So lassen sich Roboter mit KI schnell kalibrieren

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Im Forschungsprojekt „KI-basierte Roboterkalibrierung“ werde softwaregetriebene Kalibriermethoden für Roboter entwickelt, um deren Genauigkeit zu erhöhen.

Anwendungsfälle wie die Bestückung von Leiterplatten erfordern hohe Positioniergenauigkeiten. Das Forschungsprojekt Kirk will die dafür notwendige Roboterkalibierung mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) beschleunigen. Foto: Artiminds

Initiatoren des Gemeinschaftsprojekts zur Roboterkalibrierung sind die Universität Stuttgart, die Duale Hochschule Baden-Württemberg DHBW Karlsruhe und der Robotik-Experte und Softwarehersteller Artiminds Robotics. Ihr Ansatz ist: Das ständige Nachkalibrieren von Robotern ist kosten- und zeitintensiv und bedeutet vor allem für kleine und mittlere Unternehmen einen erheblichen Mehraufwand. Darüber hinaus kommen mehr und mehr preiswerte Roboterarme auf den Markt, die mechanisch bedingt potentiell noch größere Ungenauigkeiten in der Positionierung besitzen.

Auch temperaturabhängige Ungenauigkeiten im Blick

Mit aktuell verfügbaren Kalibriermethoden lassen sich nur Geometriefehler korrigieren. Temperatur- oder lastabhängige Ungenauigkeiten zum Beispiel können jedoch nur ungenügend ausgeglichen werden. Auch eine Nachkalibrierung im laufenden Betrieb, die für einen nachhaltigen Optimierungsprozess wichtig wäre, ist nicht realisierbar. Um diese Lücken zu schließen und durch maschinelles Lernen neue softwaregetriebene Kalibriermethoden für die Praxis zu entwickeln, haben Artiminds Robotics, die Universität Stuttgart und die Duale Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe im April 2020 das Projekt „KI-basierte Roboterkalibrierung“ (Kirk) gestartet.

Roboterkalibrierung unterstützt kleine Unternehmen

„Die Möglichkeit, Daten automatisiert zu erfassen und zu analysieren, verringert den Aufwand für den Anwender und erleichtert es insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen die notwendige Kompetenz aufzubauen, um ein Robotersystem optimal zu nutzen“, erklärt Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das Kirk-Projekt und Teamleiter Künstliche Intelligenz bei Artiminds.

Ziel ist es, die Genauigkeit softwaregestützt zu erhöhen, um dadurch Roboter für ein breites Anwendungsspektrum flexibel einsetzen zu können, Arbeitsabläufe durch eine vom Robotertyp und -hersteller unabhängige Lösung zu vereinfachen und Fachpersonal zeitlich zu entlasten.
„Die Basis, um die komplexen Zusammenhänge aus äußeren Faktoren sowie den zeitlich veränderlichen Eigenschaften des individuellen Roboters beherrschbar zu machen und so die Positioniergenauigkeit zu erhöhen, bilden die tiefen neuronalen Netze (Deep Learning)“, so der KI-Forscher Professor Marco Huber vom Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart.

Das IFF und das Robot-and-Human-Motion-Lab der DHBW Karlsruhe übernehmen im Projekt die Grundlagenforschung. Gemeinsam mit Artiminds Robotics als Industriepartner werden die Ergebnisse auf reale industrielle Anwendungsfälle übertragen. Abschließend sollen die neuen Methoden auch in die Programmiersoftware Robot Programming Suite (RPS) integriert werden. Projektende soll im Frühjahr 2022 sein.

sk

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