Vor allem in der Assistenz- und Servicerobotik sollen 5-Fingerhände vielfältige Möglichkeiten eröffnen.

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Während Greifer für die industrielle Automation bislang vor allem auf Robustheit, Langlebigkeit und Performance ausgelegt sind, steht bei Greifhänden der Aspekt der Bewegungsflexibilität im Vordergrund. Je enger Mensch und Roboter zusammenarbeiten, desto größer die Relevanz humanoider 5-Fingerhände. „Im Extrem werden sich Mensch und Serviceroboter ein und denselben Arbeitsplatz inklusive aller Werkzeuge und Hilfsmittel teilen“, ist Dr. Martin May, Head of Research/Advanced Technologies bei Schunk, überzeugt. Genau aus diesem Grund hatten die Lauffener bereits 2017 ihre SVH-5-Fingerhand als von der DGUV für den kollaborierenden Betrieb zertifizieren lassen. Mithilfe von insgesamt neun Antrieben können die fünf Finger unterschiedlichste Greifoperationen ausführen. Zudem lassen sich zahlreiche Gesten darstellen, wodurch eine visuelle Kommunikation zwischen Mensch und Serviceroboter erleichtert wird und auch die Akzeptanz für den Einsatz im menschlichen Umfeld erhöht werden kann.

Desk sharing mit dem Roboter

„In unseren Forschungsprojekten konnten wir feststellen, dass die menschliche Hand weit mehr ist, als ein hochflexibles Instrument zur Manipulation. Im Gegensatz zu industriellen Greifern verknüpfen Anwender mit humanoiden Greifhänden immer auch emotionale Aspekte“, erläutert May und ergänzt: „Greifhände sind immer dann gefragt, wenn ein Roboter menschliche Handlungsweisen imitieren soll.“ Das betrifft die Manipulation ebenso wie die Gestik. Vor allem haushaltsnahe Anwendungen der Servicerobotik und auch montagenahe Applikationen der industriellen Assistenzrobotik rücken bei aktuellen  Forschungsprojekten in den Fokus.

Passend zur jeweiligen Applikation sind mittlerweile unterschiedliche Greifhände verfügbar, angefangen von einer auf die Grundfunktionen des Greifens reduzierten 2-Fingerhand für die Servicerobotik über industrietaugliche 3-Fingerhände bis zur komplexen 5-Fingerhand. Das jüngste Modell von Schunk, die sogenannte SIH, verfügt ebenfalls über fünf menschenähnlich aufgebaute Finger, unterscheidet sich jedoch bei Antrieb und Kinematik grundlegend von der bereits erwähnten SVH. Während letztere über neun Motoren angetrieben wird und die typischen Aspekte einer präzise arbeitenden Roboterhand erfüllt, ist die mit fünf Motoren ausgestattete und über Seilzüge betätigte SIH weitaus stärker an ihr menschliches Vorbild mit seinen Sehnen und Muskeln angelehnt. Drei ihrer Finger lassen sich unabhängig voneinander bewegen, die beiden kleinsten wiederum gemeinsam im Team.

Damit ist die SIH laut Schunk flexibler einsetzbar als andere Greifhände mit Seilzugmechanik am Markt und zudem robuster. Um das Ziel der bezahlbaren, flexibel einsetzbaren und einfach zu bedienenden 5-Fingerhand zu erreichen, nutzen die Entwickler ihre Erfahrungen aus der Bionik sowie moderne Motoren- und Elektronik-Konzepte. Mithilfe einer intelligenten Greiferregelung können über ein einfach zu bedienendes Interface vielfältige Greifprozesse umgesetzt werden, ohne diese exakt zu programmieren.

In dieser Anwendung greift die SVH-5-Fingerhand autonom ein beliebiges Objekt, das beliebig platziert wurde.

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In seinen Smart Labs geht Schunk noch weiter: Neben der Greifkomponente widmet man sich dort dem Greifprozess als Ganzes und sucht nach Wegen, um Handlingaufgaben autonom zu erledigen. Die aufwendige Programmierung des Roboters, die bislang manuell durch den Anwender oder Integrator erfolgt, soll künftig durch einen lernenden, autonomen Komponentenverbund ersetzt werden. Statt Positionen, Geschwindigkeiten und Greifkräfte Schritt für Schritt einzeln zu definieren, werden intelligente Greifsysteme künftig ihre Zielobjekte über Kameras erfassen und die Greifplanung selbstständig übernehmen. Auf Grundlage von Datenbeständen und Algorithmen sollen Greifsysteme in die Lage versetzt werden, Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und entsprechende Reaktionen abzuleiten. Darüber hinaus arbeitet die Forschung an Algorithmen, um unterschiedliche Geometrien und Anordnungen zu klassifizieren und optimale Greifstrategien zu entwickeln. Greifsysteme sollen auf diese Weise letztlich in die Lage versetzt werden, Teile eigenständig zu handhaben und die zugrundeliegenden Greifabläufe immer weiter zu verfeinern.

Greifqualität selbstständig bewerten

Dr. Martin May, Schunk: „Mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz können flexibel nutzbare Greifhände sich fortlaufend an neue Objekte und Zusammenhänge anpassen.

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Je höher die Varianz der zu greifenden Teile und je komplexer die Aufgabe, desto eher werden auch hier Greifhände zum Einsatz kommen. Über entsprechende Sensorik in den Greiferfingern, den Motorstrom sowie eine in die Greifhand integrierte Intelligenz soll es möglich sein, die Güte eines Griffs zu erfassen, zu bewerten und gegebenenfalls nachzuregeln. Zudem können allein über den Greifer Objektmerkmale, wie etwa die Geometrie, die Größe oder die Nachgiebigkeit erfasst und an übergeordnete Systeme beziehungsweise vor- oder nachgelagerte Stationen übermittelt werden. „Mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz wird es zudem möglich sein, Service- und Assistenzroboter intuitiv zu trainieren und individuelle Bibliotheken zur Greifplanung zu erstellen und anzureichern“, ist Martin May überzeugt. „Gerade flexibel nutzbare Greifhände kommen dann nicht mehr nur für repetitive Aufgaben zum Einsatz, sondern sie können sich fortlaufend an neue Objekte und Zusammenhänge anpassen und ihre Greifstrategien fortlaufend optimieren.“