1 \chapter{Meine Tätigkeit}

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3 In den ersten Tagen musste ich zuerst meinen Rechner einrichten. Er war zwar standardmäßig installiert, jedoch mussten diverse Programme eingerichtet werden. Des weiteren wird für die Entwicklung für den Cell ein spezielles Software-Development-Kit (SDK) benötigt. Diese besteht aus eine Vielzahl von Teilen deren Setup einige Zeit in Anspruch nahm.

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5 Als ich meinen Rechner soweit einsatzbereit hatte, nahm ich mir die umfangreiche Dokumentation zur Entwicklung von Cell-Programmen vor. Mit Hilfe von ihr sollte und wollte ich einen Überblick über die vorliegende Architektur und die Programmierung für sie gewinnen. Es gibt einen Simulator, der einen Cell-Prozessor imitiert und auf einem gewöhnlichen x86-System läuft. Mit diesem habe ich erste Testprogramme geschrieben um ein Gefühl für Cell-Programmierung zu bekommen.

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7 Nachdem ich dann Zugriff auf den bestehenden Code hatte, studierte ich die Arbeiten meinem Vorgänger, bevor ich mich daran machte, das aktuelle Framework zu erforschen.

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10 \section{Kollisionskontrolle}

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12 Meine erste Aufgabe bestand darin, eine Kollisionskontrolle für die Roboterarme einzubauen. Diese in sich abgeschlossene Aufgabe war für den Anfang gut geeignet. So konnte ich ohne allzuviel Vorwissen haben zu müssen, sanft in das Projekt einsteigen.

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14 Der Algorithmus sollte möglichst allgemein sein und nicht nur mit genau unserer Roboteranordnung funktionieren.

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16 Kollisionserkennung ist einfach Abstandsberechnung von Objekten. Unsere Objekte sind Roboterarme, die sich als vier aneinander hängende Linien ansehen lassen --- jedenfalls aus Sicht der Kollisionserkennung. Das eigentliche Problem besteht also aus Abstandsberechnungen von Strecken (nicht Geraden) im Raum. Um nicht die komplizierte Berechnung von Streckenabständen durchführen zu müssen, habe ich jede Strecke durch eine Anzahl Punkte auf ihr ersetzt. Somit musste ich nur Punktabstände berechnen, was einfach ist; allerdings in größerer Anzahl.

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18 Ich berechnete die Abstände jedes Kollisionspunktes eines Roboters, mit jedem Kollisionspunkt jedes anderen Roboters.\footnote{Kollisionen innerhalb eines Roboterarms sollten durch die Kinematik abgefangen werden.} Da dabei, vereinfacht, jeder Punkt mit jedem verglichen wird, resultiert daraus eine quadratische Laufzeit: $O(n^{2})$. Für eine größere Anzahl von Robotern, oder mehr Kollisionspunkten pro Strecke, sollten wir also recht schnell viel Zeit brauchen. Diese Vorraussage wurde von den Performance-Messungen meines Teamspartners bestätigt.

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20 Mit unseren vier Robotern konnte ich 16 Kollisionspunkte pro Knochen einfügen, ohne besonders viel Zeit zu verbrauchen; 32 Punkte waren gerade noch machbar. Ich entschied mich für vier Kollisionspunkt pro Knochen, denn dies führte zu einer voll ausreichenden Genauigkeit, wie Abbildung \ref{fig:kollisionszone} zeigt. %FIXME ref picture.

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24 % FIXME: insert schematic picture of robot arm

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27 \section{Visualisierung}

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30 \section{Intelligenz-Modul}

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36 \chapter{Teamwork}

37 % FIXME: rethink this chapter

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39 Innerhalb unseres Teams hatte jeder ein Fachgebiet, für das er sich zuständig fühlte. Jedoch arbeiteten wir natürlich gemeinsam am Ganzen und in einer so kleinen Gruppe ist es normal, dass jeder an beliebiger Stelle anpackt wenn es erforderlich ist. Dennoch formierte es sich so, dass mein Teampartner hauptsächlich für das (sein) Framework und Installationen aller Art verantworklich war, zudem hatte er als der mit der meisten Erfahrung die Rolle des Projektleiters inne. Unsere Mitarbeiterin, die einen Monat nach mir dazu stieß, kümmerte sich um die visuelle Thematik. Ich übernahm den Teil der eigentlichen Anwendungsprogrammierung. Das heißt, dass ich die Arbeit der Anderen als Basis nahm um darauf die Anwendungsteile zu konstruieren, die spezifisch für unseren Showcase waren.