Daniel Gnad entwickelte neue Methoden für detailliertere Robotermodelle
Auch im Zeitalter künstlicher Intelligenz und datengetriebener Methoden sind etablierte modellbasierte Methoden unverzichtbar und liefern grundlegende Erkenntnisse über mechatronische Systeme für Regelung und Simulation. Eine physikalisch konsistente Parametrisierung dieser Systeme legt den Grundstein für verschiedene Bereiche, beispielsweise für die Berechnung von Bewegungsgleichungen.
Die Dissertation „ On Physically Consistent Dynamics Parameter Identification and Applications to Serial and Parallel Robots“ bietet Einblicke in die folgenden Themen für parallele und serielle Roboter:
- Drei analytische Dynamikmodelle eines Delta-ähnlichen Parallelroboters zur Berechnung von Antriebs- und Gelenkreaktionskräften
- Eine physikalisch konsistente Parametrisierung eines Delta-ähnlichen Manipulators bei gleichzeitiger Reduzierung der erforderlichen Optimierungsvariablen um bis zu 80 %
- Eine inverse Dynamikidentifikation zur Gewinnung eines vollständigen Satzes dynamischer Parameter zur Berechnung von Gelenkreaktionskräften und Antriebsdrehmomenten
- Trajektorienoptimierung unter Berücksichtigung von Gelenkreaktionskräften
- Identifizierung von Getriebesteifigkeiten zur Erstellung eines elastischen Modells
- Integration des elastischen Modells zur Reduzierung unerwünschter elastischer Effekte wie z. B. Überschwingen des Roboter-Endeffektors bei hochdynamischen Bewegungen
Daniel Gnad schloss sein Studium der Mechatronik an der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) 2018, 2020 und 2024 mit einem B.Sc.-, Dipl.-Ing.- und Dr. techn.-Abschluss ab. Seine Bachelorarbeit „Control of a rolling, inverted Pendulum“ sowie seine Masterarbeit „Energy based Control of Stochastic Systems- Focus on Stability“ entstanden am Institut für Regelungstechnik der JKU. Für seine Dissertation „On Physically Consistent Dynamics Parameter Identification and Applications to Serial and Parallel Robots“ war er von 2020 bis 2024 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Robotik der JKU tätig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der physikalisch konsistenten dynamischen Parameteridentifikation, der Frequenzbereichsidentifikation und der optimalen Regelung mechatronischer Systeme.
