Industrielle Automation 5/2018
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Ein Unternehmen<br />
ermöglicht Robotern<br />
die Wahrnehmung<br />
Bis 2020 sollen laut der International Federation of<br />
Robotics (IFR) weltweit mehr als 1,7 Millionen neue<br />
Industrieroboter in Fabriken zum Einsatz kommen. Sie<br />
werden intelligenter und beweglicher und ermöglichen<br />
dadurch ein immer größeres Einsatzgebiet. Einen<br />
wesentlichen Beitrag dazu leisten 3D-Sensoren. Nun<br />
hat das Münchner Start-Up Roboception einen Sensor<br />
sowie die zugehörige Software entwickelt, die es erlaubt,<br />
den Sensor auf spezifische Anwendungen zuzuschneiden.<br />
Ausgerüstet mit einem rc_visard Sensor kann dieser Roboter<br />
selbstständig Objekte erkennen und greifen – unabhängig von<br />
deren Position und Ausrichtung im Arbeitsbereich<br />
Mit einer ambitionierten Zielsetzung ist Roboception 2015<br />
gegründet worden: Das Gründerteam um Geschäftsführer<br />
Dr. Michael Suppa hatte sich nicht weniger vorgenommen, als mit<br />
einer innovativen 3D-Wahrnehmungslösung die Flexibilität von<br />
Robotern signifikant zu verbessern. So sollen Roboter auch für<br />
Bereiche interessant gemacht werden, in denen bisher aus Effizienzgründen<br />
auf deren Einsatz verzichtet werden musste. Damit<br />
war die Idee des rc_visard geboren, den der Mitarbeiter Felix Ruess<br />
(Bild oben) im Rahmen eines Messeauftritts demonstriert. Der einzigartige<br />
3D-Sensor ermöglicht Robotern sowohl die 3D-Messung<br />
als auch die Positionierung im Raum. Und dass der Sensor nicht<br />
nur fun ktionell herausragend ist, sondern auch im Design, beweist<br />
die Verleihung des Designpreises iF Design Award in <strong>2018</strong>.<br />
Mittlerweile umfasst die Sensorfamilie vier verschiedene Sensoren,<br />
die sich hinsichtlich ihres Basisabstandes (65 mm, 160 mm) sowie<br />
ihrer Fähigkeit, Farben wahrzunehmen (color, monochrome) unter -<br />
scheiden. Somit eignet sich der kompaktere rc_visard 65 z. B. für die<br />
Monatge auf einem Roboter, der rc_visard 160 hingegen ist für<br />
Sichtabstände von mehr als 50 cm optimiert und kommt u. a. in<br />
Navigationsanwendungen zum Einsatz oder um großräumigere<br />
Arbeitsbereiche zuverlässig zu erfassen.<br />
Nach der erfolgreichen Markteinführung des rc_visard in 2017<br />
konzentriert sich das Team von Roboception darauf, ergänzende<br />
Software module zu erarbeiten. Diese machen den mit einer umfangreichen<br />
Basissoftware ausgestatteten Sensor auch für Spezialanwendungen<br />
einsetzbar. So ermöglicht ein „SLAM (Simultaneous<br />
Localization and Mapping)“-Modul das präzise, driftfreie Navigieren,<br />
da permanente Korrekturen automatisch vorgenommen<br />
werden. Das Modul „TagDetect“ unterstützt die Erkennung und<br />
Verortung von QR-Codes und AprilTags, mit deren Hilfe Roboter<br />
dann sowohl sich selbst als auch markierte Objekte im Raum lokalisieren.<br />
Mit dem neuen „ItemPick“-Modul werden vorallem sog.<br />
Pick-and-Place-Anwendungen unterstützt: Das Modul liefert dem<br />
Roboter Informationen zu möglichen Greifpositionen für den<br />
Einsatz eines Sauggreifers. Insbesondere im industriellen Umfeld<br />
sind die von einem Roboter selbstständig zu erfassenden Szenen<br />
oftmals komplex, unstrukturiert und/oder nur schwach texturiert:<br />
Auch dieser Problematik haben sich die Vision experten angenommen<br />
und kürzlich eine Lösung vorgestellt, in der der rc_visard in Kombination<br />
mit einem Projektor eingesetzt wird. Die Projektion von<br />
Mustern auf den zu erfassenden Arbeitsbereich ermöglicht es dem<br />
rc_visard, auch schwierige Szenen schnell und genau abzubilden.<br />
Dieser Erfolg motiviert das 18-köpfige Team bei Roboception den<br />
eingeschlagenen Weg weiterzugehen: Mit den Anforderungen der<br />
Anwender im Blick werden getreu dem Firmenslogan „Sense – Reason –<br />
Act“ weiter neue Bausteine entwickelt, die den flexiblen Einsatz von<br />
Robotern zunehmend vereinfachen und erweitern sollen.<br />
www.roboception.de<br />
82 INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2015 5/<strong>2018</strong>