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Roboter für die Montage einfacher programmieren

Künstliche Intelligenz
Roboter für die Montage – einfacher programmieren dank Künstlicher Intelligenz

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Die Partner im Verbundprojekt Rob-Akademi arbeiten daran, die Roboterprogrammierung für Montageaufgaben deutlich zu vereinfachen (Bild: Fraunhofer IPA/Foto: Rainer Bez)
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Damit künftig der Roboter beim Montieren kleiner Losgrößen eingesetzt werden kann, muss der Aufwand für das Programmieren solcher Anwendungen sinken. Daran arbeiten Unternehmen und Forscher in einem Verbundprojekt. Sie wollen sich dabei auch die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz zu Nutze machen.

Für Montageaufgaben den Roboter flexibel zu programmieren, ist bisher eine aufwendige Angelegenheit: Die hohen Anforderungen ergeben sich aus den vielfältigen und gleichzeitig anspruchsvollen, oft kraftgeregelten Prozessen, einer hohen Variantenzahl und kurzen Zykluszeiten. So eine Programmierung ist auf jeden Fall etwas für Experten. Für viele Unternehmen – und insbesondere den Mittelstand mit seinen kundenspezifischen Produkten – lohnt es sich deshalb oft noch nicht, Roboter für die Montage zu nutzen.

Um das zu ändern, ist im Juli 2020 das Forschungsprojekt Rob-Akademi an den Start gegangen. Die darin zu entwickelnden Technologien, allen voran das Maschinelle Lernen, sollen das Programmieren von Robotern für Montageaufgaben vereinfachen und stärker automatisieren. Grundlage hierfür ist ein rein digitales Abbild, also ein digitaler Zwilling, der Produktionsumgebung. Dieses Abbild, verbunden mit einem speziellen Programmiergerüst, wird in einer physikalischen Simulationsumgebung genutzt, damit Roboter zunächst Fähigkeiten für das flexible Montieren lernen. Sie erkunden in der Simulationsumgebung autonom ihre Umgebung, planen darauf aufbauend ihr Verhalten und optimieren es selbstständig beziehungsweise lernen fortlaufend.

KI lernt wie ein Mensch durch Versuch und Irrtum

Genutzt wird hierfür Künstliche Intelligenz (KI), genauer Maschinelles Lernen und dessen Teilgebiet, das „Reinforcement Learning“ (RL). Damit ist gemeint, dass ein Algorithmus ähnlich dem Menschen nach dem Prinzip Versuch und Irrtum lernt. Er erhält ein Belohnungssignal für eine gelungene Aktion, um schrittweise besser zu werden.

Im Projekt entstehen drei anwendungsbezogene Lernmodule, die das Expertenwissen über die Roboterprogrammierung und die auszuführende Montageoperation kapseln:

  • das „Perzeptionsmodul“ für die Objekterkennung,
  • das Lernmodul „Kraftgeregeltes Fügen“ für robuste Fügestrategien und
  • das Lernmodul „Schnappverbindungen“ mit einem detaillierten physikalischen Fügemodell.

Drei Praxisbeispiele sollen beim Validieren helfen

Mit diesen Technologien werden robuste Roboterprogramme erstellt, die die Simulationsergebnisse in die Realität übertragen sollen. Drei praxisorientierte Montage-Anwendungsfälle sind vorgesehen: Schaltschrank,- Schalter- und Leiterplattenmontage. An diesen Beispielen validieren die Partner ihre Ergebnisse.

Die Module für kraftgeregeltes Fügen und Schnappverbindungen bauen auf der bereits jetzt verfügbaren Software „Pitasc“ für kraftgeregelte Montageaufgaben auf, die am Fraunhofer IPA in Stuttgart entwickelt wurde. Die Fähigkeiten der Software werden im Projekt also erweitert.

Rob-Akademi richtet sich mit seinen Projektzielen insbesondere am Bedarf einer zunehmend personalisierten Produktion aus. Dabei bieten Roboter Vorteile wie die Übernahme von nicht ergonomischen, gefährlichen oder monotonen Tätigkeiten und gleichbleibende Qualität in der Aufgabenausführung. Sie können überdies ein entscheidender Wettbewerbsfaktor gerade in Hochlohnländern wie Deutschland sein. (op)


Weitere Informationen

Das Projekt Rob-Akademi ist Teil der Fördermaßnahme „KI01 KI in der Praxis“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung. In der gleichen Fördermaßnahme läuft unter Beteiliung des IPA auch das Projekt „Deep Picking“, in dem KI genutzt wird, um den roboterbasierten Griff in die Kiste zu optimieren. Das IFF wiederum ist am Projekt „KI-basierte Roboterkalibrierung“ (KIRK) beteiligt.


Über das Projekt

Das Verbundprojekt Rob-Akademi – Generierung robuster Steuerungs-Algorithmen für Roboter aus der Physiksimulation mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz zur hochflexiblen, variantenreichen Montage in „Losgröße 1“ – läuft bis zum 30. Juni 2022. Projektträger ist das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR).

Die Projektleitung liegt bei der Berliner Micropsi Industries GmbH, die – wie die Truphysics GmbH aus Stuttgart und die Buchener Elprotek GmbH – Entwicklungspartner ist.

Drei Endanwender erproben die Entwicklungen: Die Dresden Elektronik Ingenieurtechnik GmbH, Käpple Qualitätsleister e.K. aus Allersberg und die Walter Meile GmbH aus Untermeitingen. Das Fraunhofer IPA und das IFF der Universität Stuttgart sind als Forschungspartner dabei.


Kontakt:

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Nobelstraße 12
70569 Stuttgart
www.ipa.fraunhofer.de

Fachlicher Ansprechpartner:
Arik Lämmle, M.Sc.
E-Mail: arik.laemmle@ipa.fraunhofer.de



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