25. May 2022 | von
Jansen, Christina
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Das Video findet ihr auch auf unserem Youtube-Kanal.
Ansprechpartner:
Daniel Gossen
Kategorie: AI Task Planning, Arbeitsraumüberwachung, Aufgabenplanung, Bahnplanung, C++, Data Lake, Design of Experiments, Digital Shadow, Entwicklung und Konstruktion, Greiferentwicklung, Industrie 4.0, Inklusion, Jahresmagazin Automation, KI, KI Aufgabenplanung, KI Objekterkennung, Kollaboration, Lokalisierung, Machbarkeitsstudien, Mobile Robotik, MRK, Parameteridentifikation, PDDL, Planung, Prototypenbau, Python, Reasoning, Regelung, Roboterprogrammierung, Robotik, ROS, ROSPlan, Rough Environments, Sensornetzwerke, Simulationen, SPS, Synthese, Trajektorie, Virtuelle Inbetriebnahme, Zukunft der Arbeit
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15. November 2021 | von
Ruland, Stefan Wolfgang
Die Automatisierte Aufgabenplanung eingesetzt im EU-Projekt Sharework.
Ein neuer IGMR-Blogeintrag wurde auf der Internetseite des EU-Projekts Sharework veröffentlicht. Es werden die Herausförderungen der Aufgabeplanung für gemischte Teams von Menschen und Roboter, sowie unsere Lösung dazu vorgestellt. Automatisierte Aufgabenplanung und eine modifizierte Version des Frameworks ROSPlan werden dafür eingesetzt. Sie finden mehr Detail im Text und im verlinkten Video des Blogposts.
Sharework-Blog:
https://sharework-project.eu/task-planning-coordinates-the-actions-of-mobile-manipulators-such-as-humans-and-robots/
Ansprechpartner:
Prof. Mathias Hüsing
Kategorie: AI Task Planning, KI, KI Aufgabenplanung, PDDL, ROS, ROSPlan, Sharework, Task Planning
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02. November 2021 | von
Ruland, Stefan Wolfgang
Die Künstliche Intelligenz Aufgabenplanung erklärt anhand eines Industrie-Szenarios.
https://youtu.be/qNDgJc1XUPM
Die Automatisierte Aufgabenplanung soll den Robotereinsatz in flexiblen Umgebungen unterstützen.
Die traditionelle Roboterprogrammierung als Teilbereich der Arbeitsvorbereitung stellt individuelle Produktionen mit kleinen Stückzahlen vor große Herausforderungen. Die Automatisierte Aufgabenplanung verspricht als Lösungsansatz die Probleme zu beheben.
Im Video wird neben der Einführung und Einordnung der Automatisierten Aufgabenplanung dargestellt, welche Schritte zur Implementierung notwendig sind und welche Vorteile durch ihren Einsatz entstehen.
Das Konzept wurde im Rahmen der Forschung am IGMR anhand einer Simulation validiert, die in den Beispielen des Videos verwendet wird.
Ansprechpartner:
Prof. Mathias Hüsing
Kategorie: AI Task Planning, Aufgabenplanung, Automated Task Planning, IGMR, KI, KI Aufgabenplanung, künstliche Intelligenz, PDDL, ROS, ROSPlan
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