Motivation
In der Industrie werden immer mehr Roboter eingesetzt. Allerdings sind diese bisher meistens für eine spezifische Anwendung eingelernt oder besitzen nur wenig Sensorik, sodass sie nicht situationsbezogen und flexibel auf ihre Umwelt reagieren können. Eine mit Sensorik und Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete intelligente Roboterzelle für den praktischen Einsatz in produzierenden KMU ist als solche bisher noch nicht verfügbar.
Ziele und Vorgehen
In dem Vorhaben AutoVikki sollen Algorithmen, Software- und Systembestandteile für eine intelligente Pick-&-Place-Industrieroboterzelle konzipiert, implementiert und evaluiert werden. Die für sehr variable und feingranulare Objekte ausgelegte Industrieroboterzelle soll schnell und flexibel eingerichtet werden können. Die wesentliche Innovation besteht in der Kombination mehrerer 3D-Kameras mit einer KI-basierten Datenverarbeitung, sodass sensorische und kollaborierende Robotergreifer variable Objekte analysieren, klassifizieren, greifen, bearbeiten und wieder absetzen können.
Innovationen und Perspektiven
Um die Roboterzelle schnell einrichten zu können, kommen aktuelle Lösungsansätze aus der Deep-Learning-Forschung zum Einsatz (u.a. Generative Adversarial Networks und Federated Learning). Auf diese Weise kann die KI mit möglichst wenigen Trainingsdaten für die Strukturanalyse und Oberflächenanalyse sowie für das Greifen und das Bearbeiten des Objekts trainiert werden. Außerdem wird eine zentrale Kommunikationsplattform sowie eine herstellerunabhängige Schnittstellenebene entwickelt, damit verschiedenste Roboter und Steuerungen in Echtzeit miteinander kommunizieren können. Zur Evaluation der entwickelten Technologien wird die Roboterzelle exemplarisch für zwei Anwendungsszenarien aufgebaut und validiert: zum einen am Beispiel der autonomen In-vitro-Pflanzenvermehrung und zum anderen in der automatischen Nachbearbeitung geschmiedeter Bauteile.