Eckdaten

Begin:

15.09.2020

End:

14.09.2023

Duration:

3 years

Funding

Motivation

Aufgrund der demographischen Situation in Deutschland werden die Arbeitskräfte im Durchschnitt immer älter und zusätzlich herrscht ein Mangel an qualifizierten Fachkräften. Um den Produktionsstandort Deutschland weiterhin attraktiv zu gestalten, stellt die Digitalisierung von Produktionsprozessen und die sichere und effiziente Kooperation zwischen Mensch und Maschine eine interessante Zukunftsperspektive dar: Durch Produktionsassistenzsysteme kann zum einen der Fachkräftemangel durch Roboter kompensiert werden, und zum anderen werden ältere Mitarbeiter bei physisch beanspruchenden Tätigkeiten entlastet. Für die Personensicherheit im Betrieb werden spezielle, sicherheitsgerichtete Sensoren verwendet, die den Bereich um das Robotersystem in statische definierte, grobe Zonen einteilen. Sobald eine Person eine Zone betritt, wird der Roboter verlangsamt bzw. vollständig angehalten.

Ziel des Vorhabens ist es, den Einsatz von kollaborativen Robotern im Umfeld von Menschen zu vereinfachen, in dem mehrere nicht sichere Sensoren mittels Datenfusion und Methoden der künstlichen Intelligenz zu einem insgesamt sicher zertifizierbaren System vereint werden. Im Bereich der nicht sicheren Sensorik stehen überdies eine deutlich breitere Palette an Sensormodalitäten und eine deutlich größere Menge an Daten zur Verfügung, sodass mit dem verfolgten Ansatz die Schutzzonen um den Roboter dynamisch und feingranular definiert werden können.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Vorhabens ist es, den Einsatz von kollaborativen Robotern im Umfeld von Menschen zu vereinfachen, in dem mehrere nicht sichere Sensoren mittels Datenfusion und Methoden der künstlichen Intelligenz zu einem insgesamt sicher zertifizierbaren System vereint werden. Im Bereich der nicht sicheren Sensorik stehen überdies eine deutlich breitere Palette an Sensormodalitäten und eine deutlich größere Menge an Daten zur Verfügung, sodass mit dem verfolgten Ansatz die Schutzzonen um den Roboter dynamisch und feingranular definiert werden können.

Im Projekt sollen Konzepte und eine darauf abgestimmte Auswertungselektronik entwickelt werden, die es ermöglicht, eine große Bandbreite von Sensoren, Messverfahren und KI-Methoden zu einem sicherheitsgerichteten Sensorsystem zu kombinieren. Durch eine geschickte Kombination verschiedener Sensorarten soll Redundanz und damit Ausfallsicherheit gewährleistet werden, um auch mit günstigen Sensoren funktionale Sicherheit realisieren zu können. Durch die Fusion verschiedener Signale soll ein präzises Modell des Produktionssystems erzeugt werden, welches eine besonders enge und flexible Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter ermöglicht, die etablierte Systeme weit übertrifft. Eine große Rolle spielt dabei die dynamischen Definition von Arbeitsräumen für den Roboter, abhängig von den Positionen der Menschen im Arbeitsbereich. Des weiteren können durch Vorhersagen der menschlichen Bewegungsmuster ungewollte Annäherungen gezielt vermieden werden, und folglich der gesamte Arbeitsprozess intuitiver und effizienter gestaltet werden.

Innovationen und Perspektiven

Der klassische Ansatz für die Absicherung einer Applikation im Bereich Mensch-Roboter-Kooperation besteht in der Verwendung speziell zertifizierter und entsprechend teurer Sensoren, die durch eine Verschaltung von einfachen Funktionsbausteinen auf einer Sicherheitssteuerung ausgewertet werden. Die Sensoren und die Roboter liefern dabei lediglich binäre Signale (Überwachungsraum verletzt/nicht verletzt) und ermöglichen damit wenig Flexibilität und Komplexität bei der Verarbeitung der vorhandenen Daten.

Das Potenzial der Sensorik und vor allem der Kombination verschiedener Sensorarten wird bei weitem nicht ausgeschöpft. Unter Verwendung des neuen Systems können sowohl neue Sensoren einfacher in beliebige Roboteranwendungen integriert werden, als auch Kooperationen mit menschlichen Arbeitskräften dynamischer gestaltet werden. Das entwickelte System kann somit einen großen Beitrag im Bereich der Mensch-Roboter-Kooperation liefern.

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