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Artikel und Hintergründe zum Thema

Entwicklung selbstadaptiver Industrieroboter

Melanie Steinbeck,

Intelligente Robotik auf dem Weg in die Industrie

Das europäische Forschungsprojekt "RoboSAPIENS" erreicht erste wichtige Meilensteine. Das vom EU-Programm Horizont Europa geförderte Konsortium verfolgt das Ziel, die nächste Generation selbstadaptiver Industrieroboter zu entwickeln. Diese sollen in der Lage sein, flexibel auf wechselnde Umgebungen zu reagieren und zugleich eine sichere sowie vertrauensvolle Zusammenarbeit mit dem Menschen zu ermöglichen. Mit der nun vorliegenden Fallstudie des Fraunhofer-Instituts für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF liegen zentrale Ergebnisse für die industrielle Praxis vor.

© Fraunhofer IFF / Anne Bornkessel

RoboSAPIENS wurde im Januar 2024 von einem internationalen Konsortium gestartet. Während herkömmliche Industrieroboter meist nur in fest definierten Bahnen und unter stabilen Randbedingungen arbeiten, zielt das Projekt darauf ab, robotische Systeme zu befähigen, dynamisch auf Veränderungen zu reagieren – etwa auf eine veränderte Produktionsumgebung, Störungen im Prozess oder den direkten Kontakt mit Menschen.

Herzstück des Projekts ist eine intelligente Steuerungsarchitektur, die Methoden der Künstlichen Intelligenz mit virtuellen Modellen kombiniert. Anpassungen können dadurch zunächst im digitalen Zwilling getestet werden, bevor sie in der realen Fabrikumgebung umgesetzt werden. Dieser Ansatz erlaubt es, neue Strategien sicher zu evaluieren und Risiken im laufenden Betrieb deutlich zu reduzieren.

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Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Sicherheit. Anpassungen sollen nicht nur effizient, sondern auch jederzeit nachvollziehbar und vertrauenswürdig erfolgen. Damit wird eine zentrale Voraussetzung für den Einsatz selbstadaptiver Robotik in komplexen industriellen Anwendungen geschaffen.

Fraunhofer IFF als Praxispartner

Eine zentrale Rolle innerhalb des Projekts übernimmt das Fraunhofer IFF in Magdeburg. Als Praxispartner erprobt das Institut die entwickelten Konzepte in realitätsnahen Szenarien. Im Fokus steht dabei insbesondere die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter in flexiblen Produktionsumgebungen – also genau dort, wo Anpassungsfähigkeit und Verlässlichkeit von entscheidender Bedeutung sind.

© Fraunhofer IFF / Anne Bornkessel

Die Forschenden des Fraunhofer IFF haben nun erste vielversprechende Ergebnisse vorgelegt. Diese zeigen, dass Roboter ihre Strategien während laufender Prozesse dynamisch anpassen können, beispielsweise bei Störungen oder unerwarteten Änderungen in der Umgebung. Digitale Zwillinge dienen dabei als zentrales Werkzeug, um diese Anpassungen vorab virtuell zu testen und so Risiken für den realen Betrieb zu minimieren. Ergänzend kommen neue Mechanismen zum Einsatz, die sicherstellen, dass auch während des Anpassungsprozesses die Sicherheit der beteiligten Menschen jederzeit gewährleistet bleibt.

Konkret wird im Projekt die Kombination der Sicherheitsmodi „Kraft- und Leistungsbegrenzung“ und „Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ gemäß ISO/TS 15066 umgesetzt. Dieser Ansatz vereint das Beste beider Welten: Befindet sich kein Mensch im Arbeitsraum, bewegt sich der Roboter schnell und effizient. Nähert sich eine Person, passt sich die Geschwindigkeit körperteilspezifisch an, bleibt dabei jedoch stets am erlaubten Maximum. Auf diese Weise entsteht eine produktive Mensch-Roboter-Kollaboration, die nicht durch unnötige Effizienzverluste eingeschränkt wird.

Intelligente Robotik auf dem Weg zur Anwendung in der Industrie

Mit den vorliegenden Ergebnissen zeichnet sich ab, dass die Vision von RoboSAPIENS realisierbar ist: leistungsfähige Roboter, die zugleich vertrauenswürdig und anpassungsfähig agieren. In den kommenden Monaten wird das Projekt die Zusammenarbeit mit Industriepartnern intensivieren, um die entwickelten Lösungen in realen Produktionsumgebungen zu erproben und weiter zu validieren. Ziel ist es, eine nachweislich sichere und praxisreife Architektur bereitzustellen, die in europäischen Industriebetrieben breit Anwendung finden kann.

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