Schlagwort: ‘Roboterprogrammierung’
Automatisierte robotische Demontage – Schraubenerkennung und -entfernung für das Recycling von EV-Batterien
Vollautomatische Demontage mit Präzision!
Unser neues robotisches System revolutioniert die Demontage von E-Auto-Batterien. Mithilfe des Neura Lara 8 Roboters und modernster Bildverarbeitungstechnologien erkennen wir Schrauben vollautomatisch und positionieren den Roboter präzise, um sie sicher zu entfernen.
Durch die Integration von YOLOv8 und Intel RealSense Tiefenkameras kann das System Schrauben in Echtzeit lokalisieren und selbstständig die optimale Positionierung vornehmen. Kein manuelles Eingreifen nötig – das System arbeitet komplett autonom!
Unser Ziel: Den Recyclingprozess sicherer, schneller und effizienter zu machen. Weniger Risiken für die Arbeiter und gleichzeitig eine Maximierung der Rohstoffrückgewinnung. Das ist die Zukunft der Kreislaufwirtschaft!
Weitere Informationen zu #dimonta findet ihr hier.
Ansprechpartner:
Markus Schmitz
Daniel Gossen
Simulation einer teilautomatisierten, robotischen Fliesenlegehilfe
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Im Rahmen des ErgoFli Projekts wird in Zusammenarbeit mit Projektpartnern ein innovatives System entwickelt, das Fliesenverlegern helfen soll, ihre Arbeit ergonomischer und effizienter zu gestalten.
In dem Video könnt ihr sehen, wie das System in der Simulationsumgebung Gazebo arbeitet. Der Roboter entnimmt automatisch Fliesen aus einem Magazin und passt sie perfekt zu den bereits verlegten Fliesen an. Mit automatischen Verfahren können mehrere Fliesen hintereinander verlegt werden, um den Arbeitsprozess zu optimieren.
Unser Ziel ist es, ein Hilfsmittel zu schaffen, das nicht nur die Arbeitsbelastung für Fliesenleger reduziert, sondern auch ihre Arbeitsumgebung verbessert. Wir sind begeistert von den Fortschritten und freuen uns darauf, euch bald weitere Einblicke zu geben!
Erfahre hier noch mehr über das Projekt.
Ansprechpartner:
Mark Witte
Jan Wiartalla
Robot Cooking – Überführung von Beobachtungen in eine Planungssprache
Überführung von Beobachtungen in eine Planungssprache: Ein automatisierter Ansatz im Bereich des Kochen
Im Robot Cooking Projekt wird eine automatisierte Methode entwickelt, um Bewegungsdaten zu analysieren, identifizieren und in eine maschinenlesbare Planungssprache zu überführen. Dies geschieht am Beispiel eines Kochszenarios, indem die Bewegungsdaten durch die Aufzeichnung der Handpose des Kochs erfasst werden.
Die Aufzeichnung erfolgt mit einem Motion-Capture-System, bestehend aus sieben Kameras und einem Handschuh mit drei Markern auf dem Handrücken des Kochs. Die Position der Marker wird durch Triangulation bestimmt. Dies liefert genügend Informationen, um die Handpose abzuleiten. Die Aufnahme erfolgt mit 120 Bildern pro Sekunde. Vor dem Kochvorgang werden alle Objekte im Arbeitsraum identifiziert und ihre Ausgangspositionen bestimmt. Die Bewegungsdaten werden kontinuierlich aufgezeichnet und in Posen mit Zeitstempeln umgewandelt. Zusätzliche Informationen wie Geschwindigkeit, Beschleunigung und Winkel in Bezug auf die Tischplatte werden aus den Rohdaten abgeleitet.
Eine erste Strukturierung des Datensatzes erfolgt durch die Identifizierung der Nebenhandlungen mittels Klassifikation. Hierbei werden Greifen, Bewegen und Ablegen als wiederkehrende Handlungen erkannt. Ein eigener Trainingsdatensatz wird verwendet, um einen Klassifikator zu trainieren, der diese Handlungen erkennt. Dies ermöglicht eine einfachere Analyse der verbleibenden Aktionen.
Das Clustering wird angewendet, um unbekannte Aktionen zu identifizieren. Ein dynamischer Ansatz ermöglicht die Analyse trotz hoher Variabilität in der Ausführung. Ein eindeutiger Fingerabdruck für jede Handlung wird gefunden, basierend auf der Ausrichtung des Handrückens und seiner Geschwindigkeit auf der Tischebene, um jedes Einzelbild einem Cluster und schließlich einer Aktionen zuzuordnen.
Die gewonnenen Erkenntnisse aus Klassifikation und Clustering werden in eine maschinenlesbare Planning Domain Definition Language (PDDL) übersetzt. Ein Zeitplan wird erstellt, wobei bekannte Aktionen direkt zugeordnet werden. Start- und Endpositionen werden festgelegt, und virtuelle Objektverfolgung wird verwendet, um den Verlauf von Objekten während des Kochens darzustellen. Für unbekannte Aktionen werden Vorbedingungen und Auswirkungen dynamisch gehandhabt. Die Ergebnisse werden in eine maschinenlesbare PDDL übersetzt. Diese formale Darstellung ermöglicht die effiziente automatische Planung und Ausführung der zuvor demonstrierten Kochaufgabe.
Zusätzliche Informationen sind im oben verlinkten Video, dem Poster und dem Paper verfügbar.
Ansprechpartner:
Markus Schmitz
Querschnittsgruppe: Application Dynamics
Das Team hinter Application Dynamics setzt sich aus allen Forschungsbereichen des IGMR zusammen. Auf diese Weise können die Fähigkeiten auf dem Gebiet der Schwingungsanalyse und Maschinendynamik optimal mit den Kompetenzen und langjährigen Erfahrungen rund um die Themen der Getriebetechnik und Robotik verein werden. Dieser Zusammenschluss Instituts interner Forschungsschwerpunkte, ermöglicht Problemlösungen in denen sowohl fachliche Kompetenzen der Dynamik als auch anwendungsspezifisches Fachwissen gefragt sind. Angewendet wird dieser Wissensquerschnitt beispielsweise in Form einer anforderungsbasierten Untersuchung und Ausnutzung der dynamischen Effekte eines Systems. Der Fokus liegt auf Anwendungen aus dem Bereich der Robotik und Getriebetechnik, erfasst darüber hinaus jedoch jegliche Arten mechanischer Bewegungseinrichtungen. Der aktuelle Forschungshorizont erstreckt sich von kinematischer Redundanz über high Speed Trajektorien bis hin zur Nutzung neuronaler Netze, mit welchen eine Erweiterung des Arbeitsraumes durch innovative Objektmanipulation erreicht wird.
Ansprechpartner: Johannes Bolk
Erste Bewegung des PARAGRIPs mit neuer Steuerung
Um für seine zukünftigen Aufgaben in der Multidirektionalen Additiven Fertigung (MDAM) mittels Lichtbogenschweißen (WAAM) optimal gewappnet zu sein, wurde die Steuerungsarchitektur des PARAGRIPs grundlegend überarbeitet. Ab sofort können Bewegungen aller vier Arme unter ROS2 mit MoveIt geplant, simuliert und am echten Roboter ausgeführt werden. Dabei werden die Gelenkstellungen des physischen Roboters stets an ROS2 zurückgespielt, wodurch eine Integration von online-Planungsalgorithmen in der Zukunft ermöglicht wird. Das Video zeigt die Planung und Ausführung einer einfachen Testbewegung des PARAGRIPs.
Weitere Informationen zu dem Projekt findet ihr hier.
Ansprechpartner: Jan Wiartalla
Ein mehrschichtiger Task-Sequencing-Ansatz
Cobots sind bei Fertigungsunternehmen im Gegensatz zu vollautomatischen Produktionslinien sehr gefragt, da sie den zusätzlichen Vorteil eines flexiblen Betriebs bieten. Eine große Herausforderung bei den derzeitigen kollaborativen Systemen sind die langwierigen Setup-Zeiten für eine effiziente und robuste Mensch-Roboter Kollaboration sowie die schlechte Unterstützung für zufällige Unterbrechungen.
Dieses Projekt zielt darauf ab, autonome kollaborative Prozessschritte für serielle Manipulatoren zu ermöglichen, bei denen Unterbrechungen durch menschliches Eingreifen auftreten können. Zu diesem Ziel werden zwei Hauptaspekte behandelt, die die Ausführung von Aufgaben beeinflussen, nämlich die Ausführungszeit und die Kollaboration:
1. Eine Methode zur Minimierung der zurückgelegten Gesamtstrecke wird entwickelt, in der die für die jeweilige Aufgabe optimale Sequenz von Prozessschritten unter Beibehaltung der Online-Betriebsfähigkeiten eingehalten wird.
2. Ein Echtzeit-Algorithmus wird entwickelt und implementiert, der die Mersch-Roboter Kollaboration in Umgebungen mit zufälligen Unterbrechungen ermöglicht. Das Ziel ist den Betrieb auch dann aufrechtzuerhalten und die Sicherheit der menschlichen Mitarbeiter zu gewährleisten, wenn Bereiche des Arbeitsraums verdeckt sind.
Ein Beispiel für den Einsatz auf einer Prototyp-Plattform, bestehend aus einem kollaborativen UR10e-Arm, einer Stereokamera zur statischen Umgebungserfassung und einem Laserscanner zur Erfassung von dynamischen Hindernissen, wird im Video gezeigt.
Ansprechpartner: Daniel Gossen
Musik: madiRFAN – Both of Us (https://pixabay.com/music/beats-madirfan-both-of-us-14037/)
Das Video auf unserem Kanal: hier.
Lösungen der Praktischen Übungen in Robotic Systems
Auch in diesem Jahr haben uns wieder kreative Lösungen für Problemstellungen aus dem Modul Robotic Systems erreicht. Die Studierenden konnten erste Erfahrungen bei der Programmierung eines Fanuc Roboters in Roboguide sammeln. Eine Umfangreiche Programmieraufgabe galt es weiterhin an der Fanuc Education Cell zu lösen. Auf Grund der Einschränkungen der Präsenzveranstaltungen mussten alle Lösungen virtuell in Roboguide gelöst werden. Im nächsten Winter wird dann wieder am realen Roboter erprobt.
Ansprechpartner:
IGMR Seminar 08.02.2021 14:30 Uhr: Dr. Stefan Kurtenbach, Trapo AG
Wir begrüßen Dr. Stefan Kurtenbach von der Trapo AG zum IGMR Seminar. Auch diese Veranstaltung wird weiterhin virtuell durchgeführt:
Der Vortrag von Dr. Kurtenbach wird einen Eindruck der aktuellen Entwicklungen und Produkte von der Trapo AG geben.
Trapo Research and Development: Mobile Robotics
Montag, 08. Februar 2021 14:30 Uhr
Zoom Meeting Informationen:
https://rwth.zoom.us/j/98454895570?pwd=NkpiSWkyaTJtdWlralJrSUtnMDdDZz09
Meeting-ID: 984 5489 5570
Kenncode: 186393
Die Datenschutzhinweise zur Nutzung von Zoom und eine Handreichung für Teilnehmer (Studierende) können von den Seiten des CLS der RWTH Aachen University heruntergeladen werden.
Die Veranstaltungen im Wintersemester 2020/2021 werden in Zusammenarbeit mit dem VDI-GPP-Arbeitskreis des Bezirksvereins Aachen durchgeführt.
Weitere Informationen zum Thema können den folgenden Blogeinträgen entnommen werden:
Industrieprojekt Trapo Loading System
Ansprechpartner:
IGMR Seminar 01. Februar 2021 14:30 Uhr: Veronika Zumpe, Kuka AG
Wir begrüßen Frau Veronika Zumpe von Kuka zum IGMR Seminar. Auch dieser Veranstaltung wird weiterhin virtuell durchgeführt:
How to design a robot. A perspective from corporate research.
For specific handling tasks, there is a need for the development of new robotic systems. It is necessary to develop and design the system with respect to the given task, environment and other constraints. The design process includes finding a suitable kinematic, developing drive concepts for the robot axes, designing the structural parts and finalizing the robot design. For applications with human robot collaboration, more aspects like lightweight design play a significant role and thus should be taken into account. This talk gives a rough overview of the design process of a robot from my corporate research perspective.
Montag, 01. Februar 2021 14:30 Uhr in Zoom
https://rwth.zoom.us/j/98454895570?pwd=NkpiSWkyaTJtdWlralJrSUtnMDdDZz09
Meeting-ID: 984 5489 5570
Kenncode: 186393
Die Datenschutzhinweise zur Nutzung von Zoom und eine Handreichung für Teilnehmer (Studierende) können von den Seiten des CLS der RWTH Aachen University heruntergeladen werden.
Die Veranstaltungen im Wintersemester 2020/2021 werden in Zusammenarbeit mit dem VDI-GPP-Arbeitskreis des Bezirksvereins Aachen durchgeführt.
Ansprechpartner:
IGMR Seminar 26.01.2021: Robert Grafe, Deutsches Rettungsrobotik-Zentrum e.V.
Unbemannte Systeme in der Gefahrenabwehr, der Aufbau des Deutsches Rettungsrobotik-Zentrums.
https://youtu.be/anZtJAajQy0
Wir begrüßen Herrn Grafe vom DRZ zum IGMR Seminar. Auch dieser Veranstaltung wird weiterhin virtuell durchgeführt:
Unbemannte Systeme in der Gefahrenabwehr, der Aufbau des Deutsches Rettungsrobotik-Zentrums Die Nutzung unbemannter, bodengebundener Systeme bietet großes Potential, Einsatzkräfte von Hilfsorganisationen und Feuerwehren bei besonders gefährlichen oder zeitraubenden Einsätzen zu unterstützen. Auf Grund der anspruchsvollen Aufgaben und Szenarien ist der Sprung von der Forschung in die reale Nutzung jedoch bisher nur vereinzelt geglückt. Der Vortrag stellt diesen Stand von Forschung und Entwicklung dar und beschreibt den Ansatz, welcher mit der Gründung des Deutschen Rettungsrobotik-Zentrums beschritten wird, um die Realisierung von praxis-/ und produktnahen Lösungen zu fördern.
Dienstag, 26. Januar 2021 16:30 Uhr in Zoom
Zoom Meeting Informationen:
https://rwth.zoom.us/j/98454895570?pwd=NkpiSWkyaTJtdWlralJrSUtnMDdDZz09
Meeting-ID: 984 5489 5570
Kenncode: 186393
Die Datenschutzhinweise zur Nutzung von Zoom und eine Handreichung für Teilnehmer (Studierende) können von den Seiten des CLS der RWTH Aachen University heruntergeladen werden.
Die Veranstaltungen im Wintersemester 2020/2021 werden in Zusammenarbeit mit dem VDI-GPP-Arbeitskreis des Bezirksvereins Aachen durchgeführt.
Weitere Informationen können auch dem Blog-Beitrag IGMR als Mitglied des Deutsches Rettungsrobotikzentrum e.V entnommen werden.
Ansprechpartner:
