Auf dem Weg zum autonomen Roboter

Herr Hölzl, was genau ist ‚RobVision‘?

RobVision ist unser KI-Vision-System. Es sorgt dafür, dass unsere modularen Roboter flexibler einsetzbar und einfacher zu programmieren sind – und ebnet damit den Weg hin zum autonomen Roboter. Das Tool ermöglicht es dem Roboter, seine Umgebung visuell wahrzunehmen, also Objekte automatisch zu erkennen und gezielt zu greifen. Dadurch kann er sich auch in semi-unstrukturierten Umgebungen besser zurechtfinden. Gleichzeitig ist er in der Lage, auf Positionsabweichungen zu reagieren und sich bei Veränderungen in der Umgebung flexibel anzupassen.

Wie funktioniert diese Art der KI-gestützten Roboter-automatisierung?

RobVision basiert auf fortschrittlicher Computer Vision und maschinellem Lernen. Damit können unsere Roboter auch in dynamischen Umgebungen autonom arbeiten. Ausgestattet mit einer Kamera nimmt der Roboter kontinuierlich Bilder seiner Umgebung auf. Diese Bilddaten werden in Echtzeit an das KI-System übermittelt, das darin automatisch die relevanten Objekte erkennt – und genau bestimmt, wo der Greifer ansetzen muss.

Was ist nötig, damit das System mit wechselnden Szenarien umgehen kann?

Unsere Roboter lassen sich ganz einfach über das Hochladen von CAD-Dateien trainieren. Über unsere Plattform ‚RobCoStudio‘ können sie anschließend gesteuert und überwacht werden. Die Plattform ist bewusst benutzerfreundlich und intuitiv gestaltet – man braucht also keine tiefgehenden Programmierkenntnisse, um Roboterprogramme zu erstellen.

Roman Hölzl ist Geschäftsführer von Robco in München. © Robco

Aber RobCoStudio bietet noch viele weitere Funktionen: Zum Beispiel lassen sich Roboterkonfigurationen vorab virtuell simulieren, was die Planung enorm erleichtert. Da auch das Flottenmanagement integriert ist, können Nutzer mehrere Roboter gleichzeitig verwalten, Zustände in Echtzeit überwachen und Zugriffsrechte steuern. Updates erfolgen bequem ‚over the air‘, und sogar Wartungsarbeiten lassen sich über die Plattform effizient planen.

Welche Rolle spielen die CAD-Daten?

Auf Basis der in unsere Cloud-Plattform RobCoStudio hochgeladenen CAD-Dateien von Objekten erzeugt das System automatisch synthetische Bilder – und zwar in verschiedenen Positionen und Umgebungen. Diese Bilder dienen dann als Trainingsdaten für die KI. Ist das Training abgeschlossen, wird das fertige Modell direkt auf die Robotersteuerung übertragen – und der Roboter weiß genau, wie er das Objekt erkennen und greifen muss.

Wo werden die Bilddaten gespeichert und verarbeitet?

Die Bilddateien werden lokal über RobCoStudio gespeichert und verarbeitet.

Mit welcher Kamera arbeitet das System?

RobVision arbeitet mit externen Kamerasystemen und ist herstellerunabhängig. Das bedeutet, dass wir flexibel in der Auswahl der Kameras sind und diese je nach Bedarf und Anforderungen des Kunden integrieren können.

Was haben Anwender davon?

Die Anwender erhalten eine individuell auf ihre Anforderungen zugeschnittene Lösung, die sie eigenständig programmieren und flexibel erweitern können. Unsere KI-gestützten, modularen Roboter tragen dazu bei, Prozesse kontinuierlich zu optimieren – was nicht nur die Produktionsqualität steigert, sondern auch die Sicherheit am Arbeitsplatz verbessert.

Wie viel Vorwissen ist beim Anwender nötig?

Die Programmierung der Roboter erfolgt über einen No-Code-Ansatz – das heißt: Die Steuerung ist so benutzerfreundlich gestaltet, dass keine tiefgehenden technischen Vorkenntnisse nötig sind. Besonders für mittelständische Unternehmen ist das ein großer Vorteil, weil der Einstieg in die Automatisierung dadurch deutlich einfacher wird. Aufwändige Schulungen oder kostspielige Einweisungen lassen sich so auf ein Minimum reduzieren.

Wie ist die bisherige Resonanz auf Kundenseite?

Unsere Kunden sind sehr zufrieden. In den Betrieben, in denen unsere Roboter bereits im Einsatz sind, sorgen sie für spürbar mehr Effizienz und eine deutliche Kostensenkung. Gleichzeitig entlasten sie die Mitarbeiter, die sich dadurch stärker auf komplexe oder wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können – das verbessert nicht nur die Abläufe, sondern auch die Arbeitszufriedenheit. Zu unseren Kunden zählen unter anderem Unternehmen aus der Palettierung, der Endverpackung und der Holzbearbeitung.

Wie sieht Ihre Roadmap aus?

Wir haben kürzlich die internen Sicherheitsstandards überarbeitet – ein wichtiger Schritt in Richtung noch zuverlässigerer Anwendungen. Als Nächstes wird ein sogenannter Motion Planner in die Simulationsumgebung integriert. Damit kann der digitale Zwilling des Roboters in der virtuellen Umgebung selbstständig den optimalen Bewegungsablauf erlernen. Dieser Pfad lässt sich anschließend direkt auf das reale Robotersystem übertragen – ‚from sim to real‘ –, was die Programmierzeit erheblich reduziert. Mit diesen Weiterentwicklungen treiben wir unseren Autonomy-Ansatz konsequent voran – mit dem Ziel, Robotersysteme noch intelligenter, autonomer und effizienter zu machen.