktpunkten und die möglichen Transitionen.

10:54.940 --> 10:58.040
Bei den Transitionen hier ist wichtig, in dieser Taxonomie wird

10:58.040 --> 11:05.020
angenommen, dass es immer nur eine Kontaktänderung gleichzeitig gibt.

11:05.800 --> 11:12.120
Und damit kommen wir jetzt, sage ich mal, über das Gehen hinaus.

11:12.380 --> 11:16.640
Gehen zum Beispiel, indem wir hier diese anderen Möglichkeiten

11:16.640 --> 11:17.180
angucken.

11:17.180 --> 11:21.500
Die Frage, die sich jetzt stellt, wie viele Möglichkeiten gibt es denn

11:21.500 --> 11:27.080
prinzipiell, solche Supportposen zu definieren?

11:27.580 --> 11:31.640
Das hängt natürlich von der Anzahl und den Typen der Kontakte ab.

11:32.220 --> 11:35.080
Und dafür gucken wir uns jetzt mal an, welche Möglichkeiten gibt es

11:35.080 --> 11:41.400
überhaupt, Kontakte zu haben mit den Händen und mit den Füßen.

11:43.540 --> 11:47.520
Und wir haben jetzt hier einmal eine Möglichkeit, dass wir nur mit den

11:47.520 --> 11:50.960
Fingerspitzen Kontakt haben, dass wir mit den Fingern Kontakt haben,

11:51.060 --> 11:57.520
mit der ganzen Handfläche, mit dem Arm oder dass wir einen haltenden

11:57.520 --> 11:57.980
Griff haben.

11:58.160 --> 12:01.200
Bei den Beinen haben wir ein bisschen weniger Möglichkeiten.

12:01.380 --> 12:03.820
Wir können zum Beispiel auf den Zehenspitzen rumlaufen oder wir mit

12:03.820 --> 12:06.360
den Füßen oder wir haben einen Kniekontakt.

12:07.800 --> 12:13.460
Und wenn man sich das Ganze jetzt mal analytisch betrachtet, dann

12:13.460 --> 12:18.240
haben wir hier CA ist die Anzahl der Typen von Armkontakten.

12:18.620 --> 12:21.080
CL ist die Anzahl der Typen von Beinkontakten.

12:22.760 --> 12:25.940
Und diese Summen hier, die sehen jetzt erstmal kompliziert aus, aber

12:25.940 --> 12:28.740
eigentlich sind die relativ einfach, sage ich mal.

12:28.740 --> 12:35.880
Wenn ihr hier drüben guckt, das hier sind die Beinkontakte und diese

12:35.880 --> 12:39.200
Summe startet hier bei 1 und endet bei 2.

12:40.160 --> 12:45.680
Und das NL ist hier die Anzahl der Beinkontakte, die hier konkret

12:45.680 --> 12:46.560
betrachtet wird.

12:47.120 --> 12:49.660
Und da starten wir logischerweise bei 1, weil wir immer mindestens auf

12:49.660 --> 12:50.400
einem Bein stehen.

12:52.140 --> 12:57.260
Bei den Armkontakten ist das gleiche dann von 0 bis 2.

12:57.500 --> 13:01.120
Und das hier drückt einfach aus, wie viele Möglichkeiten wir jetzt

13:01.120 --> 13:03.260
haben, aus diesen verschiedenen Sachen auszuwählen.

13:04.540 --> 13:07.060
Wenn man das Ganze jetzt parametrisiert, hier mit den Möglichkeiten,

13:07.160 --> 13:10.700
die wir hier oben festgestellt haben, also wir haben drei mögliche

13:10.700 --> 13:15.740
Beinkontakte -Typen und für die Arme haben wir 189 Möglichkeiten.

13:17.140 --> 13:22.760
Das ist natürlich relativ viel, sage ich mal, deshalb sollten wir das

13:22.760 --> 13:24.080
Ganze sinnvoll einschränken.

13:26.200 --> 13:29.620
Ausgewählt wird deshalb nur ein Unterbereich, also wir haben dann hier

13:29.620 --> 13:34.740
nur diese Kontakt-Typen, denn diese sind besonders wichtig zum

13:34.740 --> 13:35.380
Balancieren.

13:35.380 --> 13:41.480
Ich sage mal, wenn man balanciert und sich nur mit den Fingerspitzen

13:41.480 --> 13:44.420
irgendwo abstützt, ich meine, natürlich geht das, aber es ist jetzt

13:44.420 --> 13:47.280
nicht so das, was man natürlicherweise machen würde, sondern man würde

13:47.280 --> 13:49.700
sich dann eher mit der ganzen Handfläche abstützen.

13:49.820 --> 13:51.880
Genauso hier mit den Zehenspitzen.

13:53.100 --> 13:57.920
Daraus ergeben sich dann 50 Möglichkeiten und aus den 50 Möglichkeiten

13:57.920 --> 14:02.160
werden dann letztendlich nochmal ein paar ausgewählt oder weniger

14:02.160 --> 14:08.080
ausgewählt, 36, weil einige, sage ich mal, schwierige oder

14:08.080 --> 14:10.960
unwahrscheinliche Konfigurationen auch ausgeschlossen werden.

14:11.580 --> 14:16.120
So, und hier habt ihr dann die ganze Taxonomie, die daraus entwickelt

14:16.120 --> 14:17.060
wurde, auf einen Blick.

14:17.900 --> 14:20.980
Das sieht jetzt alles erstmal relativ viel aus, aber eigentlich ist es

14:20.980 --> 14:24.840
alles sehr intuitiv, was es hier gibt.

14:24.940 --> 14:30.360
Das Allereinfachste sind hier oben diese Standing-Geschichten, also

14:30.360 --> 14:34.100
wir haben hier den Single Foot Support, hier haben wir den Double Foot

14:34.100 --> 14:38.880
Support an der Stelle und das sind die zwei, mit denen wir vorhin

14:38.880 --> 14:40.840
angefangen haben, das sind die zwei, die wir zum Laufen brauchen.

14:41.160 --> 14:46.240
Wir haben dann hier 18 Posen, die sich mit dem Stehen beschäftigen, 18

14:46.240 --> 14:53.080
mit dem Knien und zusätzlich sind hier noch 10 Ausruhende hinzugefügt.

14:55.400 --> 14:58.820
Wenn wir jetzt von oben nach unten das Ganze betrachten, hier oben

14:58.820 --> 15:03.020
haben wir einen Kontakt, hier steht es auch Single Contact, dann haben

15:03.020 --> 15:07.800
wir Double, Triple und Quadruple Contact, also je nach Zeile

15:07.800 --> 15:12.280
orientiert sich das Ganze daran, wie viele Kontaktpunkte wir haben.

15:12.660 --> 15:16.760
Die gepunkteten Linien sind alle möglichen Transitionen, die daran

15:16.760 --> 15:19.780
zulässig sind, nach der Regel, die wir vor aufgestellt haben, sprich

15:19.780 --> 15:23.000
es ändert sich immer genau einer dieser Kontaktpunkte.

15:23.500 --> 15:29.940
Welche Möglichkeiten haben wir jetzt, damit Ganzkörperaktionen zu

15:29.940 --> 15:30.700
klassifizieren?

15:30.980 --> 15:33.340
Wir haben hier drei mögliche Typen.

15:35.040 --> 15:42.260
Der erste Typ ist, womit wir die Umgebung bearbeiten oder verändern.

15:43.580 --> 15:48.260
Dabei sind für uns interessant die ersten drei Zeilen der Taxonomie.

15:48.880 --> 15:51.420
Warum sind hier nur die ersten drei Zeilen interessant?

15:51.780 --> 15:55.160
Wenn wir nochmal kurz zurückdenken, in der ersten Zeile war ein

15:55.160 --> 15:58.520
Kontakt, in der zweiten Zeile zwei Kontakte, in der dritten Zeile drei

15:58.520 --> 16:00.440
Kontakte und in der vierten Zeile vier Kontakte.

16:02.560 --> 16:05.740
Und wenn wir jetzt in der vierten Zeile sind, haben wir schon vier

16:05.740 --> 16:06.200
Kontakte.

16:06.660 --> 16:09.840
Deshalb haben wir schon alle vier unserer Möglichkeiten ausgeschöpft,

16:09.900 --> 16:10.900
irgendwas zu manipulieren.

16:10.900 --> 16:16.200
Wenn wir jetzt, sag ich mal, Manipulationen mit dem Kopf oder mit den

16:16.200 --> 16:18.020
Ellenbogen oder solche Sachen ausschließen.

16:19.820 --> 16:27.440
Das heißt, wir brauchen immer noch mindestens ein Arm oder ein Bein

16:27.440 --> 16:30.540
frei, um damit die Manipulation auszuführen.

16:31.140 --> 16:33.540
Ich glaube, jetzt sind die Batterien tot.

16:33.900 --> 16:36.980
Aber hier sind nochmal Ersatzbatterien dabei und wenn ich Glück habe,

16:37.060 --> 16:38.780
dann sind die auch geladen oder voll.

16:38.780 --> 16:40.220
Das finden wir jetzt mal raus.

16:40.740 --> 16:42.440
Aha, es leuchtet grün.

16:42.540 --> 16:42.820
Sehr schön.

16:43.100 --> 16:43.440
Es tut auch.

16:44.940 --> 16:47.700
Genau, das ist die erste Option, Typ 1.

16:48.100 --> 16:53.860
Typ 2 sind Aktionen, die den Zustand des Körpers verändern.

16:54.060 --> 16:57.120
Also hier oben bleiben wir die ganze Zeit, wie ich vorher schon gesagt

16:57.120 --> 16:59.540
habe, in der gleichen Support-Pose.

16:59.720 --> 17:05.000
In Typ 2 verändert sich die Support-Pose, da manipulieren wir nicht.

17:05.660 --> 17:09.500
Da führen wir eine Bewegung oder eine Balanceaktion durch.

17:10.680 --> 17:12.540
Und Typ 3 ist eine Kombination von 1 und 2.

17:13.620 --> 17:17.140
Das sind dann Ganzkörper-Manipulationsaufgaben.

17:17.620 --> 17:21.220
Das prominente Beispiel an der Stelle hier ist, wir schieben eine

17:21.220 --> 17:23.340
schwere Kiste über den Boden.

17:24.160 --> 17:28.320
Oder, wenn ihr euch zurückerinnert aus dem Sportunterricht, da gab es

17:28.320 --> 17:29.980
immer diese riesigen blauen Matten.

17:30.800 --> 17:33.800
Und die hat man auch immer ganzkörpergeschoben.

17:34.480 --> 17:37.140
Erinnern sich vielleicht einige noch daran, die sowas hatten.

17:38.940 --> 17:40.340
Genau, das sind die drei Möglichkeiten.

17:40.600 --> 17:43.940
Also die Aktionen, die eure Umgebung zu beeinflussen.

17:44.440 --> 17:47.740
Aktionen, die eine Bewegung des Körpers beinhalten.

17:48.560 --> 17:51.070
Und eben die Kombination für Ganzkörper-Manipulation.

17:52.220 --> 17:56.780
Und so eine Taxonomie kann man natürlich aufstellen und sagen, es

17:56.780 --> 17:57.520
sieht logisch aus.

17:57.520 --> 18:01.060
Aber sinnvollerweise validiert man das Ganze noch.

18:01.260 --> 18:05.140
Anhand von realen Daten, die man aufgenommen hat.

18:05.360 --> 18:12.560
In diesem Fall wird hier das menschliche Modell herangezogen.

18:12.680 --> 18:13.680
Hier das MML-Modell.

18:15.980 --> 18:21.400
Und daran werden verschiedene Bewegungen analysiert.

18:22.180 --> 18:25.000
Das Ganze wird in ein Motion Capture-System aufgenommen.

18:25.960 --> 18:31.060
Wir haben am Institut so ein System, da haben wir ganz viele Kameras

18:31.060 --> 18:32.020
im Raum verteilt.

18:32.480 --> 18:36.600
Jede Kamera hat so Infrarot-LEDs und man bekommt einen speziellen

18:36.600 --> 18:39.180
Anzug an, auf dem solche Marker sind.

18:39.280 --> 18:40.680
Und die Kameras verfolgen diese Marker.

18:41.440 --> 18:46.420
Und aus diesen Markerpositionen kann man dann letztendlich die Pose

18:46.420 --> 18:49.000
des Modells wieder errechnen.

18:49.800 --> 18:50.800
Des menschlichen Modells.

18:50.800 --> 18:54.340
Anhand von diesen Daten wird dann automatisch segmentiert.

18:55.500 --> 19:00.360
Und Support-Posen und Transitionen segmentiert.

19:02.200 --> 19:08.780
Und daraus dann aus der Taxonomie die Posen und die Transitionen

19:08.780 --> 19:09.280
generiert.

19:09.920 --> 19:13.620
Das Ganze gibt es hier auch im Beispiel.

19:14.720 --> 19:19.600
Da seht ihr hier diese Aktion, wo ein Mensch hier die Treppe rauf

19:19.600 --> 19:19.860
geht.

19:19.860 --> 19:24.860
Und hier hervorgehoben sind in Rot die Kontakte.

19:26.360 --> 19:30.020
Und ihr seht, das sind zum einen die Füße hier unten und zum anderen

19:30.020 --> 19:31.200
die Hände.

19:31.360 --> 19:35.460
Also wenn es jetzt gleich nochmal losgeht, dann sehen wir hier an der

19:35.460 --> 19:38.940
Reling, immer wenn die Hand damit Kontakt hat, dann wird die Hand rot.

19:39.060 --> 19:40.420
Und das bedeutet, es ist ein Kontakt.

19:40.600 --> 19:44.520
Und hier oben seht ihr dann die daraus extrahierten Support-Posen.

19:44.520 --> 19:50.220
Und auf der rechten Seite seht ihr jetzt das Ganze nochmal statisch

19:50.220 --> 19:50.780
dargestellt.

19:50.920 --> 19:52.280
Also die ganze Zeit zusammengefasst.

19:52.420 --> 19:57.180
Und das sind die Transitionen zwischen den Support-Posen, die

19:57.180 --> 19:57.800
auftreten.

19:58.340 --> 20:01.940
Und hier jeweils dran, wann die aufgetreten sind.

20:09.370 --> 20:13.390
Dann haben wir noch ein zweites Beispiel, wo jetzt hier eine

20:13.390 --> 20:15.190
Manipulationsaufgabe durchgeführt wird.

20:15.190 --> 20:21.270
Da sehen wir hier eine Aktion, wo man sich auf dem Tisch abstützen

20:21.270 --> 20:24.670
muss, weil man eben nicht drankommt an das Objekt.

20:25.130 --> 20:28.670
Und auch das kann hier abgebildet werden mit den Support-Posen.

20:29.250 --> 20:30.270
Da seht ihr hier die Transition.

20:30.410 --> 20:36.310
Also wir starten auf, in dem Fall auf zwei Beinen.

20:37.270 --> 20:42.330
Und gehen dann über auf diesen Typ, wo wir erst die Hand aufsetzen auf

20:42.330 --> 20:42.790
dem Tisch.

20:42.790 --> 20:49.630
Und dann hier das eine Bein zusätzlich noch abheben, um weiter nach

20:49.630 --> 20:50.870
vorne zu kommen.

20:56.540 --> 21:00.400
Und dann haben wir noch ein drittes Beispiel.

21:01.060 --> 21:04.240
Das ist aus dem Kontext von Push-Recovery.

21:04.560 --> 21:10.060
Also wenn jemand von hinten kommt und einen schubst.

21:10.060 --> 21:18.180
Und hier wird dann der Tisch eingesetzt, um diesen Stoß aufzufangen

21:18.180 --> 21:19.060
mit den Händen.

21:20.340 --> 21:21.900
Und auch das kann man damit abbilden.

21:22.000 --> 21:26.420
Allerdings sehen wir jetzt hier schon, dass es Kanten gibt, die rot

21:26.420 --> 21:26.800
sind.

21:27.780 --> 21:31.220
Und die roten Kanten sind Kanten, die eigentlich so in der Taxonomie

21:31.220 --> 21:35.860
nicht vorgesehen sind, weil sich zwei Kontakte auf einmal ändern.

21:37.560 --> 21:44.600
Das sehen wir hier zum Beispiel, wenn gleichzeitig hier von der mit

21:44.600 --> 21:48.460
nur einem Bein Kontakt auf den Zustand kommt, wo man mit zwei Händen

21:48.460 --> 21:51.060
gleichzeitig Kontakt hat.

21:51.780 --> 21:54.140
So, dann das ist glaube ich auch nochmal, genau, noch ein Video.

21:56.480 --> 22:00.760
Da seht ihr nochmal die Bewegung nach oben mit den verschiedenen

22:00.760 --> 22:03.500
Support -Posen, die sich daraus ergeben.

22:06.700 --> 22:10.540
Dann noch eine andere Bewegung, wo wir hier über einen Balken

22:10.540 --> 22:16.600
balancieren und zusätzlich noch ein Gelände haben, wo man sich dran

22:16.600 --> 22:17.360
abstützen kann.

22:22.690 --> 22:28.930
Und dann auch das Beispiel hier mit der Tasse, wo man sich nach vorne

22:28.930 --> 22:30.190
lehnt und die Tasse greift.

22:30.190 --> 22:38.590
Und dann hier noch eine Ganzkörper-Manipulationsaufgabe, wo wir eben

22:38.590 --> 22:43.130
die Schachtel greifen mit zwei Händen.

22:43.210 --> 22:49.410
Ah, und dann noch die roten

22:53.080 --> 22:54.660
Kanten, genau, die kommen gleich noch.

22:55.240 --> 22:58.080
Auf der nächsten Folie werden die noch genauer betrachtet.

22:58.080 --> 23:01.240
Oder, ja, vielleicht wenn die Frage dann auch da ist, dann komme ich

23:01.240 --> 23:01.820
nochmal darauf zurück.

23:03.320 --> 23:06.160
Ja, weil sonst Fragen sind, einfach melden.

23:07.420 --> 23:12.520
Okay, genau, hier sind die roten Kanten nochmal betrachtet.

23:12.680 --> 23:15.660
Also die ganze, das waren vorhin ein paar Beispielbewegungen, die wir

23:15.660 --> 23:16.600
gesehen haben in dem Video.

23:17.280 --> 23:23.180
Und insgesamt wurden hier 121 verschiedene Bewegungen verarbeitet.

23:24.180 --> 23:32.960
Darin zum Beispiel das Hoch- oder Runtersteigen mit einem Geländer.

23:33.820 --> 23:35.900
Laufen mit einem Geländer.

23:38.800 --> 23:44.300
Laufen, um verschiedene Hindernisse zu vermeiden.

23:45.240 --> 23:50.180
Und insgesamt, hier unten sieht man dann diese 4,5%.

23:50.180 --> 23:56.320
Das sind genau diese roten Transitionen, die in diesen Daten

23:56.320 --> 23:59.500
auftreten, aber eigentlich nicht vorgesehen sind.

23:59.680 --> 24:04.260
Also wir haben hier zum Beispiel, eine prominente Kante ist zum

24:04.260 --> 24:04.920
Beispiel die hier.

24:06.140 --> 24:14.740
Das ist, wenn die Transition von einem Bein beim Laufen auf den

24:14.740 --> 24:19.880
Zweibeiningsupport übersprungen wird.

24:20.780 --> 24:23.620
Und eben die Transition direkt erfolgt auf das andere Bein.

24:25.920 --> 24:28.460
Das kann zwei Möglichkeiten haben.

24:28.460 --> 24:35.220
Entweder, wenn man sehr schnell geht, dann ist die Phase, wo man mit

24:35.220 --> 24:37.480
zwei Beinen auf dem Boden steht, relativ kurz.

24:38.260 --> 24:41.260
Das heißt, es kann durch die automatische Segmentierung einfach

24:41.260 --> 24:42.300
verpasst worden sein.

24:43.660 --> 24:50.720
Oder, dass die Daten aus dem Motion Capture System etwas ungenau waren

24:50.720 --> 24:57.620
und deshalb zum Beispiel der eine Fuß zu weit oben war und deshalb

24:57.620 --> 25:00.160
kein Bodenkontakt errechnet werden konnte daraus.

25:01.540 --> 25:04.920
Und dann im nächsten Schritt halt das Ganze rumspringt.

25:04.920 --> 25:11.120
Eine Pause ist hier ja tatsächlich nicht drin.

25:11.800 --> 25:15.300
Das ist in der Taxonomie, das wäre im Prinzip die nullte Zeile.

25:17.080 --> 25:20.720
Das ist, wenn man gar keinen Kontakt mit der Umgebung hat.

25:21.820 --> 25:23.120
Könnt ihr euch vorstellen, wann das auftritt?

25:26.180 --> 25:27.140
Beim Springen.

25:27.760 --> 25:29.160
Aber auch beim Rennen.

25:29.720 --> 25:34.080
Also wenn man normal geht, also wenn man langsam geht oder normal, hat

25:34.080 --> 25:38.700
man immer diese Single-Foot-Double-Foot-Support-Phasen im Gangzyklus.

25:39.480 --> 25:43.920
Und wenn man jetzt vom Gehen ins Rennen übergeht, dann entfällt die

25:43.920 --> 25:49.640
Double -Foot-Support-Phase und wird ersetzt durch eine, sage ich mal,

25:49.660 --> 25:53.760
gar keine Fuß-Support-Phase, weil man dann eben eine kurze Zeit

25:53.760 --> 25:54.620
komplett in der Luft ist.

25:55.340 --> 25:59.480
Also das kann zum Beispiel auch ein Grund sein, warum das hier

25:59.480 --> 26:00.720
verpasst wird.

26:01.440 --> 26:07.820
Dann wurde es noch weiter evaluiert auf weiteren Bewegungen.

26:08.000 --> 26:10.180
Und hier sollte ich wahrscheinlich noch genauer erklären.

26:10.320 --> 26:16.940
Der Graph hier auf der Seite, das hier sind jeweils die Zahlen an den

26:16.940 --> 26:17.360
Kanten.

26:18.040 --> 26:21.760
Bedeutet, wie oft diese Transition in diesen Daten aufgetreten ist.

26:21.760 --> 26:27.560
Darüber sieht man dann eben im Prinzip schon so eine statistische

26:27.560 --> 26:34.780
Wahrscheinlichkeit, wie diese Bewegungen sozusagen innerhalb dieser

26:34.780 --> 26:36.580
Taxonomie ablaufen.

26:37.000 --> 26:40.320
Eine Bewegung ist dann hinterher im Prinzip so eine Bewegung durch

26:40.320 --> 26:41.620
diesen Graphen.

26:42.120 --> 26:47.800
Dann wurden nochmal im zweiten Datensatz ganz viele Bewegungen

26:47.800 --> 26:48.440
angeschaut.

26:49.680 --> 26:53.800
Hier jetzt zum Beispiel auch das Hinknien oder das Krabbeln.

26:54.600 --> 26:57.660
Und dann seht ihr hier nochmal die entsprechenden Transitionen, die

26:57.660 --> 26:58.420
sich daraus vergeben.

27:00.220 --> 27:02.460
Die Frage ist jetzt natürlich, jetzt haben wir die Taxonomie, jetzt

27:02.460 --> 27:05.340
haben wir das Ganze an Daten validiert.

27:06.060 --> 27:07.240
Was können wir jetzt damit machen?

27:07.520 --> 27:14.660
Die Idee an der Stelle ist, dass wir Ganzkörper-Multikontakt-Sequenzen

27:14.660 --> 27:16.160
daraus generieren können.

27:17.380 --> 27:21.880
Dazu wird hier eben dieser statistische Ansatz verwendet, dass wir

27:21.880 --> 27:25.300
hier diesen Transitionsgrafen, beziehungsweise diesen

27:25.300 --> 27:27.320
probabilistischen Transitionsgrafen hier haben.

27:28.680 --> 27:35.460
Und dass man Bewegungen jetzt als Sequenz von Posen betrachtet.

27:37.380 --> 27:41.940
Denn so eine Bewegung an sich ist ja sehr hochdimensional.

27:42.220 --> 27:49.220
Wenn man die jetzt anguckt als Summe der Gelenkwinkel oder alle

27:49.220 --> 27:52.080
Gelenkwinkel zu jedem Zeitpunkt, könnte man die Bewegung ja auch

27:52.080 --> 27:53.220
darstellen.

27:53.300 --> 27:55.060
Das wäre eine sehr genaue Darstellung.

27:55.240 --> 27:57.920
Allerdings hat man dann logischerweise extrem viele Daten.

27:59.840 --> 28:06.720
Und die Idee an der Stelle ist eben, hier das Ganze quasi in die

28:06.720 --> 28:07.800
Richtung symbolisch zu machen.

28:08.020 --> 28:12.340
Das heißt, diese Support-Posen sind jeweils Symbole.

28:13.700 --> 28:18.130
Und eine Bewegung ist dann eine Abfolge von diesen Symbolen.

28:21.150 --> 28:24.690
Und wenn wir in dieser symbolischen Welt angekommen sind, können wir

28:24.690 --> 28:28.870
dann auch Konzepte verwenden aus dieser symbolischen Welt.

28:29.090 --> 28:36.030
Und eins dieser Konzepte ist zum Beispiel, dass man das Ganze mit

28:36.030 --> 28:38.390
sogenannten N-Gramm-Modellen betrachtet.

28:39.210 --> 28:42.830
Das sind Modelle, die aus der Sprachverarbeitung eigentlich kommen.

28:42.830 --> 28:47.970
Also ein N-Gramm ist in dem Fall dann für den Fall 5, der hier gewählt

28:47.970 --> 28:48.450
wurde.

28:49.530 --> 28:52.430
In der Sprache würde das bedeuten, wir gucken uns fünf Wörter

28:52.430 --> 28:53.930
hintereinander an.

28:54.450 --> 29:01.090
Und betrachten dann die Wahrscheinlichkeit, wie groß ist die

29:01.090 --> 29:07.610
Wahrscheinlichkeit, dass wir jetzt den Zustand pt, die Abfolge, von

29:07.610 --> 29:10.270
vier weiteren hinten drauf haben.

29:10.270 --> 29:12.530
Genau, dieser Ansatz aus der Sprache.

29:13.970 --> 29:15.470
Hier die Posen sind Worte.

29:16.870 --> 29:22.470
Und Multikontaktbewegungen sind dann Sätze, die aus diesen Worten

29:22.470 --> 29:22.950
bestehen.

29:23.530 --> 29:29.030
Und aus der Sprachverarbeitung können wir dann einen Ansatz verwenden,

29:29.230 --> 29:32.990
mit dem man das Ganze dann aus diesen statistischen Daten lernen kann.

29:34.250 --> 29:40.070
Und dieses gelernte Modell kann man dann verwenden, um für bestimmte

29:40.070 --> 29:45.990
Anfragen Sequenzen zu generieren, die ein gewisses Ziel verfolgen.

29:45.990 --> 29:50.610
Also man kann dann sagen, generieren wir bitte eine Sequenz, die

29:50.610 --> 29:58.630
letztendlich in der Double Foot Support startet und sich zu einem Ziel

29:58.630 --> 30:04.090
hin bewegt und zwischendrin Handkontakte in einem bestimmten Bereich

30:04.090 --> 30:04.910
verwendet.

30:04.910 --> 30:10.290
Und das Modell generiert uns dann Sequenzen, die übereinstimmen mit

30:10.290 --> 30:15.370
der statistischen Wahrscheinlichkeit, die wir aus den Daten erlangt

30:15.370 --> 30:15.650
haben.

30:17.690 --> 30:20.390
Genau, das ist hier das Beispiel, ganz am Anfang.

30:20.910 --> 30:24.610
Ich weiß, warum die Dinger rot sind.

30:27.130 --> 30:33.750
Initial wurde angenommen, dass die Transitionen sich nur zwischen

30:33.750 --> 30:36.970
Posen ergeben, wo sich die Anzahl der Kontaktpunkte ändert.

30:38.070 --> 30:40.890
Aber nicht, wo sich der Typ des Kontaktes ändert.

30:40.890 --> 30:45.990
Also das hier ist ja nur eine Änderung, wo sich nur der Kontakttyp

30:45.990 --> 30:46.370
ändert.

30:46.990 --> 30:52.410
Das heißt, hier haben wir jeweils zwei Fußkontakte und hier auch zwei

30:52.410 --> 30:53.110
Fußkontakte.

30:54.330 --> 30:58.210
Das heißt, die Kontaktanzahl ist gleich, aber es hat sich nur der

30:58.210 --> 30:59.090
Kontakttyp geändert.

30:59.090 --> 31:04.210
Genau, der Punkt, wenn das schnell geht, das ist ein zentraler Punkt,

31:04.990 --> 31:10.810
weil diese Posen sind natürlich alle statisch und können nur bis zu

31:10.810 --> 31:14.410
einem gewissen Grad solche dynamischen Prozesse abbilden.

31:14.450 --> 31:19.890
Also diese Aufstehbewegung, die dann eventuell nicht perfekt abbildbar

31:19.890 --> 31:22.810
ist auf das, was man initial angenommen hat.

31:24.030 --> 31:27.130
Der Punkt an der Stelle ist, dass wir... Das Ganze ist ja ein

31:27.130 --> 31:28.110
statistischer Ansatz.

31:29.690 --> 31:37.570
Und man kann damit dann ziemlich viel abbilden, aber halt nicht alles.

31:37.910 --> 31:43.770
Wie gesagt, es wurden ja initial auch schon Sachen rausgenommen, diese

31:43.770 --> 31:46.750
Support nur mit den Fingerspitzen und so weiter.

31:48.070 --> 31:52.850
Das ist an der Stelle jetzt ja auch gar nicht unbedingt das Ziel, dass

31:52.850 --> 31:55.770
wir jede mögliche Bewegung damit abbilden können.

31:56.690 --> 32:00.970
Das können wir logischerweise nicht, weil... beziehungsweise wir

32:00.970 --> 32:02.970
können nicht die ganze Varianz in den Bewegungen abbilden.

32:03.590 --> 32:09.250
Weil, wenn wir uns G-Bewegungen angucken, dann haben wir ja die ganze

32:09.250 --> 32:10.550
Richtung zum Beispiel gar nicht drin.

32:10.550 --> 32:15.630
Wir laufen nach vorne oder wir laufen nach links oder eine Rechtskurve

32:15.630 --> 32:16.150
und so weiter.

32:17.290 --> 32:21.350
Und wie die G-Bewegung aussieht, wie schnell man geht, wie weit die

32:21.350 --> 32:24.190
Schritte sind und so weiter, das ist ja alles nicht Teil von diesen

32:24.190 --> 32:25.270
statischen Support-Posen.

32:27.690 --> 32:32.550
Und da müsste man sozusagen diese Posen jetzt noch erweitern, dass man

32:32.550 --> 32:38.990
sagt, man geht jetzt von der symbolischen Welt zu der kontinuierlichen

32:38.990 --> 32:39.310
Welt.

32:40.450 --> 32:43.290
Da hat man immer dieses Problem, auf der einen Seite die Symbole und

32:43.290 --> 32:47.450
hier die kontinuierlichen Daten, dass man da irgendwie so einen

32:47.450 --> 32:48.490
Zwischenschritt findet.

32:48.490 --> 32:56.790
Und genau diese Verbindung von der Symbolik zu der Planung, das ist ja

32:56.790 --> 32:59.110
genau was im Prinzip hier jetzt versucht wird.

32:59.210 --> 33:08.070
Also mit dem Ansatz hier, dass wir aus diesen Support-Posen jetzt

33:08.070 --> 33:12.550
Sätze generieren, die dann so eine Bewegung abbilden.

33:12.550 --> 33:18.950
Also hier seht ihr jetzt in der Animation der Planer, der läuft, der

33:18.950 --> 33:26.550
diese Support-Posen generiert und dann hintereinander die Posen

33:26.550 --> 33:27.290
aneinander reiht.

33:27.350 --> 33:30.930
Hier oben seht ihr die einzelnen Symbole und zusätzlich hat das Ganze

33:30.930 --> 33:34.250
jetzt noch ein Fortbewegungsmodell, das ist in dem Fall linear nach

33:34.250 --> 33:34.550
vorne.

33:37.830 --> 33:42.870
Und am Anfang sieht man immer kurz die Aufgabe, also welche Supports

33:42.870 --> 33:45.470
vorhanden sind und verwendet werden sollen.

33:48.670 --> 33:53.710
Und der Witz an der ganzen Sache ist, man kann solche Sachen

33:53.710 --> 34:00.750
prinzipiell auch im Simulator mit allen Gelenken von einem Menschen

34:00.750 --> 34:03.410
oder einem Roboter simulieren, zumindest theoretisch.

34:04.070 --> 34:10.390
Und dann darin planen, in dem Gelenkwinkelraum, in dem Dynamikraum,

34:11.190 --> 34:13.490
beziehungsweise Optimierer verwenden.

34:15.470 --> 34:21.330
Und der Stand an der Stelle ist gerade, zumindest vor ein paar Jahren,

34:21.410 --> 34:24.630
da gab es eine Arbeit dazu, die hat einen humanitären Roboter und der

34:24.630 --> 34:25.530
sollte sich dann hinsetzen.

34:25.690 --> 34:29.810
Und der stand schon vor dem Stuhl und sollte sich hinsetzen und dann

34:29.810 --> 34:33.610
stand er da und hat zehn Minuten gerechnet mit dem Optimierer und hat

34:33.610 --> 34:34.350
sich dann hingesetzt.

34:35.270 --> 34:36.590
Das Hinsetzen hat zehn Sekunden gedauert.

34:38.430 --> 34:43.790
Das heißt, an der Stelle, diese Ganzkörperbewegungsoptimierung ist

34:43.790 --> 34:45.950
noch nicht echtzeitfähig.

34:46.370 --> 34:50.150
Das heißt, wir brauchen was, was den potenziellen Suchraum dafür

34:50.150 --> 34:51.550
vorher schon mal einschränkt.

34:53.190 --> 34:56.410
Und es bietet eben diese Möglichkeit, dass wir auf der symbolischen

34:56.410 --> 35:00.570
Ebene erstmal die Supportposen planen, aneinanderreihen.

35:00.570 --> 35:03.050
Und dann wissen wir schon, wenn wir im nächsten Schritt dann

35:03.050 --> 35:07.950
Bewegungen daraus synthetisieren wollen, an welcher Stelle welche

35:07.950 --> 35:08.870
Kontakte wir haben.

35:09.590 --> 35:13.530
Und müssen dann nur noch die Bewegungen ausführen, beziehungsweise

35:13.530 --> 35:16.450
Bewegungen synthetisieren, die konkret diese Kontakte realisieren.

35:16.810 --> 35:20.690
Und eben nicht mehr im gesamten möglichen Raum aller möglichen

35:20.690 --> 35:22.110
Konfigurationen suchen.

35:23.450 --> 35:29.110
Der andere Punkt ist, dass wir eben das auch schön übertragen können.

35:34.910 --> 35:39.050
Auf Roboter, auf humanoide Roboter an der Stelle.

35:41.650 --> 35:44.550
Da geht es los.

35:48.070 --> 35:50.310
Weil das verhält sich hier im Prinzip ähnlich.

35:50.430 --> 35:52.070
Der Roboter hat auch zwei Beine und zwei Hände.

35:53.270 --> 35:56.030
Und man kann das hier auch generieren, obwohl die Kinematik des

35:56.030 --> 35:58.130
Roboters und auch die Dynamik des Roboters jetzt erstmal

35:58.130 --> 35:59.210
unterschiedlich vom Menschen ist.

35:59.210 --> 36:04.250
Aber trotzdem kann man den Ansatz, weil er auf dieser symbolischen

36:04.250 --> 36:09.770
Ebene arbeitet, gut übertragen auf eine andere Kinematik.

36:14.370 --> 36:18.470
Damit hätte ich jetzt erstmal den Teil der Taxonomien abgeschlossen.

36:18.790 --> 36:20.350
Hat noch jemand Fragen zu den Taxonomien?

36:21.350 --> 36:29.510
Wenn nicht, dann machen wir weiter mit Synergien beim Greifen und

36:29.510 --> 36:31.230
sogenannten Eigengrasps.

36:33.310 --> 36:39.010
Und dazu gibt es zwei wichtige Veröffentlichungen.

36:39.010 --> 36:46.210
Das eine ist, hier bei beiden war der Santello beteiligt.

36:47.170 --> 36:52.490
Und der hat Griffe untersucht, menschliche Griffe.

36:53.570 --> 36:59.390
Und dann versucht, in diesen Griffen, in den Daten, die er aus den

36:59.390 --> 37:02.630
Griffen extrahiert hat, eine Dimensionsreduktion durchzuführen.

37:02.630 --> 37:07.910
Weil hier haben wir wieder das Problem, die Hand ist immer noch

37:07.910 --> 37:13.670
hochdimensional mit 21 Freiheitsgraden und dann noch die 6D-Pose dazu.

37:14.530 --> 37:17.990
Und wenn man sich dann überlegt, selbst wenn man in diesem Raum

37:17.990 --> 37:23.330
irgendwie planen möchte oder steuern möchte, ist es sehr schwierig,

37:23.450 --> 37:27.070
sich Algorithmen zu überlegen, die diese 21 Freiheitsgrade der Hand

37:27.070 --> 37:29.730
sinnvoll ansteuern würden.

37:30.990 --> 37:34.790
Natürlich angenommen, dass man so eine komplexe Hand überhaupt bauen

37:34.790 --> 37:35.310
kann.

37:40.780 --> 37:44.820
Die Fragen, die er sich dabei gestellt hat, sind, wie greifen

37:44.820 --> 37:45.240
Menschen?

37:46.600 --> 37:52.660
Wie werden die Freiheitsgrade der Hand einzeln kontrolliert bei den

37:52.660 --> 37:53.040
Griffen?

37:56.900 --> 38:05.300
Und die Antwort an der Stelle ist im Prinzip, dass die Kontrolle der

38:05.300 --> 38:13.720
einzelnen Finger stark zusammenhängt und dass man hier potenziell das

38:13.720 --> 38:19.160
Ganze in einen niedrigeren dimensionalen Raum abbilden kann.

38:19.160 --> 38:23.820
Also dass man eben nicht 21 Dimensionen braucht, um diese Abbildung

38:23.820 --> 38:24.600
durchzuführen.

38:26.340 --> 38:33.820
Nicht alle Finger werden einzeln kontrolliert, während der Griff

38:33.820 --> 38:34.840
durchgeführt wird.

38:36.420 --> 38:40.720
Die Bewegungen der Finger sind stark korreliert.

38:45.240 --> 38:52.400
Wir haben vor allem auch starke Synergien, die sich aus einem

38:52.400 --> 38:55.700
niederdimensionalen Greifraum ergeben.

38:58.240 --> 39:00.460
Die Frage ist jetzt, was sind diese Synergien?

39:02.380 --> 39:04.440
Und hier steht schon die Antwort.

39:04.740 --> 39:10.860
Eine Synergie ist die Korrelation von verschiedenen Freiheitsgraden,

39:12.320 --> 39:16.320
die öfter zusammen eingesetzt werden.

39:17.520 --> 39:23.300
Und in der Studie dazu, die gemacht wurde, gab es viele verschiedene

39:23.300 --> 39:28.600
menschliche Teilnehmer, die verschiedene Objekte greifen sollten.

39:28.700 --> 39:30.800
Also hier sind die ganzen Objekte, die gegriffen werden sollten.

39:34.840 --> 39:38.880
Aber die Menschen sollten die Objekte nicht wirklich greifen.

39:39.920 --> 39:43.180
Sie sollten sich nur vorstellen, die Objekte zu greifen.

39:43.560 --> 39:48.020
Also die hatten das Objekt nicht in der Hand und haben den Griff dann

39:48.020 --> 39:48.600
durchgeführt.

39:49.720 --> 39:54.700
Und dabei hatten alle Teilnehmer so einen Datenhandschuh.

39:56.100 --> 39:58.700
Und dieser Datenhandschuh funktioniert so.

39:58.780 --> 40:01.400
Das ist ein Handschuh, auf dem sind aufgebracht verschiedene Sensoren.

40:01.520 --> 40:02.880
In dem Fall sind es D-Mesh-Streifen.

40:04.020 --> 40:09.380
Und wenn man dann die Finger schließt, diese D-Mesh-Streifen sind oben

40:09.380 --> 40:11.000
auf den Fingern aufgebracht.

40:11.080 --> 40:11.980
Dann verändert sich die Länge.

40:13.160 --> 40:17.680
Und darüber kann man dann messen, wie die Hand konfiguriert ist.

40:17.680 --> 40:21.440
Ohne, dass man zusätzlich Marker anbringen muss.

40:22.360 --> 40:25.020
Weil wenn man Marker an der Hand anbringt, hat man immer große

40:25.020 --> 40:26.040
Probleme mit Verdeckung.

40:27.680 --> 40:30.820
Und der Handschuh kann das alles wunderschön aufzeichnen.

40:30.880 --> 40:34.340
Das Ganze wurde ungefähr mit 90 Hertz aufgezeichnet.

40:35.800 --> 40:39.020
Und hier sieht man schon mal so ein paar Beispiele für die

40:39.020 --> 40:39.680
verschiedenen Griffe.

40:42.420 --> 40:48.060
Und aufgezeichnet wurde immer dann die Konfiguration der Hand, zum

40:48.060 --> 40:53.180
Zeitpunkt, wo die Hand geschlossen ist, um das Objekt.

40:53.380 --> 40:57.420
Wo der Griff sozusagen ausgeführt wurde.

40:59.800 --> 41:05.900
Und auf diesen Daten, das waren ja jeweils 21 Dimensionen, 21 Zahlen,

41:07.460 --> 41:13.120
für jeden Griff hat er dann eine PCA ausgeführt, der Santello.

41:13.900 --> 41:19.040
Jetzt ist die Frage, wer von euch weiß, was eine PCA ist?

41:19.080 --> 41:19.940
Bitte einmal Hand hoch.

41:22.440 --> 41:26.640
Okay, relativ wenige, das heißt, dann sollte ich das Ganze erklären.

41:32.760 --> 41:33.620
Probieren wir mal.

41:34.100 --> 41:44.260
Also eine PCA kann man einsetzen, wenn man eine Menge Datenpunkte hat.

41:44.860 --> 41:47.700
Zum Beispiel, wir haben irgendwie einen zweidimensionalen Raum.

41:49.620 --> 41:52.940
Oder sagen wir mal, das ist die Größe des Raums, die ich hier schön

41:52.940 --> 41:53.600
zeichnen kann.

41:54.440 --> 41:56.260
Und darin hat man jetzt irgendwelche Datenpunkte.

41:56.340 --> 41:59.200
Also hier haben wir meinetwegen x1 und hier haben wir x2.

42:01.560 --> 42:03.880
Und jetzt haben wir hier irgendwelche Punkte drin.

42:06.460 --> 42:11.760
Und Aufgabe der PCA ist es jetzt, ein neues Koordinatensystem zu

42:11.760 --> 42:16.540
finden, was wir hier reinlegen können, sodass entlang jeder

42:16.540 --> 42:26.560
Koordinatenachse die Varianz 1 ist und der Mittelwert 0 der Daten.

42:27.760 --> 42:31.340
Und in dem Fall, man macht das konkret, indem man zuerst mal berechnet

42:31.340 --> 42:34.440
man den Mittelpunkt von allen Sachen, der ist ungefähr hier, würde ich

42:34.440 --> 42:35.280
mal sagen, in dem Beispiel.

42:37.720 --> 42:41.280
Und dann, wenn man es jetzt manuell macht, guckt man sich an, in

42:41.280 --> 42:44.460
welche Richtung ist denn die primäre Ausdehnung von diesen Daten.

42:45.620 --> 42:47.940
Das wäre jetzt, sage ich mal, in die Richtung.

42:50.720 --> 42:52.540
Und die zweite wäre dann das hier.

42:54.300 --> 42:59.280
Und das bildet dann diese Verteilung ab.

42:59.860 --> 43:06.640
Das heißt, wir haben hier P1, Komponente 1 und hier haben wir P2.

43:10.380 --> 43:12.280
Und das wären jetzt die Primärkomponenten.

43:13.060 --> 43:15.880
Das ist die erste Primärkomponente, das ist die zweite

43:15.880 --> 43:16.280
Primärkomponente.

43:17.680 --> 43:21.800
Und das ist immer so sortiert, dass im Prinzip die Länge der ersten

43:21.800 --> 43:25.580
Primärkomponente, das ist die mit der größten Ausdehnung.

43:27.320 --> 43:28.940
Und dann wird es immer kleiner.

43:31.520 --> 43:33.080
Ja, soviel dazu ganz kurz.

43:33.180 --> 43:35.640
Es gibt natürlich auch ein mathematisches Verfahren, wie man das

43:35.640 --> 43:36.200
korrekt macht.

43:36.460 --> 43:39.100
Da muss man dann riesige Matrizen invertieren und so weiter, aber das

43:39.100 --> 43:40.900
kann man logischerweise nicht im Kopf machen.

43:43.600 --> 43:47.740
Und das hat er dann hier eben drauf gemacht an der Stelle.

43:50.560 --> 43:52.960
Und ich mache hier nochmal ein zweites Beispiel.

43:54.480 --> 43:57.460
In diesem zweiten, das ist dann mal ein Extrembeispiel.

43:58.420 --> 44:00.040
Da haben wir die erste Primärkomponente, die haben wir hier.

44:00.220 --> 44:01.580
Und die zweite ist 0.

44:03.020 --> 44:07.040
Das heißt, wir können, wenn wir die PCA ausgeführt haben prinzipiell

44:07.040 --> 44:13.400
an der Stelle, die gesamte Information, die in den Daten zugrunde

44:13.400 --> 44:17.760
liegt, die Daten waren eigentlich zweidimensional, aber wir können 100

44:17.760 --> 44:22.540
% der Informationen mit dieser einen Primärkomponente abbilden.

44:24.180 --> 44:26.680
Und jetzt stellt euch einfach mal vor, das sind nicht zwei Dimensionen

44:26.680 --> 44:27.760
hier, sondern 21.

44:29.820 --> 44:31.680
Dieses Koordinatsystem hat 21 Achsen.

44:33.380 --> 44:40.120
Und auf jeder dieser Achsen ist ein Gelenkwinkel abgebildet von der

44:40.120 --> 44:40.300
Hand.

44:41.280 --> 44:44.120
Und dann macht man in diesem 21-dimensionalen Raum diese PCA.

44:44.240 --> 44:46.640
Dann kriegt man hinterher so ein 21-dimensionales Koordinatensystem

44:46.640 --> 44:52.840
raus, was da drin liegt, was dann die Varianzen abbildet.

44:55.460 --> 45:02.800
Und das Ergebnis war, dass hier, wenn man nur die ersten zwei dieser

45:02.800 --> 45:07.800
Primärkomponenten verwendet, kann man bereits 80% der Varianz

45:07.800 --> 45:10.200
abbilden, die in den Daten vorhanden war.

45:11.280 --> 45:16.180
Und wenn man die dritte Primärkomponente hinzunimmt, kann man 97%

45:16.180 --> 45:16.820
schon abbilden.

45:19.920 --> 45:22.540
Das ist natürlich ein sehr interessantes Ergebnis, das unterstützt

45:22.540 --> 45:27.760
natürlich sehr stark die initiale Aussage, dass beim Greifen die

45:27.760 --> 45:30.080
Fingerbewegung sehr stark korreliert ist.

45:30.920 --> 45:35.240
Und das Ganze können wir uns auch nochmal angucken hier in einem Plot,

45:35.360 --> 45:35.660
bzw.

45:35.920 --> 45:36.620
hier nochmal zurück.

45:37.500 --> 45:43.520
Das hier sind im Prinzip diese Sachen an der Hand dargestellt.

45:43.520 --> 45:47.740
Also das ist der Average Pose, das ist im Prinzip das hier.

45:50.000 --> 45:54.860
Und PC1 maximal wäre dann hier in die Richtung.

45:56.680 --> 46:00.160
Und PC1 minimal wäre in die andere Richtung.

46:00.340 --> 46:06.660
Und das hier ist die Handöffnung und Schließen.

46:07.480 --> 46:11.140
Aber ihr seht schon an der Stelle hier, das PC1 macht irgendwie

46:11.140 --> 46:12.320
mehrere Sachen gleichzeitig.

46:12.320 --> 46:20.440
Also zum einen werden die Finger gespreizt und zum anderen wird auch

46:20.440 --> 46:21.260
noch die Hand geschlossen.

46:22.780 --> 46:27.500
Und PC2 schließt die Hand aber auch nochmal irgendwie, aber anders.

46:32.800 --> 46:36.340
Und das Ganze sieht man dann auch, wenn man dann die ganzen

46:36.340 --> 46:37.420
verschiedenen Griffe plottet,

46:41.460 --> 46:45.320
wie die abgebildet werden, wenn man die Primärkomponenten verwendet.

46:45.440 --> 46:48.940
Also man kann, wenn man den PCA durchgeführt hat, jeden Datenpunkt,

46:49.000 --> 46:51.820
den man initial hatte, dann in dieses neue Koordinatensystem

46:51.820 --> 46:52.520
umrechnen.

46:52.860 --> 46:57.280
Dann hat man hinterher nicht mehr X1 und X2 Werte dafür, sondern in

46:57.280 --> 47:00.400
diesem Primärkomponentenraum hat man dann Werte.

47:01.160 --> 47:04.680
Und wenn man jetzt hier diese zwei Achsen plottet, also prinzipiell

47:04.680 --> 47:07.620
habt ihr hinterher immer noch ein 21-dimensionales Koordinatensystem,

47:08.420 --> 47:13.140
aber wir gucken jetzt hier uns im Prinzip nur was an, was auf diesen

47:13.140 --> 47:15.460
zwei Koordinaten liegt.

47:15.620 --> 47:18.800
Also ihr könnt euch das so vorstellen, dieser Plot hier ist im Prinzip

47:18.800 --> 47:23.820
so eine zweidimensionale Ebene, die in diesem 21-dimensionalen Raum

47:23.820 --> 47:32.580
drin liegt, entlang der PC1 und PC2 Achse und alle anderen

47:32.580 --> 47:36.720
Koordinatenachsen sind dann eben drauf projiziert, hier auf dieses

47:36.720 --> 47:37.050
Koordinatensystem.

47:37.620 --> 47:41.000
Also eigentlich, jeder dieser Punkte steht jetzt hier irgendwie noch

47:41.000 --> 47:45.280
so raus, in Achse 3 und 4 und 5 usw.

47:45.940 --> 47:48.820
Aber die sind alle jetzt platt projiziert auf diese zweidimensionale

47:48.820 --> 47:49.320
Darstellung.

47:50.420 --> 47:58.580
Und man sieht hier schon im Prinzip so eine interessante Form, die

47:58.580 --> 48:03.740
sich daraus ergibt und das kann man auch ungefähr abbilden.

48:03.900 --> 48:08.120
Sage ich mal, es gibt diese Linien hier in diesem

48:08.120 --> 48:15.140
Primärkomponentenraum, allerdings liegen, sind die nicht orthogonal zu

48:15.140 --> 48:16.240
einer Primärkomponente.

48:16.460 --> 48:21.880
Das heißt, die verschiedenen Griffe folgen diesem Muster, aber man

48:21.880 --> 48:25.220
kann jetzt eben nicht sagen, wir skalieren Primärkomponente 1

48:25.220 --> 48:31.040
irgendwie, um dann halt von einem Punkt zu einem anderen Punkt hier zu

48:31.040 --> 48:33.300
kommen und von einem Objekt zu einem anderen Objekt zu kommen, sondern

48:33.300 --> 48:35.420
man muss immer beide einsetzen.

48:35.660 --> 48:40.000
Das ist prinzipiell auch logisch, weil ja die PCR als Aufgabe hat,

48:40.260 --> 48:45.300
möglichst viel der Varianz in jeder Primärkomponente zu kodieren.

48:45.300 --> 48:49.020
Das heißt, sie versucht in der ersten Primärkomponente so viel

48:49.020 --> 48:53.760
Informationen wie möglich zu kodieren und die zweite Primärkomponente

48:53.760 --> 48:57.920
hat dann im Prinzip wieder die Aufgabe, kodiere so viel Informationen

48:57.920 --> 49:00.480
wie möglich vom Rest, der noch übrig ist.

49:04.470 --> 49:08.470
Und dann sehen wir hier nochmal ein paar Beispiele für verschiedene

49:08.470 --> 49:09.890
Griffe, die hier aufgetragen sind.

49:11.850 --> 49:15.010
Und prinzipiell sieht man es ja, wenn man von hier nach hier wandert,

49:16.270 --> 49:22.370
dass die Handöffnung immer weiter runter geht.

49:22.690 --> 49:24.170
Das kann man nochmal zurückgehen hier.

49:26.490 --> 49:32.810
Ein wichtiger Punkt ist noch, die Achsen bei so einer PCR können

49:32.810 --> 49:34.750
prinzipiell auch immer andersrum stehen.

49:34.950 --> 49:38.810
Also das hat nicht irgendwie einen besonderen Grund oder Sinn, warum

49:38.810 --> 49:39.550
die Achse zeigt.

49:39.550 --> 49:42.230
Also wir seht ihr hier, wenn PC1 minimal ist, ist die Hand offen.

49:42.770 --> 49:45.190
Wenn PC1 maximal ist, ist die Hand zu.

49:45.890 --> 49:48.170
Und bei Primärkomponent 2 ist es genau andersrum.

49:48.390 --> 49:52.910
Das heißt, wenn Primärkomponent 2 maximal ist, ist die Hand zu.

49:54.090 --> 49:55.130
Ach nee, Quatsch, das ist auch so.

49:55.470 --> 49:56.730
Das habe ich ja Blödsinn erzählt.

49:57.050 --> 50:01.470
Dann hat er wahrscheinlich hinterher die Achsen so zusammen

50:01.470 --> 50:04.190
rumgedreht, dass es schön gepasst hat.

50:04.190 --> 50:13.070
Auf jeden Fall sieht man hier, dass die Hand hier immer weiter zu

50:13.070 --> 50:13.310
geht.

50:13.970 --> 50:18.750
Und auch zu sehen ist, dass eben die Werte hier für Primärkomponente 1

50:18.750 --> 50:23.130
der Wertebereich viel größer ist als Primärkomponente 2.

50:24.790 --> 50:28.670
Das hängt damit zusammen, wie man jetzt diese Primärkomponenten hier

50:28.670 --> 50:30.210
darstellt.

50:30.210 --> 50:33.410
Was ich hier gemacht habe, ich habe euch die schon skaliert hingemalt.

50:33.850 --> 50:37.490
Weil eigentlich ist das Koordinatensystem aus den Primärkomponenten,

50:37.990 --> 50:40.510
was aus der PCR rauskommt, das orthonormal.

50:40.750 --> 50:47.970
Das heißt, diese Primärkomponenten haben alle Länge 1 und sind

50:47.970 --> 50:50.390
orthogonal zu jeweils allen anderen Primärkomponenten.

50:50.510 --> 50:55.790
Aber es ist halt so ein Basiskoordinatensystem, was da rauskommt.

50:55.790 --> 51:01.130
Und deshalb braucht man hier dann eben für Primärkomponente 1 viel

51:01.130 --> 51:03.550
größere Werte, um das abbilden zu können.

51:04.490 --> 51:07.290
Und zu jeder Primärkomponente gibt es dann zusätzlich noch so ein

51:07.290 --> 51:11.890
Lambda, was angibt, wie groß die Varianz von dieser Primärkomponente

51:11.890 --> 51:12.190
ist.

51:12.630 --> 51:14.910
Wenn man diese skalierte Darstellung hier haben möchte.

51:17.190 --> 51:22.590
So, die ganze Studie wurde durchgeführt mit ganzen fünf Leuten.

51:23.630 --> 51:26.670
Das ist auch einer, glaube ich, der Hauptkritikpunkte an dieser

51:26.670 --> 51:27.130
Arbeit.

51:28.090 --> 51:29.170
Das es nur fünf Leute waren.

51:30.370 --> 51:35.930
Und hier sieht man jetzt nochmal zu den verschiedenen Subjekten, wie

51:35.930 --> 51:37.590
es da jeweils aussah.

51:38.490 --> 51:41.550
Und hier sieht man schon, also was man hier sieht, sind jeweils wie

51:41.550 --> 51:46.050
viel Prozent der Varianz in den Daten von jeder Primärkomponente

51:46.050 --> 51:47.110
abgebildet werden kann.

51:47.110 --> 51:53.030
Und je nach Subjekt ist es sehr unterschiedlich.

51:53.130 --> 52:00.910
Ihr seht zum Beispiel hier, bei manchen hat Primärkomponente 1 schon

52:00.910 --> 52:02.530
80 % abgebildet.

52:03.610 --> 52:08.870
Und bei manchen anderen hat Primärkomponente 1 aber nur 52% oder 53%

52:08.870 --> 52:09.450
abgebildet.

52:13.810 --> 52:16.190
Ja, Aussage an der Stelle ist, die Menschen sind irgendwie

52:16.190 --> 52:17.390
unterschiedlich, logischerweise.

52:18.110 --> 52:22.790
Aber wenn man sich jetzt aber anguckt, wie viel Varianz jeweils nach

52:22.790 --> 52:26.970
der ersten und zweiten Primärkomponente zusammen abgebildet werden

52:26.970 --> 52:33.550
kann, ergibt sich hier der Wert von 84% im Schnitt.

52:39.310 --> 52:48.800
Und genau, die Studie zeigt eben, dass wir sehr große Synergien haben

52:48.800 --> 52:57.580
in der Kontrolle der Hand, aber auch, dass wir eben nicht alles

52:57.580 --> 52:58.640
abbilden können damit.

52:59.640 --> 53:11.360
Ja, und dass wir vor allem aus diesen zwei Primärkomponenten zwar viel

53:11.360 --> 53:15.580
der Varianz abbilden, aber hinterher, sage ich mal, wirklich relevante

53:15.580 --> 53:21.000
Details fürs Greifen dann nicht immer auch wieder reproduzieren.

53:21.200 --> 53:24.440
Weil diese relevanten Details verstecken sich irgendwo in den

53:24.440 --> 53:25.800
Primärkomponenten weiter hinten.

53:26.780 --> 53:28.280
Das kann man auch hier nochmal sehen.

53:29.460 --> 53:30.140
Wenn man jetzt versucht,

53:33.480 --> 53:42.140
die Handkonfiguration wiederherzustellen, hier für die fünf Subjekte

53:42.140 --> 53:46.340
jeweils geplottet, sieht man jetzt den Verlauf, wie viel Prozent der

53:46.340 --> 53:49.400
Informationen durch die einzelnen Primärkomponenten, also wenn man

53:49.400 --> 53:53.060
alle zusammennimmt bis zu dem Punkt, übertragen werden kann.

53:57.120 --> 54:01.480
Und die Schlussfolgerung hier war dann im Prinzip, dass die höheren

54:01.480 --> 54:16.280
Komponenten eventuell Rauschen übertragen, aber auch, dass die höheren

54:16.280 --> 54:24.620
Primärkomponenten dann auch verschiedene Handkonfigurationen

54:24.620 --> 54:25.170
unterscheiden.

54:33.540 --> 54:43.300
Genau, wir brauchen also logischerweise mehr als zwei Freiheitsgrade,

54:44.280 --> 54:51.960
um die Form der Hand entsprechend abbilden zu können.

54:53.860 --> 55:00.120
Und die Primärkomponenten mit höherer Ordnung repräsentieren eben

55:00.120 --> 55:01.010
nicht nur Rauschen.

55:02.010 --> 55:08.030
Also, wir haben dann hier nochmal die verschiedenen Verteilungen der

55:08.030 --> 55:12.010
Primärkomponenten aufgetragen.

55:12.010 --> 55:18.610
Also das ist, was man hier unten sieht, ist prinzipiell, wir haben

55:18.610 --> 55:23.190
jetzt hier, das hier ist die Achse von Primärkomponente 1, das Ganze

55:23.190 --> 55:30.370
ist normiert, sodass sich alles zwischen Minus 1 und 1 hier abspielt.

55:30.370 --> 55:37.070
Und wir sehen jetzt nochmal, was ihr hier seht, ist ein Histogramm

55:37.070 --> 55:45.310
darüber, an welche Werte die Primärkomponente 1 einnimmt für alle

55:45.310 --> 55:47.110
Griffe, die aufgezeichnet wurden.

55:47.110 --> 55:51.990
Das heißt, hier ist die Verteilung relativ breit, weil

55:51.990 --> 55:57.930
Primärkomponente 1 sehr groß variiert werden muss, um die hohe Varianz

55:57.930 --> 55:59.130
abzubilden, die darin ist.

55:59.930 --> 56:03.070
Und wenn man jetzt weiter hinten hinguckt, dann sehen wir, dass diese

56:03.070 --> 56:04.870
Verteilungen immer schärfer werden.

56:05.690 --> 56:16.680
Das heißt, wir haben sehr sehr viel in der Mitte, aber diese kleinen

56:16.680 --> 56:22.560
Änderungen, ob wir uns ein bisschen hin und her bewegen, sind trotzdem

56:22.560 --> 56:29.240
noch von sehr großer Relevanz für die Ausführung des Griffes.

56:39.870 --> 56:42.930
Hier seht ihr nochmal die Varianz aufgetragen.

56:43.790 --> 56:50.910
Wichtig ist eben die erste Erkenntnis, dass man 80% der Varianz mit

56:50.910 --> 56:54.850
den ersten zwei Primärkomponenten abbilden kann, aber dass die anderen

56:54.850 --> 57:01.370
Primärkomponenten auch noch wichtig sind, um dann eben feine Details

57:01.370 --> 57:02.370
noch darstellen zu können.

57:07.440 --> 57:15.880
So, dann hier noch ein paar Details zu den Verteilungen.

57:18.420 --> 57:30.500
Abschließend zu dieser Analyse können wir feststellen, dass wir die

57:30.500 --> 57:39.400
grobe Konfiguration der Hand mit dieser Dimensionsreduktion

57:39.400 --> 57:40.100
durchführen können.

57:42.620 --> 57:46.620
So eine PCA ist auch an der Stelle sehr schön für sowas, weil die PCA

57:46.620 --> 57:47.160
ist linear.

57:47.860 --> 57:51.620
Das heißt, das Koordinatensystem, was hier drin liegt, die Achsen, ist

57:51.620 --> 57:53.940
alles schön gerade, es ist nicht irgendwie verbogen oder so in dem

57:53.940 --> 57:54.180
Raum.

57:56.840 --> 58:04.880
Darüber könnte man dann eine Hand ansteuern auf makroskopischem Level.

58:05.200 --> 58:13.320
Das heißt, man kann die grobe Form einstellen, aber wenn man feiner

58:13.320 --> 58:15.380
kontrollieren will, braucht man natürlich mehr.

58:21.530 --> 58:32.690
Hier unten seht ihr nochmal diese skalierte Darstellung, wie viel Teil

58:32.690 --> 58:38.310
des Gehirns eingesetzt wird, um die Hände zu kontrollieren.

58:40.810 --> 58:54.330
Wir haben zum einen festgestellt, dass es keinen Clustering gibt für

58:54.330 --> 58:55.430
die verschiedenen Objekte.

58:55.990 --> 58:58.790
Also diese Verteilung von vorher, die Objekte lagen alle in

58:58.790 --> 59:02.750
Primärkomponente 1 und Primärkomponente 2 zusammen, also es hat sich

59:02.750 --> 59:04.050
nicht an den Gruppen aufgeteilt.

59:04.050 --> 59:13.210
Es gibt keine direkte Relation zwischen Objektform und Handform.

59:15.490 --> 59:23.230
Das heißt, man kann sehr ähnliche Objekte oder Objektformen sehr

59:23.230 --> 59:24.990
unterschiedlich greifen.

59:24.990 --> 59:27.630
Zum Beispiel hier das Beispiel mit dem Presenter.

59:28.070 --> 59:32.670
Mit dem Presenter kann man Power greifen oder einen Präzisionsgriff

59:32.670 --> 59:33.250
durchführen.

59:34.130 --> 59:39.030
Das heißt, aus der Objektform leitet sich nicht direkt die

59:39.030 --> 59:42.730
Handkonfiguration ab, weil man je nachdem, was man damit machen

59:42.730 --> 59:46.090
möchte, sehr unterschiedliche Griffe durchführen kann.

59:53.450 --> 59:58.490
Die Frage ist jetzt, was können wir jetzt damit machen mit den

59:58.490 --> 01:00:03.510
Synergien, die wir haben, oder auch welche Probleme haben wir noch

01:00:03.510 --> 01:00:03.850
damit.

01:00:07.570 --> 01:00:13.630
Das Erste ist, wir haben jetzt mal angenommen, dass diese

01:00:13.630 --> 01:00:21.130
Primärkomponenten hier linear sind und dass die Hand komplett rigide

01:00:21.130 --> 01:00:21.410
ist.

01:00:21.410 --> 01:00:27.950
Das heißt, wir greifen und wir nehmen an, die Ansteuerung erfolgt über

01:00:27.950 --> 01:00:35.590
diese Primärkomponenten und die Form ergibt sich rein daraus und die

01:00:35.590 --> 01:00:38.010
Interaktionskräfte mit dem Objekt sind uns völlig egal.

01:00:40.030 --> 01:00:43.990
In der Praxis ist das natürlich nicht richtig, denn sobald wir Kontakt

01:00:43.990 --> 01:00:49.530
haben mit dem Objekt, die Finger sind bei Menschen logischerweise auch

01:00:49.530 --> 01:00:50.450
nicht komplett rigide.

01:00:50.690 --> 01:00:55.030
Ihr könnt immer irgendwie dran ziehen, wenn ihr die Griffkraft nicht

01:00:55.030 --> 01:00:55.430
erhöht.

01:00:55.530 --> 01:00:57.370
Da könnt ihr eure Finger trotzdem noch bewegen.

01:00:57.370 --> 01:01:04.750
Das heißt, das Ganze passt sich flexibel an die Objektform an.

01:01:05.030 --> 01:01:08.510
Und das ist eben die Idee bei der Erweiterung.

01:01:09.330 --> 01:01:18.190
Bei diesem Modell hier, wir brauchen potenziell ein anderes Modell und

01:01:18.190 --> 01:01:23.330
dieses andere Modell oder erweiterte Modell schließt jetzt weiche

01:01:23.330 --> 01:01:24.330
Synergien mit ein.

01:01:27.770 --> 01:01:29.870
Die Hand als Beispiel hier wieder.

01:01:32.270 --> 01:01:38.390
Und wir haben darin ganz viele Redundanzen vorhanden.

01:01:39.350 --> 01:01:45.640
Und vor allem haben wir einen nicht linearen, elastischen Aufbau.

01:01:48.600 --> 01:01:52.780
Zusammen mit dieser energiegetriebenen Ansteuerung und diesem

01:01:52.780 --> 01:01:56.900
elastischen Aufbau passt sich die Form der Hand an das konkrete Objekt

01:01:56.900 --> 01:01:57.220
an.

01:01:58.060 --> 01:02:03.340
Die Frage ist jetzt, wie können wir diese Elastizität in ein Modell

01:02:03.340 --> 01:02:04.560
hineinbekommen.

01:02:04.560 --> 01:02:09.000
Und die Antwort an dieser Stelle ist, wir verwenden hier zwei

01:02:09.000 --> 01:02:13.120
Kraftfelder, um die physikalische Hand zu kontrollieren.

01:02:14.580 --> 01:02:23.660
Das eine Feld zieht die Hand Richtung der Pose an, die wir aus den

01:02:23.660 --> 01:02:25.000
Synergien berechnet haben.

01:02:25.000 --> 01:02:28.680
Das heißt, mit den zwei oder drei Primärkomponenten, die wir

01:02:28.680 --> 01:02:31.140
einsetzen, bestimmen wir eine Pose.

01:02:32.740 --> 01:02:38.840
Und das zweite Feld, was wir verwenden, stößt die Hand ab vom Objekt,

01:02:39.860 --> 01:02:46.220
um zu verhindern, dass wir uns in das Objekt hineinbewegen.

01:02:46.220 --> 01:02:51.580
Das Ganze ist jetzt gedacht an der Stelle für Greifplanung.

01:02:51.800 --> 01:02:59.060
Wir verwenden die Synergien und schließen die Hand mit den Synergien

01:02:59.060 --> 01:03:02.300
und zusätzlich achten wir mit dem zweiten Kraftfeld darauf, dass die

01:03:02.300 --> 01:03:07.120
Hand eben nicht in der Greifsimulation in das Objekt hinein sich

01:03:07.120 --> 01:03:07.620
bewegt.

01:03:09.140 --> 01:03:14.420
Das Ganze kann man dann hier auch nochmal sehen, wie dieser

01:03:14.420 --> 01:03:16.840
Schließvorgang dann hier funktioniert.

01:03:20.840 --> 01:03:29.420
Das ist hier dieser Attraktor in Richtung des Greifs, den wir

01:03:29.420 --> 01:03:30.200
ausgerechnet haben.

01:03:31.520 --> 01:03:34.400
Und hier stößt sich jetzt die Hand um dieses Objekt herum.

01:03:40.150 --> 01:03:44.210
Die Frage ist jetzt, ist dieses Synergiemodell relevant fürs Greifen?

01:03:44.850 --> 01:03:51.410
Und können die ersten paar Synergien verwendet werden, um Griffe zu

01:03:51.410 --> 01:03:51.850
generieren?

01:03:52.090 --> 01:03:54.130
Die Antwort, die hier gegeben wird, ist natürlich ja.

01:03:54.590 --> 01:03:56.150
Sonst hätten wir es natürlich nicht gemacht.

01:03:59.250 --> 01:04:01.850
Diese weichen Synergien können jetzt zur Greifplanung eingesetzt

01:04:01.850 --> 01:04:04.170
werden.

01:04:08.310 --> 01:04:10.570
Das Ganze sehen wir hier in einem Experiment.

01:04:10.770 --> 01:04:19.030
Wir haben ja diese Synergien mit der Kontaktkraft.

01:04:19.030 --> 01:04:27.070
Und jetzt werden diese zwei kombiniert und die Aufgabe an der Stelle

01:04:27.070 --> 01:04:31.030
ist es hier, damit Griffe zu planen.

01:04:31.030 --> 01:04:34.730
Der Vorteil ist, dass wir jetzt eben nicht mehr in einem 21

01:04:34.730 --> 01:04:39.690
-dimensionalen Raum Griffe planen müssen, sondern dass wir den Raum

01:04:39.690 --> 01:04:44.970
dadurch, dass wir diese Synergien verwenden, deutlich reduzieren

01:04:44.970 --> 01:04:45.350
können.

01:04:45.970 --> 01:04:49.490
Und dann eben, sage ich mal, nur in einem zwei- oder dreidimensionalen

01:04:49.490 --> 01:04:52.250
Raum für die Fingerkonfigurationen planen müssen.

01:04:55.670 --> 01:04:56.970
Zwei Beispiele haben wir hier.

01:04:57.290 --> 01:05:00.510
Das eine ist ein Präzisionsgriff und das andere ist ein Powergriff,

01:05:01.270 --> 01:05:03.930
die sich daraus ergeben.

01:05:03.930 --> 01:05:10.450
Und wenn man jetzt sich anguckt, wie viele der Synergien man dann

01:05:10.450 --> 01:05:17.090
wirklich einsetzen muss, um die Griffe zu verbessern bzw.

01:05:18.090 --> 01:05:25.810
die Kräfte zu reduzieren, die wir brauchen, um die Hand vom Objekt

01:05:25.810 --> 01:05:31.570
abzustoßen, dann sieht man hier an dem Beispiel, dass im oberen Fall,

01:05:31.610 --> 01:05:36.690
der obere Fall ist der Präzisionsgriff, dass wenn wir drei dieser

01:05:36.690 --> 01:05:41.270
Synergien einsetzen, bei mehr als drei Synergien ergibt sich dann

01:05:41.270 --> 01:05:42.750
keine weitere Verbesserung mehr.

01:05:42.750 --> 01:05:45.950
Also diese k-Werte, die hier stehen, das sind verschiedene

01:05:45.950 --> 01:05:52.650
Federkonstanten, die eingesetzt wurden, um die Hand an diese

01:05:52.650 --> 01:05:56.110
synergetische Pose anzuziehen und vom Objekt abzustoßen.

01:05:58.050 --> 01:06:01.610
Das heißt, da reichen uns im Prinzip schon drei Synergien,

01:06:02.830 --> 01:06:06.070
beziehungsweise mehr bringen keinen Vorteil mehr.

01:06:06.650 --> 01:06:10.210
Im unteren Fall sehen wir die Powergriffe.

01:06:13.030 --> 01:06:16.110
Da gibt es noch eine leichte Verbesserung.

01:06:18.130 --> 01:06:23.390
Allerdings ist auch hier der größte Teil der Abstoßungskraft reduziert

01:06:23.390 --> 01:06:27.070
durch die ersten drei Synergien.

01:06:33.290 --> 01:06:36.350
Okay, jetzt sind die Batterien auch tot.

01:06:40.970 --> 01:06:47.510
Was sind die weiten Ziele bei den Synergien?

01:06:47.510 --> 01:06:57.450
Das Erste ist ein Set von diesen Primärkomponenten.

01:06:58.150 --> 01:07:01.550
Da haben wir uns angeguckt, wo das alles als Rigide angenommen wird,

01:07:01.630 --> 01:07:02.890
wo alles schön linear ist.

01:07:02.890 --> 01:07:11.290
Das Zweite ist dann eben noch die Erweiterung auf das weiche

01:07:11.290 --> 01:07:12.590
Synergiemodell.

01:07:13.630 --> 01:07:18.810
Aber damit können wir jetzt in einem gewissen Bereich schon arbeiten.

01:07:18.810 --> 01:07:23.150
Aber das Ziel ist natürlich, dass wir ein Set von Synergien

01:07:23.150 --> 01:07:30.050
definieren, was wir dann auch verwenden können, um verschiedene

01:07:30.050 --> 01:07:31.490
Aufgaben möglichst gut abzubilden.

01:07:31.490 --> 01:07:39.530
Also um greifen zu können oder auch um überhaupt Hände, Roboterhände

01:07:39.530 --> 01:07:45.450
oder Prosthetische Hände konstruieren zu können, weil dabei sind

01:07:45.450 --> 01:07:50.350
solche Synergien auch extrem wichtig, vor allem in der Prothetik.

01:07:51.830 --> 01:07:54.350
Denn da haben wir, wie ich euch ja letztes Mal schon gesagt habe,

01:07:54.390 --> 01:07:58.690
immer das Problem, dass wir ein Platz- und ein Gewichtsproblem haben.

01:07:59.050 --> 01:08:03.230
Und ein zentraler Teil von dem Platz und dem Gewicht in der Prothese

01:08:03.230 --> 01:08:04.130
sind immer die Motoren.

01:08:04.130 --> 01:08:09.470
Das heißt, angenommen wir könnten jetzt eine Hand bauen mit 21

01:08:09.470 --> 01:08:14.150
Freiheitsgraden, die auch wunderschön funktioniert, kriegen wir

01:08:14.150 --> 01:08:17.850
einfach diese 21 Motoren niemals in dieser Prothese platziert.

01:08:19.830 --> 01:08:28.510
Weil ein Motor ist irgendwie so ungefähr zwischen dem Präsenter und

01:08:28.510 --> 01:08:30.170
der Kreide von der Größe, sag ich mal.

01:08:31.170 --> 01:08:34.970
Und da könnt ihr euch ja vorstellen, dass man nicht 21 Stück davon in

01:08:34.970 --> 01:08:36.830
eine Handprothese reinbekommt vom Platz.

01:08:38.790 --> 01:08:42.430
Deshalb müssen wir versuchen, mit möglichst wenig Motoren möglichst

01:08:42.430 --> 01:08:43.630
viel erreichen zu können.

01:08:43.630 --> 01:08:48.910
Das heißt, wir brauchen irgendeinen intelligenten Mechanismus, wenn

01:08:48.910 --> 01:08:51.670
wir jetzt angenommen, wir haben nur zwei Motoren oder wir haben drei

01:08:51.670 --> 01:08:57.510
Motoren, diese abbilden zu können, sodass man damit noch möglichst

01:08:57.510 --> 01:08:59.590
viele Griffe ausführen kann.

01:08:59.990 --> 01:09:04.710
Und das ist eben Ziel dieser Untersuchung dieser Synergien beim

01:09:04.710 --> 01:09:05.110
Greifen.

01:09:05.110 --> 01:09:08.750
Wie können wir mit möglichst wenig Ansteuerung, das eine ist in der

01:09:08.750 --> 01:09:13.430
Mechanik und das andere ist aber auch bei der Kontrolle.

01:09:13.590 --> 01:09:17.670
Also wenn wir jetzt hergehen und angenommen, wie gesagt, wir hätten

01:09:17.670 --> 01:09:20.110
die vollkontrollierbare Hand, muss man die ja immer noch ansteuern.

01:09:21.670 --> 01:09:26.350
Und das ist auch durchaus nicht trivial, wie man das dann ansteuert.

01:09:26.430 --> 01:09:29.610
Und das ist eben Sinn dieser Synergien.

01:09:31.870 --> 01:09:40.630
Dann gibt es noch eine Fortführung der Synergien auf das Problem der

01:09:40.630 --> 01:09:41.610
Greifplanung.

01:09:41.790 --> 01:09:44.470
Das sind die Eigengriffe an der Stelle hier.

01:09:47.150 --> 01:09:50.930
Nochmal ganz kurz definiert, dass das Greifproblem in der Robotik hier

01:09:50.930 --> 01:09:51.410
definiert.

01:09:51.550 --> 01:09:55.570
Also das Ziel ist es, eine Pose und eine Konfiguration der Hand zu

01:09:55.570 --> 01:10:01.010
finden, die einen stabilen Griff herstellt zwischen der Hand, den

01:10:01.010 --> 01:10:03.450
Fingern, Handfläche, Finger und dem Objekt.

01:10:04.630 --> 01:10:09.190
Und das Ganze kann als Optimierungsproblem aufgefasst werden.

01:10:10.230 --> 01:10:11.990
Das habe ich vorhin auch schon mal kurz gesagt.

01:10:12.430 --> 01:10:19.250
Wir haben ja hier 21 Freiheitsgrade in der Hand und wir haben eine 6D

01:10:19.250 --> 01:10:27.470
-Pose der Hand, also dreidimensionale Position und dreidimensionale

01:10:27.470 --> 01:10:28.050
Orientierung.

01:10:29.490 --> 01:10:33.730
Und das heißt wir haben insgesamt einen 27-dimensionalen Suchraum.

01:10:34.990 --> 01:10:42.130
Und einen 27-dimensionalen Suchraum irgendwie zu optimieren ist ein

01:10:42.130 --> 01:10:43.610
relativ unschönes Unterfangen.

01:10:44.350 --> 01:10:49.530
Vor allem weil dieser Suchraum auch, sag ich mal, nicht schön

01:10:49.530 --> 01:10:54.790
differenzierbar ist und viele Sprungstellen hat.

01:10:55.410 --> 01:10:59.530
Also immer dann, wenn man irgendwelche Kontakte plant mit den Fingern.

01:10:59.890 --> 01:11:02.370
Und dann hat man den Fall, man hat vielleicht, im einen Fall hat man

01:11:02.370 --> 01:11:04.350
noch Kontakt und dann macht man eine kleine Veränderung und dann hat

01:11:04.350 --> 01:11:05.210
man keinen Kontakt mehr.

01:11:05.210 --> 01:11:08.430
Das heißt dieser ganze Suchraum ist auch nicht differenzierbar.

01:11:08.970 --> 01:11:13.650
Kleine Veränderung in der Pose kann zu riesiger Veränderung in der

01:11:13.650 --> 01:11:15.150
Stabilität des Griffes führen.

01:11:18.160 --> 01:11:22.540
Genau, deshalb ist die Idee von diesen Eingriffen, dass wir ähnlich

01:11:22.540 --> 01:11:29.460
wie bei den Synergien, beziehungsweise nicht ähnlich, sondern wir

01:11:29.460 --> 01:11:36.220
verwenden die Synergien, um Hände anzusteuern, robotische Hände

01:11:36.220 --> 01:11:36.860
anzusteuern.

01:11:37.760 --> 01:11:44.840
Und wir können dann eben diesen 27-dimensionalen Raum reduzieren und

01:11:44.840 --> 01:11:47.680
haben hinterher nur noch ein 8-dimensionales Optimierungsproblem.

01:11:47.820 --> 01:11:50.340
Ja, die Pose bleibt immer noch 6-dimensional, aber wenigstens haben

01:11:50.340 --> 01:11:57.220
wir die Ansteuerung der Hand reduziert von 21 auf 2.

01:12:00.300 --> 01:12:03.860
Und genau, das ist hier unten nochmal die Veröffentlichung dazu.

01:12:06.860 --> 01:12:14.680
Die Formulierung an der Stelle ist, wir haben die 21 Freiheitsgrade,

01:12:14.840 --> 01:12:20.540
beziehungsweise die Gelenkwinkel hier, das Theta I, was ihr hier seht,

01:12:21.220 --> 01:12:25.140
und das Ganze ergibt sich dann in diesem Vektor P, das ist die

01:12:25.140 --> 01:12:26.060
Handkonfiguration.

01:12:28.340 --> 01:12:36.440
Und parallel dazu haben wir dann die Eigenvektoren E, I, die sind auch

01:12:36.440 --> 01:12:40.660
an der Stelle hier noch ein D-dimensionaler Vektor, also es ist beides

01:12:40.660 --> 01:12:41.540
D -dimensional.

01:12:41.540 --> 01:12:47.680
Und jetzt ist die Idee an der Stelle, wir möchten jetzt möglichst

01:12:47.680 --> 01:12:53.840
wenig Eigenvektoren definieren, um möglichst viele der Konfigurationen

01:12:53.840 --> 01:12:56.340
abbilden zu können, die wir hinterher brauchen.

01:12:59.480 --> 01:13:09.620
Das heißt, wir definieren dann hier die neue Konfiguration P, die wir

01:13:09.620 --> 01:13:13.140
reproduzieren wollen, im Prinzip, über die Summe.

01:13:13.140 --> 01:13:18.580
Und der Unterschied hier ist jetzt, wir haben jetzt hier nicht mehr

01:13:18.580 --> 01:13:24.700
der komplette Raum D, sondern wir haben nur noch B-Eigenvektoren, das

01:13:24.700 --> 01:13:29.760
sind weniger, und wir versuchen mit dieser Summe jetzt möglichst viel

01:13:29.760 --> 01:13:33.080
von dieser Konfiguration noch darstellen zu können.

01:13:35.160 --> 01:13:39.860
Die Handkonfiguration wird dann dargestellt aus diesen Eigenvektoren.

01:13:40.000 --> 01:13:43.720
Das Ganze wurde hier auch angewendet auf verschiedene Hände.

01:13:43.860 --> 01:13:44.900
Das erste ist ein Gripper.

01:13:46.160 --> 01:13:49.860
Der Gripper hat in dem Fall hier vier Freiheitsgrade.

01:13:51.220 --> 01:13:54.600
Das ist schon ein komplexer Gripper, weil es gibt ja auch Gripper, die

01:13:54.600 --> 01:13:58.960
dieses synergetische Modell in der Mechanik schon aufs Maximum

01:13:58.960 --> 01:13:59.260
treiben.

01:13:59.260 --> 01:14:00.880
Aber ich erkläre euch erstmal hier, was wir hier haben.

01:14:00.960 --> 01:14:04.040
Also wir haben hier den Gripper mit vier Freiheitsgraden, und dann

01:14:04.040 --> 01:14:07.460
haben wir hier den Eigengriff 1.

01:14:07.780 --> 01:14:17.260
Und diese erste Komponente beschreibt bei dem, ob der Gripper auf oder

01:14:17.260 --> 01:14:22.560
zu ist, beziehungsweise kontrolliert die zwei unteren Gelenke

01:14:22.560 --> 01:14:23.180
gleichzeitig.

01:14:23.180 --> 01:14:27.380
Das heißt, er wird sich immer nur symmetrisch bewegen.

01:14:27.840 --> 01:14:31.360
Und die zweite Eigenkomponente bewegt dann eben den oberen Teil des

01:14:31.360 --> 01:14:32.880
Grippers parallel.

01:14:35.060 --> 01:14:39.640
Das heißt, wir haben vier Freiheitsgrade, und wenn wir jetzt diese

01:14:39.640 --> 01:14:47.000
zwei Eigenkomponenten verwenden, können wir natürlich auch sagen, wir

01:14:47.000 --> 01:14:48.760
können den Gripper jetzt mit vier Motoren bauen.

01:14:49.400 --> 01:14:51.680
Alternativ können wir den Gripper natürlich auch nur mit zwei Motoren

01:14:51.680 --> 01:14:52.000
bauen.

01:14:52.380 --> 01:14:55.800
Weil wenn wir eh nur zwei Komponenten ansteuern wollen, dann können

01:14:55.800 --> 01:14:58.680
wir uns auch schon in der Kontrolle einiges einsparen und das Ganze

01:14:58.680 --> 01:15:04.380
über ein Zahnrad, Seilzug oder Hebel oder sonstige Mechanik irgendwie

01:15:04.380 --> 01:15:04.720
lösen.

01:15:04.720 --> 01:15:08.520
Das Ganze ist auch nochmal angewendet worden auf deutlich komplexere

01:15:08.520 --> 01:15:15.600
Hände, also auf Roboterhände mit mehr Freiheitsgraden und auch auf ein

01:15:15.600 --> 01:15:18.720
menschliches Handmodell, in dem Fall hier mit 20 Freiheitsgraden.

01:15:23.460 --> 01:15:27.260
Wenn man sich für die Greifplanung das Ganze nochmal als

01:15:27.260 --> 01:15:33.360
Optimierungsproblem betrachtet, haben wir jetzt einmal den Vektor A,

01:15:33.780 --> 01:15:45.080
was der Vektor der Amplituden für diese Eigenvektoren ist, und W ist

01:15:45.080 --> 01:15:48.020
der Vektor, der die Pose beschreibt.

01:15:48.020 --> 01:15:51.960
Also der ist sechstdimensional, beziehungsweise hat sechs Dimensionen

01:15:51.960 --> 01:15:52.580
an Information.

01:15:57.200 --> 01:16:01.340
F ist die Funktion, die wir optimieren wollen.

01:16:03.460 --> 01:16:08.480
Da haben wir verschiedene Dinge drin, zum Beispiel den Abstand

01:16:08.480 --> 01:16:14.840
zwischen den Kontaktpunkten auf der Hand und dem Objekt, die wir

01:16:14.840 --> 01:16:16.220
zueinander optimieren wollen.

01:16:17.880 --> 01:16:21.180
Oder ein Greifqualitätskriterium.

01:16:25.740 --> 01:16:35.680
Ein Beispiel für eine Greifplanung nach verschiedenen

01:16:35.680 --> 01:16:42.020
Optimierungsschritten, die da rauskommen, um dieses Glas zu greifen.

01:16:43.940 --> 01:16:45.520
Und hier noch ein paar mehr Beispiele.

01:16:48.900 --> 01:16:54.940
Für, was haben wir hier, nochmal verschiedene Gläser oder verschiedene

01:16:54.940 --> 01:16:58.860
Zylinder oder der Telefonhörer oder das Flugzeug hier an der Stelle,

01:16:59.060 --> 01:17:06.040
und da konnte dann mit den verschiedenen Händen alles gegriffen

01:17:06.040 --> 01:17:06.300
werden.

01:17:08.120 --> 01:17:09.620
Anscheinend ist es jetzt zu hell.

01:17:10.620 --> 01:17:11.740
Okay.

01:17:15.500 --> 01:17:23.860
Ja, dann haben wir noch hier eine kurze Zusammenfassung.

01:17:24.140 --> 01:17:29.260
Also hauptsächlich konnten wir damit den Zugraum mit diesen Eingriffen

01:17:29.260 --> 01:17:30.800
deutlich reduzieren.

01:17:32.780 --> 01:17:36.840
Was allerdings anzumerken ist, hier zum Beispiel, das funktioniert

01:17:36.840 --> 01:17:42.420
nicht so gut, wenn wir nichtkonvexe Objekte haben.

01:17:44.100 --> 01:17:48.620
Dann funktioniert das mit den Eingriffen noch nicht so optimal.

01:17:48.620 --> 01:17:51.200
Aber das Interessante an der Stelle ist natürlich, wenn man diese

01:17:51.200 --> 01:17:58.240
Eingriffe definiert und damit plant, das kann man direkt in

01:17:58.240 --> 01:18:00.280
mechanische Synergien übersetzen.

01:18:00.280 --> 01:18:05.140
Also wenn man jetzt sagt, wir definieren zwei dieser Eigenkomponenten

01:18:05.140 --> 01:18:10.400
und alle Gelenke bewegen sich immer komplett zusammen, kann man das da

01:18:10.400 --> 01:18:16.600
rein übersetzen, dass man eben die Hand so baut, beziehungsweise die

01:18:16.600 --> 01:18:24.960
Motoren so anordnet, dass sich die Gelenke immer zusammen bewegen.

01:18:26.020 --> 01:18:29.740
Okay, also dann, schönen Tag!