Wie können in der smarten Fabrik der Zukunft Roboter und Handhabungssysteme Greifaufgaben autonom oder teilautonom erledigen? Mit dieser Frage beschäftigen sich die Greifspezialisten in den Smart Labs bei Schunk. Statt Positionen, Geschwindigkeiten und Greifkräfte Schritt für Schritt einzeln zu definieren, werden intelligente Greifsysteme künftig ihre Zielobjekte über 2D- und 3D-Kameras erfassen und die Greifplanung selbständig übernehmen.
Darüber hinaus arbeitet die Forschung bei Schunk an Algorithmen, um unterschiedliche Geometrien und Anordnungen zu klassifizieren und optimale Greifstrategien zu entwickeln. Ziel ist ein Greifsystem als lernender Komponentenverbund aus Motion Controller, Grasp Controller und Services.
Wie das gelingen kann, zeigt Schunk mit Pilotanwendungen. So werden in einer Smart Gripping Applikation Bauteile allein über den Greifer unterschieden. Vergleichbar mit einer tastenden Hand erfasst das Greifsystem die Geometrie und Beschaffenheit der Teile, um sie zu greifen und zuzuordnen. In einer zweiten Anwendung werden zufällig angeordnete Teile über eine Kamera identifiziert, autonom aus einer Transportbox gegriffen und einem Bearbeitungsprozess zugeführt. Die ermittelten Informationen zum Bauteil gibt das Greifsystem an nachfolgende Stationen weiter, so dass beispielsweise ein intelligenter Kraftspannblock seinen Hub und die Greifkraft automatisch auf das folgende Teil abstimmen kann.
Machine Learning für Werkstück- und Greifprozessklassifikation
In einem weiteren Use Case, der Ansätze des Machine Learning zur Werkstück- und Greifprozessklassifikation nutzt, werden steckbare Bauklötze beliebig kombiniert und einem Leichtbauroboter in beliebiger Anordnung auf einer Arbeitsfläche zum Abtransport vorgelegt. Bereits nach wenigen Trainingsrunden klassifiziert das Greifsystem, wie mit dem Wertevorrat an Werkstücken und den sich daraus ergebenden Kombinationsmöglichkeiten umzugehen ist.
Hierbei verlässt sich der Greifer auf gelernte Erfahrungswerte, wie das handzuhabende Werkstück auf beste Weise aufzunehmen und zu transportieren ist. Dabei interagiert die Kamera, die das Szenario erfasst, direkt mit dem Greifer und leitet den Roboter ans Ziel. Bereits nach wenigen Wiederholungen ist das Greifsystem in der Lage, autonom zu agieren.
Besondere Attraktivität gewinnen die Technologien durch die Möglichkeit, die gewonnenen Lernerfahrung beispielsweise mit anderen, vergleichbar eingesetzten Greifsystemen in einem Produktionsnetzwerk oder standortübergreifend beispielsweise über Cloudlösungen zu teilen. Ist das Objekt bereits bekannt, wird automatisch der jeweils optimale Griff eingeleitet. Ist es nicht bekannt, wird es vom Kamerasystem erfasst und on-the-fly ermittelt, wie es bestmöglich gegriffen wird. Die realisierten Lernerfahrungen wiederum fließen unmittelbar in das System ein und erweitern die Bibliothek der Greifstrategien.
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