Roboter erhalten Hand-Auge-Koordination

Obwohl Modern Machine Shop konzentriert sich auf die CNC-Bearbeitung, verdient die hier abgebildete Anwendung Beachtung. Betrachten Sie für einen Moment die Schwierigkeiten, die mit der Automatisierung einer Aufgabe wie dem Einstecken von Ethernet-Kabeln verbunden sind. Eine Vielzahl von Variablen, von unterschiedlichen Buchsenpositionen über die unvorhersehbare Biegung des Kabels bis hin zum Kraftaufwand, der zum „Einrasten“ des Steckers erforderlich ist, kann selbst den am sorgfältigsten programmierten Roboter behindern. Dieser Roboter unterscheidet sich dadurch, dass er auf sorgfältige Programmierung gänzlich verzichtet und sich im Wesentlichen selbst steuert. Es ist in der Lage, seinen Ansatz nach Bedarf anzupassen, um einen festen Sitz zu gewährleisten, unabhängig von der Ausrichtung oder Position des Schafts.

Abgesehen von der Kabeleinführung sind die umfassenderen Auswirkungen, Robotern das zu geben, was im Wesentlichen eine Hand-Augen-Koordination ist, nicht schwer vorstellbar. Wenn unsere mechanisierten Mitarbeiter dies können, könnten sie eines Tages CNC-Maschinenwerkstätten dabei helfen, eine Mischung aus verschiedenen Teilen um aktive Entgratwerkzeuge herum zu manipulieren, oder vielleicht Werkstücke willkürlich aus Kisten ohne Gitter oder andere Vorrichtungen entnehmen? Inspektion, Oberflächenveredelung, Maschinenbeschickung und möglicherweise sogar Anwendungen, die noch erforscht werden müssen, alle könnten von einem solchen System profitieren.

Das in Deutschland von Micropsi Industries entwickelte Hilfssteuerungssystem dieses Roboters heißt MIRAI (Micropsi Industries Robotic Artificial Intelligence). Es verwendet Kameras, Kraftsensoren und ein neuronales Netzwerk, um sich den menschlichen Sinnen anzunähern und in Echtzeit auf dynamische Umgebungen zu reagieren. Laut Rick Schoonover, der das Unternehmen in Nordamerika vertritt, zeigen einige frühe Anwendungen bereits gute Gründe, die Ambitionen über die Elektronikindustrie hinaus auszudehnen.

Ein früher Anwendungsfall ist beispielsweise das behutsame Laden von Zahnrädern in eine Wälzfräsmaschine, um die Lebensdauer der Welle zu verlängern, sagt er. Ein anderer verwendet das System, um große Verbundwerkstoffstrukturen für die Luft- und Raumfahrt mit einem konstanten Kraftniveau zu trimmen, unabhängig von der Ausrichtung oder Position des Roboters relativ zur Teileoberfläche. Aktive Untersuchungen zur Aufnahme und präzisen Platzierung einer Vielzahl verschiedener 3D-gedruckter Teile veranschaulichen auch das breite Potenzial der Technologie für die Automatisierung von Arbeiten mit geringem Volumen und hohem Mix.

Programmierer „lehren“ keinen MIRAI-gesteuerten Cobot; sie trainieren es mit Fähigkeiten. Der Prozess sieht ähnlich aus, indem ein Mensch den Roboterarm wiederholt durch die Bewegungen der gewählten Aufgabe führt. Der Arm sollte sich dem Ziel jedoch aus möglichst vielen Richtungen und Winkeln nähern. Denn im Mittelpunkt dieser Machine-Learning-Algorithmen steht nicht das Mittel zum gewünschten Zweck, sondern der Zweck selbst – Kabel in Steckdose zum Beispiel. Während sich der Roboter bewegt, verarbeitet das Cloud-basierte neuronale Netzwerk den kontinuierlichen Strom von Sensordaten, um ein Verständnis seiner Umgebung zu gewinnen und was zur Erfüllung der Aufgabe erforderlich ist.

„Wenn Sie einen Stift in ein Loch stecken wollen, müssen Sie keine Bewegungsabläufe mathematisch berechnen und ausführen“, erklärt Herr Schoonover. „Wenn du es sehen kannst, kannst du es tun – es gibt keinen Weg. Sie werden auf den Stift schauen, auf das Loch schauen und den Stift in das Loch stecken. Wenn sich das Loch bewegt, können Sie sich darauf einstellen und den Stift trotzdem einsetzen.“

Derzeit steuert MIRAI den Roboter nur für kritische Abschnitte eines traditionell programmierten Pfads – im Moment des Kabeleinführens oder vielleicht des Greifens oder Verschachtelns eines Teils. An diesem Punkt beginnt sich der Roboter selbstständig zu bewegen, basierend auf seiner eigenen „Wahrnehmung“ sowie dem, was er über seine Ziele und die natürlichen Abweichungen in seiner Umgebung „gelernt“ hat.

Ob eine solche Technologie jemals den Weg in Ihre Werkstatt findet oder ob sie jemals für mehr als nur Mikrobewegungen eingesetzt wird, bleibt abzuwarten. Ungeachtet dessen verändert Technologie wie MIRAI unser Verständnis davon, was Automatisierung sein kann:flexibel, einfach zu implementieren und jetzt offensichtlich tolerant gegenüber Variationen, die von Umgebungsstörungen bis hin zu Unterschieden in Form, Position und Geometrie von Teilen reichen.