Das Forschungsprojekt ‚Rob-aKademI‘ will die Roboterprogrammierung für Montageaufgaben deutlich vereinfachen. (Bild: Fraunhofer IPA / Rainer Bez)
Für Montageaufgaben ist die flexible Roboterprogrammierung bislang noch aufwendig. Das wollen Partner im dem Forschungsprojekt ‚Rob-aKademI‘, das von Micropsi Industries in Berlin geleitet wird, verbessern. Dazu verwenden sie ein rein digitales Abbild der Produktionsumgebung, also einen digitalen Zwilling. Dieses Abbild – verbunden mit einem speziellen Programmiergerüst – wird in einer physikalischen Simulationsumgebung genutzt, damit Roboter Fähigkeiten für das flexible Montieren lernen. Sie erkunden in der Simulationsumgebung autonom ihre Umgebung, planen darauf aufbauend ihr Verhalten und optimieren es selbständig beziehungsweise lernen fortlaufend.
Reinforcement Learning bei anwendungsbezogenen Lernmodulen
Genutzt wird hierfür künstliche Intelligenz (KI), und genauer Maschinelles Lernen und dessen Teilgebiet das sogenannte bestärkende Lernen (engl. Reinforcement Learning). Dies bedeutet, dass ein Algorithmus ähnlich dem Menschen nach dem Prinzip Versuch und Irrtum lernt. Er erhält ein Belohnungssignal für eine gelungene Aktion, um schrittweise besser zu werden. Im Projekt entstehen drei anwendungsbezogene Lernmodule, die das Expertenwissen über die Roboterprogrammierung und die auszuführende Montage-Operation kapseln: Das ‚Perzeptionsmodul‘ für die Objekterkennung, das Lernmodul ‚Kraftgeregeltes Fügen‘ für robuste Fügestrategien und das Lernmodul ‚Schnappverbindungen‘ mit einem detaillierten physikalischen Fügemodell. Mit diesen Technologien sollen dann robuste Roboterprogramme für die Übertragung der Simulationsergebnisse in die Realität erstellt werden. In drei praxisorientierten Anwendungsfällen werden die Projektpartner dann die Ergebnisse überprüfen: in der Schaltschrank-, Schalter- und Leiterplattenmontage.
Forschungsprojekt Rob-aKademI
Der vollständige Titel des Forschungsprojekts lautet: Verbundprojekt Rob-aKademI – Generierung robuster Steuerungs-Algorithmen für Roboter aus der Physiksimulation mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz zur hochflexiblen, variantenreichen Montage in Losgröße 1. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Projektleitung und Entwicklungspartner ist Micropsi Industries. Entwicklungspartner sind außerdem TruPhysics und Elprotek. Forschungspartner sind das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA sowie die Universität Stuttgart,Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF. Endanwender sind die drei Firmen Dresden Elektronik Ingenieurtechnik, Käpple Qualitätsleister und Walter Meile.
(dw)
