Robotertechnologie Teil 5 Autonome Fabrik dank kollaborativer Roboter und KI

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Seit Mitte der 1950er Jahre gibt es Roboter. Und es hat vielleicht etwas länger gedauert als manche erwartet haben, aber die Roboter verlassen jetzt ihre Käfige und arbeiten mitten unter uns.

Roboter werden bereits seit Mitte der 1950er Jahre in einer Produktionslinie eingesetzt, und Ingenieure und Produktionsleiter waren sich ihres Potenzials von Beginn an bewusst. Jetzt können sich Roboter am Arbeitsplatz frei bewegen und wir sind der autonomen Fabrik einen Schritt näher gekommen. Die Idee dahinter: Produktionsprozesse ohne menschliche Interaktion umzusetzen, kann enorme Produktivitätssteigerungen ermöglichen.

Sicheres Arbeiten mit Robotern

Die kollaborativen Roboter (Cobots) sind so konzipiert, dass sie in unmittelbarer Nähe von Menschen arbeiten können. Sie haben daher in der Regel glattere Oberflächen und abgerundete Kanten, um sie weniger gefährlich für Menschen zu machen.

Cobots sind auch weniger starr und stattdessen beweglich, so dass der Cobot nachgeben kann, wenn er mit einem Objekt oder einer Person in Berührung kommt. Die Norm ISO 10218 befasst sich mit der Konstruktion und Verwendung von Robotern, die in einer kollaborativen Umgebung arbeiten. Diese Norm stellt die wichtigste Grundlage für die Definition der Sicherheitsanforderungen von Industrierobotern dar.

Auf dem Weg zum autonomen mobilen Roboter (AMR)

Der nächste Entwicklungsschritt bei Cobots ist der mobile Cobot oder der autonome mobile Roboter (AMR). Wie der Name schon sagt, bewegt sich diese Klasse von CoBbots ohne die Hilfe eines Steuernden am Arbeitsplatz. Das ist ein wichtiges Merkmal, denn es wird leicht übersehen, dass jeder Roboter ohne Bewegungsmöglichkeit sein ganzes Arbeitsleben lang an einem Ort bleibt.

Wenn ein Roboter nicht in Gebrauch ist und gelagert wird, sind für die Inbetriebnahme mindestens ein, meist aber mehrere menschliche Bedienende erforderlich. Der Roboter müsste bei Bedarf jedes Mal an seinen Platz gebracht und wieder in Betrieb genommen werden.

Der wichtigste Fortschritt hierbei ist, dass ein autonomer mobiler Roboter keinen Menschen benötigt, der ihn positioniert. Er kann sich selbstständig und ohne jegliche menschliche Unterstützung positionieren. Dieses Merkmal ermöglicht erhebliche Produktivitätssteigerungen.

Durch autonome mobile Roboter ist es einfacher, einen Roboter in einem einzigen Produktionsprozess an mehreren Orten einzusetzen. Er könnte auch mehr als eine Funktion in einer Produktionsumgebung ausführen. Dies ist ein bedeutender Schritt hin zu vollständig autonomen Fabriken.

Autonome mobile Roboter und Machine Learning

Hardware wie Motoren, Antriebe und Sensoren bilden die Grundlage für Roboter. Aber auch die Software ist von entscheidender Bedeutung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen (ML) wird immer wichtiger.

AMR werden in der gleichen Umgebung wie der Kollege Mensch arbeiten und weniger Einschränkungen in Bezug darauf unterliegen, wohin sie sich bewegen und wie sie mit Menschen interagieren können. Dadurch entsteht ein Faktor von Unvorhersehbarkeit, der für lineare Softwareroutinen schwierig zu handhaben ist.

Ohne Künstliche Intelligenz (KI) würde ein autonomer mobiler Roboter ein definiertes Ergebnis für alle möglichen Situationen und Ereignisse benötigen, um vorhersehbar reagieren zu können. Diese Reaktionen müssen in der Programmierung des AMR hardwaremäßig verankert sein. Die Software-Abdeckung ist sehr umfangreich, so dass es unpraktisch wäre, alle möglichen Ergebnisse zu programmieren.

Mit Hilfe von KI lernt die Software, mit Situationen umzugehen, wenn sie auftreten. Dabei wird die Software anhand einer wesentlich geringeren, aber sorgfältig ausgewählten Anzahl von möglichen Szenarien trainiert. KI und ML bieten ein großes Potenzial im Bereich der AMR.

Software-Frameworks für KI

Frameworks ermöglichen Entwicklern einen schnellen Einstieg in die KI. Dazu gehört oft die Verwendung von vortrainierten Modellen zur Erstellung mobiler Inferenzmaschinen, die auf gängigen Hardware-Plattformen laufen. Für Entwickler, die erstmals mit KI und ML arbeiten, kann dies eine gewaltige Herausforderung sein. Es gibt jedoch viele aktuelle Projekte, die darauf ausgerichtet sind, den Einstieg für Neulinge oder sogar erfahrene Entwickler zu erleichtern.

Google ist ein Unternehmen, das KI und ML sehr aktiv unterstützt. Google hat Open-Source-Plattformen wie TensorFlow sowie den Edge-TPU-Hardwarebeschleuniger für On-Device Inferencing entwickelt und bereitgestellt, der mit seiner Coral-Plattform zusammenarbeiten soll.

Die Zusammenführung all dieser Komponenten in einer für Entwickler nutzbaren Weise erfordert Zeit und Mühe. Doch glücklicherweise wurde die ganze harte Arbeit bereits geleistet. Das Coral Dev Board ist ein Einplatinencomputer, der auf Googles Edge TPU basiert und auf IoT-Anwendungen ausgerichtet ist. Er enthält einen Quad-Core I.MX 8M SoC von NXP und einen Krypto-Coprozessor. Zusätzliche Unterstützung bietet NXP mit seiner eIQMa chine Learning Software Development Environment. Dabei handelt es sich um eine Software-Entwicklungsumgebung, die Bibliotheken und Tools für die Mikrocontroller und Mikroprozessoren von NXP zusammenführt und die perfekte Ergänzung zum i.MX 8MQuad-Evaluierungskit darstellt.

Dieses Evaluierungskit verwendet die gleiche Prozessorfamilie, die auch auf Googles Coral-Dev-Board zum Einsatz kommt. Als weiterer Framework steht beispielsweise das ISAAC Software Development Kit von Nvidia zur Verfügung. Es wurde entwickelt, um Robotern mehr Intelligenz zu verschaffen und ist für den KI-fähigen Jetson Xavier NX optimiert. Die Verknüpfung von KI und Mobilität ermöglicht ein neues Maß an Autonomie in der Robotik und prägt zukünftige Entwicklungen in diesem spannenden Bereich.

Überblick über die Reihe Robotertechnologie

Teil 1: Von stationären Roboterarmen bis hin zu autonomen mobilen Robotern

Teil 2: Mobilität und Geschicklichkeit

Teil 3: Positionierung und Navigation

Teil 4: Roboter-Betriebssysteme

Teil 5: Kollaborative Roboter (CoBots) und KI

Teil 6: Die Zukunft der Robotik

* Mark Patrick ...ist Technical Marketing Manager EMEA bei Mouser Electronics

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