Die Programmierung von Robotern wird immer einfacher, mit Lead-to-Teach-Bahnprogrammierung, benutzerfreundlichen Plugins für Greifer oder andere Peripheriegeräte und sogar Programmierschulungen seitens der großen Hersteller. Aber wenn Ihnen immer noch nicht klar ist, wie Sie ein Bewegungsprogramm für Ihre Montageaufgabe schreiben, müssen Sie sich womöglich nicht mehr lange Sorgen machen.
Laut einer kürzlichen Veröffentlichung von Science Robotics haben Forscher der Nanyang Technological University in Singapur gezeigt, wie kommerzielle, serienmäßig produzierte Roboter-Hardware, darunter Denso-Roboter und Robotiq-Greifer, einen IKEA-Stuhl in unmontiertem Auslieferungszustand zusammensetzen kann – der Beweis einer Selbstständigkeit, die bisher auf elementarste Aufgaben beschränkt war. Ihre Ergebnisse unterstreichen die Fähigkeit von Fertigungsrobotern Aufgaben auszuführen, die eine menschenähnliche Geschicklichkeit erfordern. Das deutet darauf hin, dass sie bald für einen breiteren Anwendungsbereich jenseits von Werksmontagelinien einsetzbar sein könnten.
Obwohl Geschicklichkeit erfordernde Bewegungen für Menschen intuitiv sind, erfordern sie die Beherrschung verschiedener, komplexer Fertigkeiten, einschließlich der Hand-Augen-Koordination, der Wahrnehmung von Kräften und der Feinsteuerung mehrerer paralleler Bewegungsmechanismen. In diesem Fall präsentierten der Wissenschaftler Francisco Suárez-Ruiz und seine Kollegen zufällig verstreute Stuhlteile einer Reihe von Industrieroboterarmen mit Parallelgreifern, sechsachsigen Drehmomentsensoren am Gelenk und 3-D-Kameras.
Anhand von visuellen und Tastsignalen gelang es den Robotern, den Stuhl in rund 20 Minuten zusammenzusetzen. Vor allem drei Hauptoperationen ermöglichten es, die Aufgabe auszuführen: Die Roboter identifizierten schnell und zuverlässig die richtigen Teile in einer unübersichtlichen Umgebung, koordinierten schnelle, kollisionsfreie Bewegungen zur Konstruktion des Stuhls und erkannten Kraftänderungen beim Greifen nach den Stuhlteilen (z.B. um zu überprüfen, ob die Stifte in die richtigen Löcher geschoben wurden). Während für die Programmierung der Roboterbewegungen eine umfangreiche Codierung verwendet wurde, hoffen die Autoren, dass die Kombination der Fähigkeiten dieser Roboter mit einer fortschrittlichen AI eines Tages zu einer völlig autarken Funktionsweise führen könnte.
Die Forscher veröffentlichten das folgende Video der Montageaufgabe.
Beachten Sie, wie die Roboter unter Nutzung ihrer Kraftsensoren das Einsetzen der Holzdübel mit einer kreisartigen Bewegung durchführen. Interessant ist auch, dass alle Teile am Untergrund befestigt sind, von den Dübeln bis zur montierten Seite des Stuhls auf der Arbeitsfläche (zu erkennen am weißen Material zwischen Stuhl und Tischplatte). Außerdem ist zu beachten, dass das Filmmaterial um etwa 0:25 Uhr im Video vorwärts springt, wobei zwei Teile, vermutlich von einer Person, aufrecht in den Arbeitsraum gestellt werden.
Dieses Projekt zeigt zwar das Potential der Robotertechnologie für komplexe Aufgaben, doch das Experiment geht nicht weit über die heutigen Möglichkeiten von Robotern auf dem Markt hinaus. Montageaufgaben wie diese können viel schneller und effizienter durchgeführt werden – ganz ohne Sensoren oder Bildverarbeitung, sondern vollständig programmiert. Worin besteht also der Anwendungsnutzen für autarkes Agieren in der Robotikindustrie?
Mögliche Anwendungen für diese Technologie sind z.B. High-Mix-, Low-Volume-Montage-, Verpackungs-, Maschinenbedienungs- oder Palettieraufgaben. Mit einem völlig autonomen, selbstständigen Roboter wären Sie in der Lage, dem Roboter eine Bedienaufgabe an einer neuen Maschine zu übertragen, die neue Teile herstellt, und ihn herausfinden zu lassen, wie er die Aufgabe selbst ausführen kann. Kombiniert man diese Fähigkeit mit Konzepten des generativen Designs und der Werkzeugwegoptimierung, so kommt man in diesem Szenario womöglich am nächsten Tag wieder und findet einen Roboter vor, der eine völlig neue Bewegung erlernt hat und die Maschine effizienter bedient als je zuvor.
Das Team veröffentlichte auch eine „Pannenliste“ von Fehlern und Missgeschicken der Roboter. Sehen Sie sich diese hier an:
Beachten Sie, dass der Roboter um ca. 0:15 Uhr im Video sein Stiftplatzierungsprogramm richtig auszuführen scheint, aber fälschlicherweise „denkt“, dass der Raum, den er an der Kante des Stuhlbeins „fühlt“, das Loch ist. Die Frage an die Programmierer unter Ihnen: Wie würden Sie dieses Problem in Ihrer eigenen Bewegungsprogrammierung angehen? Lassen Sie es uns unten im Kommentarbereich wissen.
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