Temperatur- oder lastabhängige Ungenauigkeiten zum Beispiel können jedoch nur ungenügend ausgeglichen werden. Auch eine Nachkalibrierung im laufenden Betrieb, die für einen nachhaltigen Optimierungsprozess wichtig wäre, ist nicht realisierbar. Um diese Lücken zu schließen und durch maschinelles Lernen neue softwaregetriebene Kalibriermethoden für die Praxis zu entwickeln, haben der Robotik-Experte Artiminds Robotics, Karlsruhe, die Universität Stuttgart und die DHBW Karlsruhe das KI-Projekt Kirk gestartet. Ziel ist es, die Genauigkeit softwaregestützt zu erhöhen, um dadurch Roboter für ein breites Anwendungsspektrum flexibel einsetzen zu können, Arbeitsabläufe durch eine vom Robotertyp- und -hersteller-unabhängige Lösung zu vereinfachen und Fachpersonal zeitlich zu entlasten. Das Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb der Universität Stuttgart und das Robot-and-Human-Motion-Lab der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe übernehmen im Projekt die Grundlagenforschung. Gemeinsam mit dem Robotik-Experten als Industriepartner werden die Ergebnisse auf reale industrielle Anwendungsfälle übertragen. Abschließend werden die neu entwickelten Methoden auch in die Programmiersoftware Robot Programming Suite RPS integriert. Projektende soll im Frühjahr 2022 sein.
Verarbeitung
Forschungsprojekt für KI-basierte Roboterkalibrierung
Industrieroboter sorgen für eine zuverlässige und präzise Prozessausführung. Um die hierfür not-wendige hohe Genauigkeit zu gewährleisten, müssen die Systeme in regelmäßigen Abständen individuell nachkalibriert werden. Dies ist kosten- und zeitintensiv. Darüber hinaus kommen mehr und mehr preiswerte Roboterarme auf den Markt, die mechanisch bedingt potenziell noch größere Ungenauigkeiten in der Positionierung besitzen. Mit aktuell verfügbaren Kalibriermethoden lassen sich nur Geometriefehler korrigieren.