Motivation
Professionelle Service-Robotik wird in den kommenden Jahren einen deutlichen Einfluss auf das Arbeitsumfeld haben. Analog zum Einsatz von Robotern im produzierenden Gewerbe werden Serviceroboter Menschen bei monotonen, unergonomischen und belastenden Tätigkeiten im gewerblichen und öffentlichen Umfeld unterstützen. Der Einsatz von Robotern im nicht-industriellen, unstrukturierten Umfeld ist im rein autonomen Betrieb jedoch schwierig umzusetzen. Vielversprechender ist der Einsatz von Assistenzrobotersystemen, bei denen der Mensch durch seine kognitiven Fähigkeiten die Verfügbarkeit sicherstellt und gemeinsam mit dem Assistenzroboter ein produktiveres Team bildet.
Ziele und Vorgehen
Im Projekt AutASa soll die Abfallentsorgung durch intelligente robotische Assistenzsysteme unterstützt werden. Dazu werden Abfallsammelfahrzeuge mit einem Roboterarm ausgerüstet, der halbautonom Abfallbehälter aufnimmt, in das Abfallsammelfahrzeug entleert und wieder abstellt. Um dies umzusetzen, sollen Softwarelösungen zur Umfelderkennung und -repräsentation in Echtzeit sowie geeignete Signalverarbeitungsstrategien entwickelt werden. Zudem werden sichere Laserscanner und Radarsensoren integriert, entsprechende Sensoren fusioniert und Bilder verarbeitet, um mithilfe künstlicher Intelligenz Objekte und Hindernisse zu erkennen. Außerdem soll eine Greifstrategie einschließlich einer dynamischen KI-basierten Online-Bahnplanung erforscht werden. Dabei sind die Verarbeitungsgeschwindigkeit und der Energiebedarf zu berücksichtigen.
Innovationen und Perspektiven
Mit diesem Assistenzrobotersystem soll insbesondere auf den Mitarbeitermangel in der kritischen Infrastruktur reagiert werden. Durch den Einsatz des autonom arbeitenden Service-Roboterarms werden Mitarbeitende vom Einsammeln der Tonnen in einer durch Geruch und Witterung strapaziösen Umgebung entlastet. Darüber hinaus bietet das System den Sammelverbänden die Möglichkeit, die Sammlung mit reduziertem Personaleinsatz zu realisieren. Die Möglichkeiten der sicheren Umfelderkennung, der dynamischen Bahnplanung sowie einer sensitiven Leichtbaukinematik oder die Ansätze zur Fusion von dreidimensionalen Sensorsignalen haben das Potenzial, Innovationen in zahlreichen Industriezweigen wie der Baubranche, der Landwirtschaft oder öffentlichen Einrichtungen zu fördern.