Lernen lassen statt programmieren - Bachofen AG

Elektrotechnik_Robotik
Lernen lassen statt
programmieren
Herkömmliche Industrieroboter sind komplex und
teuer. Einfache und weniger kostenintensive Roboter,
die sich flexibel in die Fertigungsprozesse
einbauen lassen, waren bisher auf dem Markt kaum
erhältlich. Dies ändert sich nun mit dem Einsatz
künstlicher Intelligenz zusehends.
Industrieroboter haben in den
letzten Jahrzehnten die Produktionswelt
revolutioniert. In
der Automobilindustrie sind sie
nicht mehr wegzudenken und
stehen Tag und Nacht im Einsatz.
Solche herkömmlichen Roboter
haben allerdings verschiedene
Nachteile: Sie sind meist für
hohe Losgrössen ausgelegt, arbeiten
sehr schnell und müssen
deshalb auf speziellen Sockeln fixiert
und durch Schutzzäune abgetrennt
werden. Dies macht sie
vergleichsweise teuer und relativ
unflexibel. Wo es darum geht,
kleinere Losgrössen herzustellen,
und wo Menschen mit Robotern
interagieren müssen, fehlten bislang
überzeugende und finanziell
tragbare Lösungen.
Flexible Integration
Dies ändert sich nun dank neuer
Technologien, die auf Ansätzen
der künstlichen Intelligenz
basieren. Sie machen Roboter
und Roboterarme möglich, die
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mobil sind und sich flexibel in
Produktionsprozesse integrieren
lassen. Da sie mit sehr niedrigen
Spannungen, mit limitierten
Geschwindigkeiten und Kräften
operieren, können sie ohne aufwendige
Schutzvorrichtungen
direkt im Umfeld von Menschen
eingesetzt werden. Beispiele sind
Qualitätsprüfungs-Labors und
Arbeitsplätze, bei denen einzelne
monotone Arbeitsgänge automatisiert
werden.
Welche Anforderungen müssen
solche Robotik-Lösungen erfüllen,
damit sie sich durchsetzen
werden? Im Vordergrund stehen
Flexibilität, eine einfache Montage
und eine problemlose Bedienung.
Ein Greifarm muss sich
ohne grossen Aufwand für unterschiedliche
Funktionen und
Aufgaben umrüsten und umprogrammieren
lassen. Damit
er flexibel einsetzbar ist, sollte
er lernfähig sein und über eine
hoch entwickelte Sensorik verfügen.
Standardisierte Schnittstel-
Neuronics
len und der Einsatz öffentlich
zugänglicher Programmkomponenten
müssen dafür sorgen,
dass sich ein intelligenter Roboter
mit zusätzlichen Prozesskomponenten
verbinden und in
Arbeitsabläufe integrieren lässt.
Wichtig ist zudem die Sicherheit
für Mitarbeitende, die mit dem
Roboter interagieren. Sind alle
diese Voraussetzungen erfüllt,
lässt sich die Lösung problemlos
auch für kleine und oft wechselnde
Losgrössen einsetzen und
somit rasch amortisieren.
Einer der ersten marktreifen
intelligenten Roboter dieser Art
ist der Greifarm «Katana» der
Zürcher Firma Neuronics. Electrosuisse
hat das Produkt einer
umfassenden Risikoprüfung unterzogen.
Katana darf ohne jegliche
Schutzeinrichtungen eingesetzt
werden. Das Produkt steht
bereits bei vielen KMU und
Grossfirmen im Einsatz. Katana
arbeitet ähnlich wie ein Mensch
und verfügt unter anderem über
eine voll integrierte Leistungs-
und Steuerelektronik.
Künstliche Intelligenz
Roboter müssen ihre Umgebung
wahrnehmen, Gegenstände unterscheiden
und sich im Raum
bewegen können. War früher
das Ziel der künstlichen Intelligenz
der allwissende Computer,
so geht es heute in diesem
Forschungszweig darum, dem
Roboter alltägliche Fähigkeiten
beizubringen. Die «alte» künstliche
Intelligenz versuchte allein,
das Denken in Regeln zu simulieren,
und brachte es beispielsweise
zu Schachcomputern, die
dem Menschen ebenbürtig sind.
Die neuen Entwicklungen zielen
nun darauf, Roboter zu entwickeln,
die mit Menschen in einer
gemeinsamen Umgebung zusammenarbeiten
können.
Der Katana-Roboterarm vereinigt
verschiedene Algorithmen
und Konzepte aus diesen neuen
Ansätzen der künstlichen In-
Die kleinen Roboter können
direkt im Umfeld von Menschen
eingesetzt werden. Sie arbeiten
mit sehr niedrigen Spannungen,
limitierten Geschwindigkeiten und
geringen Kräften.
telligenz. Neuronale Netzwerke
erlauben dem Roboter, Muster
selbst zu erkennen. Die Daten
für die Muster aus seiner Umgebung
bezieht Katana von seinen
Sensoren. Die Signale der Kraft-,
Infrarot- und Positionssensoren
werden dem neuronalen Netzwerk
zugeführt, welches daraus
unterschiedliche Objekte kategorisiert
und erkennt. Katana
programmiert sich auf diese
Weise selbst.
Der Anwender muss nicht mehr
ein Programm eingeben, das der
Roboter dann Schritt für Schritt
ausführt, bei Fehlern mühsam
die Programmschritte durchgehen
und vor dem nächsten Testlauf
umprogrammieren. Bei Robotern
wie Katana erfolgt das
Lernen im direkten Dialog mit
dem Anwender. Ob das Objekt
richtig oder falsch erkannt wurde,
kann der Benutzer entweder
per Mausklick oder durch
seine Stimme kundtun. Katana
kann nicht nur Sprache verstehen,
sondern ist auch fähig, selber
zu sprechen, wenn dies gewünscht
wird.
Optimierung der Präzision
Die Präzision eines Roboters
zeigt sich bei der Ausführung
seiner Arbeit. Der Paradigmenwechsel
in der Robotertechnik
wird hier besonders augenfällig.
Früher glaubte man, der Roboter
müsste sein Programm exakt
ausführen, um die höchstmögliche
Präzision zu erreichen.
Eine steife und schwerfällige
Technik der Greifarme sollte garantieren,
dass das Programm
möglichst genau befolgt wird.
Hier haben die Fachleute von
der Natur gelernt. Präzision ergibt
sich neu durch das Zusammenspiel
von Greifarmbewegungen,
Wahrnehmung der
Umgebung und Selbstkontrolle
des Roboters. Diese sind intelligenter
und die Greifarme leichter
geworden.
Zunächst wird Katana eine
neue Arbeitsumgebung gezeigt,
indem die Positionen der Eckpunkte
des Rasters eingelesen
werden. Der Greifarm kann
dazu von Hand an die entsprechenden
Stellen bewegt werden.
Die einzelnen Punkte werden
danach automatisch berechnet.

Bei der Herstellung von Implantaten für Blutgefässe oder Luftröhren
(Stents) werden Arbeitsschritte mit dem Roboter Katana automatisiert.
Selbstkontrolle der Roboter
Nun stimmen aber nicht alle
Punkte genau, weil sich verschiedene
Fehlerquellen aufsummieren
können, mit denen
die «alte» Robotertechnik nur
schwer umgehen konnte: Die
Schwerkraft bewirkt eine leichte
Abweichung von der vermeintlichen
Position im Koordinatensystem.
Die Antwort
hiess früher: möglichst steife
Greifarme und starke Motoren.
Auch das Raster selbst kann
kleine Abweichungen aufweisen.
Die Programmierung stiess
hier an ihre Grenzen. Eine weitere
Fehlerquelle: Der Greifarm
ist nicht genau vertikal zur
Unterlage montiert. Die Roboterarme
mussten deshalb auf
schwere Sockel montiert werden.
Schliesslich kann die Parametrisierung
des Roboterarmes
nicht genau genug sein. Solche
Fehler waren früher durch Neuprogrammierung
zu beheben
– insgesamt viel Aufwand, um
möglichst starre, vorprogrammierte
Bewegungen exakt ausführen
zu können.
Die neueste Robotergeneration
arbeitet mit der Selbstkontrolle.
Der Roboter führt nicht einfach
ein vorgegebenes Programm
möglichst starr aus, sondern
er ist fähig, sich zu korrigieren:
Durch das künstliche neuronale
Netzwerk erkennt Katana
den Fehler selbst. Er vergleicht
die gemessene Position mit
der gewünschten und kann so
Abweichungen automatisch bestimmen.
Im Trainingsverfahren
Neuronics
kann Katana gelehrt werden, wie
gross die Abweichung maximal
sein darf, damit die Anforderungen
an die Prozesssicherheit
und an die Präzision der Arbeitsschritte
erfüllt sind.
Intelligenz dank Sensorik
Die neuen Roboter haben sehen
gelernt, während sich die
alte Generation sozusagen wie
ein blinder Elefant im Porzellanladen
bewegte. Die neue Intelligenz
ist schlauer – nicht weil
sie noch exakter denkt, sondern
weil sie auch sieht. In der Praxis
meldet ein Sensor, wenn der
Greifarm danebengreift. Der
Roboter hat seine Sinne beisammen
und sieht dank einer kleinen
Kamera die Abweichung. Er
kennt und sieht den Ort, wo er
zugreifen soll. Im Training mit
dem Roboter wird erreicht, dass
der Roboter an die gewünschte
Stelle fährt, obwohl sie nicht der
Zielkoordinate entspricht, die
ihm das theoretisch perfekte Koordinatensystem
vorgibt. Katana
bewegt sich im realen Raum
und glaubt nicht einfach bloss
am richtigen Ort zu sein. Denn
dank der Sensoren kann er seine
Bewegungen überprüfen und im
Training korrigieren. Mittels der
Sensoren nimmt er zudem wahr,
in welcher Umgebung er sich
befindet. So kann er sich an verschiedene
Arbeitsumgebungen
erinnern: Sobald der Roboter in
den Bereich eines optimierten
Rasterbereiches fährt, wird das
entsprechende neuronale Netzwerk
aktiviert.
Die Lernfähigkeit mittels Sensorik
erlaubt dem Roboter auch,
die von Hand gezeigten Wege zu
optimieren. Ein entsprechendes
Programm filtert alle Zitterstörungen
heraus und gestattet,
den Weg vor- und rückwärts in
verschiedenen Geschwindigkeiten
abzufahren.
Breites Anwendungsgebiet
Spezialisten sehen für intelligente
Roboter wie Katana zurzeit
ein breites Anwendungsgebiet:
industrielle Pick-and-Place-,
Montage- und Prüfaufgaben,
sowie Servicerobotik, Forschung
und Didaktik. Typische
Pick-and-Place-Anwendungen
finden sich etwa im Umfeld
von Schweiss-, Stanz-, Dreh-,
Biege-, Etikettier-, Schleif- und
Spritzgussanlagen, in denen der
Roboter das bisher oft noch von
Hand ausgeführte Einlegen und
Entnehmen von Teilen übernimmt.
Katana wird beispielsweise
bei der Laserbeschriftung
von Abdeckgehäusen verwendet.
Da das Schriftbild verändert
werden musste, wäre die Arbeit
von Hand nicht mehr rationell
auszuführen gewesen. Der intelligente
Greifarm wurde in das
bestehende Laserbeschriftungssystem
integriert und bietet
nun eine Lösung, die mit relativ
geringem Aufwand realisiert
werden konnte.
Für Prüfaufgaben eignen sich
Roboter bestens, weil es sich um
monotone Arbeiten handelt, die
Menschen nur über kurze Zeit
voll konzentriert ausführen können.
Intelligente Roboter können
sowohl Voll- als auch Auswahlprüfungen
vornehmen und
zwischen guten und schlechten
Proben fehlerfrei unterscheiden.
In der Servicerobotik sind
mobile Roboteranwendungen
ebenfalls stark im Kommen, sei
dies in der Logistik bei Dienstleistungen
oder für den Einsatz
in medizinischen Einrichtungen.
Grosses Potenzial
Die Katana-Technologie ermöglichte
unter anderem, eine vollautomatische
Prüfstation für Sicherheitsventile
einzurichten,
bei der diese geprüft und auf einen
Nenndruck eingestellt werden
müssen. Vier verschiedene
Robotik_Elektrotechnik
Ventiltypen durchlaufen die Station
in Losgrössen von wenigen
100 bis einigen 1000 Stück.
Auch hier konnte der bestehende,
bewährte Abgleichautomat
mit dem flexiblen Katana ideal
kombiniert werden. Der Produktionsprozess
konnte an die
höheren Stückzahlen dank positiver
Absatzentwicklung angepasst
und erfolgreich von einer
Teilautomatisierung zu einer
Vollautomatisierung umgestellt
werden.
Zusätzliche Einsatzgebiete für
intelligente Roboter sind Forschung
und Entwicklung, Schulungen
sowie der IT-Bereich, in
dem monotone Arbeiten, etwa
das Auswechseln von Sicherungsdisketten,
automatisiert werden.
Damit ist das Potenzial aber noch
lange nicht ausgeschöpft. Technologische
Fortschritte werden
weitere neue Anwendungsgebiete
erschliessen.
Christoph Staub, Leiter Marketing
& Verkauf Neuronics AG
Ein neuronales Netzwerk erlaubt
dem Roboter, seine Positionen und
Fahrwege selber zu überprüfen.
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Neuronics