INTUITIVE PROGRAMMIERUNG. Einsatz von industriellen Robotersystemen im Mittelstand

Transkript

1 INTUITIVE PROGRAMMIERUNG Einsatz von industriellen Robotersystemen im Mittelstand

2 Herausforderung: Industrieroboter im Mittelstand Industrieroboter werden derzeit aufgrund ihrer Komplexität und des damit verbundenen Aufwands bei der Programmierung vor allem in kleinen und mittelständischen Unternehmen häufig nicht mit ihrem vollständigen Potenzial genutzt. Anforderungsprofile dieser Unternehmen sind typischerweise geprägt von Einzel- oder Kleinserienfertigung und kurzen Produktzyklen; dies erfordert häufige Programmanpassungen. Roboterprogramme, geschrieben in den Sprachen der jeweiligen Hersteller, sind durch ihre Komplexität und Länge meistens nur vom Programmierer selbst nachvollziehbar; der Bezug zur eigentlichen Aufgabe ist dabei nur schwer herzustellen. Alternative, in CAD-Umgebungen integrierte, Programmierumgebungen der Hersteller erlauben zwar eine einfachere Definition von Roboterbahnen auf Basis von CAD-Daten, ermöglichen jedoch weiterhin keine explizite Angabe der zu erfüllenden Aufgabe.

3 Intuitive Programmierung von Industrierobotern Ein Lösungsansatz stellt die Einführung von alternativen Programmierkonzepten aus der aktuellen Forschung dar, welche für die jeweilige Domäne die Definition von Aufgaben in einer für den Anwender gewohnten Sprache ermöglichen. Ein Schweißexperte etwa möchte die auszuführende Schweißnaht einfach und grafisch festlegen können und dabei die notwendigen Parameter wie Temperatur spezifizieren. Für die Montage ist eine Spezifikation der geometrischen Bedingungen zwischen einzelnen Objekten ähnlich wie in einem CAD-Programm wesentlich verständlicher als das Einlernen einzelner Positionen und Orientierungen. Das Bild rechts zeigt Beispiele aus der Montagespezifikation von Aluminiumteilen, die direkt für die Definition des ausführbaren Programmes verwendet werden können. Für die Ausführung entscheidend ist die Verknüpfung dieser Definition mit den vorhandenen Werkzeugen sowie deren Greifpose und Fixierung am Roboter. Eine Programmierung ist in erster Linie dann intuitiv, wenn nicht alle Details spezifiziert werden müssen, sondern offene Punkte vom System intelligent selbst gelöst werden können. Hierfür muss das System sowohl mit entsprechendem Expertenwissen als auch mit Allgemeinwissen ausgestattet werden. Für einen Menschen ist beispielsweise eine Anfrage, ob ein bestimmtes Bauteil sich auf dem Tisch und im Arbeitsbereich des Roboters befindet, sehr einfach und spontan zu beantworten. Das System muss hierfür unter anderem die Position und Größe der einzelnen Objekte sowie die Kinematik des Roboters einbeziehen. Auf ähnliche Art und Weise muss eine Aufgabe aus einer konkreten Domäne semantisch (inhalts- und kontextbezogen) beschrieben werden, um unterspezifizierte Anfragen

4 beantworten zu können. So ist für eine Schweißaufgabe ein anderes Werkzeug als für eine Montageaufgabe erforderlich. Mittels einer semantischen Modellierung kann dies für das System explizit modelliert werden. Durch die Verfügbarkeit semantischer Informationen können gewisse Eingaben auf deren Korrektheit überprüft und der Programmierer dadurch entsprechend bei der Programmspezifikation unterstützt werden. Für den Endanwender selbst wird zusätzlich eine intuitive Oberfläche zur Verfügung gestellt, die eine Aufgabenbeschreibung in dessen Sprache ermöglicht. In einer solchen domänenspezifischen Bedienoberfläche kann ein Montageprozess mit seinen einzelnen Teilaufgaben spezifiziert werden. Die Aufgabenbeschreibung bildet unmittelbar die Ausführung dieses Programmes auf einem konkreten Robotersystem ab.

5 Weitere Perspektiven Weitere Schritte in Richtung eines natürlichen Bedienkonzepts und eines natürlichen Lernens zwischen fachkompetentem Endanwender und Robotersystem sind möglich. Bei der intuitiven Programmierung sind Ein- und Ausgabemodalitäten nicht auf sequenzielle Eingabe und grafische bzw. webbasierte Oberflächen beschränkt, sondern können um weitere Sensorik wie kamerabasierte Objekterkennung oder flexible Gestenerkennung ergänzt oder über zusätzliche Ausgabekanäle wie visuelles Feedback zum Beispiel durch Projektion auf den Arbeitstisch (Augmented Reality) angereichert werden. Insbesondere die Integration mehrerer Eingabekanäle ermöglicht eine noch robustere Verarbeitung von Eingabesignalen.

6 Themenbezogene Kompetenzfelder Kooperation Mensch und Roboter Semantische Modellierung von Prozessen Multimodale Ein-/Ausgabekonzepte Augmented Reality Interaktionsmanagement Domänenspezifische Benutzeroberflächen Durchführung von Benutzerstudien Dialogmanagement Kinematik-, Dynamik- und Trajektorienberechnung Echtzeitansteuerung von Robotersystemen Hindernisvermeidung und Bahnplanung Software-Engineering für die Robotik fortiss GmbH Forschungs- und Transferinstitut für Software-intensive Systeme und Services an der Technischen Universität München

7 Leistungskatalog Fachausbildung für den Mittelstand zu aktuellen Entwicklungen bei der Programmierung von Industrierobotern Durchführung von maßgeschneiderten Workshops zu konkreten Fragestellungen beim Einsatz von Industrierobotern im Mittelstand Unterstützung bei Auswahl und Betrieb von Roboter-Software-Lösungen Design und Implementierung innovativer Softwarelösungen für Robotersteuerungen Wissenschaftliche Evaluierung und Benchmarking konkreter Robotersoftware- und Servicelösungen Initiierung und Durchführung von Forschungs- und Transferprojekten in Bayern, im Bund und in Europa

8 Thomas Vallon, Ansprechpartner Mittelständische Industrie Telefon: Dr. Markus Rickert, Leiter Forschungsprogramm Robotik Telefon: fortiss GmbH An-Institut Technische Universität München Guerickestraße München